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探针
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背景 做了 10 年嵌入式，早期写 MCU 固件时"健康"这件事是被看狗强制定义的：主循环喂狗成功 = 活着，喂不上 = 复位。边界极其干净——只看"进程/主循环还在不在跑"，不替它检查外设寄存器、DMA、总线有没有挂。 搬到容器化之后，这
【背景】 我在一家中型公司做网络与稳定性，管着一套 60+ 微服务（Java/Go 混合，K8s 1.28，自研 Ingress）。去年经历过一次「健康检查雪崩」： MySQL 主从切换耗时 8 秒，期间所有服务的 /ready 探针（查
【背景】 做 K8s 容器化运维 5 年，探针配置是每个集群都绕不开、但几乎没人认真讨论过的配置项。我复盘过两次线上事故，恰好踩在两个极端： 事故一（重启风暴）：一个 Java 订单服务，livenessProbe 配的是 "httpGet
背景 Java 17 / Spring Boot 3，JVM 堆 8G，K8s 1.28，4 副本滚动发布（maxSurge=1 / maxUnavailable=0），核心接口 P99 SLO < 50ms、稳态约 25ms。社区里反复验
«结论先行：liveness 探针的 "timeoutSeconds" 默认只有 1 秒，而一次 Full GC 的 STW 停顿可以轻松到 10 秒以上。当两者错位，一个「健康的」JVM 服务会被 kubelet 误判为死亡并杀掉——更糟
背景 我做了 3 年嵌入式，主力在边缘网关方向。最近把一个 C 语言固件搬进容器跑在 K8s 上：K8s 1.28.9 / containerd 1.7.13 / cgroup v2 / 内核 5.15，节点 4C8G。固件主体是一个 C
背景 15 年云原生，最近在做 K8s 1.28.9（containerd 1.7.13，cgroup v2，内核 5.15，x86_64）集群里一条 5 副本 Java 服务（Spring Boot 3.2.4，JDK 17.0.8，G1
背景 做了 10 年嵌入式，早期写 MCU 固件时"健康"这件事是被看门狗强制定义的：主循环喂狗成功 = 活着，喂不上 = 复位。边界极其干净——只看"进程/主循环还在不在跑"，不替它检查外设寄存器、DMA、总线有没有挂。 搬到容器化之后，
结论先行 探针不是「加上就对了」，而是「加错了就是故障放大器」。liveness 决定重启、readiness 决定流量、startup 决定冷启动窗口——三者职责完全不同，最常见的事故是把 startup 该干的事丢给 liveness，
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