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学习路线
这是一条给"新手期的自己"的推荐学习路径。不用严格按顺序,遇到工作需要可以直接跳到对应板块。 每个阶段都配了聚合页和速查手册,建议"边学边动手在虚拟机上敲一遍"。 整条路的终点是一名能独立扛业务稳定性的 Linux SRE:脚下是 Linux/网络/服务,往上是云原生、可观测性、平台工程,前沿是 AI Agent 辅助运维。
路线全景
阶段一:Linux 基础与系统管理
目标: 能独立装好系统、连上去、熟练操作文件和命令。
- 安装与初始环境、发行版差异(RHEL / Debian)
- 文件目录、文本三剑客(grep / sed / awk)、Shell 脚本
- 用户权限、磁盘存储、进程服务、定时任务
- 配合:Linux 命令速查、Git 命令速查(版本管理是所有工程的底座)
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阶段二:网络与安全
目标: 理解网络配置,能做基础安全加固。
- 网络接口 / IP / 端口、防火墙 iptables / firewalld / ufw
- SSH 加固、SELinux、SSL 证书、NTP 时间同步
- 配合:网络命令速查
阶段三:常用服务部署(含四层高可用)
目标: 能独立部署和运维常见服务,并懂四层负载均衡。
- Web:Nginx(反向代理 / 负载均衡)、Apache、Tomcat
- DNS:BIND 域名解析
- 文件共享:NFS、Samba、FTP
- 四层高可用:LVS / Keepalived(DR 模式、健康检查、VIP 漂移)
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阶段四:数据库与中间件
目标: 掌握数据服务的部署、优化、备份和高可用。
- MySQL:基础 → 索引优化 → 备份 → 主从复制 / MHA / MyCat
- Redis:持久化、主从 / 哨兵 / Cluster
- Kafka、Spring Cloud(Nacos / Sentinel / Seata / Gateway)、APISIX
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阶段五:容器与云原生
目标: 掌握容器化和容器编排,这是当前运维最"值钱"的方向。
- Docker:镜像、网络、存储、Compose
- Kubernetes:架构 → 工作负载 → Service/Ingress → 存储 → Helm → Operator/CRD → 安全 / 调度 / 运维
- 服务网格 Istio、Gateway API、eBPF(Cilium 网络与可观测)
- 配合:Docker 命令速查、kubectl 命令速查、云原生排障速查
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阶段六:监控、可观测性与 SRE 稳定性
目标: 不仅能搭监控,还能用数据度量稳定性、扛住故障。
- 传统监控:Zabbix(监控项 / 触发器 / 模板 / 自动发现)
- Prometheus + Alertmanager + Grafana、ELK / Filebeat 日志平台、JumpServer 堡垒机
- 统一可观测:OpenTelemetry 埋点、Grafana LGTM(Loki 日志 / Tempo 链路 / Mimir 指标)、Jaeger
- SRE:SLO/SLI 与错误预算、事故管理与无指责复盘、混沌工程、容量规划与灾备
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阶段七:自动化 IaC、DevOps 与平台工程
目标: 把重复工作自动化,用代码管理基础设施,并搭起内部开发平台。
- 配置管理:Ansible
- CI/CD:GitLab CI / Jenkins、ArgoCD(GitOps)、渐进式交付
- 基础设施即代码:Terraform
- 平台工程:内部开发者平台(IDP)、制品库 Harbor/Nexus、DevSecOps 与软件供应链安全、密钥与证书管理、FinOps 云成本治理
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阶段八:AI Agent 与 AIOps 前沿
目标: 学会用大模型和 Agent 给自己当"副驾",同时不丢传统 AIOps 的硬功夫。
- Prompt 工程:把运维任务模板化(解释命令、诊断日志、审配置、写脚本)
- AI Agent 与 LLM 应用基础、MCP 模型上下文协议、Agent 运维实战
- 运维知识库与 RAG、传统 AIOps 与机器学习(异常检测、智能告警)
- 配合:运维 AI Prompt 与 Agent 指令模板速查
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故障实战(贯穿始终)
目标: 在真实问题中沉淀经验,而不是只看不动手。
学习建议
- 动手优先:每个知识点都在虚拟机或测试环境实操一遍。
- 记笔记:解决一个问题就沉淀一篇,命令补进速查长文档。
- 重搜索:本站内容用
Ctrl+K快速检索。 - 不焦虑进度:按工作需要驱动学习,用到再深挖;阶段之间可以来回跳。
- 用 AI 当陪练:学新概念时让 AI 讲给小白听,排障时让它列排查路径,但结论一定要自己验证。