背景

最近这这段时间更新了一些 k8s 相关的博客和视频，也收到了一些反馈；大概分为这几类：

• 公司已经经历过服务化改造了，但还未接触过云原生。
• 公司部分应用进行了云原生改造，但大部分工作是由基础架构和运维部门推动的，自己只是作为开发并不了解其中的细节，甚至 k8s 也接触不到。
• 还处于比较传统的以虚拟机部署的传统运维为主。

其中以第二种占大多数，虽然公司进行了云原生改造，但似乎和纯业务研发同学来说没有太大关系，自己工作也没有什么变化。

恰好我之前正好从业务研发的角度转换到了基础架构部门，两个角色我都接触过，也帮助过一些业务研发了解公司的云原生架构；

为此所以我想系统性的带大家以研发的角度对 k8s 进行实践。

因为 k8s 部分功能其实是偏运维的，对研发来说优先级并不太高；
所以我不太会涉及一些 k8s 运维的知识点，比如安装、组件等模块；主要以我们日常开发会使用到的组件讲起。

背景

为了让业务团队可以更好的跟踪自己消息的生产和消费状态，需要一个类似于表格视图的消息列表，用户可以直观的看到发送的消息；同时点击详情后也能查到消息的整个轨迹。

消息列表

背景

前段时间我们想实现 Pulsar 消息的追踪流程，追踪实现的效果图如下：

实现其实比较简单，其中最重要的就是如何存储消息。

消息的读取我们是通过 Pulsar 自带的 BrokerInterceptor 实现的，对这个感兴趣的朋友后面会单独做一个分享。

前段时间在这个视频中分享了 https://github.com/bregman-arie/devops-exercises 这个知识仓库。

这次继续分享里面的内容，本次主要以 k8s 相关的问题为主。

前言

开源这件事情在软件开发领域一直是一个高频话题，我们工作中不管是使用到的工具还是第三方库都离不开开源的支持。

近期由于工作的原因，我需要经常和 Apache Pulsar 社区沟通，同时也会将日常碰到的问题反馈给社区，包括一些 bug ，一些我能修的也是顺带就提了一些 PR。

#Blog #Pulsar

背景

前段时间业务团队偶尔会碰到一些 Pulsar 使用的问题，比如消息阻塞不消费了、生产者消息发送缓慢等各种问题。

虽然我们有个监控页面可以根据 topic 维度查看他的发送状态，比如速率、流量、消费状态等信息。

最近在使用 ChatGPT 的时候碰到一个小坑，因为某些特殊情况我需要使用 syslog 向 logbeat 中发送日志。

由于这是一个比较古老的协议，确实也没接触过，所以就想着让 ChatGPT 帮我生成个例子。

Grafana 是一款强大的可视化工具，不止是用于 Prometheus 做数据源，还可以集成数据库、日志等作为数据源整体使用。

最近我在配置一个监控面板，其中的数据由 Prometheus 和 MySQL 组成；简单来说就是一个指标的查询条件是从数据库中来的。

蛮久没更新了，本次我想聊聊找工作的事情，相信大家都能感受到从去年开始到现在市场是一天比一天差，特别是在我们互联网 IT 行业。
已经过了 18 年之前的高速发展的红利期，能做的互联网应用几乎已经被各大公司做了个遍，现在已经进入稳定的存量市场，所以在这样的大背景下再加上全世界范围内的经济不景气我想每个人都能感受到寒意。

我还记得大约在 20 年的时候看到网上经常说的一句话：今年将是未来十年最好的一年。

由于当时我所在的公司业务发展还比较顺利，丝毫没有危机意识，对这种言论总是嗤之以鼻，直到去年国庆节附近。

背景

前段时间业务研发反馈说是他的应用内存使用率很高，导致频繁的重启，让我排查下是怎么回事；

在这之前我也没怎么在意过这个问题，正好这次排查分析的过程做一个记录。