躬行笔记 - 2026年6月
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link: https://fuzhoupyy.work/index.php/2026/06/
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: 别再只会docker run了！这次我把Docker的"灵魂"扒给你看
items: 庚子夜半漏下三刻，众微机突发雪崩！余施大华胄日志天网，救大匠于九死一生
items: 容器启动慢到怀疑人生？这几招我用下来，启动时间直接砍半
items: Docker Compose 用了这么久，这些骚操作你可能一个都没用过
items: Docker网络这5种模式，你真的都搞明白了吗？
items: 你的业务真的需要现代化改造吗？无服务器、托管服务、自建EC2，别选错了
items: AI写代码之后，运维的活反而更多了？从42%到242%，聊聊AI代码涌入生产环境后我们踩的坑
items: 从手动部署到一键上线：我用 Jenkins + Docker 搭了一套自动化流水线
items: CI/CD，如何优雅地拥抱云计算
items: 从 Docker Compose 到 Kubernetes：我走过的那些坑

别再只会docker run了！这次我把Docker的"灵魂"扒给你看
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date: 2026-06-29T14:49:52+00:00
description: 说起来挺讽刺的，用了三年Docker，我到现在才敢说自己真正搞懂了它。之前每次面试被问到“Docker镜像为什么能那么小”或者“容器删了数据还在不在”这种问题，要么就是瞎扯一通什么“分层存储”，要么就是顾左右而言他，心里虚得很。直到有一次生产事故，让我彻底清醒了——那是个深夜，MySQL容器突然崩了，docker rm -f 之后数据全没了。当时整个人都傻了，心想这不对啊，明明数据库文件都在容器里，怎么会没了？后来才知道，容器里的“可写层”跟容器同生共死，容器一没，它也就跟着消失了。那次之后我痛定思痛，花了整整一周时间把Docker的核心原理从头到尾研究了一遍。今天就把我的学习成果分享出来，全是实打实的生产经验，没有半点水分。先搞清楚一个灵魂拷问：镜像到底是个什么东西？我们在服务器上敲 docker pull nginx 的时候，会看到控制台哗啦啦下载一堆东西，每一行后面都跟着个 “Layer” 或者 “Digest” 之类的字眼。我当时就纳闷了：一个nginx镜像不是应该就一个压缩包吗？怎么搞出来这么多层？后来查资料才知道，Docker镜像这玩意儿根本不是一个完整的大文件，它是由一堆“层”（Layer）叠加起来的。就像......你可以理解成是一块块乐高积木，每一块都是独立的，但拼在一起就能搭出一个完整的东西。这种设计有个专门的名字，叫联合文件系统，英文是 Union File System，简称 UnionFS。那它到底是怎么工作的呢？简单来说，UnionFS 可以把多个不同的目录“叠”到一起，让它们看起来就像是一个目录。容器里的进程压根不知道自己其实是在一堆目录的合并视图里工作，它只会看到一个普普通通的文件系统。这就好比你小时候有没有玩过那种透明叠加的动画本？每一页都是独立的画面，但快速翻动的时候，所有画面叠在一起就成了连贯的动画。UnionFS 就是这个原理，只不过它是“空间上叠加”而不是“时间上叠加”。镜像的“千层饼”结构，一层一层剥开看说完了基本概念，咱们来看看一个典型的Docker镜像到底长啥样。通常来说，一个镜像会有这么几类层：最底下是基础层，说白了就是一个精简过的操作系统。比如你 pull ubuntu，它其实就是从这个基础层开始的。这个层里包含了最最基本的系统工具、库文件、shell 之类的。没有它，后面的东西都跑不起来。基础层之上是各种中间层。每你在 Dockerfile 里写一条指令，比如 RUN apt-get update 或者 COPY ./app /usr/src/app，就会在现有层的基础上再加一层。注意，这里有个关键点：这些层全都是只读的。一旦生成，就改不了了。你要是想把某个文件改掉，对不起，只能在这个层的上面再加一层来“覆盖”它，原来的那个文件依然存在于下层，只是被“遮住”了而已。最顶上还有一层可写层，但这个不是镜像的一部分，是容器启动之后才会有的。我待会儿会重点讲这个。为了让大家有更直观的感受，我顺手在测试服务器上跑了个命令：docker history ubuntu:latest输出大概是这样的：IMAGE CREATED CREATED BY SIZE COMMENT a6d02b8c3f9e 2 weeks ago CMD ["/bin/bash"] 0B shell: /bin/bash <missing> 2 weeks ago ADD file:xxxxxx in / 77.8MB 构建命令可以看到，这个 ubuntu 镜像基本上就两个层，一个是最基础的 ADD 层（77.8MB），另一个是顶层的 CMD 层（0B，因为 CMD 本身不产生文件）。写时复制：这才是Docker的灵魂所在刚才说到，镜像的中间层都是只读的。那问题来了：如果我的容器运行过程中需要修改某个配置文件怎么办？比如 nginx 容器默认的配置文件是 /etc/nginx/nginx.conf，但这个文件在镜像的只读层里。容器启动后，我想改一下 worker 进程数，Docker 难不成会把整个镜像层给改掉？当然不会。这里就要引入一个核心机制——写时复制（Copy-on-Write，简称 CoW）。它的原理说穿了很简单：当容器要修改一个位于只读层的文件时，Docker 并不会真的去改那个只读层的原文件。它先把这文件复制一份到顶层的可写层，然后容器后续所有的读写操作都针对这个副本进行。原文件呢？它还在下层好好躺着，只是不再“可见”了——被上层的副本给“遮挡”住了。这个设计带来的好处太明显了：第一，镜像复用率极高。假设你服务器上跑了 5 个 nginx 容器、3 个 mysql 容器、2 个 redis 容器，它们全都基于同一个 ubuntu 基础层。那这个 ubuntu 的文件系统在磁盘上只存了一份，多出来的只…

庚子夜半漏下三刻，众微机突发雪崩！余施大华胄日志天网，救大匠于九死一生
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date: 2026-06-29T14:49:24+00:00
description: 近岁余总督诸省大算，每念及往昔跨云汉（AWS）御集群、收罗流言日志之役，至今犹惊心动魄。昔者居方寸机房，构筑 ELK 塔台，不过如庭院戏沙，自娱自乐耳。及至转战天朝上国之云端（AWS），御 ECS Fargate 与 EKS 战阵，面对百千瞬息生灭之“神荚”（Pod）与“差事”（Task），始知旧法胶柱鼓瑟，决计难行。忆昔某夜，漏下三刻，三军忽溃。研发大匠趋步来告，急索行军日志。余登临台阁（控制台）视之，则神荚因贪墨资粮（OOM）早已灰飞烟灭，片甲不留，欲哭无泪，莫过如此。今日不坐论泰西之玄理，唯倾囊相授，直言 ECS 与 EKS 多神荚日志收罗之变法实战。此策历经百战，涉险坑无数，皆乃碧血换得之真知。势逼其变：何故弃旧因循？初登云汉之同僚，常陷一误区：不论青红皂白，先于 EKS 营寨中强塞一 Logstash 臃肿之物，或以“戴曼护卫”（DaemonSet）强行钩连宿主机之栈道。然于今之云原生变局中，此法必致全军覆没：Fargate 御风无形，无迹可寻： 彼乃无碑之神兵（Serverless），底层躯壳（EC2）隐匿于虚空，欲寻 /var/log/pods 之栈道，无门可入。资粮内讧，同室操戈： 尝有恶战，业务洪流猝至，收罗日志之卒（Agent）暴食机杼（CPU），竟将身侧核心业务之神荚驱逐出境。此正所谓“逐麋鹿而丧其家”，本末倒置。聚散无常，收罗莫及： 军阵暴涨，收罗未及置办；军阵暴缩，而存诸内存之残墨，随风蒸发。由是，余等痛下决心，尽毁旧制，重整乾坤。其核心要奥，唯“解耦”二字而已。ECS Fargate 阵线：FireLens 乃天子赤子若尔等所御者乃 ECS Fargate，听余一言：切莫于业务神舟内自造漏卮以导日志，亦休得折腾 Sidecar 共用卷之繁文缛节。云汉官家特为 ECS 赐造神器，名曰 FireLens。此物本是 Fluent Bit 或 Fluentd 之锦衣外袍，与 ECS 差事之法度契合得天衣无缝。余等彼时擢用 Fluent Bit 为三军基石。何不用 Fluentd？盖因 Fluentd 乃 Ruby 蛮语所制，吞噬内存之状，极其骇人。而 Fluent Bit 乃 C 语言淬炼，精悍敏捷，居万马奔腾之势，所耗资粮不过十数兆，省下者皆乃库银真金。核心画卷与避坑秘录于 ECS 差事法度（Task Definition）中安设 FireLens，实乃于业务神舟之侧，垂挂一掌灯法船。然此处隐一巨坑。诸多同僚按图索骥，事毕却见 CloudWatch 或 S3 幽冥之海中，寂然无声，死活不见日志。按部班排查良久，始知乃 awslogs 与 firelens 二驭者互搏，气血冲撞。且看余等当年精简之法度图谱（此即筑宇之墨线）：JSON{ "containerDefinitions": [ { "name": "log_router", "image": "amazon/aws-for-fluent-bit:stable", "essential": true, "firelensConfiguration": { "type": "fluentbit", "options": { "enable-ecs-log-metadata": "true" } }, "logConfiguration": { "logDriver": "awslogs", "options": { "awslogs-group": "firelens-container-errors", "awslogs-region": "ap-southeast-1", "awslogs-stream-prefix": "firelens" } } }, { "name": "app-service", "image": "your-app-image:latest", "essential": true, "logConfiguration": { "logDriver": "awsfirelens", "options": { "Name": "cloudwatch", "region": "ap-southeast-1", "log_group_name": "/aws/ecs/app-cluster", "log_stream_name": "app-logs-$(ecs_task_id)", "auto_create_group": "true" } } } ] }诸君拭目：业务神舟（app-service）之 logDriver 必得遥尊 awsfirelens。且看那 log_stream_name 尾缀，赫然缀以 $(ecs_task_id) 变数，此乃绝妙之笔！若无此变数，诸路神荚之墨迹尽皆涌入同一溪流。洪流至时，CloudWa…

容器启动慢到怀疑人生？这几招我用下来，启动时间直接砍半
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date: 2026-06-27T14:55:42+00:00
description: 先搞清楚，时间到底花哪了很多人一说启动慢，第一反应就是"加资源"，CPU 不够加 CPU，内存不够加内存。但容器启动这事儿，瓶颈大多数时候根本不在资源，而是在这么几个环节：镜像拉取、镜像解压、容器初始化、应用本身的启动逻辑，还有健康检查那一段等待。你得先知道时间花在哪儿，再去对症下药，不然瞎优化半天，可能动错了地方。我一般会先用 docker events 配合时间戳大概看一下各阶段耗时，或者直接在编排层看 Pod 的事件记录，从拉镜像到 Running 之间到底卡在哪一步，一目了然。镜像这块，是最大的一块肉先说个真事。之前看过一个跑 Go 服务的镜像，二进制本身才十几兆，结果镜像一个多 G。盯着这个数字看半天，心里就一句话——这不卡谁卡。问题就出在基础镜像选错了。用的是 golang 这个完整镜像直接跑，里面带着整套编译工具链、各种依赖库，全打进去了。这种情况，多阶段构建基本就是标准答案：FROM golang:alpine as builder WORKDIR /app COPY . . RUN go build -o myapp FROM alpine COPY --from=builder /app/myapp /myapp CMD ["/myapp"]builder 阶段负责编译，最后只把编译好的二进制拷到一个干净的 alpine 里。改完之后镜像从 1.2G 干到了 20 多兆。拉取时间、解压时间，全都跟着一起降下来了。这种立竿见影的效果，是最爽的。如果你的应用是纯静态编译的，甚至可以更极端一点，直接用 scratch 这个空镜像。它什么都没有，连 shell 都没有，就一个空壳子。Go 静态编译的二进制扔进去就能跑，镜像能压到只剩你的程序那么大。不过用 scratch 有个坑要提醒一句——里面没有时区文件、没有 CA 证书，如果你的程序要发 HTTPS 请求或者处理时区，记得手动把这些文件 COPY 进去，不然会出莫名其妙的问题。我第一次用的时候就是因为缺了 CA 证书，程序死活连不上外部接口，排查了大半天才发现。alpine 是个折中的好选择，几兆大小，又带个基本的包管理器，遇到要装点小工具的场景也方便。绝大多数情况我都默认用它。层数和缓存，这俩是一对镜像的每一层都是有开销的。Dockerfile 里写一堆 RUN，每一条都生成一层，层多了不光镜像大，加载的时候也多一份开销。我的习惯是把能合并的 RUN 尽量合并。比如装依赖：RUN apt-get update && \ apt-get install -y --no-install-recommends \ curl ca-certificates && \ rm -rf /var/lib/apt/lists/*这样写一来是合并成一层，二来 rm -rf 清掉了 apt 的缓存，不然那些缓存文件会留在这一层里白白占体积。注意，如果你分两条 RUN 写，前一条产生的文件后一条删，删了也白删，因为前一层已经定型了，体积该多大还是多大。这个坑很多人不知道。缓存的事也得讲究顺序。Docker 构建是一层层往下走的，某一层变了，后面所有层的缓存都失效。所以那些不怎么变的东西要放前面，经常变的放后面。最典型的就是依赖安装和代码拷贝的顺序。很多人图省事直接 COPY . . 然后再装依赖，结果代码改一行，依赖就得重装一遍，构建慢得要死。正确的做法是先把依赖清单单独拷进去装好，再拷代码：COPY package.json package-lock.json ./ RUN npm install COPY . .这样只要依赖没变，改代码就不会触发重新安装，能省下大把时间。这个细节看着小，但在频繁构建的场景下，积累下来的时间相当可观。别让入口脚本干太多活这是个容易被忽略的点。有些人喜欢在 entrypoint 脚本里塞一堆初始化逻辑，什么生成配置文件、下载资源、初始化数据、跑数据库迁移……结果容器每次启动都得把这些重新跑一遍。能在构建阶段做完的，就别留到运行时做。比如配置文件，如果内容是固定的，那构建的时候就生成好打进镜像，启动时直接读就行，何必每次现生成。我之前接手过一个项目，entrypoint 里有段逻辑是启动时去远程拉一份配置模板，然后渲染。网络一抖，启动就慢，远程挂了启动直接失败。后来我把配置打包进了镜像，启动时间瞬间稳定下来，也不再依赖那个远程服务的可用性了。当然有些东西确实只能运行时做，比如根据环境变量动态生成配置。那也尽量让脚本逻辑简单干净，别串太长的链路。健康检查别配得太"老实"健康检查这块也藏着坑。我见过有人把 healthcheck 的初始等待时间设得特别长，或者检查间隔太大，导致容器其实早就起来了，但编排系统迟迟不认为它 Ready，硬生生多等了好几十秒…

Docker Compose 用了这么久，这些骚操作你可能一个都没用过
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date: 2026-06-26T14:50:49+00:00
description: Compose 都进化到 V2 了，很多人还在用最基础的功能，那些真正能提效的特性根本没碰过。今天就把我在生产环境里实际用到的一些 Compose 进阶配置掏出来，都是踩过坑之后总结的。启动顺序这个坑，你一定踩过最经典的场景：Web 应用依赖 MySQL，Compose 文件里写了 depends_on: db，以为万事大吉了。结果一跑 docker compose up，应用容器启动了，数据库容器也启动了——但 MySQL 还在初始化，应用连不上数据库直接报错退出。很多人的解决方案是在应用启动脚本里加 sleep 15 或者写个 wait-for-it.sh 脚本去循环检测端口。能用，但丑。Compose 其实早就给了优雅解：healthcheck + depends_on 条件等待。services: db: image: mysql:8.0 environment: MYSQL_ROOT_PASSWORD: ${DB_ROOT_PASSWORD} MYSQL_DATABASE: myapp healthcheck: test: ["CMD", "mysqladmin", "ping", "-h", "localhost"] interval: 5s timeout: 3s retries: 10 start_period: 30s volumes: - db_data:/var/lib/mysql web: build: . ports: - "8080:8080" depends_on: db: condition: service_healthy environment: DB_HOST: db DB_PORT: 3306关键就在 depends_on 里面的 condition: service_healthy。有了这个，Compose 会一直等到 db 的 healthcheck 通过了才去启动 web 容器。不用 sleep，不用额外脚本，干干净净。start_period: 30s 这个参数容易被忽略——它的意思是容器启动后的前30秒内，healthcheck 失败不算数，不会把容器标记为 unhealthy。MySQL 这种启动慢的服务，这个参数一定要给够，不然容器还在初始化就被判定不健康了。除了 MySQL，Redis 的 healthcheck 可以这么写： redis: image: redis:7-alpine healthcheck: test: ["CMD", "redis-cli", "ping"] interval: 3s timeout: 2s retries: 5PostgreSQL 的： postgres: image: postgres:16 healthcheck: test: ["CMD-SHELL", "pg_isready -U postgres"] interval: 5s timeout: 3s retries: 10 start_period: 20s养成习惯，每个基础设施服务都配上 healthcheck，后面不管是本地开发还是 CI/CD 流水线里跑集成测试，都能省不少事。Profiles：一份文件管多套环境以前我管一个项目，本地开发要跑 app + db + redis，测试环境还要多一个 Selenium 做 E2E 测试，生产环境又要挂上监控的 Prometheus + Grafana。三套环境三份 compose 文件，改一个配置要同步好几个地方，烦得要死。后来发现 profiles 这个功能，一份文件全搞定：services: app: build: . ports: - "8080:8080" depends_on: db: condition: service_healthy db: image: postgres:16 environment: POSTGRES_PASSWORD: ${DB_PASSWORD} healthcheck: test: ["CMD-SHELL", "pg_isready -U postgres"] interval: 5s timeout: 3s retries: 10 redis: image: redis:7-alpine healthcheck: test: ["CMD", "redis-cli", "ping"] interval: 3s retries: 5 # 只在测试时启动 selenium: image: selenium/standalone-chrome:latest profiles: - testing ports: - "4444:4444" # 只在需要监控时启动 prometheus: im…

Docker网络这5种模式，你真的都搞明白了吗？
type: item
date: 2026-06-25T15:17:54+00:00
description: 很多人用Docker用了一两年，docker run -p 8080:80 一把梭，容器起来能访问就行。但一旦碰到容器互通、跨主机通信、性能调优这些场景，就开始抓瞎了——为什么我的容器ping不通另一个容器？为什么换了host模式性能就上去了？overlay到底怎么跨主机的？macvlan和bridge有啥本质区别？Docker一共有5种网络模式：bridge、host、none、overlay、macvlan。每种背后的实现原理完全不同，适用场景也大相径庭。今天把这5种掰开了揉碎了讲清楚。Bridge模式：默认的，也是最容易被误解的你不指定任何网络参数启动容器，用的就是bridge模式。Docker安装完之后会在宿主机上创建一个叫docker0的虚拟网桥，默认网段是172.17.0.0/16。底层发生了什么？每启动一个容器，Docker会：创建一对veth pair（虚拟以太网设备对），就像一根虚拟网线的两头一头插进容器的网络命名空间里，变成容器的eth0另一头挂在宿主机的docker0网桥上给容器分配一个172.17.0.x的IP在宿主机的iptables里加一条NAT规则，把外部流量转发给容器你可以自己验证一下：# 启动一个容器 docker run -d --name test nginx # 在宿主机上看veth设备 ip link show type veth # 你会看到类似 veth3a8f9b2@if7 这样的设备 # 看docker0网桥上挂了哪些设备 brctl show docker0 # bridge name bridge id STP enabled interfaces # docker0 8000.024216a5b5e5 no veth3a8f9b2 # 看iptables的NAT规则 iptables -t nat -L -n | grep 172.17 # MASQUERADE all -- 172.17.0.0/16 0.0.0.0/0 # DNAT tcp -- 0.0.0.0/0 0.0.0.0/0 tcp dpt:8080 to:172.17.0.2:80默认bridge的坑：Docker自带的那个bridge（就是docker0）不支持容器间DNS发现。你用容器名是ping不通其他容器的，只能用IP。这也是为什么Docker Compose会自动创建一个自定义bridge网络——自定义bridge才支持通过容器名互相解析。# 默认bridge - 容器名不通 docker run -d --name web nginx docker run -it --rm alpine ping web # ping: bad address 'web' ← 不行 # 自定义bridge - 容器名可达 docker network create mynet docker run -d --name web --network mynet nginx docker run -it --rm --network mynet alpine ping web # PING web (172.18.0.2): 56 data bytes # 64 bytes from 172.18.0.2: seq=0 ttl=64 time=0.089 ms ← 通了bridge模式适合什么场景：单机上跑多个容器，容器之间需要互通，但又想和宿主机保持网络隔离。绝大多数开发环境和中小型生产部署用bridge就够了。性能代价：所有流量都要经过NAT和iptables规则，有一层转发开销。实测大概会带来2-5%的吞吐量损失和微秒级的延迟增加。对大多数Web应用来说感知不到，但如果你跑的是高频交易或者万兆网卡打满的场景，这个开销就不可忽略了。Host模式：直接把容器的网络墙拆了Host模式非常暴力——容器不再创建自己的网络命名空间，直接共享宿主机的网络栈。容器里的进程看到的网络接口、IP地址、路由表，和你在宿主机上看到的一模一样。docker run -d --network host --name nginx-host nginx # 容器里看网络 docker exec nginx-host ip addr # 你会看到宿主机的eth0、lo等所有接口 # 宿主机上直接就能看到nginx监听的80端口 ss -tlnp | grep :80 # LISTEN 0 511 0.0.0.0:80 users:(("nginx",pid=12345,fd=6))注意到没？不需要 -p 80:80 了。因为容器和宿主机共享端口空间，nginx在容器里监听80，宿主机上80端口就直接被占了。这也意味着一个严重限制：你不能在同一…

你的业务真的需要现代化改造吗？无服务器、托管服务、自建EC2，别选错了
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date: 2026-06-25T15:01:03+00:00
description: 现代化改造这词儿这两年太火了，搞得好像你不上Serverless就落伍了一样。但说实话，我见过太多团队把一个本来跑得好好的系统，花了半年改成微服务+无服务器架构，最后账单翻了3倍，排障时间翻了5倍。无服务器、托管服务、自建EC2，到底该怎么选？这事儿没有标准答案，但有一些硬指标可以帮你做判断。成本这笔账，没你想的那么简单很多文章会告诉你"Serverless按调用付费，省钱！"——这话只对了一半。Lambda的计费是这样的：每100万次调用$0.20，加上每GB-秒$0.0000166667的执行时间费用。听起来很便宜对吧？我给你算一笔账。假设你有一个API，平均每天10万次请求，每次执行时间200ms，分配512MB内存：月调用次数：3,000,000次 调用费用：3 × $0.20 = $0.60 执行时间：3,000,000 × 0.2s × 0.5GB = 300,000 GB-秒 时间费用：300,000 × $0.0000166667 ≈ $5.00 月总计：约 $5.60这个价格确实很香。一台t3.small EC2一个月大概$15，看起来Lambda完胜。但这是日均10万请求的场景。如果你的业务涨到日均100万请求呢？月调用次数：30,000,000次 调用费用：30 × $0.20 = $6.00 执行时间：30,000,000 × 0.2s × 0.5GB = 3,000,000 GB-秒 时间费用：3,000,000 × $0.0000166667 ≈ $50.00 月总计：约 $56.00$56还行，但这时候一台t3.medium EC2跑个Nginx+应用大概$30/月就能扛住了。而且EC2可以买Reserved Instance打个六折，变成$18。成本拐点大概在哪里？ 根据我的经验和各种案例对比，当你的workload变得持续且稳定的时候——比如每秒几十个请求以上、一天不怎么有低谷——Lambda的成本优势就开始消失了。有个哥们做了个真实案例分享：他们把一个计算密集型的后台任务从Lambda迁到EC2 Reserved Instance，月账单从$8362直接降到$1790。Lambda账单占原来的22%都不到——因为他们那个任务是持续运行的，Lambda计费模型完全不适合。那Fargate这种托管服务呢？ECS Fargate是个很有意思的中间地带。你不用管底层EC2，但你需要管容器镜像、任务定义、网络配置这些。Fargate的价格比同等规格的EC2大概贵30%-50%。比如说0.25 vCPU + 0.5GB内存的Fargate任务，一个月大概$9.5；同样配置你自己开台EC2来跑，按t3.nano算大概$3.8/月。# Fargate任务定义示例 taskDefinition: family: my-api cpu: '256' # 0.25 vCPU memory: '512' # 0.5 GB networkMode: awsvpc containerDefinitions: - name: api image: my-registry/my-api:latest portMappings: - containerPort: 8080 logConfiguration: logDriver: awslogs options: awslogs-group: /ecs/my-api awslogs-region: ap-southeast-1 awslogs-stream-prefix: ecs那你为什么还要用Fargate？因为你不用管理EC2实例的生命周期。不用担心OS补丁、不用担心实例被标记为retired要迁移、不用自己配置auto-scaling group。对于一个3-5人的小团队，这些省下来的运维时间是值钱的。怎么判断你应该选哪个？说了半天，到底怎么选？我总结了几个关键的判断维度：看流量模式：你的流量是脉冲式的还是持续平稳的？如果你做的是一个每天只有早上9点到10点有人用的报表系统，或者一个处理webhook回调的后台服务，一天可能就几百次调用——用Lambda，不解释，太合适了。但如果你跑的是一个在线商城的API后端，7×24有稳定请求，那Lambda反而可能是最贵的选择。看团队能力：这个很多人不愿意承认。如果你团队里没人会管Linux、没人会调Nginx配置、没人会处理EC2磁盘满了或者内存泄漏——那自建EC2对你来说就是个坑。你省下来的机器费用，会在凌晨3点的告警里加倍还回来。反过来说，如果你团队有两三个靠谱的运维或者SRE，EC2的可控性和成本优势是很明显的。看你需要多少控制权：Lambda有硬限制：单次执行最长15分钟，内存最大10GB，包大小有限制（解压后250MB…

AI写代码之后，运维的活反而更多了？从42%到242%，聊聊AI代码涌入生产环境后我们踩的坑
type: item
date: 2026-06-24T15:34:42+00:00
description: 一个看起来人畜无害的API接口突然开始疯狂吃内存，从平时的200MB直接飙到了4个G，Pod被OOM Kill了三次。我爬起来排查，翻了半天代码提交记录，发现是前一天下午一个开发同学用Cursor生成的数据处理函数——逻辑没问题，单元测试也过了，但它在处理大批量数据的时候会把整个结果集加载到内存里。这种代码你说它有bug吗？严格来说没有。你说它能上生产吗？不能。问题是，这样的代码现在每天都在往我们的仓库里灌。数字不会骗人，但会吓人Sonar 2026年的调查数据摆在那里：超过1100名开发者估计，他们提交的代码中有42%是AI辅助生成的。42%，接近一半了。部署频率确实上去了——AI驱动的团队每天多部署16.2%。看起来很美对吧？交付快了，开发效率高了，CTO汇报的时候数字很漂亮。但另一个数字就没人愿意提了：DORA的报告显示，开发者人均PR合并数上涨了98%，而每个PR引发的生产事故率上涨了242.7%。你没看错，242.7%。部署频率看着是elite级别的，但系统因为每次变更而出事的概率，比DORA有记录以来任何时期都高。这就是我们运维现在面对的现实——代码量在指数级增长，但质量关没跟上。以前一个星期review 20个PR，现在一个星期可能有50个。以前一个PR改30行，现在动不动改200行。而且你还不太确定这200行里面，哪些是开发自己写的，哪些是Copilot建议的，哪些是Claude一口气生成的。第一个坑：你不知道哪些代码是AI写的这个听起来像个管理问题，但它实际上是个运维问题。出了事故你要溯源对吧？以前的流程很清楚——看commit message，找到对应的开发，问他当时的设计意图是什么，为什么这么写。现在呢？开发自己可能都记不太清了，"这段是Cursor帮我生成的，我看着逻辑对就提交了"。81%的企业承认它们缺乏对AI生成代码的可见性——你甚至不知道代码库里到底有多少是AI写的。这给故障排查带来了一个很隐蔽的麻烦：AI生成的代码通常语法完美、lint检查全过、单元测试覆盖率还不错。它的问题不在"这段代码跑不通"，而在"这段代码在特定条件下的行为不是开发者预期的"。这个gap叫intent gap——模型产出的东西和开发者真正想要的东西之间的距离。举个真实的例子。有一次我们的支付服务出了问题，一个重试逻辑在遇到超时的时候会无限重试。代码写得很规范，有退避策略、有最大重试次数配置。但那个最大重试次数是从环境变量读的，而那个环境变量在新部署的容器里没设——所以默认值是0，而代码里0表示"不限制"。这种代码你靠传统的code review能抓住吗？也许能，但在每天50个PR的速度下，概率越来越低了。第二个坑：安全扫描工具跟不上了传统的SAST（静态应用安全测试）是为人类写的代码设计的。它假设代码有一致的风格、有明确的提交历史、有可追溯的演变过程。AI生成的代码打破了这三个假设。一项对522个AI生成代码样本的研究发现，25.7%包含至少一个confirmed的安全漏洞。表现最好的模型（GPT-5.2）的漏洞率也有19.5%，有三个模型并列29.9%。更吓人的是Georgia Tech的Vibe Security Radar项目记录——2026年3月单月就有35个新的CVE直接归因于AI编码工具的使用，而1月份这个数字还只有6个。研究人员估计实际数字可能是这个的5到10倍。为什么传统扫描工具会失效？因为AI生成的漏洞不是结构性的，而是语义性的。代码结构完全正确，但在特定的架构上下文中会产生安全问题。传统的模式匹配根本抓不到这种跨架构边界的上下文依赖漏洞。结果就是两头难受——误报率暴增（因为AI代码风格和规则库不匹配），而真正的漏洞反而被漏掉了。我们自己的CI/CD管线就经历过这个阶段。有一段时间SonarQube每次跑完都报一堆warning，开发同学已经习惯性ignore了，"AI生成的代码风格不一样，scanner认不出来"。直到有一次真的被人利用了一个AI生成的未授权访问漏洞，我们才下决心把整个扫描策略重做了一遍。第三个坑：可观测性数据爆炸但信息密度在下降AI加速了代码产出，同时也加速了微服务的膨胀。以前一个功能可能就加在现有服务里，现在开发拿着AI助手三下五除二就拆了个新服务出来。服务多了，调用链长了，日志量涨了，但你从这些数据里提取有效信息的难度也在指数级上升。我们的Prometheus实例从年初的300万时间序列涨到了现在的470万。日志量从每天200GB涨到了350GB。但故障定位的平均时间并没有缩短——反而从15分钟涨到了22分钟。为什么？因为更多的服务意味着更多的告警规则、更复杂的依赖关系、更长的调用链。而这些新服务里面很多是"AI辅助快速搭建"的，文档不全、架构设计没经过充分讨论、Runbook不存…

从手动部署到一键上线：我用 Jenkins + Docker 搭了一套自动化流水线
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date: 2026-06-23T14:46:21+00:00
description: 遇到一个项目，代码仓库是 GitLab 托管的，部署方式嘛……让我说得好听点叫"半自动化"——开发在本地跑完测试，打个 tar 包，scp 传到服务器，然后手动重启服务。出过几次事故之后，组里终于下定决心：搞一套像样的 CI/CD。我选了 Jenkins + Docker 的方案。不是因为它最新潮（GitHub Actions、GitLab CI 都更"现代"），而是因为团队里有人用过 Jenkins，而且我们的构建环境比较特殊——有几个依赖只能在特定 OS 版本上编译。Docker 的好处就是可以把这些乱七八糟的环境依赖全打包进镜像，构建环境一劳永逸。环境准备：别小看权限问题Jenkins 装起来很快，官方提供 WAR 文件和 Docker 镜像两种方式。我选的是 Docker 方式跑 Jenkins 本身——是的，用 Docker 跑 Jenkins，然后让 Jenkins 再去操作 Docker 构建应用镜像。这就是所谓的 "Docker in Docker"（DinD），听起来套娃，但实际操作中很常见。不过这里有个坑我必须提一下。Jenkins 容器里的用户默认是 jenkins，它没有权限访问宿主机的 Docker daemon。你会看到类似这样的报错：Got permission denied while trying to connect to the Docker daemon socket解决办法是把 jenkins 用户加入 docker 组：sudo usermod -aG docker jenkins然后重启 Jenkins 和 Docker 服务。如果你是用容器跑的 Jenkins，还需要把宿主机的 /var/run/docker.sock 挂载进去：docker run -d \ -v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock \ -v jenkins_home:/var/jenkins_home \ -p 8080:8080 \ jenkins/jenkins:lts这样 Jenkins 容器就能和宿主机的 Docker 通信了。说实话，第一次搞这个的时候我折腾了半天，因为忘了重启服务，一直以为是配置写错了……插件：装对了事半功倍Jenkins 的插件生态是它的核心竞争力，也是它被人吐槽"太重"的原因。对于 Docker 集成，有两个必装的：Docker Pipeline Plugin：让你在 Jenkinsfile 里直接用 docker.image() 这种 DSL 来操作容器Pipeline Plugin：这个是基础，没它就没法写声明式 Pipeline装插件的路径是 Manage Jenkins → Manage Plugins → Available，搜索 "Docker Pipeline" 就行。我还额外装了 Blue Ocean（让 Pipeline 可视化变好看）和 Git plugin（连接 GitLab 仓库）。插件不要贪多，装太多会拖慢 Jenkins 启动速度，而且插件之间偶尔还会冲突。Jenkinsfile：Pipeline as Code这是整个方案的核心。我们把 CI/CD 的流程定义写成一个 Jenkinsfile 放在项目根目录，和业务代码一起版本管理。这意味着任何人改了构建流程，都有 Git 记录可以追溯——谁改的、什么时候改的、为什么改的。我们的 Jenkinsfile 长这样（做了脱敏处理）：pipeline { agent { docker { image 'maven:3-alpine' } } environment { DOCKER_REGISTRY = 'registry.company.com' IMAGE_NAME = 'myapp' IMAGE_TAG = "${env.BUILD_NUMBER}" } stages { stage('Build') { steps { sh 'mvn clean install -DskipTests' } } stage('Test') { steps { sh 'mvn test' } post { always { junit '**/target/surefire-reports/*.xml' } } } stage('Build Image') { steps { sh "docker build -t ${DOCKER_REGISTRY}/${IMAGE_NAME}:${IMAGE_TAG} ." sh "docker push ${DOCKER_REGISTRY}/${IMAGE_NAME}:${IMAGE_TAG}" } } stage('Deplo…

CI/CD，如何优雅地拥抱云计算
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date: 2026-06-23T14:07:00+00:00
description: 我最近在帮一个初创团队改造他们的发布流程。他们之前用 Jenkins 跑在自己的服务器上，每次部署都得 SSH 登到机器手动检查日志，有时候还会翻车。后来我们逐步把整套系统搬到了 AWS，用 GitHub Actions + CodePipeline + ECS，现在一个 git push 就能自动走完从构建到上线的全过程。这个过程中我学到了很多关于 CI/CD 与云计算结合的妙处。从自建 Jenkins 到云上的自动化说实话，自建 Jenkins 的时代确实很折腾。你需要维护 Jenkins 服务器本身、管理磁盘空间、备份构建历史、处理执行器的故障……这些事情都不直接产生业务价值，但却占用了大量精力。最烦的是，当构建任务突然暴增时，自建的基础设施经常顶不住，你只能去扩容，但扩容又需要时间。云计算改变了这一切。AWS CodePipeline 这样的托管服务，天生就具有弹性。你定义好 pipeline 的各个阶段，剩下的交给云平台处理——它会自动扩展、自动管理，你不用操心基础设施，只需要关注业务流程。我们的做法是这样的：代码推送到 GitHub，GitHub Actions 触发单元测试和代码质量检查（这部分很快，通常 5 分钟内完成）。测试通过后自动构建 Docker 镜像，推送到 ECR（AWS 的容器镜像仓库）。然后 CodePipeline 接手，先部署到测试环境，跑集成测试，通过后再部署到预发布和生产。整个流程大约 20 分钟，全程零人工介入。GitHub Actions vs CodePipeline：我的选择这两个工具有重叠，但适用场景不同，我来说说我的体会。GitHub Actions 更轻，直接在 repository 里配置 workflow，天生和 GitHub 深度整合。如果你的整个工作流都在 GitHub 生态里（代码、issue、PR、release），用 Actions 很顺手。我们用它来做本地验证、单元测试、代码风格检查这些快速反馈。CodePipeline 是 AWS 的托管 CI/CD 服务，优势在于和其他 AWS 服务无缝连接。CodeBuild 可以在 Docker 容器里跑构建，CodeDeploy 可以直接部署到 EC2、ECS、Lambda，CloudFormation 可以自动更新基础设施。如果你的应用需要复杂的多环境部署、跨账户部署、或者需要 Blue/Green 发布策略，CodePipeline 就显得很强大。我们最后的决策是：GitHub Actions 负责快速反馈和初步验证，CodePipeline 负责多环境编排和正式发布。这样既保留了 GitHub 原生工作流的便利，又借助 CodePipeline 的强大编排能力。容器化部署的转变以前我们部署应用，经常遇到"在我的机器上能跑"这个老问题。有时候本地 Python 版本是 3.8，测试环境是 3.9，生产环境又是 3.10，依赖库的版本也不一样……每次上线前都得额外验证。还有一个隐藏的坑：某个环境装了旧版本的依赖包，跑的还是老代码，但没人发现。容器彻底解决了这个问题。我们把应用打成 Docker 镜像，环境就冻结了——本地、测试、生产用的镜像完全一样，只是配置参数不同。这是 DevOps 理想中的"build once, run everywhere"。Artifact 和 Cache：CodePipeline 的隐形优化这里我想细说一个很多人忽视的点。CodePipeline 在各个 stage 之间传递的是 artifact（通常是压缩包），这些文件都存在 S3 里。第一次看到账单时我有点吓到：这些 artifact 占了不少空间，而且每次部署都要从 S3 读写一遍。后来我发现，CodeBuild 有个 Docker layer caching 机制。简单说就是：构建 Docker 镜像时，如果某一层的内容没变，就直接用上次构建缓存的层，不用重新 build。这能把构建时间从十几分钟降到几分钟，成本也下降 50-70%。不过要启用这个功能需要在 buildspec.yml 里配置 cache 模式，而且 CodeBuild 需要有权限访问 S3（存放缓存）。我们的做法是给 CodeBuild project 配置 S3 本地缓存，指定要缓存哪些目录。比如 node_modules 和 pip packages，这两个目录通常最大，缓存效果最明显。这样一来，如果只改了应用代码，依赖没变，构建就能直接用缓存，速度快得多。ECS 的滚动更新和版本一致性现在的流程是这样的：开发提交代码到 GitHubActions 自动构建镜像，跑单元测试（直接在容器里）镜像推送到 ECRCodePipeline 从 ECR 拉镜像，…

从 Docker Compose 到 Kubernetes：我走过的那些坑
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date: 2026-06-21T14:02:52+00:00
description: 我还记得那天下午，当老板问"我们能把线上应该能跑在 K8s 上吧"时，我才意识到我们不能再靠 Docker Compose 撑下去了。当时我们用 Compose 运行了 3 年的微服务：一个 Node.js API、两个 Python 后台任务、一个 Redis 缓存、PostgreSQL 数据库——都在一个 docker-compose.yml 文件里定义，在单台虚拟机上跑。每次发布新版本就是：停容器、拉新镜像、docker-compose up -d。工作是能正常工作，但问题开始浮现了。一个晚上，那台虚拟机的硬盘满了。所有容器崩了，我们直到用户打电话才知道。自动扩容？没有。服务发现？靠写死的 IP。滚动更新？做不了，停一个容器就有几秒的请求失败。当时我就明白，是时候升到 Kubernetes 了。第一个坑：别被"一键转换"骗了我最初的想法很天真——用 Kompose 工具自动转换。# 多么诱人的命令 kompose convert -f docker-compose.yml -o k8s/Kompose 确实能把你的 Compose 文件转成 Kubernetes YAML。我当时用了这个工具，结果生成了一堆 yaml 文件扔进去——然后一切都崩了。问题出在细节上。Kompose 把 depends_on 转成了 initContainer，但它不知道 PostgreSQL 实际上需要 30 秒才能启动。API 容器一启动就连不上数据库，立刻被 crash loop 了。更糟的是，Kompose 没有给任何 pod 设置资源限制（requests/limits），所以 scheduler 没法做合理的资源分配。我的建议是： Kompose 只能当做一个参考。你还是得手动写 YAML，理解每一行在干什么。第二个坑：资源限制这个"可选项"在 Docker Compose 里，我们从没想过资源限制是什么。容器想用多少内存就用多少。移到 Kubernetes 后，我设置了这样的资源定义：apiVersion: apps/v1 kind: Deployment metadata: name: api-server spec: replicas: 3 selector: matchLabels: app: api-server template: metadata: labels: app: api-server spec: containers: - name: api-server image: myregistry/api-server:v1.2.3 ports: - containerPort: 3000 resources: requests: memory: "128Mi" cpu: "100m" limits: memory: "256Mi" cpu: "500m"太保守了。一上生产，API 在突发流量下直接被 OOMKill 了。Kubernetes 发现 pod 用了超过 256MB 内存，就杀掉它重启。服务抖动得厉害。反过来，我又把 limits 设得很松（512Mi、1000m），结果一个有内存泄漏的服务逐渐吞掉了整个节点的资源，其他 pod 被无情地驱逐。现在我的做法是：先在本地或测试环境压测一遍，看真实的内存和 CPU 占用，然后 requests 设为实际用量的 1.2 倍左右，limits 设为 1.5-2 倍。这样既给了应用突发的空间，又能保护集群。对了，这里还有个坑：Kubernetes 有三个 QoS class——Guaranteed、Burstable、BestEffort。如果你设置了 requests 和 limits（且相等），pod 会被标记为 Guaranteed，在资源紧张时最后被驱逐。如果只设了 requests，就是 Burstable，被驱逐的优先级更高。理解这个很重要，尤其是你在跑有状态服务时。第三个坑：网络和存储不是"自动的"在 Docker Compose 里，容器之间通过服务名通信，自动有个 bridge network。迁到 K8s 后，我以为 DNS 名字可以一样用——结果踩坑了。Kubernetes 里，service 的 DNS 名字是 service-name.namespace.svc.cluster.local。我的 Node.js API 之前通过 postgres://db:5432 连接数据库（db 是 Compose 里的服务名）。换到 K8s 后，我试了各种办法，最后才意识到应该用 postgres://postgres-service.default.svc.cluster.local:5432。更复杂的是存储。Compose 里，我们用 vo…