云原生性能优化与监控实战

01云原生概述

• 什么是云原生
• 技术栈:容器/编排/微服务/网格
• 性能挑战

⚡ 开篇

02容器化基础

• Docker核心概念
• Dockerfile最佳实践
• 多阶段构建

🐳 镜像优化

03Kubernetes核心架构

• Master & Worker组件
• Pod与工作负载
• API Server/Scheduler

☸️ 集群中枢

04调度与资源管理

• Requests & Limits
• QoS等级
• 节点亲和性

⚖️ 资源策略

05弹性伸缩

• HPA / VPA
• Cluster Autoscaler
• 自定义指标伸缩

📈 自动缩放

06微服务性能设计

• 服务拆分原则
• gRPC vs REST vs MQ
• 无状态 & 缓存

🔧 架构决策

07服务网格与性能

• Istio架构
• Sidecar开销
• 金丝雀/蓝绿

🕸️ 网格观测

08云原生网络性能

• CNI对比(Calico/Cilium)
• 网络策略 & 性能
• DNS优化

🌐 数据路径

09云原生存储性能

• CSI & PV/PVC调优
• 本地 vs 网络存储
• 有状态应用优化

💾 数据层

10APM基础

• OpenTelemetry标准
• Trace/Metrics/Logs
• 采样策略

🔍 可观测基石

11分布式追踪实战

• Jaeger & Zipkin
• Span/Trace概念
• 头部/尾部采样

⏱️ 追踪系统

12Prometheus监控

• Pull模型 & TSDB
• 指标类型 & PromQL
• Alertmanager

📊 指标之王

13Grafana可视化

• 数据源 & Dashboard
• 图表类型
• 告警规则

📉 仪表板

14日志收集与分析

• EFK/ELK Stack
• Fluentd vs Fluent Bit
• 结构化日志

📋 日志处理

15K8s集群监控

• kube-state-metrics
• cAdvisor & Exporter
• Dashboard

🖥️ 集群健康

16应用层性能优化

• Go/Rust/Java调优
• GC & 协程/线程池
• GraalVM & 连接池

⚡ 运行时

17数据库性能优化

• 连接池(HikariCP等)
• 查询优化 & 索引
• 读写分离 & Redis

🗄️ 存储引擎

18消息队列性能优化

• Kafka/RabbitMQ调优
• 批量 & 压缩
• 背压机制

📨 异步消息

19API网关性能优化

• Kong/APISIX/Envoy
• 限流 & 熔断
• 缓存策略

🚪 网关层

20CDN与边缘计算

• CDN缓存策略
• Cloudflare Workers
• 全球加速

🌍 边缘节点

21性能测试与压测

• Locust/k6/wrk/JMeter
• 负载/压力/稳定性
• 结果分析

🧪 压测工具

22性能瓶颈定位

• USE / RED方法
• 火焰图 & 持续剖析
• 瓶颈分析

🔬 诊断方法

23持续性能优化(CPO)

• 性能回归检测
• CI/CD集成
• 性能预算 & 混沌

🔄 持续优化

24成本优化与FinOps

• 资源利用率
• Spot/预留实例
• Kubecost/OpenCost

💰 云成本

25安全与性能平衡

• 网络策略 & Pod安全
• Seccomp
• 合规权衡

🛡️ 安全基线

26多集群与混合云

• KubeFed & 多集群网格
• 跨集群流量
• 混合云延迟优化

🌩️ 多云架构

27Serverless与性能

• Knative架构
• 冷启动优化
• 并发扩缩容

⚡ 无服务器

28AI/ML性能优化

• GPU/NPU管理
• Volcano & Kubeflow
• Triton推理优化

🤖 智能负载

29可观测性平台建设

• 统一采集层
• Thanos/Cortex/VictoriaMetrics
• SLO & 成本控制

📡 观测平台

30实战案例与总结

• 双11大促保障
• 金融高可用
• eBPF/WASM未来

🏆 巅峰实战