躬行笔记
type: channel
link: https://www.fuzhoupyy.work/
description: 古人学问无遗力，少壮工夫老始成。 纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行。
items: 【运维闯关挑战】凌晨三点，服务器又炸了？先来这里练练手！
items: 3台机器30分钟，我用K3s撸了一套生产可用的K8s集群（附4个致命坑）
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【运维闯关挑战】凌晨三点，服务器又炸了？先来这里练练手！
type: item
date: 2026-08-29T12:01:46+00:00
description: 练习地址：https://ssh.fuzhoupyy.work/你是不是也经历过这些瞬间半夜被报警电话吵醒，Nginx 又挂了，睡衣都没换就摸黑打开电脑手抖敲错一个命令，冷汗瞬间浸透后背，人已经开始回忆最近一次备份是什么时候面试官问"生产环境服务突然不可用，你会怎么排查？"，脑子瞬间一片空白想学运维，可是身边没有一台服务器让你"随便造孽"如果你中了任意一条，这个项目就是为你准备的——运维闯关挑战，一个纯 Web 端的运维技能训练平台。打开浏览器，你就拥有了一台完整的虚拟 Linux 服务器，随便折腾，炸了也不心疼。这不是"看视频学运维"，是真刀真枪敲命令项目用纯 Python 实现了一个 Linux 虚拟机模拟器，你在网页终端里敲的每一条命令，都会被真实解析执行，而不是简单的文字游戏：文件系统：ls、cd、cat、mkdir、rm、cp、mv、find……支持权限管理、符号链接、路径解析、通配符展开文本三剑客：grep、sed、awk，还有 cut、tr、sort、uniq、wc、xargs，管道、重定向（> >>）、逻辑运算符（&& || ;）全都支持服务管理：systemctl、service，配合 journalctl 查日志排障进程管理：ps、top、kill、killall、pgrep、pkill，CPU/内存占用都是动态模拟计算的网络排障：ip、netstat、ss、curl、ping、iptables、traceroute、nslookup、dig用户与权限：whoami、id、useradd、userdel、su、sudo包管理：apt、dpkg，装包卸包一样不少进阶玄学：docker、kubectl 模拟容器和 K8s 资源操作，甚至内置了一个迷你 mysql 主从复制排障场景（show slave status、change master to 都能玩）背后是一整套完整的虚拟文件系统、进程表、服务状态机、网络接口在真实运转——你的每一次 systemctl restart nginx，都会让虚拟机状态真正发生改变，而不是碰运气对字符串。关卡怎么玩每一关都是一个真实运维故障场景的还原。比如新手村第一关：服务器 web-prod-01 的 Nginx 服务挂了，用户反馈网站打不开。请排查并恢复服务。打开终端你会先看到：$ systemctl status nginx ● nginx.service - A high performance web server Active: inactive (dead) since Mon 2024-01-15 10:23:45 CST接下来怎么办，就看你的了。系统不是简单比对你敲的字符串，而是真正检查 Nginx 状态是否恢复为 active——用 systemctl start nginx、systemctl restart nginx 还是 service nginx start，随你喜欢，只要真能把服务救回来就算通关。卡住了怎么办？每一关都配备三级渐进提示：提示 1：往哪个方向想（"看看服务的状态，是不是没启动？"）提示 2：该用什么工具（"试试用 systemctl 来管理服务"）提示 3：几乎是标准答案（"systemctl start 或 restart 都可以哦"）绝不会让你死磕到摔键盘，但也不会一上来就把答案喂给你。通关之后，看看你是什么段位系统会根据你答对的关卡数量给出一个专属运维评级，一共五档，从神坛到地狱一次到位：段位达标要求评语🏆 运维之神答对 10 题你是运维界的扫地僧，服务器见了你都自动修复！🥈 服务器低语者答对 8 题你能听懂服务器的心声，大部分问题都难不倒你。🥉 rm -rf 幸存者答对 6 题虽然偶尔手滑，但总能化险为夷，命硬！🐣 实习生本生答对 3 题别灰心，每个大佬都是从 rm -rf / 开始的...吧？💀 sudo 都救不了你答对 0 题建议转行，听说产品经理不用敲命令。评级文案毒舌又真实，看看你落在哪一档，发到群里让同事猜猜你的段位也是个不错的整活方式。十大彩蛋，运维人的"传说"全部还原，但——不会剧透这才是这个项目最有意思的地方：把流传在运维圈的经典"传说级操作"，做成了真正能触发的彩蛋机制，背后有一整套完整的状态机支撑，不是文字游戏。具体藏了哪十个（其实是十一个，还有一个隐藏彩蛋）？不告诉你。只能剧透一点线索，勾起你的好奇心：有的彩蛋会让整个虚拟系统"真的崩溃"，之后你敲的每条命令都会报错，只有一个命令能救你有的彩蛋会让终端"假死"，屏幕疯狂刷屏，字面意义上的卡死有的彩蛋能让系统"自愈"，还会贴心吐槽一句运维圈都懂的老话有的彩蛋会试图帮你掩盖"犯罪证据"，但系统不会轻易放过你还有几个纯粹整活的彩蛋，跟真正的运维故障毫无关系，…

3台机器30分钟，我用K3s撸了一套生产可用的K8s集群（附4个致命坑）
type: item
date: 2026-08-24T14:15:22+00:00
description: 手头3台CentOS虚机，本来准备跑Kafka测试集群的，结果领导临时说要验证一下容器化部署方案。正经用kubeadm搭K8s？光etcd和各种证书问题就够折腾半天的。果断上K3s——一个二进制文件解决战斗。但真跑起来才发现，"轻量"不等于"没坑"。从节点加入报x509证书错误、重启服务直接卡死、镜像拉取超时……记录一下完整的部署过程和4个差点让我砸键盘的问题。环境说明节点主机名IP角色Masterkafka-node1192.168.198.201Server（控制平面）Worker 1kafka-node2192.168.198.202AgentWorker 2kafka-node3192.168.198.203Agent操作系统是 CentOS/Rocky Linux 系列，K3s版本 v1.36.3+k3s1。部署Master节点K3s的安装体验确实丝滑。在kafka-node1上一行搞定：curl -sfL https://rancher-mirror.rancher.cn/k3s/k3s-install.sh | \ INSTALL_K3S_MIRROR=cn \ RANCHER_MIRROR_URL="https://rancher-mirror.rancher.cn/k3s" \ sh - 这里用的是Rancher的国内镜像源，直接从GitHub拉脚本的话大概率超时。装完之后 systemctl status k3s 看一眼是active就行。拿Token，后面Worker加入要用：cat /var/lib/rancher/k3s/server/node-token 输出一长串字符，复制好备用。顺便说一句，这个token文件权限是600，root才能读，安全性上还行。部署Worker节点Worker节点加入集群理论上也是一行命令的事，但国内网络环境下我建议先手动下载K3s二进制文件，不然安装脚本去GitHub下载binary能卡到天荒地老。手动放置二进制文件在kafka-node2和kafka-node3上都执行：mkdir -p /usr/local/bin/ curl -Lo /usr/local/bin/k3s https://rancher-mirror.rancher.cn/k3s/v1.36.3+k3s1/k3s chmod +x /usr/local/bin/k3s 验证一下：k3s --version # 输出: k3s version v1.36.3+k3s1 注册加入集群二进制文件到位后，跑安装脚本时它会自动识别本地已有的k3s文件，跳过下载直接配置systemd服务：curl -sfL https://rancher-mirror.rancher.cn/k3s/k3s-install.sh | \ K3S_URL=https://192.168.198.201:6443 \ K3S_TOKEN=<你的Node-Token> \ sh - 注意：K3S_URL 一定要带，不带的话安装脚本会把这台机器当Server启动——这就是我踩的第一个坑，下面会讲。打标签验证回到Master节点，给Worker打上角色标签：kubectl label node kafka-node2 node-role.kubernetes.io/worker=worker kubectl label node kafka-node3 node-role.kubernetes.io/worker=worker 不打标签其实不影响调度，但 kubectl get nodes 的时候ROLES那一列会显示 <none>，看着不舒服：kubectl get nodes 正常输出应该三个节点全部Ready：NAME STATUS ROLES AGE VERSION kafka-node1 Ready control-plane,master 10m v1.36.3+k3s1 kafka-node2 Ready worker 5m v1.36.3+k3s1 kafka-node3 Ready worker 5m v1.36.3+k3s1 到这里集群就跑起来了。但实际操作中，我在kafka-node2和node3加入的过程中连续撞了4个问题。踩坑记录：4个差点让人放弃的故障坑1：Worker装成了Server，6444端口冲突现象：kafka-node2执行完安装脚本后，systemctl status k3s 一看进程是 /usr/local/bin/k3s server——不对啊，这台应该是agent才对。日志里一堆报错：listen tcp 127.0.0.1:6444: bind: address already in us…

5块硬盘同一周挂掉，逼我写了个故障预测脚本——SMART数据+开源模型实战
type: item
date: 2026-08-22T15:01:14+00:00
description: 半年前机房里一周炸了5块盘，RAID重建还没跑完第二块又掉了，那个晚上我盯着iDRAC面板手都在抖。事后复盘发现这5块盘的SMART数据在故障前2-4周就已经有明显异常了——只是没人看。从那之后我搞了一套磁盘预测感知的东西，用smartmontools采集SMART数据，跑一个轻量的XGBoost模型做故障预测，提前换盘。跑了半年，成功预警了12块盘，误报3次，漏报0次。这篇把整个落地过程写出来。先搞清楚SMART数据到底是什么很多人知道SMART但没认真看过里面的字段。简单说，SMART（Self-Monitoring, Analysis and Reporting Technology）是硬盘固件内置的一套自检机制，它会持续记录磁头读写错误率、坏扇区数量、通电时间、温度等几十个指标。在Linux上用smartmontools就能读：# 安装 yum install -y smartmontools # CentOS/RHEL apt install -y smartmontools # Debian/Ubuntu # 查看磁盘SMART是否开启 smartctl -i /dev/sda # 开启SMART（部分盘默认关闭） smartctl -s on /dev/sda # 查看全部SMART属性 smartctl -A /dev/sda 输出大概长这样：ID# ATTRIBUTE_NAME FLAG VALUE WORST THRESH TYPE UPDATED RAW_VALUE 1 Raw_Read_Error_Rate 0x002f 200 200 051 Pre-fail Always 0 5 Reallocated_Sector_Ct 0x0033 200 200 140 Pre-fail Always 0 7 Seek_Error_Rate 0x002e 200 200 000 Old_age Always 0 9 Power_On_Hours 0x0032 044 044 000 Old_age Always 41437 194 Temperature_Celsius 0x0022 097 091 000 Old_age Always 50 197 Current_Pending_Sector 0x0032 200 200 000 Old_age Always 0 198 Offline_Uncorrectable 0x0030 200 200 000 Old_age Always 0 这里面每个字段的VALUE是归一化值（满分通常200或100），RAW_VALUE是原始计数。重点关注TYPE列——Pre-fail意味着这个属性是厂家认为的"故障前兆指标"。哪几个指标真正能预判故障Backblaze运营着30万块硬盘，他们每季度公开故障统计数据。根据他们多年的数据分析（加上我自己的经验），真正和故障强相关的SMART指标就这几个：ID属性名含义危险信号5Reallocated_Sector_Ct重映射扇区数RAW_VALUE > 0 且持续增长187Reported_Uncorrectable无法纠正的错误数任何非零值188Command_Timeout命令超时次数突然暴增197Current_Pending_Sector等待重映射的扇区RAW_VALUE > 0198Offline_Uncorrectable离线不可纠正扇区RAW_VALUE > 0196Reallocated_Event_Count重映射事件计数持续增长有个常见误解：ID 1 Raw_Read_Error_Rate 数字很大就代表盘要挂了。其实不是，希捷的盘这个值正常就是几百万，它的计算方式不一样。真正要盯的是上面那6个。我的经验法则：Reallocated_Sector_Ct 的RAW值一旦开始涨，不管涨多少，这块盘就进入了"观察期"。如果一周内增长超过10个，直接安排换盘，不要犹豫。Current_Pending_Sector 出现非零值，配合Reallocated一起涨，基本可以确认这盘活不了多久了。搭建数据采集管道光知道看哪些指标没用，得持续采集才行。我用一个简单的bash脚本配合crontab做定时采集，数据存成CSV，后面喂给模型。#!/bin/bash # collect_smart.sh - 采集所有磁盘SMART数据 # 建议每6小时跑一次 TIMESTAMP=$(date +%Y-%m-%d_%H:%M:%S) OUTPUT_DIR="/opt/smart_data" mkdir -p ${OUTPUT_DIR} for disk in $(lsblk -d -n -o NAME | grep -E '^sd|^n…

告别堡垒机和记命令的时代！这款开源AI终端让我直接跟服务器说人话
type: item
date: 2026-08-20T13:05:16+00:00
description: 连个服务器要过三道关卡，排查问题先花十分钟想命令，好不容易跑完一轮发现方向错了还得重来。运维人的时间，大半耗在"准备干活"上，而不是"干活"本身。最近用了Chaterm之后，排查故障直接敲中文描述问题，它自动生成命令、自动执行、自动分析结果，整个链路一气呵成。今天掰开讲讲这个工具。运维人的命令焦虑，其实是整个行业的结构性痛点这个行业有个隐性门槛——命令记忆量。Linux有几千个命令，每个命令又有一堆参数。光一个find就能写出十几种用法，awk的语法够你学一个周末，sed的正则替换写错一个字符就可能酿成生产事故。再叠上Docker CLI、kubectl、awscli、terraform这些工具链，每换一个技术栈就多一套CLI要记。很多人的真实工作流其实是这样的：遇到问题 → 脑子里翻命令 → 翻不到就去搜索 → 找到个差不多的答案 → 复制粘贴到终端 → 报错参数不对 → 再搜 → 改参数 → 终于跑通了 → 发现还要换个角度再查一遍一个排查流程走下来，真正在"分析问题"的时间可能不到30%，剩下全在跟命令搏斗。批量操作更痛。你管50台机器，要统一改个配置或者收集某个指标。写Ansible Playbook？写完得测试，测完得灰度，跑完得收集结果逐一确认。紧急情况根本来不及走这套流程，最后还是手动一台一台SSH上去敲命令。累的不是体力，是重复感带来的心理消耗。安全层面同样。堡垒机、VPN、密钥管理、端口白名单……运维团队一半精力花在"怎么安全地连上这台机器"上面，而不是"连上去之后干什么"。每次新人入职，光是配环境、发密钥、开权限就得折腾一个下午，师傅带一遍之后新人还得自己再摸索一遍。这些痛点存在不是一天两天了，只是所有人都习惯了，觉得运维就该这样。直到AI终端出来，你才突然意识到：原来这些事可以不用自己做的。Chaterm不是套壳ChatGPT，核心区别在执行链路多数AI终端的做法是旁边放个聊天框，你问命令是啥，它告诉你，你再复制粘贴过去跑。本质还是搜索增强——把百度换成了GPT。Chaterm不同，它把AI嵌到执行链路里。你不是在"问AI要命令"，你是在"让AI帮你干活"。举个典型的例子：你说"帮我查清楚这台机器最近为什么频繁重启"。Chaterm的Agent会自主规划排查路径：先跑uptime确认机器确实在频繁重启，看最后一次启动时间用last reboot拉出历史重启记录，确认频率和规律查journalctl -b -1 -p err看上一次关机前的错误日志检查/var/log/kern.log有没有内核panic的记录跑dmesg | grep -i oom看是不是OOM Kill导致的如果发现OOM，进一步查是哪个进程吃内存、cgroup限制多少每一步跑完会分析输出，动态决定下一步往哪个方向走。整个过程你就看着它执行，觉得方向不对随时叫停或者引导它换个思路。这就是Agent模式和问答模式的本质区别：一个是"帮你把活干了"，另一个是"告诉你怎么干然后你自己干"。具体能力拆解——从连接到执行到安全配置第三方大模型智能命令生成——最重要的是理解上下文普通的AI命令生成工具，你问什么它答什么，不管你之前在干嘛。Chaterm的AI是理解操作上下文的。比如你刚跑了docker ps看容器列表，接着说"帮我进那个报错的容器看日志"，它知道你指的是刚才输出里状态异常的那个容器，会自动抓取Container ID执行docker logs --tail 100 <container_id>。不用你手动翻屏幕去复制那串ID。再来几个实际场景：让它给我查看系统信息帮我安装lnmp环境，并运行wordpress让你自己做出选择安装完成# 你说："统计nginx访问日志中请求量最多的前10个IP" # Chaterm生成并执行： awk '{print $1}' /var/log/nginx/access.log | sort | uniq -c | sort -rn | head -10# 你说："找出这台机器上所有Java进程，按内存占用从高到低排" # Chaterm生成： ps aux --sort=-%mem | grep java | grep -v grep | awk '{printf "PID: %-8s MEM: %-6s CMD: %s\n", $2, $4, $11}'# 你说："帮我找出/var/log下最近1小时被修改过的文件，按大小排个序" # Chaterm生成： find /var/log -type f -mmin -60 -exec ls -lh {} \; 2>/dev/null | sort -k5 -h -r# 你说："看看有没有大于1G的日志文件可以清理" # Chaterm生成： find…

K8s节点突然NotReady，10分钟定位根因：我的排查SOP全公开
type: item
date: 2026-08-18T13:38:57+00:00
description: 先搞清楚NotReady到底意味着什么很多人一看到NotReady就慌，其实这个状态本身不是故障，是一个信号。Kubernetes的node-controller每隔一段时间检查节点的心跳。具体来说，kubelet会持续更新两个东西：一个是Node对象的.status.conditions，一个是kube-node-lease命名空间下的Lease对象。默认配置下，如果超过40秒没收到更新（node-monitor-grace-period），controller-manager就会把节点标记为NotReady。所以NotReady的本质是：控制平面和节点之间的通信断了。断的原因千奇百怪——kubelet挂了、containerd卡了、网络抖了、磁盘满了、内核panic了，甚至是证书过期了。但排查路径是可以固化的。第一步：看Node的Conditions，别瞎猜拿到告警第一件事不是SSH到节点上去，而是先看控制平面能告诉你什么：kubectl get nodes kubectl describe node <node-name>重点看Conditions这一段：Conditions: Type Status Reason Message ---- ------ ------ ------- MemoryPressure True KubeletHasInsufficientMemory kubelet has insufficient memory available DiskPressure True KubeletHasDiskPressure kubelet has disk pressure PIDPressure False KubeletHasSufficientPID kubelet has sufficient PID available Ready False KubeletNotReady container runtime network not ready这几个Condition能直接告诉你大方向：MemoryPressure=True → 内存不够了，节点开始OOM KillDiskPressure=True → 磁盘快满了，image gc和日志清理跟不上PIDPressure=True → 进程数爆了，通常是fork bomb或日志进程泄露Ready=False + 各种message → 要看具体message另外看一下Events：kubectl get events --field-selector involvedObject.name=<node-name> --sort-by='.lastTimestamp'以及Lease的最后更新时间：kubectl get lease -n kube-node-lease <node-name> -o jsonpath='{.spec.renewTime}'如果Lease的renewTime很久没更新了，说明kubelet确实不在汇报了。第二步：SSH上去看kubelet90%的NotReady都能从kubelet状态找到线索。systemctl status kubelet journalctl -u kubelet --since "10 minutes ago" --no-pager | tail -100常见的几种日志表现：场景A：kubelet直接挂了Active: inactive (dead) since ...这种最简单，systemctl restart kubelet拉起来再看。但要查为什么挂的——通常是OOM Killer把它干掉了：dmesg | grep -i "oom\|killed" | tail -20如果看到Out of memory: Killed process xxxx (kubelet)，说明节点内存确实爆了。场景B：kubelet活着但不干活日志里反复刷：PLEG is not healthy: pleg was last seen active 3m30s ago; threshold is 3m0sPLEG（Pod Lifecycle Event Generator）卡住了。这个组件负责定期检查所有容器的状态，如果容器运行时响应慢，它就会卡住，进而导致kubelet标记自己不健康。场景C：证书问题x509: certificate has expired or is not yet validkubeadm集群的证书默认一年过期。如果集群快一年了还没做过证书轮换，大概率就是这个。第三步：查容器运行时kubelet依赖containerd（或者CRI-O）来管理容器。运行时出问题，kubelet就废了。…

权限系统搞崩了 3 次，我把 RBAC 吃透了：一份能落地的权限设计指南
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date: 2026-08-16T13:09:55+00:00
description: 先搞明白：RBAC 到底是个啥？在说怎么设计之前，得先聊清楚 RBAC 这东西的本质。我见过很多团队，上来就"我们要做 RBAC"，但问到 RBAC 是啥、能解决啥问题，就支支吾吾说不清。说白了，RBAC（Role-Based Access Control，基于角色的访问控制）就是一句话：把权限绑在角色上，把角色分给用户。传统做法是直接把权限给用户。一个人有 50 个权限，公司 1000 号人，权限管理就是 50000 条关系，哪天来个新人或者走个老人，运维同学得手动改半天。RBAC 的思路就变了——权限不直接给用户，先给角色，再把角色给用户。比如"运营"这个角色，能看数据、改活动、回复评论，新来一个运营同学，直接给他一个"运营"角色，权限就齐了；走一个，把他角色一删，权限就清干净了。这是 RBAC 最基础、也最核心的思想，听起来简单到爆对不对？但就是这么个简单的东西，真正落地的时候，坑能让你哭出声。我后来仔细翻了 NIST（美国国家标准与技术研究院）的 RBAC 标准，才知道这个模型其实有 4 个层级：核心 RBAC：就是最基础的用户-角色-权限三件套分层 RBAC：角色可以继承，子公司自动拥有母公司的权限约束 RBAC：加了职责分离，比如申请报销的人不能同时是审批人对称 RBAC：能在企业层面看到所有权限的分布情况血泪教训：权限系统的 4 个常见大坑第一个坑：角色爆炸之前的系统里，角色多到像"俄罗斯套娃"。光"运营"这一个角色，就拆成了"初级运营"、"中级运营"、"高级运营"、"运营主管"、"运营经理"，每个角色的权限差一两个点。为啥会这样？因为每次业务方提需求，开发同学图省事，就新建一个角色，觉得这样最安全。结果就是角色越加越多，最后连产品经理自己都搞不清这 80 多个角色到底是干啥的。第二个坑：权限继承套娃做子公司系统的时候，设计同学觉得"子公司管理员"应该自动拥有"普通管理员"的所有权限，就配了继承关系。后来又加了"区域子公司管理员"，要继承"子公司管理员"，再继承"普通管理员"。看着挺合理对吧？结果某次审计发现，有一个"区域子公司管理员"居然能直接看到全集团的所有数据——因为继承链太深，某个祖辈角色的权限没清理干净，直接漏到了下面。第三个坑：数据权限和功能权限混着搞这个坑最隐蔽。功能权限是"能不能做这个操作"，数据权限是"能看到哪些数据"。比如客服能看到订单，这是功能权限；但客服只能看到自己负责店铺的订单，这是数据权限。之前的系统里，这俩是混在一个权限点里的。结果某次改版，把客服的"查看订单"权限关了，客服连登录都登不上去；或者把数据范围配错了，A 店的客服能看 B 店的数据。这种问题，排查起来能把人逼疯。第四个坑：权限清理没人管这个最致命。之前的权限系统，从上线到崩的 3 年里，从来没做过权限审计。用户离职了不删角色，业务下线了不删权限，部门调整了不更新角色。3 年下来，权限表里堆满了僵尸数据。很多老员工离职时，IT 都是直接禁账号，但角色还在，权限还在；新员工来了，复制老员工的角色模板，那些历史遗留的权限就这么一代代传下去。权限设计的第一步：搞清楚"谁"能"做什么"聊 RBAC 设计之前，得先明确一个前提：不是所有系统都适合用 RBAC。如果系统就 3、5 个人用，权限点就 10 来个，那别上 RBAC，搞个简单的权限开关就够了。RBAC 适合的场景是：用户多（几百以上）、权限点多（几十个以上）、角色清晰（能按职能划分）。判断清楚之后，我们来看看 RBAC 的"五要素"，这比网上说的"三要素"更全：用户（User）：系统的使用者，可以是人，也可以是系统/服务账号角色（Role）：一个或多个权限的集合，对应某种职能或岗位权限（Permission）：对某个资源能做的某个操作，比如"删除订单"资源（Resource）：权限作用的对象，比如订单、用户、商品会话（Session）：用户登录后产生的一个上下文，决定这次请求用什么角色"资源"这个点很多人会忽略。设计 RBAC 的时候，只考虑"功能权限"，不考虑"数据权限"。但实际上，功能权限决定了"能不能做"，数据权限决定了"能在多大范围内做"。举个栗子：客服 A 和客服 B 都有"查看订单"的功能权限，但 A 只能看华东区的订单，B 只能看华南区的订单，这就是数据权限的差异。一个好的权限模型，必须同时支持功能权限和数据权限，而且要把它们分开配置。数据范围作为角色的一个属性，可以配置成"全部数据"、"本部门数据"、"本人数据"等。角色怎么设计？这 5 个原则能救你角色是 RBAC 的核心，也是最容易出问题的地方。角色设计得好，权限管理就清晰；设计得烂，后面就是无底洞。按这套原则执行下来，2 年时间，角色数量从 80 多个压缩到了 25 个，权限点从 200 多个清理到了 …

线上出口带宽被打满的排查与处理实战
type: item
date: 2026-08-13T15:36:32+00:00
description: 某天收到监控告警，服务器出口带宽被打满，业务响应变慢。本文记录完整的排查思路和处理过程。定位流量来源：iftop带宽被打满，第一步要搞清楚流量到底流向哪里。iftop 是最直观的工具。启动模型工具# 安装 yum install -y iftop # CentOS/RHEL apt install -y iftop # Debian/Ubuntu # 指定网卡查看 iftop -i eth0界面说明：每一行代表一个连接，左侧是本机，右侧是对端 IP<= 和 => 分别表示流入和流出流量右侧三列是最近 2s、10s、40s 的平均流量观察特征：如果发现某个未知的对端 IP 持续占用大量上行流量（=>），基本可以判定是本机有异常进程在对外发包，常见于挖矿木马、DDoS 肉鸡、异常数据外传等。按 t 可以切换显示模式，p 可以显示端口号，方便下一步排查。找到占用端口的进程：netstat拿到可疑对端 IP 和端口后，用 netstat 找出本机对应的进程。# UDP 场景 netstat -anpu | grep <可疑IP或端口> # TCP 场景 netstat -antp | grep <可疑IP或端口>参数说明：-a 显示所有连接-n 以数字形式显示地址和端口（不做 DNS 反解，更快）-p 显示进程 PID 和名称-u / -t 分别过滤 UDP / TCP输出示例：Active Internet connections (servers and established) Proto Recv-Q Send-Q Local Address Foreign Address State PID/Program name udp 0 0 0.0.0.0:123 0.0.0.0:* 804/chronyd udp 0 0 127.0.0.1:323 0.0.0.0:* 804/chronyd udp6 0 0 :::123 :::* 804/chronyd udp6 0 0 ::1:323 :::* 804/chronyd 这里拿到了关键信息：PID =804。提示：如果 netstat 未安装，可用 ss -anpu 替代，速度更快：ss -anpu | grep <端口>通过 PID 找到程序真实路径有些恶意进程名会伪装成正常进程（如 kthreadd、systemd 等），不能只看进程名，一定要看真实执行路径。ls -al /proc/804/exe输出示例：lrwxrwxrwx 1 root root 0 Jun 10 14:23 /proc/12345/exe -> /tmp/.hidden/kdevtmpfsiexe 是一个符号链接，指向进程的真实二进制文件。这里看到程序藏在 /tmp/.hidden/ 下，明显是恶意程序。补充几个有用的命令：# 查看进程工作目录 ls -al /proc/804/cwd # 查看进程启动命令和参数 cat /proc/804/cmdline | tr '\0' ' ' # 查看进程的环境变量（有时能发现下载源） cat /proc/804/environ | tr '\0' '\n'终止异常进程确认是恶意进程后，先记录关键信息（路径、文件、连接），再终止。# 终止进程 kill -9 804 # 删除恶意文件 rm -f /tmp/.hidden/kdevtmpfsi注意：很多挖矿木马有守护进程，kill 掉后会被拉起。建议先找出并处理守护进程、再一起 kill，或先 chmod 000 掉恶意文件剥夺执行权限：chmod 000 /tmp/.hidden/kdevtmpfsi确认网络恢复处理完后，重新用 iftop 确认异常流量是否消失。iftop -i eth0如果那个可疑对端 IP 的流量已经消失、带宽回落到正常水平，说明处理生效。同时观察一段时间，确认进程没有被守护进程重新拉起。# 确认进程真的没了 ps aux | grep <关键字>彻底排查持久化后门kill 掉进程只是治标。恶意程序通常会设置多种持久化手段，不清理干净会反复复活。必须逐一排查。1. crontab 定时任务这是最常见的持久化方式，木马会定时下载并执行脚本。# 查看所有用户的 crontab for u in $(cut -d: -f1 /etc/passwd); do echo "=== $u ==="; crontab -l -u $u 2>/dev/null; done # 检查系统级定时任务 cat /etc/crontab ls -al /etc/cron.d/ /etc/cron.daily/ /etc/cron.hourly/ /var/spool/cron/发现类似 * * * * * c…

一套Keycloak搞定企业SSO：从选型到落地的全流程实战
type: item
date: 2026-08-12T14:24:22+00:00
description: 为什么我最终选了Keycloak市面上的SSO方案我基本都摸过：Auth0/Okta：好是真的好，省心也省心，问题是年费一开口就是几十万 [1]Spring Security + CAS：能解决问题，但你要为每个应用写一堆定制代码 [8]Keycloak：开源、支持OIDC/SAML/OAuth 2.0全套协议栈，UI自带管理控制台选择Keycloak最直接的原因有三个：协议全——不管是新写的OIDC前端、老的SAML后端，还是要对接企业微信、钉钉这种第三方IdP，它都能搞定 [3]扩展性强——几乎所有功能都通过SPI暴露，写个JAR扔到providers目录就能用 [8]不要钱——对，你没看错当然，Keycloak也不是没有坑。文档偏"怎么用"不偏"怎么想"，很多坑需要自己踩过才知道。后面我会把我踩过的坑都列出来。先搞清楚Keycloak的几个核心概念很多人第一次接触Keycloak都被一堆名词劝退。讲个例子你就明白了：把Keycloak想象成公司的一栋总部大楼：Realm（域）——就是这栋大楼里的"独立事业部"，比如"财务部"、"研发部"、"市场部"各自独立运作，但都在同一栋楼里 [8]Client（客户端）——每个接入SSO的应用就是"事业部里的一间办公室"User（用户）——办公大楼里的员工，可以在不同事业部间通行Role（角色）——员工的"权限卡"，决定能进哪些门、用哪些设备Group（组）——员工的部门归属，方便批量授权Identity Provider（身份提供商）——外部接入的大门，比如对接企业微信登录就开在这里搞明白这个比喻，Keycloak的架构就清晰了一大半 [3]。第一次部署踩的坑第一次装Keycloak时，我直接用Docker起了个容器就跑，结果访问Admin Console直接报错。查了半天日志才发现几个基础问题：# 错误示范：直接跑 docker run -d -p 8080:8080 quay.io/keycloak/keycloakKeycloak从17版本开始强制要求配置数据库，生产环境必须配置：# 正确姿势 docker run -d -p 8080:8080 \ -e KEYCLOAK_DB=postgres \ -e KC_DB_URL=jdbc:postgresql://postgres:5432/keycloak \ -e KC_DB_USERNAME=keycloak \ -e KC_DB_PASSWORD=keycloak \ -e KC_HOSTNAME=keycloak.example.com \ quay.io/keycloak/keycloak start踩坑总结1：一定要配置KC_HOSTNAME，这是token里issuer字段的来源，配错了所有token都会出问题 [5]。配置数据库的坑Keycloak支持PostgreSQL、MSSQL、Oracle等数据库。我推荐用PostgreSQL，理由很简单——社区案例多、坑都被踩完了 [5]。如果用MySQL/MariaDB，Keycloak在22版本之前支持，现在已经不维护了。强行用的话，集群模式下会出现各种诡异问题。企业SSO集成的核心场景场景1：Java Spring Boot应用接入这是最常见的场景。假设我们有一个Spring Boot应用叫order-service： <dependency> <groupId>org.keycloak</groupId> <artifactId>keycloak-spring-boot-starter</artifactId> </dependency># application.yml keycloak: realm: company auth-server-url: http://keycloak.example.com resource: order-service credentials: secret: your-client-secret-here use-resource-role-mappings: true启动应用后，访问http://localhost:8080/orders会自动跳转到Keycloak登录页。这就是"零代码"接入SSO的快感 [6]。场景2：对接企业微信（身份联合）很多公司要求员工用企业微信登录。Keycloak通过OIDC协议对接企业微信大概要这些步骤：在企业微信管理后台创建应用，获取AgentID和Secret在Keycloak Admin Console配置Identity Provider，类型选oidc配置Client ID、Client Secret、Authorization URL、Token URL [8]配置完成后，…

StarRocks 部署完全手册：从环境准备到生产集群搭建（建议收藏）
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date: 2026-08-09T10:55:48+00:00
description: 今天我们把StarRocks手动部署存算一体集群的全流程讲透，包括环境准备、FE 启动、BE 启动、集群搭建、高可用配置、部署后的参数调优，以及一些官方文档没写但实战中必备的细节。文章偏长，建议先收藏，跟着敲一遍基本就能跑起来。部署前先把环境搞干净官网文档地址：https://docs.starrocks.io/zh/docs/deployment/deploy_manually/这一步偷懒的话后面坑到你怀疑人生。机器准备，FE 节点推荐 16 核 64G 500G SSD，BE 节点 32 核 128G 起步，磁盘用 NVMe SSD 多盘 JBOD 挂载（别做 RAID 5，IO 会被吃掉一半）。我们生产环境是 3 台 FE + 5 台 BE，每台 BE 8 块 4T NVMe，集群总容量 160T 实际可用 100T 左右，扛住了日均 30 亿条数据写入。操作系统，CentOS 7.9 或者 Ubuntu 20.04/22.04 都行，内核建议 5.4 以上。文件系统用 ext4 或者 xfs，btrfs 不推荐，IO 调度对 StarRocks 不友好。JDK 装好，必须是 JDK 1.8 或者 11，生产用 OpenJDK 就行（Temurin 或者 Zulu 都试过，稳）。JDK 17 千万别装，3.x 之前版本兼容性有问题，FE 启动直接报错 "Unsupported class file major version"。多 JDK 环境的机器记得在 fe.conf 和 be.conf 里指定 JAVA_HOME，不然它会自己挑，挑到 17 你就哭吧。系统参数调一下，主要这几个：# 关闭透明大页，StarRocks 大内存场景必须关 echo never > /sys/kernel/mm/transparent_hugepage/enabled echo never > /sys/kernel/mm/transparent_hugepage/defrag # 调整文件句柄数 echo "* soft nofile 65536" >> /etc/security/limits.conf echo "* hard nofile 65536" >> /etc/security/limits.conf # 调整虚拟内存参数 sysctl -w vm.max_map_count=2000000 sysctl -w vm.overcommit_memory=1这几个参数不改，启动时报 WARN 不报错，但运行起来后 JVM GC 抖动会让你怀疑人生。特别是 transparent_hugepage，开着的内存访问延迟能比关掉的高 5-10 倍。时钟同步也要做，集群内 NTP 同步误差控制在 1 秒以内，不然 BDBJE 的复制选举会出问题。端口规划提前列好，避免冲突：组件端口用途FE8030HTTP（Stream Load、Web UI）FE9030MySQL 协议（客户端连接）FE9020RPCFE9010Edit LogBE9060BE ThriftBE8040BE HTTPBE9050HeartbeatBE8060BRPCBE9070Starlet启动 Leader FE 节点所有 FE 和 BE 节点先把安装包准备好，下载到 /opt 目录解压：cd /opt tar -xzf StarRocks-3.2.6.tar.gz ln -s StarRocks-3.2.6 starrocks每台机器都做一遍，包括 FE 和 BE 节点。第一步，建元数据目录。这个目录绝对不能放在部署目录下，不然升级的时候数据会被一起清掉。我们当时是单独挂了一块 SSD 元数据盘：mkdir -p /data/starrocks/meta chown -R starrocks:starrocks /data/starrocks第二步，修改 fe.conf。文件在 fe/conf/fe.conf，重点改这几个：# 元数据路径 meta_dir = /data/starrocks/meta # 端口，如果被占用就改 http_port = 8030 rpc_port = 9020 query_port = 9030 edit_log_port = 9010 # 优先网段，CIDR 格式，**多网卡必须配**，不然集群分裂 priority_networks = 192.168.1.0/24 # JVM 堆，64G 内存机器直接拉满，别省 JAVA_OPTS = "-Xmx49152m -Xms49152m -Xmn16384m -XX:+UseG1GC -XX:MaxGCPauseMillis=200" # 启用 FQDN 时配置 JAVA_HOM…

上线即裸奔？生产服务器+数据库安全加固全流程，我整理了一份可粘贴的实操手册
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date: 2026-08-06T14:34:13+00:00
description: 凌晨 1 点，群里炸了——"线上服务器被挖矿了，CPU 跑满！"我冲过去一看，SSH 22 端口对公网全开着，root 账户密码是 123456，MySQL root 也没设密码，3306 端口也裸奔在公网上。这哪是服务器，分明是给黑客送自助餐。这事发生之后，我花了整整一周，把新上线的所有机器从系统层到数据库层全部做了一遍安全加固。后来又过了一年多，经历过几次合规检查，没出过岔子。今天我就把这一整套流程完整地写出来，你只要照着复制粘贴，新机器上线就能用。为什么必须在加固前就想清楚很多人以为安全加固就是改个密码、关几个端口。我以前也这么想，直到被现实狠狠教育过。之前有个项目，赶着上线，运维同学只改了 root 密码就发布了。结果一个月后，业务方反馈：有个用户信息表的数据每天凌晨 3 点会少几条。查了半天才发现，有个离职开发同学的账号还留在数据库里，权限是 ALL PRIVILEGES，他写的定时任务每天在偷偷删数据。从那以后我才明白，安全加固不是"加几个配置项"的事，而是一套从账号体系、登录方式、权限分配到操作留痕的完整体系。今天聊的就是这套体系。服务器层的加固，别上来就装软件服务器加固的第一步，不是装杀毒软件，也不是装 auditd，而是从最基础的"门"开始——SSH、账号、防火墙。SSH 这道门，要改 3 个地方很多人 SSH 加固就是改个端口，22 改成 22222 就觉得万事大吉。其实远远不够。首先是禁止 root 直接登录。你能想到的最危险的事就是让 root 能直接 SSH，因为一旦 root 密码泄露，黑客直接就是最高权限。改的方式很简单，编辑 /etc/ssh/sshd_config：PermitRootLogin no PasswordAuthentication no PubkeyAuthentication yes这三行一起改，意思是 root 不能 SSH 登录、不能用密码登录、只能用密钥登录。改之前一定要先把自己的公钥放进 ~/.ssh/authorized_keys，不然改完你自己也进不去了，我亲眼见过有人改完被锁在门外两小时的惨剧。然后是改端口。改端口不是为了防住真正的黑客，只是为了减少 SSH 暴力破解的扫描量，把 22 改成 5 位数的随机端口就行。Port 58231最后是限制允许登录的用户。新建一个普通用户，给 sudo 权限，平时用普通用户登录，需要 root 操作时再 sudo。useradd deploy echo "deploy ALL=(ALL) NOPASSWD:ALL" >> /etc/sudoers改完之后 systemctl restart sshd，注意是 restart 不是 reload，因为我之前 reload 过几次发现某些参数不生效。防火墙，不是装上就能用很多公司装个 iptables 或者 firewalld 就觉得有防火墙了，但默认策略是 ACCEPT，相当于没装。CentOS 7 用 firewalld 的话，先看下当前 zone：firewall-cmd --get-default-zone firewall-cmd --zone=public --list-all默认 public 区域是放行所有出站、拒绝入站，SSH 默认放行。这种配置下，如果你装了 MySQL、Redis 这种服务，又没改默认配置，那 3306、6379 端口还是会暴露在公网上。正确的做法是只放行业务需要的端口，其他全拒绝：# 先放行需要的端口 firewall-cmd --permanent --add-port=58231/tcp # SSH 改后的端口 firewall-cmd --permanent --add-service=http firewall-cmd --permanent --add-service=https # 重载 firewall-cmd --reload # 确认下 firewall-cmd --zone=public --list-all如果你用的是 iptables，思路也是一样——默认策略改 DROP，只放行白名单。这里有个坑，远程操作 iptables 之前一定要先放行 SSH 端口再加默认策略，否则你自己也会被踢出来，建议在控制台或带外管理（IPMI）操作。账号密码策略，这 3 个文件要改Linux 自带的密码策略很多人不会去碰，但安全合规检查一定会查 /etc/login.defs 和 PAM 配置。/etc/login.defs 里重点改这几行：PASS_MAX_DAYS 90 # 密码最长 90 天 PASS_MIN_DAYS 1 # 至少用 1 天才能改 PASS_MIN_LEN 12 # 最小长度 12 位 PASS_WARN_A…