单机 SRE/DevOps 展示项目（Ubuntu 24 / 32G / 200G / 192.168.101.100）
面向面试可展示的“可落地、可复现、可观测”的一体化样例：代码托管与 CI/CD、镜像与 Helm 制品仓库、Kubernetes 部署（区分测试/正式环境）、以及主机性能监控。
1. 目标与价值
- 代码→流水线→镜像→Helm→K8s 部署，全链路自动化。
- 可展示 Dev/Prod 双环境隔离（同集群不同命名空间）。
- 制品沉淀（镜像仓库+Helm 仓库）、可追溯、可回滚。
- 主机性能监控（CPU/内存/磁盘/网络），支持告警扩展。
2. 架构概览
[开发者] ──push──> Gitea (代码托管)
│ 触发
▼
Gitea Actions Runner (CI/CD)
│ 构建/扫描/打包/推送/部署
├──────────> Docker Registry (镜像仓库 :5000)
├──────────> ChartMuseum (Helm 仓库 :8080)
└──────────> k3s (Kubernetes 单机集群)
├─ namespace: dev
└─ namespace: prod
[监控] Prometheus + Grafana + Node Exporter + cAdvisor（主机与容器性能）3. 组件与端口（默认均运行在 192.168.101.100 上）
- 代码托管：Gitea（:3000 Web / :2222 SSH）
- CI/CD：Gitea Actions Runner（容器）
- 镜像仓库：registry:2（:5000）
- Helm 仓库：ChartMuseum（:8080）
- K8s 集群：k3s（内置 containerd）
- 监控：Prometheus（:9090）、Grafana（:3001）、Node Exporter（:9100）、cAdvisor（:8081）
4. 环境假设
- OS：Ubuntu 24.04，IP：192.168.101.100
- 已安装 Docker 与 docker-compose / compose plugin
- 机器具备出网能力（拉取镜像）
5. 快速开始（30-60 分钟）
5.1 安装 k3s（单机）
curl -sfL https://get.k3s.io | sh -
# 验证
kubectl get node
# 创建双环境命名空间
kubectl create namespace dev || true
kubectl create namespace prod || true如需让 k3s 能从本地镜像仓库拉取镜像，新增：/etc/rancher/k3s/registries.yaml
mirrors:
"192.168.101.100:5000":
endpoint:
- "http://192.168.101.100:5000"然后：
sudo systemctl restart k3s5.2 基础服务一键启动（Gitea/Registry/ChartMuseum/监控）
在目录 infra/ 下放置 docker-compose.yml（建议自建仓库），示例片段：
version: "3.8"
services:
gitea:
image: gitea/gitea:1.21
container_name: gitea
ports: ["3000:3000", "2222:22"]
volumes:
- ./gitea:/data
restart: unless-stopped
runner:
image: gitea/act_runner:latest
depends_on: [gitea]
environment:
- GITEA_INSTANCE_URL=http://192.168.101.100:3000
# 注册后填入 TOKEN
- GITEA_RUNNER_REGISTRATION_TOKEN=${RUNNER_TOKEN}
volumes:
- /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock
restart: unless-stopped
registry:
image: registry:2
ports: ["5000:5000"]
volumes:
- ./registry:/var/lib/registry
restart: unless-stopped
chartmuseum:
image: ghcr.io/helm/chartmuseum:v0.15.0
ports: ["8080:8080"]
environment:
- STORAGE=local
- STORAGE_LOCAL_ROOTDIR=/charts
volumes:
- ./charts:/charts
restart: unless-stopped
prometheus:
image: prom/prometheus
ports: ["9090:9090"]
volumes:
- ./prometheus/prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml:ro
restart: unless-stopped
grafana:
image: grafana/grafana
ports: ["3001:3000"]
volumes:
- ./grafana:/var/lib/grafana
restart: unless-stopped
node_exporter:
image: prom/node-exporter
ports: ["9100:9100"]
restart: unless-stopped
cadvisor:
image: gcr.io/cadvisor/cadvisor:latest
ports: ["8081:8080"]
volumes:
- /:/rootfs:ro
- /var/run:/var/run:ro
- /sys:/sys:ro
- /var/lib/docker/:/var/lib/docker:ro
restart: unless-stopped启动：
cd infra && docker compose up -dPrometheus 最小配置示例（infra/prometheus/prometheus.yml）：
global:
scrape_interval: 15s
scrape_configs:
- job_name: node
static_configs:
- targets: ["192.168.101.100:9100"]
- job_name: cadvisor
static_configs:
- targets: ["192.168.101.100:8081"]6. 制品与部署规范
- 镜像命名：
192.168.101.100:5000/<project>/<app>:<gitSha> - Helm Chart：
ChartMuseum推送地址http://192.168.101.100:8080 - K8s 命名空间：
dev（测试）、prod（正式） - 发布策略：默认滚动升级；支持
helm rollback一键回滚
7. CI/CD 流水线（Gitea Actions 示例）
仓库中加入：.gitea/workflows/deploy.yml
name: build-and-deploy
on:
push:
branches: ["main", "release/*"]
jobs:
build:
runs-on: docker
steps:
- uses: actions/checkout@v3
- name: Build image
run: |
docker build -t 192.168.101.100:5000/demo/web:${GITEA_SHA} .
docker push 192.168.101.100:5000/demo/web:${GITEA_SHA}
- name: Package Helm
run: |
helm lint helm/demo
helm package helm/demo -d dist
curl -T dist/*.tgz http://192.168.101.100:8080/api/charts
- name: Deploy to dev
if: startsWith(github.ref, 'refs/heads/main')
env:
KUBECONFIG: /kube/config
run: |
helm upgrade --install demo-web helm/demo \
--namespace dev \
--set image.repository=192.168.101.100:5000/demo/web \
--set image.tag=${GITEA_SHA}
- name: Deploy to prod
if: startsWith(github.ref, 'refs/heads/release/')
env:
KUBECONFIG: /kube/config
run: |
helm upgrade --install demo-web helm/demo \
--namespace prod \
--set image.repository=192.168.101.100:5000/demo/web \
--set image.tag=${GITEA_SHA}Runner 侧需要将 k3s kubeconfig 映射为 /kube/config（或配置 KUBECONFIG 秘密变量）。
8. 示例应用与目录建议
repo-root/
apps/demo-web/
Dockerfile
src/
helm/demo/
Chart.yaml values.yaml templates/
.gitea/workflows/deploy.yml
k8s/
ingress-dev.yaml ingress-prod.yaml
infra/
docker-compose.yml
prometheus/prometheus.yml
grafana/ (数据目录)
docs/
architecture.md runbook.md dashboards.png9. 监控与展示要点
- Grafana（http://192.168.101.100:3001）：导入 Node Exporter 与 cAdvisor 常用面板，展示 CPU/内存/磁盘/容器资源曲线。
- Prometheus（http://192.168.101.100:9090）：查询主机与容器指标。
- 可扩展：接入 Alertmanager（钉钉/飞书/企业微信）实现告警。
10. 演示脚本（面试 5-8 分钟）
- 打开 Gitea 提交 MR → 合并到
main。 - 展示 Actions 运行：构建镜像→推送 Registry→打包并上传 Helm→部署到
dev。 - 打开
kubectl get pods -n dev与应用页面（Ingress）。 - 切换
release/x.y.z分支 → 同步部署到prod。 - 人为引入缺陷（返回 500）→
helm rollback回滚，恢复。 - 展示 Grafana 资源曲线与发布前后对比截图。
11. 安全与合规（最小集合）
- Registry 建议加 BasicAuth + HTTPS（自签证书亦可）
- Gitea 启用管理员与组织权限、保护主干分支
- Runner 使用最小权限 Token；K8s 使用具名 ServiceAccount + RBAC
12. 备份与回收
- 备份目录：
infra/gitea、infra/registry、infra/charts、/etc/rancher/k3s、应用数据库（如有） - 回收：
docker compose down；helm uninstall；kubectl delete ns dev prod；/usr/local/bin/k3s-uninstall.sh
13. 成本与资源（单机）
- 32G 内存足够跑上述组件与中小型演示；建议日志保留 7-14 天，Grafana/Prometheus 数据卷单独目录
14. 下一步可选增强
- 引入 Trivy 做镜像扫描；引入 Argo Rollouts 做金丝雀；将监控迁移到 kube-prometheus-stack；将制品仓库替换为 Harbor（镜像+Helm 一体）
完成以上步骤后，你将获得一个可复现、可扩展且覆盖 CI/CD、制品管理、Kubernetes 部署与可观测性的端到端展示项目，可直接用于面试演示与简历背书。