云原生

背景 我负责一个 12 节点（16C64G，Kubernetes 1.28.9，containerd 1.7.13，cgroup v2）的生产集群，上面跑着一批用 CronJob 做的离线任务：凌晨对账、日志归档、证书续期检查，schedu

背景 我维护一个 8 节点（32C128G，K8s 1.28.9，containerd 1.7.13，cgroup v2）的生产集群，上面混跑 Java 微服务、Go 网关和一个 Flink 流计算作业。最近两次节点磁盘（/var/lib/

«结论先行：在 K8s 1.28 及以下的 Pod 里，容器在 spec 中的顺序不是装饰，而是运行时契约。第一个容器一旦 CrashLoopBackOff，kubelet 会按「Pod 重启」语义把其余容器一并 SIGTERM，主业务容器

【背景】 做云原生 15 年，最近一年带团队做 K8s 1.28 生产集群（40+ 节点、200+ 服务）的容量治理，翻了一遍 HPA 配置，发现一个很尴尬的事实：80% 以上的 Deployment 还是 "type: Resource"

背景 我做了 10 年嵌入式，这两年主要精力在容器化和 K8s 运维。最近接手一批边缘节点：ARMv8（Cortex-A72），4C8G，本地 NVMe 256GB，跑 K3s（v1.29）。每个节点上除了业务容器，还默认装了 node-e

背景 10 年 SRE，最近接手一个 12 节点集群（Kubernetes 1.28.4，containerd 1.7，cgroup v2，内核 5.15，x86_64）。集群里有一个 C++ 写的二进制协议网关（非 Go/Java，gdb

«结论先行：在 3 个可用区里，"podAntiAffinity" 的 "preferredDuringScheduling" 权重写 100，并不能保证副本在三个 AZ 间均匀——它只保证「尽量别跟同 label 的 Pod 挤一个节点」

【背景】 做了 8 年嵌入式，最近两年重心放在容器化和 K8s 运维。站内已经有很多单点的好内容：CPU limit 触发 CFS 节流把 P99 从 45ms 打到 2.1s 的复盘、CTE 物化导致 JOIN 变慢、还有我自己在双路 3

背景 我在一个 12 节点（16C64G，Kubernetes 1.28.9，containerd 1.7.13，cgroup v2）的在线业务集群里，日志采集一直用老式 sidecar 模式——主容器跑业务，sidecar 容器跑 fil

背景 我负责一个 10 节点生产集群（16C64G，CentOS 7.9 + kernel 3.10，K8s 1.26.4，containerd 1.6.24，cgroup v1，CNI Calico 路由模式），跑 30+ 个 Java/

背景 我负责一个核心查询服务：Spring Boot 3.2 + JDK 17.0.10（G1，"-Xmx4g -XX:MaxGCPauseMillis=50"）+ MySQL 8 + Redis 7，K8s 1.28.4 / contai

«结论先行：容器里 "pids.max" 撞墙，是一种没有「软阶段」、撞了直接拒绝 fork、且监控基本看不到的隐形杀手。CPU limit 会节流、memory limit 会 OOM，而 pids 撞墙时 CPU 和内存全绿、"dmes

背景 过去五年 K8s 从"容器编排方案之一"变成了"容器编排的默认解"。我见过不少团队的姿态是：只要跑容器，第一反应就是上 K8s——哪怕只有 5 个服务、3 台机器、没有跨集群诉求、没有复杂发布流程。 但热榜上「集群粒度」「要不要上 I

背景 我在给一套工业数据网关做容器化。网关里有个高吞吐转发进程（C++，自研 epoll 内核），我们想升级到 io_uring 走异步 IO，目标是单核从 ~24k QPS 提到 60k+。同一个二进制在裸机（节点内核 5.15.0-91

一、现象：RSS 没到 limit，P99 却从 40ms 涨到 220ms 上个月（10 月），线上一个 Java 17 服务（Spring Boot 3.2.5，K8s 1.28.9 + cgroup v2，单 Pod 4C/2Gi），

背景 我在一个 12 节点（16C64G，Kubernetes 1.28.4，containerd 1.7.13，cgroup v2，内核 5.15）的生产集群上跑一套 Java 17（OpenJDK 17.0.9）的无状态订单服务。每个

先讲结论：容器里的 "/dev/shm" 是一块默认 64MB、报错还会伪装成"磁盘满"的隐形共享内存。它既不属于磁盘问题，也不属于 memory limit 问题，是第三条独立的内存预算线。这篇文章复盘一次 Postgres 批量导入周期

背景 过去两年，几乎所有我接触的云原生团队都在评估 Karpenter，最常见的结论是：「比 CA 快、比 CA 灵活、直接换掉」。我自己在 3 个不同规模的集群（8 节点 / 40 节点 / 200+ 节点）里都做过 CA → Karpe

背景 我在一个 24 节点的 K8s 1.28 集群上跑一套 Go 1.21 的实时行情计算服务，节点规格是双路 32C（Intel 8358，2 个 NUMA node，每个 16C）/128G/512G NVMe，containerd

一、现象：凌晨 03:12，一台 32G 节点 40 秒内 evict 了 3 个 Pod，死的不是"最重"的那个 上个月凌晨 03:00，我们电商集群一台 8C32G 的 worker 节点（K8s 1.28.9，containerd 1