004 | Linux云计算架构师课程介绍
本文为《跟马哥学Linux》系列文章的第四篇，上一篇文章为《 Linux云计算高端课程上课纪律》。
在正式开始之前，简单说明一下整个Linux整个课程体系。Linux运维课程体系大纲有哪些，让各位充分了解一下课程主要有哪些，会涉及哪些要点。大体上将课程分为两个阶段。分为中级和高级的内容，我对他做一下简单说明：
首先，讲一下Linux入门课程主要讲解：Linux操作系统的基础概念、常见的发行版本之间的差异化以及一些基础命令的使用，比如与文件系统相关的和除文件系统以外，与系统管理相关的工具。
Linux系统管理课程主要包括程序包管理、分区管理等。还有，Linux服务及安全管理课程。
这三个课程对应红帽课程体系的认证考试的RHCSA（红帽认证助理工程师）和RHCE（红帽认证工程师）课程，是Linux学习的基础知识，是运维工作中最经常用到的知识。对于零基础同学，后面相对较简单，因为入门很难，后面无非是学知识或者学习新概念，这些新概念是建构在基础知识之上的。对于有基础的同学，希望可以有不同的收获，可以把更多的精力放在后面知识的深入学习上。
再往后，学习Linux Cluster叫做Linux集群。
主要学习常见集群的两种，第一种是负载均衡集群，可称做LB Cluster。在第一阶段，主要讲解LB Cluster中，如何实现基于Nginx完成对于http协议反代模式的七层负载均衡，以及借助LVS实现四层负载均衡，并且会对比说明二者之间的区别和适用场景。
而后，会讲解高可用集群，即HA Cluster。主要讲解Keepalived来保证Nginx和LVS服务的高可用。
接下来，会讲解Linux Ops运维工具，它非常简单好用，目前炙手可热的，叫做ansible，在中小型企业，无大型服务器的企业，ansible非常好用。
这一阶段后，主要讲解Linux监控工具Monitoring，会讲zabbix。
以上为第一阶段的重点内容，接下来讲解第二阶段。
第二阶段，首先会讲解http服务的相关功能，在第一阶段，在讲到Linux服务及安全管理课程时，除了会讲如http这样非常关键的服务，还会讲各位了解的lamp，lnmp等，我们额外会讲cache的工具，会讲到memcached和varnish等缓存系统。
接着，我们回头说，第二阶段首先会讲解http服务，不过我们此处主要讲解tomcat，tomcat会花很长时间讲GAM运行环境，tomcat的整体运行框架，tomcat内置的cast等，tomcat服务所涉及到的方方面面，都会讲到。并且，在tomcat服务下，会讲解如何运用tomcat构建lnmt或者lamt，以及会话集群session replication cluster 。
在第一阶段中，会讲数据存储的相关内容mysql（mariadb），他们有什么区别，我们会今后解释。会讲解mysql的基本使用、用户、权限使用、复制。。
接着，会讲http的会话集群session replication，这是tomcat。
tomcat这阶段中，会引用另外一个概念分布式存储系统，先会讲分布式系统的基本概念及原理，接着讲分布式存储系统的基本概念及原理并且会用一个实例MoglileFS或者GlusterFS来讲解：什么是分布式文件系统，什么是分布式存储，何为有中心节点的分布式，何为无中心节点的分布式。并且会讲解如何用Nginx反代用户请求整合MoglileFS，以构建一个企业级应用当中的分布式图片存储系统。
还讲HA Cluster中的另外一种实现：Corosync集群+pacemaker集群，以及RHCS套件，命令行管理工具pcs/crmsh。接下来讲解Mysql，如HA Cluster、MHA机制、备份和恢复工具使用、MySQL Replcation（复制功能）、Read-Write splitting（读写分离机制）。还有NoSQL，包括redis（KV存储），mongodb（文档存储），HBase等。接下来讲一下Linux运维工具Ops，包括puppet（自动化运维工具），saltstack（基于puppet编写），cobbler等
接下来讲解虚拟化，会讲到Linux操作系统原理，如CPU、进程、内存、磁盘管理、I/O、文件系统等，借助于虚拟化技术原理，深入理解像VMware、KVM、容器技术的LSC的实现。以及kvm虚拟化应用详解，例如xen虚拟化解决方案等。紧接着，会讲虚拟化网络，它是基于软件构建网络，利用纯软件构建交换机、路由器，需要了解SDN（软件定义网络）。还会讲到OpenStack云栈，会涉及到Docker（容器）：基础：卷管理、虚拟化网络、映像文件，容器云等。会介绍ELK Stack（日志分析工具），即为ElasticSearch搜索引擎，Logstash（日志搜寻工具）Kibana（日志展示工具）。接下来，会讲炙手可热的大数据，讲到Hadoop v2版，分布式并行存储及分析平台等，而HBase是运行在Hadoop之上的，还包括Hive，Storm，Spark等。
还有一个知识点叫做系统优化，系统优化在红帽教材中被称作black art，是黑色艺术。叫这个的原因是，它百分之九十五是讲理论，百分之五是动手调参数。而对于中小型企业来讲，除了那些特别有影响的关键参数我们需要调，其他的不调，真正有能力调参数的大公司是进行二次研发的。不要随意的优化，因为，你所看到的瓶颈未必是瓶颈。
你看到CPU慢了，有可能是内存太小导致的，系统优化需谨慎。后面我们学习Python编程，它是一种技能，我们要想学好一门编程语言，学习它的语法非常容易，想用它来建构工具是非常困难度，所以，Python课程不以培养Python开发工程师为目标，对于运维人员来说，能是看懂别人写的工具就可以，培养你自己写，不是让你自己开发。
在第一阶段，还会学习另一个内容，叫做shell脚本编程。这些内容远远超过RHCA的课程。这些课程是很难的。
讲一下学习阶段，第一个是教室学习，大概是4个月时间，第二阶段是工作学习阶段，我们学的东西，交给你了，你毕业了不要全还给老师，找工作没信心。这很正常，面对任何事情，你永远不可能准备好，准备全面就可以了。你只需要按要求写好博客，笔记做好，在课程结束之前把所有的笔记和博客梳理出来，做成一本书，拿着去面试，不断的看书面试。
即便没有任何基础，不断的根据面试的问题，查找自己的不足。差不多是个面试，会找到自己合适的工作，然后可以上班了。工作的过程中，不断的看笔记，看视频，让自己的知识不断的扩充和加深。第二个阶段大概有八个月或者一年多时间。不求工资高，找一个对自己运维生涯有帮助的公司。
把课堂的知识转换为在生产环境中可用的技能，才可以踏入第二个阶段。
接下来，讲解IT技术领域的岗位做一下简单的描述，岗位主要分为研发和应用，对于研发，又分为硬件研发和软件研发。硬件研发就是设计电路板。另外是软件研发，为什么会用到软件，很容易理解，就像买到一个自动洗衣机，没有任何操作接口或者按钮是不可能转动起来的。操作接口背后的逻辑，比硬件要复杂很多。注意，硬件的接口很简陋。任何的硬件生产出来后，依然以洗衣机为例，刚刚生产出洗衣机，如果没有便捷的你能看到的控制接口的话，你想让他转起来，非常不方便开启和使用，但他给我们一个按钮或者遥控器，这是一种使用方案，让双方进行交互的使用工具，我们通常称之为接口，这是在计算机中，常用的称呼。而各种硬件的接口的底层是非常丑陋的，为了尽可能让用户方便使用，接口做的越简单越好，并不是你看上去简单，他就真的简单，而是背后的复杂逻辑层次隐藏了。
跟我们以前任何领域所涉及到的复杂逻辑层次是近似的，当任何层次太复杂了，我们该如何解决。我们就在这个复杂层次上建构一个抽象层，让抽象层把底层复杂逻辑结构隐藏起来，输出出来就极为简单。
在计算机硬件设备刚生产出来的时候，他只有硬件连接接口，在硬件上实现复杂逻辑接口是很困难的，他需要的代价是非常大的，而且是写死的。利用硬件实现功能的话，想变个花样，非常困难，因为他是固化的。只能使用软件的方式，在此之上附加一层更复杂的逻辑来解决这个问题。而这个逻辑其实就是软件，所以，硬件所提供的接口过于底层和难操作，我们需要软件把他的接口做的更人性化一点，同时把底层的复杂性，利用逻辑把他隐藏起来。但这样一来，并不是复杂性不存在，只是他的复杂性由软件来承接了。这样一来，硬件就只提供最基本的功能，各种复杂的功能由软件来呈现。我们所提供的工具，越接近于最终的形态，他的适用领域也就越窄。我们的学历越高，我们所能做的工作机会就越少。我们硬件也是一样，把硬件保持最原始形态，所有的功能都由软件来实现，硬件的通用性就越大。
计算机也是如此，计算机的基本功能只有极为简单的运算，任何智能的东西，想要明白基本的命令或指令，这些指令通常由CPU接收的，CPU有运算器和控制器，他能接收一些命令给他，可以让他做加减法、清空内存等，他能做最基础的事情，至于你让他编辑图像，只能依靠软件来实现，但软件所形成的逻辑可以在底层硬件完成。CPU是用来加工数据的，数据需要有问题是我们把数据放进去，怎么把加工后的又拿出来，这就需要输入和输出设备，这是我们计算机的基本硬件，目前所有计算机都是在这个框架上运作的，这个机制，我们称之为“冯.诺依曼体制”。
冯.诺依曼在数学领域、经济学领域、计算机领域都称之为世界上的顶级人物。这些硬件保持了最底层的功能，所以我们需要用软件来实现接近于最终产品形态。但计算机自己的说明语言太难懂了，都是二进制指令，都是0101001……，用来加工二进制数据太难了，人类难以理解。程序员写程序只能用二进制指令来加工二进制数据去写，这是非人的能力。
所以，我们需要一门语言，让人说起来非常容易，但计算机不理解，计算机只能理解二进制数据。我们现在的编程语言都是离人很近，计算机理解不了。当两个层次彼此间无法衔接时，加个中间层，而对于计算机来说，叫做编译器。
所谓软件，是程序员写的程序代码，这个程序代码用编程语言来实现，编程语言并不是机器所说的语言，及其所说的叫做机器语言。机器语言就是你可以想象成让机器工作的接口。而程序员直接用接口来编写的话太难了，于是发明高级编程语言。
后来，任何一款芯片的制造商，他们都把芯片的机器代码提供了一个较为简单的，稍微好一点，但依旧很简陋的编程接口，成为微码编语言，或者称为汇编语言。汇编语言仅仅是二进制数据转变为人类自然语言符号，他离最终形态依然很远，程序员需要做很多。汇编语言是低级语言的代表，芯片制造商会给自己的芯片提供汇编语言。汇编语言和芯片语言类似，你学了一种汇编语言，第二种未必会用，他和芯片紧密相关，适用性很差，没有普适性。于是有了高级语言，如C，C++，虽然兼具低级语言特性，但也是高级语言。任何语言，只要不是机器语言，机器都无法理解。对于汇编语言，称为汇编器，对于高级语言，称之为编译器，来翻译成机器语言。
方框代表硬件，六边形代表数据，需要把数据转换为硬件识别的形态，需要中间的形态，如果是汇编语言，叫做汇编器。如果是高级语言，叫做编译器。
但一般来讲，高级语言所写的程序，最终需要转换为机器语言，但中间会经过汇编过程，所以大多数情况下，比如C程序，要先转换为汇编格式，由汇编格式在转换为机器格式，可以理解为任何一个机器都有汇编，要想到达机器，就必须经过汇编。
而程序员就是写高级程序语言，让底层具有非常简陋功能的机器，可以完成复杂逻辑功能。
高级语言是建立在汇编语言之上的，接近人类的思维方式，所以写起来容易很多。但翻译起来却需要更多的机器语言来解释。
汇编语言经常用于写驱动程序。高级语言又分为两类，一类是系统级高级语言，如C，C++，通常开发大型的对系统要求高的程序，像mysql、oracl、sql server，甚至到操作系统，像Linux、windows。这种语言对人而言，代码量较大，很难达到所见即所得。一类是应用级高级语言，如JAVA，Python，这种程序非常接近人类的语言，但离机器越来越远。
如图所示，假如最长线为机器语言，汇编语言在机器语言之上，再往上是C和C++，再往上是java和Python，人在他们之上（笑脸代表人），而电脑在最底层（方盒子代表电脑），你会发现，高级语言就是离人较近的语言，低级语言就是离机器较近的语言。他的特点是，机器语言离机器近，机器运行快，而高级语言离机器远，中间需要层层转换，所以机器运行比较慢，但人写起来比较快。
这就是所谓的高级语言和低级语言。而高级语言又分为系统级和应用级。系统级别的语言主要写操作系统等对性能要求较高的服务类程序，像oracl、mysql、Linux等，如果只是开发网站，开发图书馆管理系统等可以使用应用级语言，应用程序对性能要求不高，对程序员来讲，希望他能快速出活的程序，像ansible，puppet。puppet使用ruby语言所研发，等等。要想写驱动，就使用汇编，想去写关键程序，就使用C、c++，学习应用级程序，使用java，Python性能比java要差，但在研发上所用的时间，足以抵消他在性能上降低的时间，所以，会用到Python。
什么叫做应用领域？应用领域就是把别人写好的软件用好而已。对我们来说，领域通常称为运维。在Linux运维中，就是Linux生态圈中的各应用程序的应用。如果仅是手动运维就太低级，尽可能用编程的视角，把这些管理Linux应用的工作，让程序帮我们去完成，也就是shell脚本编程的工作，让某些应用工作能自动完成，他不是完整的编程语言，他是建构在解释器之上，让别的程序更好的程序逻辑工具。我们要想实现更为复杂的功能，就需要专业级完整的编程语言，像Python。
要想找所谓的socket编程，shell脚本实现不了，除非借助于工具，有socket功能的，我们能操作的细节程度就非常拙劣了，但Python要好很多。Python是非常高级的语言，比java都高级，所以性能差，学起来很容易。因此，在所有的编程语言中，不考虑shell的话，Python是最容易学的。Python是专业编程语言，能实现很多功能，如ansible，openstack都是运用Python完成的。如果你能写Python，又能做运维，这就证明你可以写运维工具了。
不以研发为目的，只是为了运维更为灵活和自动，叫做DevOps，即为Development（研发）和Operations（运维），将来可以把这个作为发展方向。
运行维护就是把别人写的软件，拿到我们公司，根据我们的业务需要把他组织起来，满足我们运行的需要，能完成公司需要我们完成的任务即可。这是我们这个课程的大体框架的描述，下节课会将Linux发展历史。