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星尘云
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张明 · 云原生工程师

前谷歌云工程师,CNCF 活跃贡献者。专注于 Kubernetes、微服务、DevOps 落地实践。在这里记录我的技术思考与实战经验。

📮 ming@stardust.io 🐙 github.com/ming-k8s 🐦 @ming_devops

最新技术分享

云原生特辑
#Kubernetes #成本优化 📅 2025-03-01 ⏱️ 8 min read

Kubernetes 成本优化实战:如何省下30%的集群费用?

垂直伸缩与水平弹性的平衡,合理配置 request/limit,分析集群闲置资源。本文分享我们通过 KubeCost 和自定义调度器实现的降本方案,包含详细 yaml 配置和监控面板设置。

# 示例: 资源推荐配置
resources:
  requests:
    memory: "512Mi"
    cpu: "250m"
  limits:
    memory: "1Gi"
    cpu: "1"
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#微服务 #Istio #ServiceMesh 📅 2025-02-20

Istio 1.20 实践:从零搭建服务网格并实现灰度发布

微服务架构下,流量管理、可观测性和安全变得复杂。本文记录在现有 Kubernetes 集群中集成 Istio,通过 VirtualService 和 DestinationRule 实现金丝雀发布的过程,以及如何用 Kiali 监控服务拓扑。

v1 (稳定) ← 90%流量 v2 (金丝雀) ← 10%流量 基于权重路由
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#DevOps #GitOps #ArgoCD 📅 2025-02-08

GitOps 落地:ArgoCD + Flux 选型对比与生产实践

声明式 GitOps 已成为云原生持续交付的事实标准。本文详细对比 ArgoCD 和 Flux v2 的架构、优缺点,并分享我们基于 ArgoCD 的多集群管理方案,以及 PR 驱动的自动化同步流程。

Git Push CI (GitHub Actions) 镜像构建 ArgoCD 同步 K8s 集群
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#容器化 #Docker #多阶段构建 📅 2025-01-22

Dockerfile 优化指南:从 1GB 到 200MB 的镜像瘦身之旅

容器镜像越大,部署越慢,风险越高。本文总结多阶段构建、基础镜像选择(alpine vs distroless)、层缓存利用等技巧,并给出 Java/Node/Go 项目的具体 Dockerfile 示例。

# 臃肿版本
FROM ubuntu:20.04
RUN apt install openjdk-11
COPY app.jar /app
CMD java -jar app.jar
# 优化后
FROM eclipse-temurin:11-jre-alpine
COPY --from=builder app.jar /app
CMD java -jar app.jar
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