一、基础设施规划（Infrastructure Design）

• 硬件配置决策：基于业务模型（如 IO 密集型 / 计算密集型）、预期 QPS、数据吞吐量及容灾需求，确定服务器 CPU（建议企业级 Xeon 系列）、内存（按峰值负载 1.5 倍预留）、存储方案（SSD/NVMe 用于热数据，HDD 用于冷存储）及网络带宽（需测试 TCP 并发连接数上限）。
• 架构分层：若为分布式系统，需规划负载均衡层（如 LVS/Nginx）、应用层（容器化部署建议使用 K8s/Docker Swarm）、数据层（主从 / 集群架构，Redis 集群需考虑分片策略）及缓存层（CDN 节点布局优化静态资源访问）。
• 操作系统选型：
  • Linux 阵营：CentOS Stream（企业级稳定性）、Ubuntu Server（社区活跃度高，适合 DevOps 场景）、Debian（轻量可靠，适合容器底座）；
  • Windows Server：仅建议遗留.NET 框架或特定企业应用场景，需同步规划 Hyper-V 虚拟化或 WSL2 兼容性。

• 定义三层网络模型：管理平面（独立 IP 段用于服务器远程管理）、业务平面（负载均衡器 VIP 绑定，配合 BGP/ECMP 实现多链路冗余）、存储平面（RDMA 协议优化分布式存储通信）。

• 配置基础网络参数：静态 IP 分配（建议使用 DHCP 保留策略）、子网划分（VLSM 技术实现 IP 地址高效利用）、DNS 解析（递归 / 迭代服务器配置，TTL 值优化缓存效率）。
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二、系统初始化与服务编排（System Provisioning & Orchestration）

• 自动化装机：通过 PXE 网络启动结合 Kickstart（RHEL 系）/Preseed（Debian 系）实现批量装机，或使用云厂商镜像服务（如 AWS AMI、阿里云镜像市场）快速初始化。
• 安全基线配置：
  • 禁用默认账户（如 CentOS 的useradd -D修改默认策略），启用 SSH 密钥认证（禁止密码登录，配置AllowUsers白名单）；
  • 内核参数优化：调整/etc/sysctl.conf（如net.ipv4.tcp_tw_reuse=1优化 TCP 连接回收），安装安全增强模块（SELinux/AppArmor）；
  • 防火墙规则：基于最小权限原则，使用iptables/nftables或云厂商安全组配置，仅开放业务必需端口（如 Web 服务开放 80/443，数据库开放 3306/5432 并限制源 IP）。

基础工具链：安装依赖管理工具（Yum/Aptitude）、版本控制（Git）、监控代理（Prometheus Node Exporter）及日志采集（Fluentd）。

• 中间件部署：
  • Web 服务器：Nginx 编译安装（启用 HTTP/2、Brotli 压缩，配置worker_processes auto优化多核性能）；
  • 数据库：MySQL 使用 Percona Server 增强版（优化 InnoDB 缓冲池，配置慢查询日志分析工具 pt-query-digest）；
  • 容器化部署：Docker 引擎配置 Registry 镜像加速（国内建议使用阿里云 / 华为云镜像仓库），Kubernetes 集群搭建参考官方 Kubeadm 工具链或商业发行版（如 Rancher）。
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三、应用交付与持续部署（Application Delivery & CD）

• 版本控制：通过 Git 仓库拉取代码，建议使用 Tag 标记发布版本，配合 CI/CD 流水线（Jenkins/GitLab CI）实现自动化构建。
• 配置管理：敏感信息通过环境变量注入（如docker run -e DB_PASSWORD）或配置中心（Apollo/Nacos）管理，避免硬编码。

• 传统部署：使用 systemd 管理服务（编写.service单元文件，配置Restart=always保证进程自愈）；
• 容器化部署：Docker Compose 定义多容器依赖，Kubernetes 通过 Deployment 控制器实现滚动更新（maxSurge=25%、maxUnavailable=25%平衡发布期间可用性）。

• 启动前校验：脚本检查端口占用（netstat -tulnp | grep <port>）、配置文件完整性（哈希校验）；

• 运行时监控：HTTP 服务暴露健康检查接口（返回 200 状态码），K8s 配置livenessProbe/readinessProbe实现自动故障转移。
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四、性能调优与容灾测试（Performance Tuning & Disaster Recovery）

• 负载测试：使用 JMeter 模拟万级并发，Grafana+Prometheus 监控指标（CPU 核利用率、内存 Swap 使用率、磁盘 IOPS / 吞吐量、网络 PPS）；
• 瓶颈定位：CPU 热点通过perf top分析，内存泄漏使用valgrind检测，慢 SQL 通过数据库执行计划优化（添加索引、分库分表）。

• 漏洞扫描：定期运行 Nessus/OpenVAS 扫描系统漏洞，OWASP ZAP 检测 Web 应用安全（防范 SQL 注入 / XSS/CSRF）；
• 数据加密：传输层启用 TLS 1.3（ECDHE-ECDSA-AES256-GCM-SHA384 加密套件），存储层对敏感数据字段加密（AES-256 算法）。

• 冗余架构：Web 层部署多实例负载均衡，数据库实现主从复制（异步 / 半同步模式）+ 哨兵监控，存储使用分布式文件系统（GlusterFS/Ceph）；

• 故障切换：通过 Keepalived 实现 VIP 漂移，K8s 自动驱逐异常节点并重建 Pod，定期进行容灾演练（模拟断电 / 网络分区场景）。
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五、运维监控与持续交付（Operations & Continuous Delivery）

• 基础设施层：采集 CPU / 内存 / 磁盘 / 网络实时数据，设置阈值报警（如 CPU 持续 > 80% 触发工单）；
• 应用层：APM 工具（New Relic/Datadog）追踪请求链路，日志聚合（ELK Stack）实现异常快速定位；
• 用户层：合成监控（模拟真实用户访问路径），API 网关记录响应时间分位数（p95/p99 指标）。

• 配置管理：使用 Ansible/Puppet 实现基础设施即代码（IaC），版本控制服务器配置文件；
• 补丁管理：定期更新系统内核（建议使用 Kpatch 热补丁）、中间件版本（灰度发布验证兼容性），自动化脚本处理依赖冲突；
• 备份策略：数据库冷备份（mysqldump）+ 增量备份（binlog），关键文件实时同步（Rsync+Inotify），云存储启用版本控制（S3 Versioning）。

• 建立变更管理流程：通过工单系统记录部署操作，回滚方案预验证（如保留旧版本 Docker 镜像）；
• 技术栈升级：跟踪行业趋势（如 Service Mesh 架构、Serverless 化改造），定期评估新技术 ROI（投资回报率）。