躬行笔记 - 2026年4月
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link: https://fuzhoupyy.work/index.php/2026/04/
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: 从零到一搭建AI智能体：hello-agents项目实战部署全记录
items: 一封邮件的「江湖」：我在生产环境踩出来的 SMTP 与 IMAP 实战笔记
items: 生产环境翻过车之后，我才真正搞懂了 Nginx 金丝雀发布
items: 线上系统出问题了？strace工具让你分分钟定位根因！
items: 手把手教你落地网络入侵检测系统（NIDS），从选型到上线全记录
items: 别让你的Nginx裸奔！生产环境下的访问控制实战，全是填坑经验
items: 从零开始搞定Chef自动化部署，让服务器管理不再头疼
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items: 从零开始搞懂DDoS和CC攻击：运维人员必备的防护攻略
items: Pingora实战：从零搭建比Nginx还快的反向代理，手把手教你玩转Cloudflare开源神器

从零到一搭建AI智能体：hello-agents项目实战部署全记录
type: item
date: 2026-04-29T15:28:30+00:00
description: 最近在GitHub上发现了一个非常不错的AI Agent项目——hello-agents，这个项目是由Datawhale团队开源的，专门用来帮助大家快速上手AI智能体的开发。作为一个天天和各种开源项目打交道的运维人员，我觉得这个项目特别适合想要入门AI Agent开发的同学。说实话，之前我对AI Agent这块了解得不多，主要还是专注在传统的运维工作上。但是最近公司开始讨论要不要引入一些AI工具来提升运维效率，我就开始关注这个领域了。正好碰到这个hello-agents项目，就想着自己动手试试看。项目地址：https://github.com/datawhalechina/hello-agents文档地址：https://hello-agents.datawhale.cc/#/README.md项目初体验首先说说这个项目给我的第一印象吧。整个项目的文档写得挺清楚的，不像有些开源项目，README写得跟天书一样。hello-agents的目录结构也比较清晰，主要包含了几个核心模块：agents/ - 智能体的核心实现examples/ - 各种示例代码docs/ - 详细的文档说明tests/ - 测试用例我记得第一次clone这个项目的时候，整个过程还是比较顺利的：git clone https://github.com/datawhalechina/hello-agents.git cd hello-agents不过说实话，刚开始看代码的时候还是有点懵的，毕竟AI Agent这个概念对我来说还比较新。但是项目里的examples目录真的帮了大忙，里面有很多现成的例子可以参考。环境搭建的那些坑按照项目文档的说明，环境搭建这块主要是Python环境的配置。我在公司的测试服务器上试了一下，系统是CentOS 7.9，Python版本是3.8.10。首先是安装依赖包：pip install -r requirements.txt这里遇到了第一个问题，有几个包的版本冲突了。特别是transformers和torch这两个包，版本要求比较严格。我花了不少时间在这上面，最后发现还是用虚拟环境比较好：python -m venv hello-agents-env source hello-agents-env/bin/activate pip install -r requirements.txt虚拟环境这个东西真的是好用，避免了很多版本冲突的问题。不过在生产环境中，我一般还是倾向于用Docker容器来部署，这样更加稳定一些。安装过程中还遇到了一个小插曲，就是网络问题。你知道的，有些Python包的下载速度特别慢，我就换了一下pip源：pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/这样速度就快多了。第一个智能体的诞生环境搭建好之后，我就迫不及待地想要跑一个简单的例子。项目里有一个基础的聊天机器人示例，我觉得这个比较适合入门。看了一下代码结构，主要是这样的：from hello_agents import Agent, LLMConfig # 配置大语言模型 llm_config = LLMConfig( model_name="gpt-3.5-turbo", api_key="your-api-key", base_url="https://api.openai.com/v1" ) # 创建智能体 agent = Agent( name="助手小王", description="一个友好的AI助手", llm_config=llm_config ) # 开始对话 response = agent.chat("你好，请介绍一下自己") print(response)不过这里有个问题，就是API Key的配置。项目文档里建议使用环境变量来存储敏感信息，这个做法我是赞同的。在生产环境中，绝对不能把API Key直接写在代码里。export OPENAI_API_KEY="your-actual-api-key" export OPENAI_BASE_URL="https://api.openai.com/v1"然后在代码中这样读取：import os llm_config = LLMConfig( model_name="gpt-3.5-turbo", api_key=os.getenv("OPENAI_API_KEY"), base_url=os.getenv("OPENAI_BASE_URL") )第一次运行的时候，我用的是OpenAI的API，但是你知道的，网络访问有时候不太稳定。后来我改用了国内的一些兼容OpenAI API的服务，效果还不…

一封邮件的「江湖」：我在生产环境踩出来的 SMTP 与 IMAP 实战笔记
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date: 2026-04-28T14:56:05+00:00
description: SMTP 与 IMAP ，这俩协议天天见，结果很多朋友只知道“收件服务器、发件服务器”那两栏要填啥，真正出问题了，全是一脸懵。既然问得多，我干脆把这几年在生产环境里折腾邮件系统的经验捋一遍，写成一篇文章。别讲那些教科书式的定义了，咱就从“问题怎么排”和“系统怎么设计”角度，把 SMTP 和 IMAP 的区别、组合方式、以及常见坑说清楚，保证你看完之后，再碰到邮件系统告警，心里不慌。先把话说白：SMTP 干送，IMAP 管收我自己脑子里一直有个特别土的比喻：SMTP = 快递公司IMAP = 你小区门口的快递柜 + 你手机上的那个取件小程序SMTP 把邮件从发件人一路「运」到收件人的邮箱服务器，IMAP 让收件人从服务器上「取」邮件、整理邮件、同步状态。用一句话总结：SMTP 负责把邮件丢进对方的邮箱，IMAP 负责让你舒服地翻、看、删这些邮件。这俩协议一个负责“上行投递”，一个负责“下行访问”。搞邮件系统的时候，脑子里先把这个定位弄明白，后面很多设计就顺了。SMTP：邮件世界的物流总线1. SMTP 的“线路”到底长啥样我们平时说的“发件服务器”就是 SMTP 服务器。一封邮件从你的电脑发出去，大致会经历这样一条路线：客户端（Outlook、Foxmail、手机邮箱 App）连接企业 SMTP 服务器（通常 25 / 587 / 465 端口）企业 SMTP 把邮件转给对方邮箱的 MX 服务器对方的 SMTP/MDA 把邮件写入对方的邮箱存储这条线中间可能会跳过好多个中转 SMTP，就跟快递中转站一样。日志里经常能看到一长串 Received: 头，就是一路走过来的“盖章记录”。我做日志排查的时候，最常用的就是沿着 Received 头一点点往前追，看哪一段抛的错、哪一段延迟高。2. 端口和加密，那点绕人的细节很多人被“端口”坑过。常见组合是这么几个：25：传统 SMTP 明文端口，现在经常被运营商限速、封禁587：提交端口（submission），配合 STARTTLS，用得比较多465：SMTPS，直接加密，很多客户端默认用这个在企业里，我一般这么配置：对内客户端：开放 587 + 强制 STARTTLS对外互联：25 端口继续保留，但只允许运营商出口465 是否开，看客户端兼容性，有些旧客户端只认 465真实场景里我踩过一个坑：某次我们把 25 端口只保留在外联网，内网都改 587，结果一堆老脚本和老系统里写死了 25，SMTP 直连，全部挂掉。后来我干脆在 25 上做了一个“内部访问自动 301 提示”的 banner，提示改 587，不然问题单会被淹死。3. SMTP 的三件“大事”：认证、队列、反垃圾3.1 发邮件必须先“报个到”现代 SMTP 基本都要求认证：AUTH LOGIN / PLAIN / CRAM-MD5 等机制配合 TLS 保证密码不明文传输不认证会怎样？两种情况：对内：防止内部被植入木马变成垃圾邮件“肉鸡”对外：很多对方 SMTP 直接把匿名邮件拒掉在公司里，我一般会配：不同系统用不同 SMTP 账号，方便追踪邮件头里加 X-App-ID 之类的字段，遇到问题可以快速定位哪个系统发的3.2 队列系统，SMTP 的“缓冲胃”邮件有个特点：不能保证实时可达，只能保证“尽力而为 + 重试”。所以 SMTP 必须要有一套队列机制：对方服务器暂时不可达 → 暂存队列，按策略重试对方返回 4xx（临时错误）→ 延迟重投对方返回 5xx（永久错误）→ 退信给发件人我实战里遇到过一个典型问题：某天监控提示队列数暴涨，mailq 一看堆了几万封日志里全是 451 4.7.1 Service unavailable - try again later一查，对方某运营商的邮箱服务器在限流最后只好：调整该域名的重试间隔，防止队列被塞满对内部用户明显错误的收件地址，提前做格式校验，少无效投递这类队列问题，在 SMTP 层是常态，没监控就等着挨打。3.3 反垃圾：SPF、DKIM、DMARC 那些事现实世界里，SMTP 最大的痛就是垃圾邮件。我们在线上搭 SMTP，绕不过这三兄弟：SPF：发件 IP 是否在域名授权列表里DKIM：邮件内容是否被发件域名用私钥签名DMARC：发件域在收件方那边的策略（拒收 / 隔离 / 报告）我有一次帮一个客户排查：他们从企业邮箱发给某大厂邮箱，总是进“垃圾邮件”查收件方反馈的报告，发现 SPF 记录里少了一条新上线的网关 IP加上 SPF 再测试，投递成功率直接上去了。这里的经验就是：但凡你有多个出口 IP 做 SMTP，一定要统一维护 SPF，不然就会出现“有时候正常、有时候进垃圾”的玄学问题。IMAP：让你随时随地翻邮箱的幕后功臣1. IMAP 的「访问模式」到底差在哪IMAP 和 PO…

生产环境翻过车之后，我才真正搞懂了 Nginx 金丝雀发布
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date: 2026-04-27T14:08:46+00:00
description: 说起金丝雀发布，我自己也是吃过亏的。之前在一家电商公司，有一次大促前夜做版本更新，直接全量切换，结果新版本有个缓存的 bug，商品价格显示异常，虽然只持续了十几分钟就回滚了，但那十几分钟的订单全部要人工核对，运营那边差点没把我们骂死。后来我们就开始研究灰度发布的方案，金丝雀发布就是其中最经典的一种。金丝雀发布到底是个啥这个名字听起来挺文艺的，其实来源很朴素。早年间煤矿工人下矿井之前，会带一只金丝雀进去，因为金丝雀对有毒气体特别敏感，如果金丝雀没事，说明矿井安全；如果金丝雀出了问题，矿工就赶紧撤。放到软件发布的场景里，道理是一样的。你不是一次性把新版本推给所有用户，而是先放一小部分流量（比如 5%、10%）到新版本上，观察一段时间，看看有没有报错、性能有没有下降、用户反馈怎么样。如果一切正常，再逐步扩大流量比例，最终完成全量切换。如果新版本有问题，影响的也只是那一小部分用户，及时回滚就行了，损失可控。跟全量发布比起来，金丝雀发布的好处很明显：风险可控，出了问题影响面小可以拿真实流量验证新版本，比测试环境靠谱多了回滚方便，改个配置 reload 一下就行不需要额外的硬件资源，Nginx 本身就能搞定当然它也不是万能的，比如涉及到数据库结构变更的发布，单靠流量层面的灰度是不够的，还需要配合数据层面的兼容方案。不过大多数场景下，金丝雀发布已经够用了。实现原理，其实不复杂用 Nginx 做金丝雀发布，核心就是利用 Nginx 的反向代理和负载均衡能力，把流量按照一定的规则分发到不同的后端服务上。简单来说就是你有两组后端服务：一组跑的是稳定的老版本（我们叫它 stable），一组跑的是待验证的新版本（我们叫它 canary）。Nginx 作为入口，根据你定义的规则，决定每个请求应该转发到哪一组。规则可以有很多种玩法：按权重分配：比如 90% 的流量走老版本，10% 走新版本按特定用户分配：比如某些测试账号、内部员工的请求走新版本按 Cookie 分配：带有特定 Cookie 的请求走新版本按 Header 分配：请求头里带了特定标记的走新版本按 IP 分配：某些 IP 段的请求走新版本实际生产中，这几种方式经常组合使用。比如先让内部员工全部走新版本测试一轮，没问题了再按权重放 5% 的外部流量进来。环境准备我这里用一个比较贴近真实场景的例子来演示。假设我们有一个 Web 应用，当前稳定版本跑在 8080 端口，新版本跑在 8081 端口。Nginx 监听 80 端口作为入口。服务器环境：CentOS 7 / Rocky Linux 8（Ubuntu 也一样，路径稍有不同）Nginx 1.20+（更低版本也行，基本功能都支持）两个后端应用实例先确认 Nginx 安装好了：nginx -v # nginx version: nginx/1.20.1如果没装的话：# CentOS/Rocky yum install -y nginx # Ubuntu/Debian apt install -y nginx为了演示方便，我用两个简单的后端来模拟。实际生产中这两个就是你的应用服务，可能是 Tomcat、Node.js、Go 服务之类的。用 Python 快速起两个模拟服务：# 终端1 - 模拟稳定版本（v1） mkdir -p /tmp/stable && echo "This is STABLE version v1.0" > /tmp/stable/index.html cd /tmp/stable && python3 -m http.server 8080 # 终端2 - 模拟金丝雀版本（v2） mkdir -p /tmp/canary && echo "This is CANARY version v2.0" > /tmp/canary/index.html cd /tmp/canary && python3 -m http.server 8081方案一：基于权重的流量分配这是最简单也是最常用的方式。通过 Nginx 的 upstream 模块，给不同的后端设置不同的权重，实现按比例分流。编辑 Nginx 配置文件：# /etc/nginx/conf.d/canary.conf upstream backend { # 稳定版本，权重 9，大约承担 90% 的流量 server 127.0.0.1:8080 weight=9; # 金丝雀版本，权重 1，大约承担 10% 的流量 server 127.0.0.1:8081 weight=1; } server { listen 80; server_name your-domain.com; location / { proxy_pass http://backend; proxy_set…

线上系统出问题了？strace工具让你分分钟定位根因！
type: item
date: 2026-04-23T13:41:28+00:00
description: 说到线上排查问题，我想起前段时间遇到的一个头疼事。有个服务突然变得特别慢，用户投诉一大堆，领导也在催。各种监控指标看起来都正常，CPU、内存、网络都没啥异常，但就是慢得要死。这种时候你说慌不慌？表面上风平浪静，实际上程序内部不知道在搞什么鬼。传统的监控工具告诉你的信息有限，日志也没发现啥异常。这时候就需要深入到系统调用层面去看看到底发生了什么。今天我就来聊聊strace这个神器，它可以说是我们运维人员手里的"透视镜"，能够清楚地看到程序和操作系统之间的每一次交互。什么是strace？strace就是system call trace的缩写，顾名思义就是用来跟踪系统调用的工具。你可以把它理解成一个"窃听器"，专门监听程序和内核之间的对话。每当程序需要做一些操作，比如读写文件、网络通信、创建进程等等，都需要通过系统调用来请求内核帮忙。而strace就能把这些"请求"全部记录下来，包括调用了什么函数、传递了什么参数、返回了什么结果，甚至连耗时多长都能告诉你。我记得刚开始接触strace的时候，看到那密密麻麻的输出还挺懵的。但用熟了之后真的是爱不释手，很多看似复杂的问题都能通过它快速定位。基础使用方法最简单的用法就是直接跟踪一个程序的执行过程：strace ./my_program这样就能看到my_program运行过程中的所有系统调用了。不过输出信息会很多，刷屏速度特别快，建议把结果重定向到文件里：strace -o output.txt ./my_program这样所有的跟踪信息就保存到output.txt文件中了，可以慢慢分析。有时候我们不关心所有的系统调用，只想看特定的几种，比如只关心文件操作相关的调用：strace -e open,read,write ./my_program这个参数特别有用，能够过滤掉很多无关的噪音，让你专注于关心的部分。实战案例：排查文件访问问题我来分享一个真实的案例。之前有个应用启动特别慢，用户反馈说要等好几分钟才能正常使用。一开始我们怀疑是数据库连接的问题，各种调优数据库配置，结果没什么效果。后来想到用strace来看看启动过程中到底在干什么：strace -o startup.log -e trace=file ./myapp这里我用了trace=file参数，只关注文件相关的系统调用。分析日志后发现了问题所在：openat(AT_FDCWD, "/usr/share/fonts/font1.ttf", O_RDONLY) = -1 ENOENT (No such file or directory) openat(AT_FDCWD, "/usr/share/fonts/font2.ttf", O_RDONLY) = -1 ENOENT (No such file or directory) openat(AT_FDCWD, "/usr/share/fonts/font3.ttf", O_RDONLY) = -1 ENOENT (No such file or directory) ...原来程序在启动时要加载几百个字体文件，但这些文件在服务器上根本不存在！每次尝试打开文件都会失败，然后程序还会重试，导致启动时间被大大延长。找到根因后解决就简单了，要么安装对应的字体包，要么修改程序配置不加载这些字体。最终选择了后者，启动时间从几分钟缩短到了几秒钟。这个案例说明了strace的威力，有时候问题的根因可能完全超出你的想象。跟踪运行中的进程除了跟踪新启动的程序，strace还能attach到已经运行的进程上：strace -p <PID>这个功能在生产环境中特别有用。比如某个服务突然CPU使用率飙高，但又不能重启，这时候就可以用strace attach上去看看它在干什么。我遇到过一个Java应用突然CPU占用100%的情况，用strace attach上去后发现：futex(0x7f8a4c000b54, FUTEX_WAKE_PRIVATE, 1) = 0 futex(0x7f8a4c000b54, FUTEX_WAKE_PRIVATE, 1) = 0 futex(0x7f8a4c000b54, FUTEX_WAKE_PRIVATE, 1) = 0 ...大量的futex调用在疯狂执行，这通常表示线程间的锁竞争非常激烈。后来配合jstack等工具进一步分析，发现是代码中的一个死锁导致的。分析网络相关问题strace在排查网络问题时也很给力。比如程序连接数据库很慢，可以这样跟踪：strace -e trace=network ./myapp或者更具体一点：strace -e connect,send,recv ./myapp我曾经遇到过一个奇怪的问题，应用连接Redis总是超时。从监控看Redis服务…

手把手教你落地网络入侵检测系统（NIDS），从选型到上线全记录
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date: 2026-04-22T14:07:50+00:00
description: 说实话，搞安全这块东西，很多运维同学是又爱又恨。爱的是确实能帮你挡住不少事儿，恨的是部署起来各种坑，配不好还一堆误报，搞得你天天看告警看到想吐。我之前在客户公司负责过一套NIDS的完整落地，从前期调研到最后稳定运行，前前后后折腾了差不多两个月。今天就把这个过程掏出来跟大家聊聊，尽量把踩过的坑和一些实际经验都说清楚。先搞清楚你到底要监控什么很多人上来就想装Snort、装Suricata，工具先搞起来再说。我一开始也是这个思路，后来发现这样搞完全是在浪费时间。你得先坐下来想清楚几个问题：你的网络环境里，哪些流量是需要重点盯着的？敏感数据在哪？常见的威胁类型是什么？拿我们当时的情况来说，公司有一套对外的Web业务系统，还有内部的OA和数据库集群。对外的业务系统天天被扫描、被尝试SQL注入、XSS什么的，这块肯定是重点。内部的话，主要担心的是横向移动，就是万一有人进来了，在内网里到处乱窜。我当时列了一个简单的表格：监控区域流量类型关注的威胁优先级DMZ区HTTP/HTTPSWeb攻击、扫描探测高核心交换全流量横向移动、C2通信高数据库段DB协议流量异常查询、数据外泄中办公网混合流量恶意软件、钓鱼中这个表看起来简单，但真的很有用。后面选工具、写规则、部署探针的时候，都是围绕这个来的。不然你部署完了发现，关键的地方没覆盖到，不关键的地方一堆告警，那就白忙活了。工具选型：Snort还是Suricata？开源的NIDS工具，绕不开这两个。商业的像Palo Alto、FireEye那些，预算够当然好，但大多数公司的安全预算你懂的...所以我们还是聊开源方案。Snort 是老牌子了，社区大，规则多，文档也全。但它有个问题，单线程。在流量大的环境里，性能瓶颈很明显。我之前在测试环境里跑过，跑到2Gbps左右的流量就开始丢包了。Suricata 是后来者，天然支持多线程，性能上确实比Snort强不少。而且它兼容Snort的规则格式，也就是说Snort的规则你拿过来基本能直接用。另外Suricata原生支持输出EVE JSON格式的日志，对接ELK那套东西非常方便。我们最后选的是Suricata，原因很直接：核心交换那个位置的流量峰值能到5Gbps，Snort扛不住。不过也不是说Snort就不好。如果你的网络规模不大，流量也就几百兆，Snort完全够用，而且上手更简单一些。还有一个值得提的是 Zeek（以前叫Bro），严格来说它不算传统的IDS，更偏向于网络流量分析和日志生成。它不做实时告警，但生成的连接日志、DNS日志、HTTP日志这些，拿来做事后分析和威胁狩猎非常好用。我们后来也部署了Zeek，和Suricata配合着用，一个管实时告警，一个管深度分析。硬件和网络架构怎么搞工具选好了，接下来就是怎么把流量喂给它。NIDS是旁路部署的，不像防火墙那样串在链路上。它需要的是流量的镜像副本。一般有两种方式：1. 交换机端口镜像（SPAN/Mirror Port）这是最常见的方式。在核心交换机上配一个镜像端口，把需要监控的VLAN流量或者特定端口的流量镜像出来，接到NIDS传感器上。我们用的是华为的交换机，配置大概长这样：# 创建观察端口（连接NIDS传感器的端口） observe-port 1 interface GigabitEthernet 0/0/24 # 配置镜像源端口 interface GigabitEthernet 0/0/1 port-mirroring to observe-port 1 both如果是思科的设备：monitor session 1 source interface Gi0/1 both monitor session 1 destination interface Gi0/24这里有个坑要注意：镜像端口的带宽要够。如果你镜像的源端口是10G的，但目标端口只有1G，那流量大的时候肯定丢包。我们当时就吃了这个亏，一开始用的1G口做镜像，结果高峰期丢了将近30%的包，好多攻击流量直接漏掉了。后来换成了10G的口才解决。2. TAP设备如果预算允许，用网络TAP（Test Access Point）是更好的选择。TAP是一个硬件设备，直接接在链路上，把流量复制一份出来。它的好处是不依赖交换机的镜像功能，也不会因为交换机负载高而丢包。我们在DMZ区的出口就用了一个TAP，大概花了几千块钱，买的国产的，效果还行。传感器的硬件配置跑Suricata的服务器，配置不能太寒酸。我们用的配置是：CPU：Intel Xeon E5-2680 v4（14核28线程）内存：64GB DDR4网卡：Intel X710 10GbE（支持多队列）硬盘：500GB SSD（主要存日志，日志量大的话还得考虑外挂存储）网卡这块特别说一下，一定要选支持多队…

别让你的Nginx裸奔！生产环境下的访问控制实战，全是填坑经验
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date: 2026-04-22T14:07:30+00:00
description: 咱们搞运维的，Nginx那是吃饭的家伙，平时大家可能更多关注的是负载均衡、反向代理，或者怎么调优性能。但说句掏心窝子的话，安全这东西，平时不出事你觉得它多余，一出事那就是“救命稻草”。今天咱们不整那些虚头巴脑的理论，直接上生产环境的实战，聊聊Nginx访问控制那些事儿。这些配置都是我在无数次填坑过程中总结下来的，希望能给大伙提个醒，别让你的服务器在互联网上“裸奔”。咱们先从最简单的说起，很多人觉得访问控制不就是设个密码，或者封个IP嘛。其实没那么简单。拒绝不速之客：基于IP的访问控制这应该是最直接的手段了。就像咱们小区的门禁，只让业主进，外人一律挡在门外。Nginx里的allow和deny指令就是干这个活的。这俩模块是ngx_http_access_module自带的，默认就装了，不用你去折腾编译安装。我记得有一次，公司有个内部管理系统，原本是挂在内网域名下的，结果开发哥们为了方便测试，临时挂到了公网，也没做任何限制。结果没过两天，就被安全扫描器扫到了，虽然没出大事故，但那个报警邮件看得我后背发凉。后来我就给所有的内部后台都加上了IP白名单。配置起来其实特简单，打开你的nginx.conf或者对应的站点配置文件，在server块或者location块里加上几行就行：location /admin/ { allow 192.168.1.0/24; # 允许内网网段 allow 10.0.0.1; # 允许某个特定的跳板机 deny all; # 拒绝其他所有人 }这里有个小细节，很多人容易踩坑。Nginx匹配规则是从上往下匹配，一旦匹配成功就停止。所以顺序千万不能乱。你要是把deny all写在第一行，那后面所有的allow都白搭，谁都进不去，这叫“误伤友军”。我就干过这种傻事，配置完 reload 了一下，结果把自己关在外面了，只能灰溜溜地去机房连控制台改配置，那场面，别提多尴尬了。还有个事儿得注意，如果你用了CDN，比如阿里云CDN或者Cloudflare，那你在这个allow里配置的IP可能就不是用户的真实IP了，而是CDN节点的IP。这时候你得先用set_real_ip_from把CDN的IP段设置一下，用X-Forwarded-For或者X-Real-IP头来获取真实用户IP，然后再做限制。不然你限制了个寂寞，或者把正常用户给封了。给目录加把锁：基于用户的认证有时候，我们需要给某个测试环境、或者某个临时的API接口加个密码，不想让随便什么人都能访问。这时候IP限制就不太灵活了，比如出差在外，IP是动态的，咋办？这时候就得请出ngx_http_auth_basic_module模块了。这玩意儿就像给目录加了一把锁，只有输入对了用户名和密码才能进。配置分两步走。第一步，得先有个密码文件。别想着自己去手写加密密码，Linux底下有现成的工具，Apache的htpasswd工具最方便。一般服务器装了Apache或者httpd-tools就有。没有的话装一下：yum install httpd-tools -y然后生成密码文件，比如我们建个/etc/nginx/.htpasswd文件，添加一个叫pyy的用户：htpasswd -c /etc/nginx/.htpasswd pyy回车后它会让你输入两次密码。注意那个-c参数是create的意思，如果你是第一次创建文件用-c，如果是追加用户，千万别带-c，不然原来的文件会被覆盖掉，我就因为这个被同事投诉过，把他们的账号给弄丢了。文件有了，接下来就是Nginx配置：location /test/ { auth_basic "Restricted Area"; # 这个是提示信息，随便写 auth_basic_user_file /etc/nginx/.htpasswd; }配置完nginx -t测试一下，没问题就nginx -s reload。这时候你再去访问那个目录，浏览器就会弹出一个原生的登录框，丑是丑了点，但胜在实用。这个功能在临时分享一些敏感数据，或者保护还没上线的功能时特别好用。不过要注意，这个Basic认证是Base64编码传输的，安全性并不是特别高，如果不配合HTTPS，密码其实相当于明文传输，抓个包就能看见。所以，能上HTTPS尽量上HTTPS。更高级的玩法：结合GeoIP做地域封禁有时候我们不仅想封IP，还想封地区。比如公司的业务只在国内开展，但是每天日志里全是来自大洋彼岸的扫描攻击，看着都烦。这时候就可以用GeoIP模块。现在的Nginx默认应该都支持ngx_http_geoip_module，如果不支持，那你可能得重新编译安装一下，带上--with-http_geoip_module参数。不过现在很多都是动态加载模块，看情况而定。首先你得下载GeoIP的数据库文…

从零开始搞定Chef自动化部署，让服务器管理不再头疼
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date: 2026-04-17T15:58:10+00:00
description: 最近公司的服务器数量又增加了不少，每次部署新应用都要重复执行一堆命令，配置文件改来改去的，实在是太麻烦了。我琢磨着得找个自动化工具来解决这个问题，经过一番调研，最终选择了Chef。说实话，刚开始接触Chef的时候，被它的概念搞得有点晕。什么Cookbook、Recipe、Node、Role的，感觉像是在学做菜一样。不过用了一段时间后发现，这玩意儿还真挺好使的，今天就把我踩过的坑和实践经验分享给大家。Chef到底是个啥简单来说，Chef就是一个自动化配置管理工具。你可以把它理解成一个"厨师"，按照你写好的"菜谱"（Cookbook），自动在服务器上"做菜"（配置软件和服务）。我觉得Chef最大的优势就是它用Ruby写配置，代码即配置的理念让运维工作变得更加程序化。不像以前写shell脚本那样，到处都是if-else判断，Chef的DSL（领域特定语言）让配置文件看起来更清晰。搭建Chef环境部署Chef主要有三个组件：Chef Server、Chef Workstation和Chef Client。我当时是在Ubuntu 20.04上搭建的，过程还算顺利。安装Chef其实挺简单的，在工作站上执行：curl -L https://omnitruck.chef.io/install.sh | sudo bash这个脚本会自动检测你的系统，下载对应版本的Chef。安装完成后，可以用chef --version检查一下版本。配置Chef Server稍微麻烦点。我是直接用的Chef官方提供的包，大概有200多MB：wget https://packages.chef.io/files/stable/chef-server/14.0.0/ubuntu/20.04/chef-server-core_14.0.0-1_amd64.deb sudo dpkg -i chef-server-core_14.0.0-1_amd64.deb sudo chef-server-ctl reconfigure配置过程需要等一会儿，它会自动安装PostgreSQL、RabbitMQ等依赖服务。配置完成后，创建管理员用户和组织：sudo chef-server-ctl user-create admin Admin User admin@example.com 'password' --filename admin.pem sudo chef-server-ctl org-create myorg 'My Organization' --association_user admin --filename myorg-validator.pem这里生成的.pem文件很重要，是后续连接Chef Server的凭证，一定要保存好。写第一个CookbookCookbook是Chef的核心概念，可以理解为一个配置包，里面包含了Recipe（具体的配置步骤）、Attributes（变量）、Templates（模板文件）等。创建Cookbook很简单：chef generate cookbook nginx_setup这会生成一个标准的Cookbook目录结构。我第一次写的是一个安装配置Nginx的Cookbook，在recipes/default.rb里写入：# 安装nginx包 package 'nginx' do action :install end # 创建网站目录 directory '/var/www/mysite' do owner 'www-data' group 'www-data' mode '0755' action :create end # 配置nginx template '/etc/nginx/sites-available/mysite' do source 'mysite.conf.erb' owner 'root' group 'root' mode '0644' variables( server_name: node['nginx_setup']['server_name'], port: node['nginx_setup']['port'] ) notifies :restart, 'service[nginx]', :delayed end # 启用站点 link '/etc/nginx/sites-enabled/mysite' do to '/etc/nginx/sites-available/mysite' notifies :restart, 'service[nginx]', :delayed end # 确保nginx服务运行 service 'nginx' do action [:enable, :start]…

蓝绿部署实战指南：从零到一搭建生产级无缝发布系统
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date: 2026-04-16T15:06:11+00:00
description: 蓝绿部署实战指南：从零到一搭建生产级无缝发布系统我在公司做运维这几年，最怕的就是发布新版本的时候出问题。记得有一次周五下午发版本，结果服务挂了两个小时，用户投诉电话打爆了，我在机房里忙活到晚上11点才搞定。从那以后，我就开始研究各种发布策略，蓝绿部署就是其中最实用的一种。今天就把我这几年摸索出来的蓝绿部署经验分享给大家，全是生产环境踩过的坑和总结出的干货。什么是蓝绿部署蓝绿部署说白了就是准备两套一模一样的生产环境，一套叫蓝环境，一套叫绿环境。当前用户访问的是蓝环境，我要发新版本的时候，就把新版本部署到绿环境上，测试没问题了再把流量切过去。这样做的好处是什么？如果新版本有问题，我立马就能切回到旧版本，用户基本感受不到服务中断。我之前用滚动更新的方式，每次更新都要重启服务，虽然时间很短，但还是会有那么几秒钟的服务不可用。用了蓝绿部署之后，这个问题彻底解决了。蓝绿部署的核心原理整个流程其实很简单：当前蓝环境在线提供服务在绿环境部署新版本应用绿环境测试通过后，负载均衡器流量从蓝环境切换到绿环境绿环境成为新的生产环境，蓝环境变成备用环境关键点就是这个流量切换，必须要做到瞬间完成，不能有中间状态。实现蓝绿部署的几种方式方式一：基于Nginx的蓝绿部署这是我最常用的方式，成本低，配置简单。先准备两台服务器，192.168.1.10（蓝）和192.168.1.11（绿），前面放一台Nginx做负载均衡。Nginx配置文件关键部分：upstream blue_pool { server 192.168.1.10:8080 weight=1 max_fails=3 fail_timeout=30s; } upstream green_pool { server 192.168.1.11:8080 weight=1 max_fails=3 fail_timeout=30s; } # 当前生产环境指向蓝环境 upstream production { server 192.168.1.10:8080; } server { listen 80; server_name api.example.com; location / { proxy_pass http://production; proxy_set_header Host $host; proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr; proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for; } }切换的时候，写个脚本：#!/bin/bash # switch.sh NGINX_CONF="/etc/nginx/conf.d/app.conf" CURRENT_ENV=$(grep -A1 "upstream production" $NGINX_CONF | grep server | awk '{print $2}' | cut -d: -f1) if [ "$CURRENT_ENV" = "192.168.1.10" ]; then # 当前是蓝环境，切换到绿环境 sed -i 's/server 192.168.1.10:8080;/server 192.168.1.11:8080;/' $NGINX_CONF echo "已切换到绿环境" else # 当前是绿环境，切换到蓝环境 sed -i 's/server 192.168.1.11:8080;/server 192.168.1.10:8080;/' $NGINX_CONF echo "已切换到蓝环境" fi # 重新加载Nginx配置 nginx -s reload这个方案的优点是简单直接，缺点是需要手动执行切换脚本。不过对于中小型项目来说已经够用了。方式二：基于HAProxy的蓝绿部署HAProxy在流量切换方面比Nginx更灵活，支持动态权重调整。HAProxy配置：global daemon maxconn 4096 defaults mode http timeout connect 5000ms timeout client 50000ms timeout server 50000ms frontend web_frontend bind *:80 default_backend web_servers backend web_servers balance roundrobin # 初始状态：蓝环境权重100，绿环境权重0 server blue 192.168.1.10:8080 weight 100 check server green 192.168.1.11:8080 weight 0 check # 管理接口 …

从零开始搞懂DDoS和CC攻击：运维人员必备的防护攻略
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date: 2026-04-15T14:45:00+00:00
description: 作为一个在运维岗位摸爬滚打好几年的人，我想和大家聊聊DDoS和CC攻击这个话题。这两种攻击方式虽然都能让你的服务器瞬间趴窝，但原理和防护方法却大不相同。今天就把我这些年踩过的坑和积累的经验分享给大家。DDoS攻击到底是个什么鬼DDoS全称是Distributed Denial of Service，翻译过来就是分布式拒绝服务攻击。听起来很高大上，其实原理挺简单的。你可以想象一下，平时你家门口最多同时来3-5个客人，你能应付得过来。但如果突然来了100个人，都要进你家坐坐，你家的门、客厅、厕所...肯定就瘫痪了。DDoS攻击就是这个道理，通过控制大量的"肉鸡"（被感染的计算机）同时向目标服务器发送请求，把服务器的带宽、CPU、内存等资源耗尽。DDoS攻击主要分几种类型：流量型攻击（Volume-based attacks）这种最直接，就是用大量的垃圾流量把你的带宽塞满。常见的有UDP洪水攻击、ICMP洪水攻击等。攻击者会发送大量的UDP包或者ping包，把你的网络带宽占满，正常用户就访问不了了。协议型攻击（Protocol attacks）这种攻击利用网络协议的缺陷，比如SYN洪水攻击。TCP三次握手大家都知道吧，客户端发SYN，服务器回SYN-ACK，然后等客户端的ACK。攻击者只发SYN不发ACK，服务器就一直等着，连接池很快就满了。应用层攻击（Application layer attacks）这种攻击针对应用程序，看起来像正常的请求，但会消耗大量的服务器资源。比如不断请求复杂的数据库查询，或者上传大文件等。CC攻击又是怎么回事CC攻击的全称是Challenge Collapsar，中文叫挑战黑洞。听这名字就知道不是什么好东西。CC攻击和DDoS攻击的区别在于，CC攻击更加"精准"。它不需要很大的流量，而是模拟正常用户的行为，不断地请求那些消耗资源比较大的页面或接口。CC攻击的特点是：流量不大，但请求频繁看起来像正常用户行为针对消耗资源较大的功能难以通过简单的流量限制来防护两种攻击的本质区别说到区别，我觉得可以用一个比喻来解释。DDoS攻击就像是在你家门口堵了一大群人，把路都堵死了，正常客人根本进不来。这种攻击比较"粗暴"，流量大，容易发现。CC攻击则像是派了几个人，每个人都很有礼貌地敲门，但一进来就要你做很复杂的事情，比如帮忙搬家具、修电器...虽然人不多，但你很快就累趴下了。从技术角度来说：DDoS主要消耗带宽和网络资源CC主要消耗服务器的CPU、内存和数据库资源DDoS流量特征明显，CC攻击更隐蔽DDoS防护相对简单粗暴，CC防护需要更精细的策略防护策略：不只是买个高防就完事很多人以为防DDoS和CC攻击就是买个高防服务器或者CDN，其实远没有这么简单。我这些年总结下来，防护需要多层次的策略。基础防护措施首先是服务器层面的优化。我一般会调整一些系统参数，比如增加TCP连接池大小，调整超时时间等。在nginx配置里也会做一些限制：# 限制单个IP的连接数 limit_conn_zone $binary_remote_addr zone=conn_limit_per_ip:10m; limit_conn conn_limit_per_ip 20; # 限制请求频率 limit_req_zone $binary_remote_addr zone=req_limit_per_ip:10m rate=10r/s; limit_req zone=req_limit_per_ip burst=20 nodelay;这些配置能在一定程度上缓解攻击，但面对大规模DDoS还是不够的。应用层防护对于CC攻击，我会在应用层做一些防护。比如给那些消耗资源大的接口加上缓存，限制单个用户的请求频率，对异常请求进行识别和拦截。我记得有次优化一个电商网站的搜索功能，发现搜索结果页面的数据库查询特别复杂。于是我们加了Redis缓存，把热门搜索词的结果缓存起来，这样即使遇到CC攻击，数据库压力也不会太大。CDN和云防护现在各大云厂商的防护产品确实很强大。我用过阿里云的DDoS高防，腾讯云的大禹，华为云的Anti-DDoS等，效果都不错。这些产品的原理基本相似：在你的服务器前面部署一层防护节点，所有流量先经过这些节点进行清洗，正常流量才会转发到你的服务器。流量清洗的那些门道流量清洗听起来很神秘，其实原理并不复杂。就是在海量的网络流量中，把攻击流量识别出来并丢弃，让正常流量通过。特征识别最基础的方法是基于特征识别。比如DDoS攻击的流量往往有一些明显特征：源IP分布异常（大量来自同一地区或AS）请求模式单一（相同的User-Agent、请求路径等）流量突增（短时间内流量暴涨几十倍）我见过一些简单的攻击，所有请求的User-Agent都一样，这种很容易识别。但…

Pingora实战：从零搭建比Nginx还快的反向代理，手把手教你玩转Cloudflare开源神器
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date: 2026-04-14T15:55:05+00:00
description: 前两天看到Cloudflare开源了Pingora这个项目，说是用Rust写的反向代理框架，性能比Nginx还要快，我就坐不住了。咱们做运维的，对新东西总是要保持好奇心，何况这玩意儿号称每秒能处理百万级请求，这不得赶紧试试？说实话，刚开始看到这个消息的时候我还挺怀疑的。Nginx可是咱们运维圈的老伙计了，用了这么多年，稳定可靠，你说一个新出来的框架能比它快？不过转念一想，Cloudflare可是全球最大的CDN服务商之一，他们每天处理的流量那都是天文数字，既然敢开源出来，肯定是有两把刷子的。抱着试试看的心态，我在测试环境折腾了几天，把整个安装配置流程都跑了一遍。不得不说，这东西确实有点东西，今天就把我的实践经验分享给大家，希望能帮到想尝鲜的朋友们。Pingora是个啥？咱们先聊聊Pingora到底是个什么东西。简单来说，它是Cloudflare用Rust语言开发的一个高性能反向代理框架[1]。Cloudflare大家应该都不陌生吧，全球最大的CDN服务商之一，每天处理的HTTP请求那是数以万亿计的。以前Cloudflare也是用Nginx，但是随着业务规模越来越大，Nginx的一些局限性就开始显现出来了。比如说，Nginx的配置文件虽然灵活，但是要做一些复杂的逻辑处理就比较麻烦；还有就是性能瓶颈，在某些极端场景下已经满足不了需求了。于是Cloudflare就开始自己造轮子，用Rust写了这个Pingora。根据官方的说法，Pingora在性能、安全性、可扩展性方面都有很大的提升[2]。特别是在高并发场景下，表现相当亮眼。我看过一些性能测试的对比数据，Pingora在某些场景下确实比Nginx快不少[3]。当然，这个"快"也要看具体场景，不是说什么情况下都快的。咱们做技术的，不能盲目迷信，得自己动手测试才知道。环境准备好了，说了这么多，咱们开始动手吧。不过在安装Pingora之前，得先把环境准备好。Pingora是用Rust写的，所以首先你得有Rust的环境。要是你系统里还没有Rust，那就得先装一下。我这边测试用的是debain13，其他Linux发行版应该也差不多。安装Rust其实挺简单的，官方提供了一个脚本：curl --proto '=https' --tlsv1.2 -sSf https://sh.rustup.rs | sh运行这个脚本，一路回车就好。装完之后记得重启一下终端，或者手动source一下环境变量：source $HOME/.cargo/env然后验证一下安装是否成功：rustc --version cargo --version看到版本号输出就说明OK了。对了，还得提醒一下，Pingora对Rust的版本有要求，最好是1.70以上的版本。要是版本太老，可能编译的时候会报错。我一开始就是用的系统自带的旧版本，结果折腾半天编译不过，后来升级了Rust版本才解决。除了Rust，你还得有一些基础的编译工具，比如gcc、make之类的。debain13的话可以这样装：apt-get install -y gcc make openssl-devel pkg-config这些工具在编译Pingora的时候会用到，少了哪个都会报错，到时候再装就麻烦了。创建项目环境准备好了，接下来就是创建项目。Pingora不是一个独立的可执行程序，而是一个框架，你需要基于它来开发自己的代理服务。这个跟Nginx不太一样，Nginx是直接装好就能用的，Pingora更像是一个开发框架。用Cargo创建一个新项目：cargo new my_pingora_proxy cd my_pingora_proxy创建后的目录结构：然后编辑Cargo.toml文件，添加Pingora的依赖：[package] name = "my_pingora_proxy" version = "0.1.0" edition = "2024" [dependencies] pingora = { version = "0.1", features = ["proxy"] } async-trait = "0.1"这里要注意一下，Pingora的版本号可能会更新，具体可以去crates.io上看最新的版本。我写这篇文章的时候是0.1版本，现在可能已经更新了。添加依赖的时候，那个features = ["proxy"]不能少，不然编译的时候会提示找不到某些模块。我第一次搞的时候就忘了这个，折腾了好久才发现。写第一个代理程序依赖配好了，接下来就是写代码了。说实话，第一次看到Pingora的代码的时候，我还挺懵的。跟Nginx那种配置文件的方式完全不一样，Pingora是用代码来定义代理逻辑的。不过仔细看看，其实也不难理解。咱们先写一个最简单的反向代理，把请求转发到后…