web3

大家好，我是老马。

今天我们聊一下未来3到5年值得学习的方向。

小结

希望本文对你有所帮助，如果喜欢，欢迎点赞收藏转发一波。

我是老马，期待与你的下次相遇。

chat

如何系统学习

以下是系统学习云原生技术的路径规划，结合由浅入深的知识体系和实践方法，并附Mermaid流程图说明：

云原生技术系统学习路径

阶段1：基础认知与工具掌握（1-2个月）

云计算基础
- 理解IaaS/PaaS/SaaS模型（公有云、私有云、混合云）(https://juejin.cn/post/7317723151935143970)
- 学习云服务商核心产品（如AWS EC2、Azure VM、便宜云服务器ECS）
容器化技术
- Docker核心技能： - 镜像管理（分层结构、多阶段构建）(https://juejin.cn/post/7322891701236146215) - 容器操作（网络配置、存储卷挂载） - Docker Compose编排多容器应用(https://juejin.cn/post/7280069841029799999)
- 实验：部署一个包含Web服务+数据库的容器化应用
Kubernetes入门
- 核心概念：Pod、Deployment、Service、Namespace(https://juejin.cn/post/6844903845311905805)
- 使用Minikube或Kind搭建本地集群
- 资源：Kubernetes官方文档 (https://juejin.cn/post/7330372011680022588)

阶段2：架构设计与自动化（3-6个月）

微服务架构
- 设计原则：单一职责、服务自治、API优先(https://juejin.cn/post/7322891701236146215)
- 工具实践：Spring Cloud或Go Micro框架
- 案例：将单体应用拆分为订单、用户、支付微服务
CI/CD流水线
- 工具链：Jenkins+ArgoCD/GitLab CI(https://juejin.cn/post/7330372011680022588)
- 实践蓝绿部署、金丝雀发布(https://juejin.cn/post/7330372011680022588)
- 实验：配置自动化构建→测试→部署流程
进阶编排与管理
- Helm包管理（Chart模板、依赖管理）
- 有状态应用：StatefulSet+分布式存储（如Ceph）(https://juejin.cn/post/7317723151935143970)

阶段3：高阶优化与扩展（6个月+）

服务网格
- Istio核心功能： - 流量管理（VirtualService/DestinationRule） - 安全通信（mTLS、JWT认证）(https://juejin.cn/post/7330372011680022588)
- 实验：在K8s集群中部署Istio并实现灰度发布
可观测性体系
- 监控：Prometheus+Grafana（指标采集与可视化）
- 日志：EFK（Elasticsearch+Fluentd+Kibana）
- 追踪：Jaeger或SkyWalking(https://juejin.cn/post/7317723151935143970)
云原生安全
- 容器安全（镜像扫描工具Trivy）
- 策略管理（OPA/Gatekeeper）
- 网络策略（NetworkPolicy配置）

阶段4：生产级实践与前沿探索

跨云与混合云方案
- 使用Karmada或Cluster API管理多集群
- 设计容灾策略（跨区域备份、故障转移）
Serverless与边缘计算
- Knative无服务器框架部署函数计算
- KubeEdge实现边缘节点管理

学习路径Mermaid流程图

关键资源推荐

技术领域	官方文档链接	开源项目资源
Docker	docs.docker.com (https://juejin.cn/post/7330372011680022588)	Awesome Docker
Kubernetes	kubernetes.io (https://juejin.cn/post/7330372011680022588)	Kubernetes GitHub
Istio	istio.io (https://juejin.cn/post/7330372011680022588)	Istio GitHub
Prometheus	prometheus.io	Prometheus GitHub

实践环境搭建建议

本地开发环境：
- 使用Docker Desktop（Mac/Windows）或Podman（Linux）
- Minikube/Kind快速创建K8s集群(https://juejin.cn/post/6844903845311905805)
云上实验：
- 免费层资源：AWS Free Tier、GCP $300赠金
- 部署示例：通过Terraform在云上自动创建K8s集群
项目案例：
- 从简单应用（如Nginx+MySQL）开始，逐步添加Service Mesh、监控等组件
- 参考GitHub上的云原生项目（如CNCF沙箱项目）

通过此路径，学习者可逐步掌握从基础到生产级的云原生技术体系，同时通过持续实践解决真实场景问题。

如果系统得学习云原生技术

以下是系统学习云原生技术的完整指南，结合核心概念、技术栈、学习路径、资源推荐和实践案例，帮助你从基础到进阶全面掌握这一领域：

一、云原生技术的定义与核心概念

云原生（Cloud Native）是一种基于云计算环境设计和构建应用的架构理念，其核心目标是利用云的弹性、分布式和自动化能力，实现应用的快速开发、高效运维和持续迭代。其核心概念包括：

容器化：通过Docker等工具实现轻量级虚拟化，确保应用在开发、测试和生产环境的一致性运行。
微服务架构：将单体应用拆分为独立的小型服务单元，通过API通信，提升灵活性和可维护性。
DevOps与CI/CD：整合开发与运维流程，实现持续集成、持续交付，缩短软件发布周期。
自动化运维：使用Kubernetes等编排工具管理容器集群，结合Prometheus、Grafana实现监控与日志自动化。
不可变基础设施：通过声明式API和基础设施即代码（IaC）确保环境的一致性。

二、学习云原生技术的前置知识

1. 基础技能

计算机科学基础：数据结构、算法、操作系统原理。
Linux操作：熟悉命令行、文件系统、权限管理等。
编程语言：至少掌握Python、Java或Golang（推荐Golang，因其在云原生工具链中广泛应用）。
网络基础：IP地址、子网划分、负载均衡等。

2. 进阶知识

虚拟化技术：了解虚拟机与容器的区别（如Docker与VMWare的对比）。
云计算基础：IaaS/PaaS/SaaS模型，熟悉AWS、Azure或阿里云等平台的基础服务。
容器技术：Docker的镜像构建、容器生命周期管理。

三、云原生核心技术栈与工具链

1. 核心工具

容器引擎：Docker。
容器编排：Kubernetes（管理Pod、Deployment、Service等核心资源）。
服务网格：Istio或Linkerd（实现服务间通信治理）。
CI/CD工具：Jenkins、GitLab CI、Argo CD。
监控与日志：Prometheus（指标收集）、Grafana（可视化）、ELK Stack（日志分析）。

2. 进阶技术

云原生数据库：CockroachDB、etcd（分布式存储）。
无服务器计算：AWS Lambda、Knative（事件驱动架构）。
安全实践：容器镜像扫描（Trivy）、Kubernetes RBAC策略。

四、系统学习路径建议

初级阶段

掌握Docker：学习镜像构建、容器网络与存储（推荐《Docker入门与实战》）。
Kubernetes基础：部署集群、理解Pod/Service/Deployment概念（参考《Kubernetes权威指南》）。
微服务入门：使用Spring Cloud或Go Kit构建简单微服务。

中级阶段

深入Kubernetes：学习Helm包管理、Operator模式、集群扩缩容。
CI/CD实战：搭建GitLab流水线，实现自动化测试与部署。
服务网格实践：通过Istio实现流量管理、熔断与金丝雀发布。

高级阶段

云原生安全：实施容器运行时安全、网络策略（如Calico）。
混合云管理：使用KubeEdge或Anthos实现跨云部署。
参与开源项目：贡献CNCF项目（如Prometheus、Envoy）。

五、推荐学习资源

1. 书籍与文档

《Kubernetes in Action》：深入解析K8S架构与实践。
《云原生模式》：Cornelia Davis著，涵盖设计模式与最佳实践。
官方文档：Kubernetes、Docker、AWS等官方指南。

2. 在线课程

CNCF x 阿里云公开课：免费中文课程，覆盖云原生全栈技术。
Coursera专项课程：如《Cloud Native Fundamentals》。

3. 实践平台

Katacoda：交互式Kubernetes实验环境。
Play with Docker/Kubernetes：免费在线沙箱。

六、行业应用案例参考

金融行业：某银行通过Kubernetes实现核心系统容器化，部署时间从数小时缩短至分钟级。
电商平台：某电商采用微服务架构应对大促流量，故障恢复时间降至分钟级。
教育出版：高等教育出版社云原生改造项目获“2023年度云原生先锋实践”奖，显著降低开发和运维成本。

七、能力认证与评估

KCNA认证：Linux基金会推出的入门级认证，覆盖Kubernetes基础与云原生生态。
CKA/CKAD：CNCF官方认证，证明Kubernetes管理与开发能力。
华为云鲲鹏认证：聚焦云原生与国产化技术栈。

八、未来趋势与持续学习

无服务器与边缘计算：Serverless架构和边缘节点管理（如K3s）。
AI驱动的云原生：结合Kubeflow实现机器学习流水线。
GitOps：使用Argo CD实现声明式持续交付。

通过系统化学习路径、工具链实践和项目实战，结合社区资源与认证考核，可逐步构建全面的云原生技术能力。

docker 之后呢

以下是 Docker 之后推荐的学习路径，分阶段从容器编排到云原生全栈技术，帮助你逐步构建完整的技能树：

一、容器编排与集群管理（核心进阶）

1. Kubernetes（K8s）

学习重点：
核心概念：Pod、Deployment、Service、Ingress、ConfigMap、Secret。
集群部署：使用 kubeadm 或云托管服务（如阿里云 ACK）。
资源管理：HPA（自动扩缩容）、Resource Quotas（资源配额）。
- 实践项目：
部署一个 Spring Boot 微服务到 K8s 集群，通过 Ingress 暴露 API。
使用 Helm 打包并发布应用（如自定义 Chart）。

2. Docker Compose 与 Swarm（可选）

适用场景：小型项目或本地开发环境，了解单机多容器编排。

二、云原生关键技术栈（横向扩展）

1. 服务网格（Service Mesh）

工具推荐：Istio、Linkerd。
核心能力：
流量管理（金丝雀发布、A/B 测试）。
服务间安全通信（mTLS）。
可观测性（集成 Prometheus + Grafana）。

2. 持续集成与持续交付（CI/CD）

工具链：
GitLab CI：定义 .gitlab-ci.yml 流水线，自动化构建镜像并部署到 K8s。
Argo CD：GitOps 实践，实现声明式应用交付。
- 实践项目：
为 Spring Boot 项目配置 CI/CD，实现代码提交后自动发布到测试/生产环境。

3. 监控与日志

核心工具：
Prometheus：监控容器和服务的指标（如 CPU、内存、HTTP 请求延迟）。
Loki + Grafana：聚合和可视化容器日志。
- 实践项目：
在 K8s 集群中部署 Prometheus Operator，监控微服务的健康状态。

4. 云原生存储与数据库

技术选型：
分布式存储：Ceph、Longhorn（K8s 原生存储方案）。
云原生数据库：TiDB、CockroachDB（兼容 MySQL 的分布式数据库）。

三、生产级安全与优化（深度进阶）

1. 容器安全

关键实践：
镜像扫描：使用 Trivy 或 Clair 检测镜像漏洞。
最小化镜像：基于 distroless 或 alpine 构建无 Shell 的运行时镜像。
非 Root 用户运行容器：在 Dockerfile 中指定 USER 1001。

2. Kubernetes 安全

核心内容：
RBAC（基于角色的访问控制）。
Network Policies（网络策略，如 Calico）。
Pod Security Policies（PSP）或 OPA Gatekeeper。

3. 性能调优

优化方向：
容器资源限制（CPU/Memory Requests/Limits）。
JVM 调优（如 G1 垃圾回收器参数）。
K8s 集群自动扩缩（Cluster Autoscaler）。

四、扩展领域（按需选择）

1. Serverless 无服务器架构

平台：AWS Lambda、阿里云函数计算、Knative。
场景：事件驱动型应用（如文件处理、定时任务）。

2. 边缘计算

工具：K3s（轻量级 K8s）、KubeEdge。
场景：物联网（IoT）设备管理、边缘节点应用部署。

3. 服务可观测性（Observability）

工具链：
链路追踪：Jaeger、SkyWalking。
日志与指标整合：Elastic Stack（EFK）。

五、学习资源推荐

1. 官方文档

2. 书籍

《Kubernetes in Action》 - 深入浅出讲解 K8s 核心原理。
《云原生模式》 - 设计模式和最佳实践。

3. 实验环境

Katacoda Kubernetes 场景：https://www.katacoda.com/courses/kubernetes
Minikube：本地单节点 K8s 集群。

4. 认证考试

CKA（Certified Kubernetes Administrator）：证明 K8s 运维能力。
CKAD（Certified Kubernetes Application Developer）：侧重应用开发与部署。

六、下一步行动建议

从 Kubernetes 开始：在 Minikube 或云平台部署一个集群，尝试运行你的第一个 Pod。
结合项目实战：将已有的 Spring Boot 应用改造为 Helm Chart，并部署到 K8s。
加入社区：参与 CNCF（云原生计算基金会）的 Slack 频道或 Meetup，关注 KubeCon 大会。

通过系统化学习，你将从“容器使用者”进阶为“云原生架构师”，掌握企业级应用的构建、部署与运维全链路能力。

k8s 之后学习什么？

一、Kubernetes 进阶编排

1. Helm：应用包管理

核心概念：Chart 模板、Values 注入、Release 版本控制。

实战操作：

  [bash]
1
2
3
4
# 创建 Helm Chart
helm create my-app
# 部署到 K8s
helm install my-app ./my-app

场景：一键部署复杂应用（如 WordPress + MySQL）。

2. ConfigMap & Secret 动态配置

热更新：通过 kubectl rollout restart deployment 触发配置更新。
加密管理：集成 Vault 或 Sealed Secrets。

3. 持久化存储（StatefulSet + PV/PVC）

示例：部署 Redis 集群并绑定持久卷。
工具：使用 Rook 或 OpenEBS 管理分布式存储。

二、服务治理与可观测性

1. 服务网格（Istio）

核心功能：
流量管理（金丝雀发布、A/B测试）。
安全通信（mTLS、JWT验证）。

监控指标（集成 Prometheus + Grafana）。

快速入门：

  [bash]
1
2
istioctl install --set profile=demo -y
kubectl label namespace default istio-injection=enabled

2. 监控告警体系

工具链：
指标采集：Prometheus Operator。
日志聚合：Loki + Fluentd。
可视化：Grafana 仪表盘（导入 ID 315 看板）。
- 告警规则：
```yaml
PrometheusRule 示例（CPU超限告警）
- alert: HighCpuUsage expr: 100 - (avg by(instance) (rate(node_cpu_seconds_total{mode=”idle”}[5m])) * 100) > 80 for: 5m ```

3. 链路追踪（Tracing）

工具：Jaeger 或 SkyWalking。
集成：在代码中注入 OpenTelemetry SDK。

三、持续交付与自动化（CI/CD）

1. GitOps 实践（Argo CD）

工作流：Git 仓库变更 → 自动同步到集群。

部署示例：

  [bash]
1
argocd app create my-app --repo https://github.com/user/repo --path manifests --dest-server https://kubernetes.default.svc

2. 流水线设计（GitLab CI）

.gitlab-ci.yml 示例：
```yaml stages:
- build
- deploy build-image: stage: build script:
  - docker build -t my-registry.com/my-app:$CI_COMMIT_SHA .
  - docker push my-registry.com/my-app:$CI_COMMIT_SHA deploy-k8s: stage: deploy script:
  - kubectl set image deployment/my-app my-app=my-registry.com/my-app:$CI_COMMIT_SHA ```

四、安全与优化

1. 安全加固

镜像扫描：Trivy 或 Clair 检测漏洞。

策略即代码（OPA Gatekeeper）：

  [yaml]
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
# 禁止使用 latest 标签
apiVersion: constraints.gatekeeper.sh/v1beta1
kind: K8sRequiredImageTag
metadata:
  name: require-image-tag
spec:
  match:
    kinds:
      - apiGroups: [""]
        kinds: ["Pod"]
  parameters:
    patterns:
      - allowedRegex: "^.+:.+$"  # 必须包含标签

2. 性能调优

资源配额：设置 Requests/Limits 避免 OOM。

HPA（自动扩缩容）：

  [yaml]
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
apiVersion: autoscaling/v2
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
  name: my-app-hpa
spec:
  scaleTargetRef:
    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    name: my-app
  minReplicas: 2
  maxReplicas: 10
  metrics:
    - type: Resource
      resource:
        name: cpu
        target:
          type: Utilization
          averageUtilization: 80

五、扩展领域（按需选择）

1. Serverless 架构

平台：AWS Lambda、OpenFaaS、Knative。
场景：事件驱动型任务（图片处理、定时爬虫）。

2. 边缘计算（Edge）

工具：K3s（轻量级 K8s）、KubeEdge。
案例：工厂 IoT 设备实时数据处理。

3. 混合云与多集群管理

方案：Rancher、Karmada、Cluster API。
场景：统一管理公有云 + 私有云集群。

六、推荐学习资源

1. 文档与书籍

官方文档：Kubernetes、Istio、Prometheus。
书籍：《Kubernetes in Action》《云原生模式》。

2. 动手实验平台

Katacoda：免费 K8s 场景化实验（https://www.katacoda.com/courses/kubernetes）。
Killercoda：交互式 K8s 故障排查训练。

3. 认证体系

CKA（Kubernetes管理员认证）：证明集群运维能力。
CKAD（Kubernetes应用开发者认证）：侧重应用部署与调试。

七、下一步行动建议

选择一个实战项目：例如搭建博客系统（WordPress + MySQL），并逐步集成监控、CI/CD 和安全策略。
参与开源社区：贡献 CNCF 项目（如 Argo、Prometheus）或参与 KubeCon 会议。
考取认证：制定 2-3 个月计划备考 CKA，系统性检验知识掌握度。

通过分阶段实践与理论结合，你将从“会部署应用”进阶到“设计高可用云原生架构”，成为企业急需的全栈云原生工程师！

参考资料

https://zhuanlan.zhihu.com/p/27327515233

web3
小结
chat
PrometheusRule 示例（CPU超限告警）
参考资料