编译k8s
A. 怎么用通俗易懂的话来解释Docker（容器）技术
官网的介绍是这样的：
Docker is an open platform for developers and sysadmins to build, ship, and run distributed applications....
其实看完这句话还是不明白究竟是啥的，下面就慢慢解释。不过长话短说的话，把他想象成一个用了一种新颖方式实现的超轻量虚拟机，在大概效果上也是正确的。当然在实现的原理和应用上还是和VM有巨大差别的，并且专业的叫法是应用容器（Application Container）。
为啥要用容器？
那么应用容器长什么样子呢，一个做好的应用容器长得就好像一个装好了一组特定应用的虚拟机一样。比如我现在想用MySQL那我就找个装好MySQL的容器，运行起来，那么我就可以使用 MySQL了。
那么我直接装个 MySQL不就好了，何必还需要这个容器这么诡异的概念？话是这么说，可是你要真装MySQL的话可能要再装一堆依赖库，根据你的操作系统平台和版本进行设置，有时候还要从源代码编译报出一堆莫名其妙的错误，可不是这么好装。而且万一你机器挂了，所有的东西都要重新来，可能还要把配置在重新弄一遍。但是有了容器，你就相当于有了一个可以运行起来的虚拟机，只要你能运行容器，MySQL的配置就全省了。而且一旦你想换台机器，直接把这个容器端起来，再放到另一个机器就好了。硬件，操作系统，运行环境什么的都不需要考虑了。
在公司中的一个很大的用途就是可以保证线下的开发环境、测试环境和线上的生产环境一致。当年在 Bai 经常碰到这样的事情，开发把东西做好了给测试去测，一般会给一坨代码和一个介绍上线步骤的上线单。结果代码在测试机跑不起来，开发就跑来跑去看问题，一会儿啊这个配置文件忘了提交了，一会儿啊这个上线命令写错了。找到了一个 bug 提上去，开发一看，啊我怎么又忘了把这个命令写在上线单上了。类似的事情在上线的时候还会发生，变成啊你这个软件的版本和我机器上的不一样……在 Amazon 的时候，由于一个开发直接担任上述三个职位，而且有一套自动化部署的机制所以问题会少一点，但是上线的时候大家还是胆战心惊。
若果利用容器的话，那么开发直接在容器里开发，提测的时候把整个容器给测试，测好了把改动改在容器里再上线就好了。通过容器，整个开发、测试和生产环境可以保持高度的一致。
此外容器也和VM一样具有着一定的隔离性，各个容器之间的数据和内存空间相互隔离，可以保证一定的安全性。
B. 虚拟化有哪些应用
近年来，云原生 （Cloud Native）可谓是 IT 界最火的概念之一，众多互联网巨头都已经开始积极拥抱云原生。而说到云原生，我们就不得不了解本文的主角 —— 容器（container）。容器技术可谓是撑起了云原生生态的半壁江山。容器作为一种先进的虚拟化技术，已然成为了云原生时代软件开发和运维的标准基础设施，在了解它之前，我们不妨从虚拟化技术说起。
何谓虚拟化技术
1961 年 —— IBM709 机实现了分时系统
计算机历史上首个虚拟化技术实现于 1961 年，IBM709 计算机首次将 CPU 占用切分为多个极短 (1/100sec) 时间片，每一个时间片都用来执行着不同的任务。通过对这些时间片的轮询，这样就可以将一个 CPU 虚拟化或者伪装成为多个 CPU，并且让每一颗虚拟 CPU 看起来都是在同时运行的。这就是虚拟机的雏形。
容器的功能其实和虚拟机类似，无论容器还是虚拟机，其实都是在计算机不同的层面进行虚拟化，即使用逻辑来表示资源，从而摆脱物理限制的约束，提高物理资源的利用率。虚拟化技术是一个抽象又内涵丰富的概念，在不同的领域或层面有着不同的含义。
这里我们首先来粗略地讲讲计算机的层级结构。计算机系统对于大部分软件开发者来说可以分为以下层级结构：
应用程序层
函数库层
操作系统层
硬件层
各层级自底向上，每一层都向上提供了接口，同时每一层也只需要知道下一层的接口即可调用底层功能来实现上层操作（不需要知道底层的具体运作机制）。
但由于早期计算机厂商生产出来的硬件遵循各自的标准和规范，使得操作系统在不同计算机硬件之间的兼容性很差；同理，不同的软件在不同的操作系统下的兼容性也很差。于是，就有开发者人为地在层与层之间创造了抽象层：
应用层
函数库层
API抽象层
操作系统层
硬件抽象层
硬件层
就我们探讨的层面来说，所谓虚拟化就是在上下两层之间，人为地创造出一个新的抽象层，使得上层软件可以直接运行在新的虚拟环境上。简单来说，虚拟化就是通过模访下层原有的功能模块创造接口，来“欺骗”上层，从而达到跨平台开发的目的。
综合上述理念，我们就可以重新认识如今几大广为人知的虚拟化技术：
虚拟机：存在于硬件层和操作系统层间的虚拟化技术。
容器：存在于操作系统层和函数库层之间的虚拟化技术。
JVM：存在于函数库层和应用程序之间的虚拟化技术。
虚拟机通过“伪造”一个硬件抽象接口，将一个操作系统以及操作系统层以上的层嫁接到硬件上，实现和真实物理机几乎一样的功能。比如我们在一台 Windows 系统的电脑上使用 Android 虚拟机，就能够用这台电脑打开 Android 系统上的应用。
容器通过“伪造”操作系统的接口，将函数库层以上的功能置于操作系统上。以 Docker 为例，其就是一个基于 Linux 操作系统的 Namespace 和 Cgroup 功能实现的隔离容器，可以模拟操作系统的功能。简单来说，如果虚拟机是把整个操作系统封装隔离，从而实现跨平台应用的话，那么容器则是把一个个应用单独封装隔离，从而实现跨平台应用。所以容器体积比虚拟机小很多，理论上占用资源更少。
java 虚拟机同样具有跨平台特性，所谓跨平台特性实际上也就是虚拟化的功劳。我们知道 Java 语言是调用操作系统函数库的，JVM 就是在应用层与函数库层之间建立一个抽象层，对下通过不同的版本适应不同的操作系统函数库，对上提供统一的运行环境交给程序和开发者，使开发者能够调用不同操作系统的函数库。
在大致理解了虚拟化技术之后，接下来我们就可以来了解容器的诞生历史。虽然容器概念是在 Docker 出现以后才开始在全球范围内火起来的，但在 Docker 之前，就已经有无数先驱在探索这一极具前瞻性的虚拟化技术。
容器的前身 “Jail”
1979 年 —— 贝尔实验室发明 chroot
容器主要的特性之一就是进程隔离。早在 1979 年，贝尔实验室在 Unix V7 的开发过程中，发现当一个系统软件编译和安装完成后，整个测试环境的变量就会发生改变，如果要进行下一次构建、安装和测试，就必须重新搭建和配置测试环境。要知道在那个年代，一块 64K 的内存条就要卖 419 美元，“快速销毁和重建基础设施”的成本实在是太高了。
开发者们开始思考，能否在现有的操作系统环境下，隔离出一个用来重构和测试软件的独立环境？于是，一个叫做 chroot（Change Root）的系统调用功能就此诞生。
chroot 可以重定向进程及其子进程的 root 目录到文件系统上的新位置，也就是说使用它可以分离每个进程的文件访问权限，使得该进程无法接触到外面的文件，因此这个被隔离出来的新环境也得到了一个非常形象的命名，叫做 Chroot Jail （监狱）。之后只要把需要的系统文件一并拷贝到 Chroot Jail 中，就能够实现软件重构和测试。这项进步开启了进程隔离的大门，为 Unix 提供了一种简单的系统隔离功能，尤其是 jail 的思路为容器技术的发展奠定了基础。但是此时 chroot 的隔离功能仅限于文件系统，进程和网络空间并没有得到相应的处理。
进入21世纪，此时的虚拟机（VM）技术已经相对成熟，人们可以通过虚拟机技术实现跨操作系统的开发。但由于 VM 需要对整个操作系统进行封装隔离，占用资源很大，在生产环境中显得太过于笨重。于是人们开始追求一种更加轻便的虚拟化技术，众多基于 chroot 扩展实现的进程隔离技术陆续诞生。
2000 年 —— FreeBSD 推出 FreeBSD Jail
在 chroot 诞生 21 年后，FreeBSD 4.0 版本推出了一套微型主机环境共享系统 FreeBSD Jail，将 chroot 已有的机制进行了扩展。在 FreeBSD Jail 中，程序除了有自己的文件系统以外，还有独立的进程和网络空间，Jail 中的进程既不能访问也不能看到 Jail 之外的文件、进程和网络资源。
2001 年 —— Linux VServer 诞生
2001年，Linux 内核新增 Linux VServer（虚拟服务器），为 Linux 系统提供虚拟化功能。Linux VServer 采取的也是一种 jail 机制，它能够划分计算机系统上的文件系统、网络地址和内存，并允许一次运行多个虚拟单元。
2004 年 —— SUN 发布 Solaris Containers
该技术同样由 chroot 进一步发展而来。2004 年 2 月，SUN 发布类 Unix 系统 Solaris 的 10 beta 版，新增操作系统虚拟化功能 Container，并在之后的 Solaris 10 正式版中完善。Solaris Containers 支持 x86 和 SPARC 系统，SUN 创造了一个 zone 功能与 Container 配合使用，前者是一个单一操作系统中完全隔离的虚拟服务器，由系统资源控制和 zones 提供的边界分离实现进程隔离。
2005 年 —— OpenVZ 诞生
类似于 Solaris Containers，它通过对 Linux 内核进行补丁来提供虚拟化、隔离、资源管理和状态检查 checkpointing。每个 OpenVZ 容器都有一套隔离的文件系统、用户及用户组、进程树、网络、设备和 IPC 对象。
这个时期的进程隔离技术大多以 Jail 模式为核心，基本实现了进程相关资源的隔离操作，但由于此时的生产开发仍未有相应的使用场景，这一技术始终被局限在了小众而有限的世界里。
就在此时，一种名为“云”的新技术正悄然萌发……
“云”的诞生
2003 年至 2006 年间，Google 公司陆续发布了 3 篇产品设计论文，从计算方式到存储方式，开创性地提出了分布式计算架构，奠定了大数据计算技术的基础。在此基础上，Google 颠覆性地提出“Google 101”计划，并正式创造“云”的概念。一时间，“云计算”、“云存储”等全新词汇轰动全球。随后，亚马逊、IBM 等行业巨头也陆续宣布各自的“云”计划，宣告“云”技术时代的来临。
也是从这时期开始，进程隔离技术进入了一个更高级的阶段。在 Google 提出的云计算框架下，被隔离的进程不仅仅是一个与外界隔绝但本身却巍然不动的 Jail，它们更需要像一个个轻便的容器，除了能够与外界隔离之外，还要能够被控制与调配，从而实现分布式应用场景下的跨平台、高可用、可扩展等特性。
2006 年 —— Google 推出 Process Containers，后更名为 Cgroups
Process Container 是 Google 工程师眼中“容器”技术的雏形，用来对一组进程进行限制、记账、隔离资源（CPU、内存、磁盘 I/O、网络等）。这与前面提到的进程隔离技术的目标其实是一致的。由于技术更加成熟，Process Container 在 2006 年正式推出后，第二年就进入了 Linux 内核主干，并正式更名为 Cgroups，标志着 Linux 阵营中“容器”的概念开始被重新审视和实现。
2008 年 —— Linux 容器工具 LXC 诞生
在 2008 年，通过将 Cgroups 的资源管理能力和 Linux Namespace（命名空间）的视图隔离能力组合在一起，一项完整的容器技术 LXC（Linux Container）出现在了 Linux 内核中，这就是如今被广泛应用的容器技术的实现基础。我们知道，一个进程可以调用它所在物理机上的所有资源，这样一来就会挤占其它进程的可用资源，为了限制这样的情况，Linux 内核开发者提供了一种特性，进程在一个 Cgroup 中运行的情况与在一个命名空间中类似，但是 Cgroup 可以限制该进程可用的资源。尽管 LXC 提供给用户的能力跟前面提到的各种 Jails 以及 OpenVZ 等早期 Linux 沙箱技术是非常相似的，但伴随着各种 Linux 发行版开始迅速占领商用服务器市场，包括 Google 在内的众多云计算先锋厂商得以充分活用这一早期容器技术，让 LXC 在云计算领域获得了远超前辈的发展空间 。
同年，Google 基于 LXC 推出首款应用托管平台 GAE （Google App Engine），首次把开发平台当做一种服务来提供。GAE 是一种分布式平台服务，Google 通过虚拟化技术为用户提供开发环境、服务器平台、硬件资源等服务，用户可以在平台基础上定制开发自己的应用程序并通过 Google 的服务器和互联网资源进行分发，大大降低了用户自身的硬件要求。
值得一提的是，Google 在 GAE 中使用了一个能够对 LXC 进行编排和调度的工具 —— Borg （Kubernetes 的前身）。Borg 是 Google 内部使用的大规模集群管理系统，可以承载十万级的任务、数千个不同的应用、同时管理数万台机器。Borg 通过权限管理、资源共享、性能隔离等来达到高资源利用率。它能够支持高可用应用，并通过调度策略减少出现故障的概率，提供了任务描述语言、实时任务监控、分析工具等。如果说一个个隔离的容器是集装箱，那么 Borg 可以说是最早的港口系统，而 LXC + Borg 就是最早的容器编排框架。此时，容器已经不再是一种单纯的进程隔离功能，而是一种灵活、轻便的程序封装模式。
2011 年 —— Cloud Foundry 推出 Warden
Cloud Foundry 是知名云服务供应商 VMware 在 2009 年推出的一个云平台，也是业内首个正式定义 PaaS （平台即服务）模式的项目，“PaaS 项目通过对应用的直接管理、编排和调度让开发者专注于业务逻辑而非基础设施”，以及“PaaS 项目通过容器技术来封装和启动应用”等理念都出自 Cloud Foundry。Warden 是 Cloud Foundry 核心部分的资源管理容器，它最开始是一个 LXC 的封装，后来重构成了直接对 Cgroups 以及 Linux Namespace 操作的架构。
随着“云”服务市场的不断开拓，各种 PaaS 项目陆续出现，容器技术也迎来了一个爆发式增长的时代，一大批围绕容器技术进行的创业项目陆续涌现。当然，后来的故事很多人都知道了，一家叫 Docker 的创业公司横空出世，让 Docker 几乎成为了“容器”的代名词。
Docker 横空出世
2013 年 —— Docker 诞生
Docker 最初是一个叫做 dotCloud 的 PaaS 服务公司的内部项目，后来该公司改名为 Docker。Docker 在初期与 Warden 类似，使用的也是 LXC ，之后才开始采用自己开发的 libcontainer 来替代 LXC 。与其他只做容器的项目不同的是，Docker 引入了一整套管理容器的生态系统，这包括高效、分层的容器镜像模型、全局和本地的容器注册库、清晰的 REST API、命令行等等。
Docker 本身其实也是属于 LXC 的一种封装，提供简单易用的容器使用接口。它最大的特性就是引入了容器镜像。Docker 通过容器镜像，将应用程序与运行该程序需要的环境，打包放在一个文件里面。运行这个文件，就会生成一个虚拟容器。
更为重要的是，Docker 项目还采用了 Git 的思路 —— 在容器镜像的制作上引入了“层”的概念。基于不同的“层”，容器可以加入不同的信息，使其可以进行版本管理、复制、分享、修改，就像管理普通的代码一样。通过制作 Docker 镜像，开发者可以通过 DockerHub 这样的镜像托管仓库，把软件直接进行分发。
也就是说，Docker 的诞生不仅解决了软件开发层面的容器化问题，还一并解决了软件分发环节的问题，为“云”时代的软件生命周期流程提供了一套完整的解决方案。
很快，Docker 在业内名声大噪，被很多公司选为云计算基础设施建设的标准，容器化技术也成为业内最炙手可热的前沿技术，围绕容器的生态建设风风火火地开始了。
容器江湖之争
一项新技术的兴起同时也带来了一片新的市场，一场关于容器的蓝海之争也在所难免。
2013 年 —— CoreOS 发布
在 Docker 爆火后，同年年末，CoreOS 应运而生。CoreOS 是一个基于 Linux 内核的轻量级操作系统，专为云计算时代计算机集群的基础设施建设而设计，拥有自动化、易部署、安全可靠、规模化等特性。其在当时有一个非常显眼的标签：专为容器设计的操作系统。
借着 Docker 的东风，CoreOS 迅速在云计算领域蹿红，一时间，Docker + CoreOS 成为业内容器部署的黄金搭档。同时，CoreOS 也为 Docker 的推广与社区建设做出了巨大的贡献。
然而，日渐壮大的 Docker 似乎有着更大的“野心”。不甘于只做“一种简单的基础单元”的 Docker，自行开发了一系列相关的容器组件，同时收购了一些容器化技术的公司，开始打造属于自己的容器生态平台。显然，这对于 CoreOS 来说形成了直接的竞争关系。
2014 年 —— CoreOS 发布开源容器引擎 Rocket
2014 年末，CoreOS 推出了自己的容器引擎 Rocket （简称 rkt），试图与 Docker 分庭抗礼。rkt 和 Docker 类似，都能帮助开发者打包应用和依赖包到可移植容器中，简化搭环境等部署工作。rkt 和 Docker 不同的地方在于，rkt 没有 Docker 那些为企业用户提供的“友好功能”，比如云服务加速工具、集群系统等。反过来说，rkt 想做的，是一个更纯粹的业界标准。
2014 年 —— Google 推出开源的容器编排引擎 Kubernetes
为了适应混合云场景下大规模集群的容器部署、管理等问题，Google 在 2014 年 6 月推出了容器集群管理系统 Kubernetes （简称 K8S）。K8S 来源于我们前面提到的 Borg，拥有在混合云场景的生产环境下对容器进行管理、编排的功能。Kubernetes 在容器的基础上引入了 Pod 功能，这个功能可以让不同容器之间互相通信，实现容器的分组调配。
得益于 Google 在大规模集群基础设施建设的强大积累，脱胎于 Borg 的 K8S 很快成为了行业的标准应用，堪称容器编排的必备工具。而作为容器生态圈举足轻重的一员，Google 在 Docker 与 rkt 的容器之争中站在了 CoreOS 一边，并将 K8S 支持 rkt 作为一个重要里程碑。
2015 年 —— Docker 推出容器集群管理工具 Docker Swarm
作为回应，Docker 公司在 2015 年发布的 Docker 1.12 版本中也开始加入了一个容器集群管理工具 Docker swarm 。
随后，Google 于 2015 年 4 月领投 CoreOS 1200 万美元， 并与 CoreOS 合作发布了首个企业发行版的 Kubernetes —— Tectonic 。从此，容器江湖分为两大阵营，Google 派系和 Docker 派系。
两大派系的竞争愈演愈烈，逐渐延伸到行业标准的建立之争。
2015 年 6 月 —— Docker 带头成立 OCI
Docker 联合 Linux 基金会成立 OCI （Open Container Initiative）组织，旨在“制定并维护容器镜像格式和容器运行时的正式规范（“OCI Specifications”），围绕容器格式和运行时制定一个开放的工业化标准。
2015 年 7 月 —— Google 带头成立 CNCF
而战略目标聚焦于“云”的 Google 在同年 7 月也联合 Linux 基金会成立 CNCF （Cloud Native Computing Foundation）云原生计算基金会，并将 Kubernetes 作为首个编入 CNCF 管理体系的开源项目，旨在“构建云原生计算 —— 一种围绕着微服务、容器和应用动态调度的、以基础设施为中心的架构，并促进其广泛使用”。
这两大围绕容器相关开源项目建立的开源基金会为推动日后的云原生发展发挥了重要的作用，二者相辅相成，制定了一系列行业事实标准，成为当下最为活跃的开源组织。
Kubernetes 生态一统江湖
虽然这些年来 Docker 一直力压 rkt，成为当之无愧的容器一哥，但作为一个庞大的容器技术生态来说，Docker 生态还是在后来的容器编排之争中败给了 Google 的 Kubernetes 。
随着越来越多的开发者使用 Docker 来部署容器，编排平台的重要性日益突出。在 Docker 流行之后，一大批开源项目和专有平台陆续出现，以解决容器编排的问题。Mesos、Docker Swarm 和 Kubernetes 等均提供了不同的抽象来管理容器。这一时期，对于软件开发者来说，选择容器编排平台就像是一场豪赌，因为一旦选择的平台在以后的竞争中败下阵来，就意味着接下来开发的东西在未来将失去市场。就像当初 Android、iOS 和 WP 的手机系统之争一样，只有胜利者才能获得更大的市场前景，失败者甚至会销声匿迹。容器编排平台之争就此拉开帷幕。
2016 年 —— CRI-O 诞生
2016 年，Kubernetes 项目推出了 CRI （容器运行时接口），这个插件接口让 kubelet（一种用来创建 pod、启动容器的集群节点代理）能够使用不同的、符合 OCI 的容器运行时环境，而不需要重新编译 Kubernetes。基于 CRI ，一个名为 CRI-O 的开源项目诞生，旨在为 Kubernetes 提供一种轻量级运行时环境。
CRI-O 可以让开发者直接从 Kubernetes 来运行容器，这意味着 Kubernetes 可以不依赖于传统的容器引擎（比如 Docker ），也能够管理容器化工作负载。这样一来，在 Kubernetes 平台上，只要容器符合 OCI 标准（不一定得是 Docker），CRI-O 就可以运行它，让容器回归其最基本的功能 —— 能够封装并运行云原生程序即可。
同时，CRI-O 的出现让使用容器技术进行软件管理和运维的人们发现，相对于 Docker 本身的标准容器引擎， Kubernetes 技术栈（比如编排系统、 CRI 和 CRI-O ）更适合用来管理复杂的生产环境。可以说，CRI-O 将容器编排工具放在了容器技术栈的重要位置，从而降低了容器引擎的重要性。
在 K8S 顺利抢占先机的情况下，Docker 在推广自己的容器编排平台 Docker Swarm 时反而犯下了错误。2016 年底，业内曝出 Docker 为了更好地适配 Swarm，将有可能改变 Docker 标准的传言。这让许多开发者在平台的选择上更倾向于与市场兼容性更强的 Kubernetes 。
因此，在进入 2017 年之后，更多的厂商愿意把宝压在 K8S 上，投入到 K8S 相关生态的建设中来。容器编排之争以 Google 阵营的胜利告一段落。与此同时，以 K8S 为核心的 CNCF 也开始迅猛发展，成为当下最火的开源项目基金会。这两年包括阿里云、腾讯、网络等中国科技企业也陆续加入 CNCF ，全面拥抱容器技术与云原生。
结语
从数十年前在实验室里对进程隔离功能的探索，再到如今遍布生产环境的云原生基础设施建设，可以说容器技术凝聚了几代开发者的心血，才从一个小小的集装箱发展到一个大型的现代化港口。可以预见的是，从现在到未来很长一段时间里，容器技术都将是软件开发和运维的重要基础设施。
C. 腾讯蓝鲸运维平台优缺点
蓝鲸智云，简称蓝鲸，是一套基于PaaS的技术解决方案；通过蓝鲸，可以实现很多功能，这就是他的优点，缺点就是有些功能比较鸡肋。
1、“运维基础服务”的无人值守；运维基础服务就是我们经常做的发布变更和故障处理，日常的运维操作。
2、“运维增值服务”的低成本实现；也就是说，在实行运维基础服务之后，实现IT运营转型；为相关关联的岗位提供快速、低成本的支撑工具，运营系统，推动企业企业内部的工具文化；并利用云和大数据技术为企业实现精细化的工作活动。
在腾讯内部，蓝鲸支撑着300多款业务，管理着20多万台服务器，完成着14万次发布变更操作，每天处理着变更和操作超过6万次。下面我们一起看蓝鲸的架构图。最底部是管控平台，他具体服务择比如说传输数据，传输文件。
执行脚本等；在管控平台上层，是常用的基础平台，如配置平台、作业平台、数据平台等，他们为上层的集成平台提供原子服务，从而为下面平台提供调度自动化，在集成平台的上层，承载着很多SAAS应用，如标准运维、监控系统。
故障自愈，移动平台等。目前蓝鲸2.0已经开放了这4个平台，管控平台、配置平台、作业平台、集成平台，最底层的管控平台，可以管理各种OS，如WINDOWS,LUNIX,小型机，x等上面的作业平台可以是基础运维工作的自动化，如智能传输文件。
脚本、云化管理、脚本快速执行，海量主机的并发操作，跨云管理（无论阿里云、腾讯云、私有云等都可以统一管理）等等。
D. 如何用Jenkins和Kubernetes搭建可伸缩持续集成系统
目前市场主流持续集工具
例 CruiseControLhudson jenkinsapacheContinuum 等 源持续集工具,
CruiseControl ：简称 CC 持续集工具主要提供基于版本管理工具 ( CVS、VSS、SVN) 知变化或每定持续集并提供持续集报告、 Email 、 Jabber 等等式通知相关负责其要求需要进行构建项目已编写全自项目编译脚本 ( 基于 Maven 或 Ant) 由于该工具配置及部署麻烦 且版本久没更新
hudson 由于oracle收购 前源东西 能ORACLE私化
HudsonJenkins前身基于Java发种持续集工具用于监控程序重复工作包括：
1、持续软件版本发布/测试项目
2、监控外部调用执行工作
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E. 初学编程应该学习哪种编程语言
如果你想学习编程，虽然选择第一门编程语言与你想用它来做什么，最终达到什么目的有很大的关系，但是事实上某些编程语言的确比其他语言要好学。
选择一门合适的编程语言作为入门的语言对于培养自己编程的兴趣会有很大的帮助。
下面几种零基础小白入门的编程语言最佳候选名单。
1、Java
java是互联网历史最悠久、最坚挺和最具影响力的编程语言之一。你可以在线上线下、各种平台、操作系统和设备应用的核心部分发现Java的身影。它是一门极具特色的基于类、面向对象的编程语言，被设计为能够在尽可能多的平台上移植和运行。
出于这个原因，它也是世界上最流行的编程语言之一， 坚持首选Java作为第一门编程语言的学习者必须注意Java迫使你以程序员的方式思维一逻辑和分析式思考， 并且真正把握计算机是如何处理信息的才行。
学习Java可转向JavaEE分布式开发、大数据+人工智能、软件测试等等。
2、python
当我们讨论第一门编程语言以及哪一门语言更加容易快速上手时，很容易会提到 Python。它是一种面向对象、解释型计算机程序设计语言。
Python语法简洁而清晰，具有丰富和强大的类库。它常被昵称为胶水语言，能够把用其他语言制作的各种模块（尤其是PythonC/C++）很轻松地联结在一起。
Python在设计上坚持了清晰划一的风格， 这使得Python成为一门易读、 易维护，并且被大量用户所欢迎的、用途广泛的语言。
学习Python可转向Python全栈+人工智能、网络安全、软件测试、云计算+信息安全等等。
3、C/C++
C++是C的自然演化，这两种语言大约分别起源于19世纪70年代和80年代早期。C语言是大学里面教的第一门编程语言，是一门使用非常广泛，通用的编程语言，它深远地影响了其后的几乎每一种语言。
关于C和C++的一件重要的事情是：它们都是计算机科学与编程最基础的语言。如果你学习它们，它们会使你获益，即使你之后并不去使用这两种语言，但它们会使你洞察计算机科学和计算机编程的起源和基础。
如果你不旨在专业的编程，这对你来仍然可以学习一下。 因为学过它们的人都会说学会了C/C++后，在学习其他语言就会变得很轻松。
学习C语言可转向智能物联网+嵌入式开发等等。
4、JavaScript
JavaScript通常我们会把它和Java相混淆，但是两者根本没有一点关系。
它是一门脚本语言，是Web的基础技术之一，但它也存在于浏览器之外。 随着服务器的强壮，虽然程序员更喜欢运行于服务嘴的脚木以保证安全，但JavaScript仍然以其跨平台、容易上手等优势大行其道。
JavaScript比较容易学，使用浏览器即可运行，虽然它存在已经有一段时间了，但它正在迅速流行起来。学习JavaScript的成就感很高，因为你马上就可以做一些Web程序了，这是大部分人学习编程的原因。
学习JavaScript可转向Web开发、HTML5大前端等等。
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希望能帮到你，望采纳~
F. 在新建虚拟机时出现问题
JConsole
JConsole 图形用户界面是一种符合 Java 管理扩展（JMX）规范的监视工具。JConsole 使用 Java 虚拟机 （Java VM） 的广泛检测来提供有关在 Java 平台上运行的应用程序的性能和资源消耗的信息。
使用方法 本地
使用jconsole命令：监视本地运行的所有 Java 应用程序，JConsole 可以连接到这些应用程序。
使用jconsole PID命令：监视指定PID的Java应用程序。
- 获取java PID的方法：通过任务管理器查看、通过Java提供的jps命令查看。远程
概述：显示有关 Java VM 和受监视值的概述信息。
内存：显示有关内存使用的信息。
线程：显示有关线程使用的信息。
类：显示有关类加载的信息。
VM：显示有关 Java VM 的信息。
MBeans：显示有关 MBeans 的信息。
- 组成部分 概览
伊甸园空间（堆）：最初为大多数对象分配内存的池。
幸存者空间（堆）：包含在伊甸园空间垃圾回收中幸存下来的物体的池。
终身代（堆）：包含在幸存者空间中存在一段时间的对象的池。
永久生成（非堆）：包含虚拟机本身的所有反射数据的池，如类和方法对象。使用类数据共享的 Java VM，这一代分为只读和读写区域。
代码缓存（非堆）：HotSpotJava VM 还包括一个代码缓存，其中包含用于编译和存储本机代码的内存。
- 堆和非堆内存
堆内存是Java VM为所有类实例和数组分配内存的运行时数据区域。堆的大小可能是固定的或可变的。垃圾回收器是一个自动内存管理系统，用于回收对象的堆内存。
非堆内存包括所有线程之间共享的方法区域和Java VM的内部处理或优化所需的内存。它存储每类结构，如运行时常量池、字段和方法数据，以及方法和构造函数的代码。方法区域在逻辑上是堆的一部分，但是，根据实现，Java VM 可能不会对它进行垃圾回收或压缩。与堆内存一样，方法区域可能为固定大小或可变大小。方法区域的内存不需要连续。
- 内存池和内存管理器
内存池表示Java VM管理的内存区域。Java VM至少有一个内存池，它可能会在执行期间创建或删除内存池。内存池可以属于堆内存或非堆内存。
内存管理器管理一个或多个内存池。垃圾回收器是一种内存管理器，负责回收不可到达的对象使用的内存。Java VM可能具有一个或多个内存管理器。它可以在执行期间添加或删除内存管理器。内存池可以由多个内存管理器管理。
- 垃圾回收
它们创建许多寿命较短的对象，例如迭代器和局部变量。
它们创建一些寿命很长的对象，例如高级持久对象。
- 线程
查找监视器死锁线程：检测对象监视器锁上是否有任何线程死锁。此操作返回死锁线程指示的数组。
getThreadInfo：返回线程信息。这包括线程当前被阻止的名称、堆栈跟踪和监视器锁（如果有）以及持有该锁的线程以及线程争用统计信息。
获取ThreadCpu时间：返回给定线程消耗的 CPU 时间
class：显示有关类加载器行为的统计信息。
compiler：显示有关Java HotSpot VM实时编译器行为的统计信息。
gc：显示有关垃圾回收堆行为的统计信息。
gccapacity：显示有关几代人容量及其相应空间的统计信息。
gccause：显示有关垃圾回收统计信息（与 相同）的摘要，以及最后和当前（如果适用）垃圾回收事件的原因。-gcutil
gcnew：显示新一代行为的统计信息。
gcnewcapacity：显示有关新一代大小及其相应空间的统计信息。
gcold：显示有关旧一代和元空间统计信息行为的统计信息。
gcoldcapacity：显示有关旧一代大小的统计信息。
gcmetacapacity：显示有关元空间大小的统计信息。
gcutil：显示有关垃圾回收统计信息的摘要。
printcompilation：显示 Java 热点 VM 编译方法统计信息。
-nr当找不到现有的RMI注册表时，不尝试使用jstatd进程创建一个内部的RMI注册表。
-p port在指定的端口查找RMI注册表。如果没有找到，并且没有指定-nr选项，则在该端口自行创建一个内部的RMI注册表。
-n rminameRMI注册表中绑定的RMI远程对象的名称。默认的名称为JStatRemoteHost。如果多个jstatd服务器在同一主机上运行，你可以通过指定该选项来让每个服务器导出的RMI对象具有唯一的名称。不管如何，这样做需要将唯一的服务器名称包含进监控客户端的hostid和vmid字符串中。
-Joption将选项参数传递给被javac调用的java启动程序。例如，-J-Xms48m设置启动内存为48 MB。使用-J将选项参数传递给执行Java应用程序的底层虚拟机，这是一种常见惯例。
pid对应jvm的进程id
executable core产生core mp文件
[server-id@]remote server IP or hostname远程的ip或者hostname，server-id标记服务的唯一性id
no option输出全部的参数和系统属性
-flag name输出对应名称的参数
-flag [+|-]name开启或者关闭对应名称的参数
-flag name=value设定对应名称的参数
-flags输出全部的参数
-sysprops输出系统属性
- 注意：jinfo虽然可以在java程序运行时动态地修改虚拟机参数，但并不是所有的参数都支持动态修改
built-in变量
it -- 当前的迭代元素
index -- 当前迭代元素的索引
array -- 被迭代的数组
built-in变量
lhs -- 左边元素
rhs -- 右边元素
pid:目标进程的PID，进程编号，可以采用ps -ef | grep java查看java进程的PID;
executable:产生core mp的java可执行程序;
core:将被打印信息的core mp文件;
remote-hostname-or-IP:远程debug服务的主机名或ip;
server-id:唯一id，假如一台主机上多个远程debug服务;
jmap -mp:[live,]format=b,file= PID：使用hprof二进制形式，输出jvm的heap内容到文件
jmap -finalizerinfo PID：打印正等候回收的对象的信息
jmap -heap PID：打印heap的概要信息，GC使用的算法，heap（堆）的配置及JVM堆内存的使用情况。
jmap -histo:live PID：打印每个class的实例数目,内存占用,类全名信息。VM的内部类名字开头会加上前缀”*”. 如果live子参数加上后,只统计活的对象数量.
jmap -permstat PID：打印classload和jvm heap长久层的信息. 包含每个classloader的名字、活泼性、地址、父classloader和加载的class数量。另外，内部String的数量和占用内存数也会打印出来。
-F强迫.在pid没有相应的时候使用-mp或者-histo参数。在这个模式下，live子参数无效。
-h | -help打印辅助信息
-J传递参数给jmap启动的jvm.
- jstack
-F强制mp线程堆栈信息. 用于进程hung住，jstack命令没有响应的情况
-m同时打印java和本地(native)线程栈信息，m是mixed mode的简写
-l打印锁的额外信
- 作者：楚瑞涛 https://blog.csdn.net/cong____cong/article/details/106349866
使用jsconsole hostName:portNum命令：hostName是运行应用程序的系统的名称，portNum是您在启动Java VM时启用 JMX 代理时指定的端口号。
使用service:jmx::命令：使用 JMX 服务 URL 进行连接。
内容分析
将 JConsole 连接到应用程序后，JConsole 由六个选项卡组成。
显示有关 CPU 使用情况、内存使用情况、线程计数和在Java VM中加载的类的图形监视信息。
提供执行GC的操作，可以随时点击按钮进行垃圾回收
Java VM管理两种类型的内存：堆内存和非堆内存，这两种内存都是在 Java VM 启动时创建的。
内存池和内存管理器是Java VM内存系统的关键方面。
垃圾回收 （GC） 是Java VM释放不再引用的对象占用的内存的方式。通常认为具有活动引用为"活动"且未引用（或无法访问）对象的对象为"已死"。垃圾回收是释放死对象使用的内存的过程。GC 使用的算法和参数对性能有显着影响。
Java hotspot VM垃圾回收器使用代数 GC。生成 GC 利用大多数程序符合以下概括的观察。
提供有关线程使用的信息。
显示有关类加载的信息。
提供有关Java VM的信息。
以通用方式显示有关在平台 MBean 服务器注册的所有 MBeans 的信息。MBeans 选项卡允许您访问平台 MXBean 检测的完整集，包括在其他选项卡中不可见的仪器。此外，您还可以使用 MBeans 选项卡监视和管理应用程序的 MBeans。
列出目标系统上已检测的 Java 虚拟机 （JVM）。
监视 Java 虚拟机 （JVM） 统计信息。
对Java应用程序的资源和性能进行实时的命令行的监控，包括了对Heap size和垃圾回收状况的监控。
命令格式
jstat [-option] [PID]
option参数
1.jstat –class: 显示加载class的数量，及所占空间等信息。
2.jstat -compiler显示VM实时编译的数量等信息。
3.jstat -gc: 可以显示gc的信息，查看gc的次数，及时间。
4.jstat -gccapacity:可以显示，VM内存中三代（young,old,perm）对象的使用和占用大小
5.jstat -gcutil:统计gc信息
6.jstat -gcnew:年轻代对象的信息。
7.jstat -gcnewcapacity: 年轻代对象的信息及其占用量。
8.jstat -gcold：old代对象的信息。
9.jstat -gcoldcapacity: old代对象的信息及其占用量。
10.jstat -gcpermcapacity: perm对象的信息及其占用量。
11.jstat -printcompilation：当前VM执行的信息。
监视 Java 虚拟机 （JVM），并使远程监视工具能够连接到 JVM
命令格式
jstatd -[option]
option
使用方法
1.在jdk的bin目录下创建文件jstatd.all.policy
2.写入下面的安全配置
grant codebase "file:/usr/lib/jvm/java-1.8.0-openjdk-1.8.0.191.b12-1.el7_6.x86_64/lib/tools.jar" {
permission java.security.AllPermission;
#此处写绝对路径，主要是防止路径错误问题，排查问题，应该写成相对路径
3.启动jstatd
./jstatd -J-Djava.security.policy=jstatd.all.policy -J-Djava.rmi.server.hostname=x.x.x.x &
4.使用jvisualvm工具远程连接，进行监控
jvisualvm
VisualVM，能够监控线程，内存情况，查看方法的CPU时间和内存中的对 象，已被GC的对象，反向查看分配的堆栈(如100个String对象分别由哪几个对象分配出来的).
同时他还提供很多插件可以自己安装，是一款不错的监控分析工具。
故障排除工具 JInfo
可以用来查看正在运行的 java 应用程序的扩展参数，包括Java System属性和JVM命令行参数；也可以动态的修改正在运行的 JVM 一些参数。当系统崩溃时，jinfo可以从core文件里面知道崩溃的Java应用程序的配置信息
命令格式
参数说明
option
Javacore 概述
Javacore，也可以称为“threadmp”或是“javamp”，它是 Java 提供的一种诊断特性，能够提供一份可读的当前运行的 JVM 中线程使用情况的快照。即在某个特定时刻，JVM 中有哪些线程在运行，每个线程执行到哪一个类，哪一个方法。应用程序如果出现不可恢复的错误或是内存泄露，就会自动触发 Javacore 的生成。
使用方法
1.jinfo pid：输出当前 jvm 进程的全部参数和系统属性
2.jinfo -flag name pid：输出对应名称的参数使用该命令，可以查看指定的 jvm 参数的值。如：查看当前 jvm 进程是否开启打印 GC 日志。
3.jinfo -flag [+|-]name pid：开启或者关闭对应名称的参数
使用 jinfo 可以在不重启虚拟机的情况下，可以动态的修改 jvm 的参数。尤其在线上的环境特别有用。
4.jinfo -flag name=value pid：修改指定参数的值。
5.jinfo -flags pid：输出全部的参数
6.jinfo -sysprops pid：输出当前 jvm 进行的全部的系统属性
jhat
主要是用来分析java堆的命令，可以将堆中的对象以html的形式显示出来，包括对象的数量，大小等等，并支持对象查询语言。
1.使用jmap命令导出堆文件jmap -mp:live,file=a.log pid
也可以使用下面方式导出堆文件
1、使用jconsole选项通过HotSpotDiagnosticMXBean从运行时获得堆转储（生成mp文件）、
2、虚拟机启动时如果指定了-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError选项, 则在抛出OutOfMemoryError时, 会自动执行堆转储。
3、使用hprof命令
2.使用jhat分析堆文件jhat -J-Xmx512M a1.log
3.查看分析的html页面
http://ip:7000/jhat中的OQL（对象查询语言）
如果需要根据某些条件来过滤或查询堆的对象，这是可能的，可以在jhat的html页面中执行OQL，来查询符合条件的对象
基本语法：
select
[from [instanceof] ]
[where ]
解释：
(1)class name是java类的完全限定名，如：java.lang.String,java.util.ArrayList, C是char数组,java.io.File是java.io.File[]
(2)类的完全限定名不足以唯一的辨识一个类，因为不同的ClassLoader载入的相同的类，它们在jvm中是不同类型的
(3)instanceof表示也查询某一个类的子类，如果不明确instanceof，则只精确查询class name指定的类
(4)from和where子句都是可选的
(5)java域表示：obj.field_name；java数组表示：array[index]
举例：
（1）查询长度大于100的字符串
select s from java.lang.String s where s.count > 100
（2）查询长度大于256的数组
select a from [I a where a.length > 256
（3）显示匹配某一正则表达式的字符串
select a.value.toString() from java.lang.String s where /java/(s.value.toString())
（4）显示所有文件对象的文件路径
select file.path.value.toString() from java.io.File file
（5）显示所有ClassLoader的类名
select classof(cl).name from instanceof java.lang.ClassLoader cl
（6）通过引用查询对象
select o from instanceof 0xd404d404 o
built-in对象 -- heap
(1)heap.findClass(class name) -- 找到类
select heap.findClass("java.lang.String").superclass
(2)heap.findObject(object id) -- 找到对象
select heap.findObject("0xd404d404")
(3)heap.classes -- 所有类的枚举
select heap.classes
(4)heap.objects -- 所有对象的枚举
select heap.objects("java.lang.String")
(5)heap.finalizables -- 等待垃圾收集的java对象的枚举
(6)heap.livepaths -- 某一对象存活路径
select heaplivepaths(s) from java.lang.String s
(7)heap.roots -- 堆根集的枚举
辨识对象的函数
(1)classof(class name) -- 返回java对象的类对象
select classof(cl).name from instanceof java.lang.ClassLoader cl
(2)identical(object1,object2) -- 返回是否两个对象是同一个实例
select identical(heap.findClass("java.lang.String").name, heap.findClass("java.lang.String").name)
(3)objectid(object) -- 返回对象的id
select objectid(s) from java.lang.String s
(4)reachables -- 返回可从对象可到达的对象
select reachables(p) from java.util.Properties p -- 查询从Properties对象可到达的对象
select reachables(u, "java.net.URL.handler") from java.net.URL u -- 查询从URL对象可到达的对象，但不包括从URL.handler可到达的对象
(5)referrers(object) -- 返回引用某一对象的对象
select referrers(s) from java.lang.String s where s.count > 100
(6)referees(object) -- 返回某一对象引用的对象
select referees(s) from java.lang.String s where s.count > 100
(7)refers(object1,object2) -- 返回是否第一个对象引用第二个对象
select refers(heap.findObject("0xd4d4d4d4"),heap.findObject("0xe4e4e4e4"))
(8)root(object) -- 返回是否对象是根集的成员
select root(heap.findObject("0xd4d4d4d4"))
(9)sizeof(object) -- 返回对象的大小
select sizeof(o) from [I o
(10)toHtml(object) -- 返回对象的html格式
select "+ toHtml(o) + "" from java.lang.Object o
(11)选择多值
select {name:t.name?t.name.toString():"null",thread:t} from instanceof java.lang.Thread t
数组、迭代器等函数
(1)concat(enumeration1,enumeration2) -- 将数组或枚举进行连接
select concat(referrers(p),referrers(p)) from java.util.Properties p
(2)contains(array, expression) -- 数组中元素是否满足某表达式
select p from java.util.Properties where contains(referres(p), "classof(it).name == 'java.lang.Class'")
返回由java.lang.Class引用的java.util.Properties对象
(3)count(array, expression) -- 满足某一条件的元素的数量
select count(heap.classes(), "/java.io./(it.name)")
(4)filter(array, expression) -- 过滤出满足某一条件的元素
select filter(heap.classes(), "/java.io./(it.name)")
(5)length(array) -- 返回数组长度
select length(heap.classes())
(6)map(array,expression) -- 根据表达式对数组中的元素进行转换映射
select map(heap.classes(),"index + '-->' + toHtml(it)")
(7)max(array,expression) -- 最大值, min(array,expression)
select max(heap.objects("java.lang.String"),"lhs.count>rhs.count")
(8)sort(array,expression) -- 排序
select sort(heap.objects('[C'),'sizeof(lhs)-sizeof(rhs)')
(9)sum(array,expression) -- 求和
select sum(heap.objects('[C'),'sizeof(it)')
(10)toArray(array) -- 返回数组
(11)unique(array) -- 唯一化数组
jmap
打印进程、核心文件或远程调试服务器的共享对象内存映射或堆内存详细信息。
jmap [option]
(to connect to running process) 连接到正在运行的进程
jmap [option]
(to connect to a core file) 连接到核心文件
jmap [option] [server_id@]
(to connect to remote debug server) 连接到远程调试服务
option
使用方法
jstack命令主要用于调试java程序运行过程中的线程堆栈信息，可以用于检测死锁，进程耗用cpu过高报警问题的排查。jstack命令会打印出所有的线程，包括用户自己启动的线程和jvm后台线程。
命令格式
jstack -[option] pid
option
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G. 运维工程师需要掌握什么技能
运维工程师需要掌握的技能：
1、首先是主机、网络及操作系统基本知识。在出现问题时，懂得在各个网络位置抓包，来确认故障设备或线路，会使用Linux的tcpmp抓包或者ethreal、sniffer、Wireshark等抓包软件，会在网络设备上配置镜像，将关心的流量抓出来进行分析。
2、懂开发，能实现自动化运维。比如使用Shell、Python、Perl等脚本语言做一些自动化运行脚本、诊断故障的脚本，使用这些脚本可以提升工作效率，将重复性的简单工作交给脚本程序处理，也可以通过这些脚本判断故障发生的位置和原因，高效的运维将不再需要人工去逐个字符地去输入各种命令。
3、未来云计算与大数据势必成为整个互联网行业的支撑。所有云计算运维工程师以及大数据工程师的作用就越来与明显，同时云计算以及大数据相关高端人才的需求量也会越来越大。
H. kubernetes 编译时 获取 go包 失败怎么办
如果编译时程序出现了错误，可能是内存出现了问题，需要换个内存解决问题。
内存是电脑的记忆部件，用于存放电脑运行中的原始数据、中间结果以及指示电脑工作的程序。
内存可以分为随机访问存储器和只读存储器，前者允许数据的读取与写入，磁盘中的程序必须被调入内存后才能运行，中央处理器可直接访问内存，与内存交换数据。电脑断电后，随机访问存储器里的信息就会丢失。后者的信息只能读出，不能随意写入，即使断电也不会丢失。
由于电路的复杂性因素，电脑中都使用二进制数，只有0和1两个数码，逢二进一，最容易用电路来表达，比如0代表电路不通，1代表电路通畅。人们平时用电脑时感觉不到它是在用二进制计算是因为电脑会把人们输入的信息自动转换成二进制，算出的二进制数再转换成人们能看到的信息显示到屏幕上。
在存储器中含有大量的基本单元，每个存储单元可以存放八个二进制位，即一个零到二百五十五之间的整数、一个字母或一个标点符号等，叫做一个字节。存储器的容量就是以字节为基本单位的，每个单元都有唯一的序号，叫做地址。中央处理器凭借地址，准确地操纵着每个单元，处理数据。由于字节这个单位太小了，人们定义了几个更大的单位，这些单位是以2的十次幂做进位，单位有KB、MB、GB、TB等。
常见的内存包括同步动态随机存储器、双倍速率同步动态随机存储器、接口动态随机存储器。
I. 计算机编程入门应该学什么语言
首先，对于题主这个问题，我想做个比喻，
你去餐馆吃饭，可是你在纠结吃什么菜，问身边的人，大部分人给你说，大家都喜欢吃他家的葱爆肉，说的食材多么好，厨师多么拿手，可是你不吃葱，这道菜你依旧没办法享受。这个例子我想表达的意思就是，都应该是选择一个我们喜欢吃的食材，做出来的菜，才合胃口，就是吃饱了都还可以再吃两口的那种，如果听大家的，不和胃口，你就是吃两口就饱了，岂不是浪费掉了。
选择学习编程也是一个道理，都应该先去了解各个编程语言的信息，它的就业方向，它能做些什么，找到一个你比较感兴趣的方向，然后根据兴趣学习就好，这样既不会浪费时间成本，也可以让自己学习的动力更大。
首先我们先了解一下各个语言之间的层级关系
黑马程序员
硬件层级：就是CPU、内存、显卡等，不属于软件范畴
汇编层级：可读性差，但是现在有编译器哈，所以市场汇编语言的工程师需求变量是很少的。高级语言需求量增大了。因为高级语言很好读；
系统层级：Windows、Linux、Mac、OS、Andriod、IOS等等。就是电脑软件都是跑在操作系统上的。
应用层级：是更加偏重软件的程序的执行流程和功能的。开发起来体量非常大。
脚本层级：这里面不涉及楼主上面说的四种语言，我就是略说一下。脚本级语言的代码很直给的，代码速度快。但是虽然可读性强，但是编译器把脚本语言翻译成汇编语言的成本很大。
各大语言的简单介绍和应用
1.Java（排名第一）
Java功能强大，简单易用。具有简单性、面向对象、分布式、健壮性、安全性、平台独立与可移植性、多线程、动态性等特点。由于其语言特性好，框架丰富，常常被应用于企业中，你可能经常会听到一些关于J2EE，Hibernate等的讨论。而且，现如今的安卓手机的标准编程语言也是Java。
**总结**
Java主要用于企业级开发, 安卓手机, 网页，游戏后台。
2.C和C++（永不过时，越老越吃香）
就可以用于任何开发，效率可以说是所有编程语言里最高的。排除你系统里没有C/C++编译器的情况。一般的系统里C一般都具备，但是可能有些是没有C++编译器的。
目前，C语言主要用来服务应用，开发底层模块和嵌入式。尽管C++也可以，但是由于其复杂性，程序员更多的是选择C语言来做。C++适合一些复杂但又要求高效率的，比如大型游戏等等。
**总结**
C主要用于服务应用，开发底层模块和嵌入式。
C++主要用于大型游戏开发和一些规模大、性能高的程序开发。
3.JavaScript（凡是能用js编写的程序，终将使用js编写）
java VS JS
雷锋VS雷峰塔
外行人可能觉得Javascript听起来跟Java有关，实则没有任何联系。
毫无疑问，Javascript最广泛的是在web前端。通俗的说，当网站传送一些用各种“标签”代表的格式文档时后，Javascript负责把这些文档“转化”成一些客户端动态效果。除此之外，Node.JS还用于开发服务器端。
> nodejs是js的升级版，基于google v8引擎开发的后端语言，可以写服务器
**总结**
JavaScript主要做web前端以及服务器端开发。
4.PHP(最好的语言，份额被go抢)
PHP是一种通用开源脚本语言，语法吸收了C语言、Java和Perl的特点，利于学习，使用广泛，，主要适用于Web开发领域，PHP是web后端的王者。
**总结**
PHP主要用于Web开发，后端较多，也可以用于整个web服务器，比如论坛引擎。
前端（网页waiter） ---请求--> 处理（服务器Server） ---》 返回给页面
5.Python
Python语法简洁清晰，具有比较丰富和强大的库，而由于它可以把用其他语言制作的模块轻松地联结在一起，又称其为胶水语言。
IEEE发布2017年编程语言排行榜：Python位居首位。应用比较广泛，像信息安全、物联网开发、桌面应用、大数据处理都需要用python。
**总结**
Python主要用于服务器、物联网开发，大数据处理等。
6.go
值得一学：
开发速度，执行效率，从高到低： c> go > python
go语言所有执行需要的库都打包在一个exe中，编译好的exe程序，直接在第三方系统就可以运行
GUI：图形化
GUI
难度，从难道易：c > go > pthon
> docker, k8s，区块链
推荐学习思路：
找到喜欢的应用领域--->明确学习目的--->找到重点学习内容--->看视频学习
有了一定的基础之后：
找到项目--->按照源码看思路--->深入理解--->抄源码--->不看源码自己还原
在进阶之后的提升：
找到带源码的项目--->不要再抄源码而是在项目基础上实现自己的新增功能--->看书优化代码
因为不知道题主要学习什么编程语言，所以暂时思路就是这样的。当明确自己要学习的内容之后，可以自己做或者找到合适自己的学习路线图，按照自己的未来发展方向找到学习内容的重点开始学习。
J. 运维需要学什么
运维工程师一般有系统运维、网络运维、运维开发、数据库运维、云运维等方向，今天主要介绍系统运维工程师所需要具备的一些技能和考证方面。
系统运维工程师必备技能
系统运维工程师不仅需要有Linux基本操作技能，还应该会服务器硬件、以及企业里常用的双机集群、Windows、VMware、数据库等技能，这样才能有担任合格的系统运维工程师。
需要特别注意企业里物理机都是用双机集群，一定要掌握双机集群的技能，包括Linux双机集群、Windows双机集群、Oracle Rac数据库集群、SQL Server数据库集群等。