技术实践路线图（AI 辅助实验 + 经验沉淀）¶
用途：指导 AI 助手陪同完成各阶段实验，并沉淀实验经验。与各技术目录 README.md 配套使用。 目录：
F:\EricLiu\Docs\Roadmap\实验产出：各技术目录labs\创建日期：2026-11-11
0. 总路线（建议节奏，可按实际进度调整）¶
阶段 0 阶段 1 阶段 2 阶段 3 阶段 4 阶段 5
环境准备 → Linux/Shell → Vagrant → Docker → K8s → 周边(可并行)
(1-2 天) (1-2 周) (3-5 天) (1-2 周) (4-8 周) (2-4 周)
└─ TTS 服务 ──┘ └─ Git/Nginx/Ansible/监控/Terraform
每个阶段有明确进入条件和出关标准（见第 3 节），达标才进下一阶段；不追求快，追求每个实验都有经验记录。
1. 实验工作循环（每个实验的标准流程，AI 必须遵守）¶
① 备场：vagrant snapshot save 或确认环境干净（labs\ 里留 .git 提交点）；
同时检查宿主机资源（内存/磁盘余量，见 §2.6 预算表），不够先瘦身再开实验
② 目的：AI 与用户对齐"实验目的"——验证什么、预期结果（假设）、成功的判据。
判据必须可量化（具体命令 + 期望输出，如 `curl -s -w "%{http_code}"` 返回 200、
`kubectl get pods` 显示 2/2 Running），禁止"看起来正常"这类模糊判定
③ 动手：AI 按对应技术 README 的守则执行命令，边做边讲"现在在做什么、为什么"
④ 记录：**每步骤执行后即时更新**实验报告的"实验记录"段（命令骨架 + 关键输出留痕，
异常时贴报错原文），不做事后凭记忆补写——步骤级留痕是硬约束
⑤ 验证：对照第②步的判据给结论（达成/未达成/部分达成），证据必须是命令输出而非主观描述；
失败走排障流程（先查 Reusable\INDEX.md），仍失败按 §2.5 失败处理
⑥ 收尾：重置环境（snapshot restore / kind delete / vagrant destroy）；清理 F:\EricLiu\tmp\
⑦ 提炼：填实验报告（五段式，见 2.2）→ 更新经验库 → 至少提炼 1 项复用资产存入
F:\EricLiu\Docs\Reusable\（见第 2.4 节）——没有可复用产出的实验视为未完成
时间盒规则：每个实验默认限时 60 分钟（排障可延至 90 分钟）。到时仍未达成就地收尾——按"未达成"记录现象与已排除项，进入 §2.5 流程。禁止无限调试；AI 不得为赶进度跳过记录与提炼步骤。
阶段完结发布流程（每阶段出关时执行，四步缺一不可）：
① 出关：完成里程碑自测与回炉抽查（见 §3 出关标准）
② 提交：git add + commit（按 DocOps §4 提交纪律）→ push 到远程仓库 Gitee ops-lab
③ 发布：重建 MkDocs 站点并部署到服务器容器，更新 docs.nopcloud.com（SOP 见 DocOps §5）
④ 归档：更新本文档勾选框与"下次继续点"，确认线上站点内容与本地一致
2. 经验记录与复用机制（核心：学过 ≠ 记下，记下 ≠ 复用）¶
2.1 目录约定¶
F:\EricLiu\Docs\K8s\labs\
├── E01-first-pod\
│ ├── README.md # 实验报告（五段式模板，见 2.2）
│ ├── *.yaml # 实验中用到的配置文件
│ └── output.txt # 关键命令输出（只留关键的）
├── E02-rolling-update\ ...
└── EXPERIENCE.md # 本技术专属经验库（持续追加）
F:\EricLiu\Docs\Reusable\ # 跨实验的复用资产库（结构见 2.4）
2.2 实验报告模板 · 五段式（labs*\README.md）¶
# E0X 实验名（日期 · 阶段 4 · 耗时 xx 分钟）
## 一、实验目的
- 验证什么：一句话
- 为什么做：关联哪个知识点/哪次踩坑
- 假设与判据：预期看到什么，用什么命令/现象判定成功
## 二、实验记录（过程留痕，实时写，不事后补）
- 环境：快照名 / git commit id / VM 与集群状态
- 步骤：命令骨架 + 关键参数（不复述文档）
- 关键输出：只贴能说明问题的片段（标注时间点）
- 异常现场：报错原文完整粘贴（排障素材，价值最高）
## 三、实践结果
- 结论：达成 / 未达成 / 部分达成
- 证据：验证命令 + 输出片段
- 与预期的偏差：哪里不一样，偏差原因
## 四、实践总结
- 核心收获：用自己的话 2-3 句（写不出来说明没学懂，重做）
- 踩坑清单：每坑一条——现象 → 原因 → 解法 → 耗时
- 如果重来：会怎么做；如果上生产：要注意什么
## 五、实践复用（本次实验沉淀了什么"下次直接用"的东西）
- 提炼资产：脚本/配置/SOP/清单（四选一以上），已存 Reusable\ 的哪个文件
- 最小复现路径：下次遇到同类问题，一句话的"捷径"（如：先 ss -tlnp 查端口，
再 systemctl status，最后 journalctl -u xxx --since "10 min ago"）
- 索引：已把条目追加到 Reusable\INDEX.md（标签：#排障 #k8s #pod）
2.3 经验库模板（每技术一份 EXPERIENCE.md，AI 每次实验后追加）¶
| 日期 | 实验 | 问题/发现 | 原因 | 解法/结论 | 可复用资产 | 已入 Reusable？ |
|---|---|---|---|---|---|---|
强制入经验库的三种情况：AI 排障超过 10 分钟的问题、用户问过"为什么"的点、文档里没写的坑。
复用闭环规则（AI 必须执行）：
1. 用前先查：做任何实验/排障前，先 grep Reusable\INDEX.md 的标签，有现成资产直接用，不从头折腾。
2. 用后必炼：解决一个新问题后，至少提炼一项资产——可运行脚本 / 验证过的配置 / 排障 SOP / 检查清单，四选一。纯"记住了"不算沉淀。
3. 提炼要过验证：脚本和配置必须在实际环境跑通过才入库；SOP 必须包含真实报错原文。
4. 反哺文档：经验库中反复出现的坑（≥2 次），更新对应技术 README 的排障速查节。
2.4 复用资产库（F:\EricLiu\Docs\Reusable\）¶
Reusable\
├── README.md # 使用规则（给 AI）
├── INDEX.md # 总索引：标签 / 名称 / 路径 / 适用场景 / 来源实验 / 日期
├── scripts\ # 可直接运行的脚本（巡检/备份/环境重建…）
├── configs\ # 验证过的配置模板（Vagrantfile / K8s YAML / nginx conf…）
├── playbooks\ # 排障 SOP：症状 → 排查步骤 → 命令 → 判定
└── checklists\ # 检查清单（部署前 / 上线前 / 阶段出关）
INDEX.md 条目格式：
| 标签 | 名称 | 路径 | 适用场景 | 来源实验 | 日期 |
|------|------|------|----------|----------|------|
| #排障 #端口 | 端口占用三步定位 | playbooks/port-occupied.md | 服务起不来先查这个 | E01-2 | 2026-11-11 |
2.5 失败实验处理与回炉机制¶
失败处理：实验时间盒耗尽仍未达成时——
1. 按"未达成"归档：报告照写五段式，第三段如实记录已验证的假设和已排除项（排除项和结论同样有价值）
2. 在实验目录名加 -WIP 后缀，Roadmap 清单不打勾，EXPERIENCE.md 标注"待回炉"
3. 下次继续点写明卡点（如"E04-08 卡在 CSI 驱动拉取镜像，疑似网络问题"）
4. 连续 2 次回炉仍失败 → 升级处理：换实验路径（如 kind 换 k3s）或暂时跳过（标注"已跳过"，不阻塞后续阶段），跳过的实验进 §2.5 回炉池
回炉机制（对抗遗忘）： - 阶段出关必回炉：进入下一阶段前，从本阶段 + 上一阶段的实验中抽 1-2 个重做（限 30 分钟/个，重做能过 = 记住了；过不了 = 修 EXPERIENCE.md 再回炉） - 踩坑复练：EXPERIENCE.md 中"坑 ≥ 2 次"的条目构成错题本，每阶段出关时 AI 出题针对错题本抽查 - 季度大扫除（可按实际节奏）：清 tmp\、复核 Reusable 资产有效性（见 Reusable\README.md 生命周期规则）、归档连续 90 天未命中的资产
2.6 资源预算（实验前必查，防止宿主机被拖垮）¶
宿主机基线（2026-11-11 实测）：2×Intel Xeon Gold 6138 @ 2.00GHz（40 核 / 80 线程）、256 GB 内存、C 盘 448G（系统）、F 盘 895G（实验产物与 VM 磁盘）。
总上限 = 本机资源的 60%（硬红线，所有运行中 VM 合计不得超过）：
| 资源 | 本机总量 | 60% 上限 |
|---|---|---|
| 内存 | 256 GB | 153 GB（日常按 150 GB 执行） |
| vCPU | 80 线程 | 48 vCPU |
| VM 磁盘 | F 盘 895G | VM 磁盘合计 ≤ 500 GB（放在 F:\HyperV\ 或 F:\EricLiu\Envs\，任何盘剩余空间 < 20% 时先清理） |
分阶段预算（在此上限内的建议配置）：
| 场景 | 内存 | vCPU | 磁盘/VM |
|---|---|---|---|
| 单 VM（阶段 0-2） | 8 GB | 4 | 60 GB |
| 3 VM（Vagrant 多机 / k3s / kubeadm） | 各 8 GB（合计 24 GB） | 各 4（合计 12） | 各 60 GB |
| kind 集群（跑在单 VM 内） | 宿主 VM 8 GB | 宿主 VM 4 | 宿主 VM 60 GB |
| kubeadm 多节点 + 同时开 kind | 合计 ≤ 40 GB | 合计 ≤ 20 | — |
备场检查清单（AI 每次实验第①步执行）：
1. Get-VM | Where State -eq Running —— 有无残留运行 VM（有则先确认关掉）
2. 空闲内存 ≥ 本实验预算 + 20%（用 Get-CimInstance Win32_OperatingSystem 的 FreePhysicalMemory 换算）
3. VM 磁盘所在盘剩余 ≥ 本实验新 VM 磁盘之和，且剩余比例 ≥ 20%
4. 不达标 → 先销毁旧环境 / 清理磁盘 / 降配，再开实验；预算表不敷使用（如需更大单机）须先经用户确认，且总量不得突破 60% 上限
3. 分阶段实验清单¶
阶段 0：环境准备（1-2 天）¶
前置：Windows Pro 启用 Hyper-V，管理员权限可用。
- [ ] E00-1 安装 Vagrant（参照 Vagrant\README），验证
vagrant --version - [ ] E00-2 创建 Internal 虚拟交换机 + NAT（Vagrant\README 第 4 节的 PowerShell），记录网段
- [ ] E00-3 下载并本地化 box：
vagrant box add generic/ubuntu2204 --provider hyperv，再vagrant package备份（Registry 2026 年底停运） - [ ] E00-4 labs\ 目录建 git 仓库 + .gitignore（Git\README 第 6 节）
出关：一条命令能起一台 Ubuntu VM 并 ssh 进去。
阶段 1：Linux + Shell + Git 基础（1-2 周，穿插进行）¶
进入条件：阶段 0 完成。文档：Linux\README、Shell\README、Git\README。
- [ ] E01-1 VM 初始化：改主机名、建用户、配 SSH 密钥免密、ufw 放行（Linux §4/§6/§7）
- [ ] E01-2 排障演练：故意把 SSH 端口改错，用 journalctl + ss 找回（Linux §2/§10）
- [ ] E01-3 磁盘/进程排查：模拟日志打满磁盘，用 du/df/lsof 定位并写 cron 清理（Linux §3/§8/§9）
- [ ] E01-4 写"环境巡检脚本"：CPU/内存/磁盘/服务状态一键检查，set -euo pipefail（Shell §1/§7）
- [ ] E01-5 labs\ 提交规范练习：分支、小步提交、一次"误删后 reflog 找回"演练（Git §5）
出关：能不查文档写出带参数和日志的巡检脚本；能独立用 journalctl 定位服务启动失败。
阶段 2：Vagrant 环境工程化（3-5 天）¶
进入条件：阶段 1 出关。文档：Vagrant\README。
- [ ] E02-1 单机模板化：把 E00-3 的 VM 固化成 Vagrantfile 模板（§3 模板），provisioner 自动装基础软件
- [ ] E02-2 快照工作流：clean-base 基线 → 做实验 → restore 重置，体会"实验可丢弃"
- [ ] E02-3 三节点拓扑：用 (1..3).each 起 3 台 VM，记录 DHCP 分到的 IP，写固定 IP 的脚本方案
- [ ] E02-4 打包自制 box：装好 Docker 后
vagrant package，做成"docker-ready"基础 box - [ ] E02-5 网络坑实验：验证"Vagrantfile 网络配置在 Hyper-V 下被忽略"，记录实际行为（这是官方局限，提前踩过以后不慌）
出关：vagrant up 一条命令从零到 3 台带 Docker 的 Ubuntu。
阶段 3：Docker（1-2 周）+ TTS 服务上线¶
进入条件：阶段 2 出关。文档：Docker\README。
- [ ] E03-1 容器基础五连：run/exec/logs/inspect/stats，理解容器=受限进程
- [ ] E03-2 持久化对比：匿名卷 vs 命名卷 vs bind mount，删容器验证数据存亡
- [ ] E03-3 自建网络互通：两个容器自定义网络内用容器名互访（内置 DNS）
- [ ] E03-4 写 TTS 的 Dockerfile：选型 piper / VITS / GPT-SoVITS（CPU 推理），多阶段构建，暴露 /health
- [ ] E03-5 Compose 编排：TTS + Redis（或 Nginx）双服务，验证 up/down/update 流程
- [ ] E03-6 资源限制实验：memory limits 调小，复现 OOMKill(137)，学会看 inspect + dmesg
- [ ] E03-7 镜像瘦身：对比 alpine 基础/多阶段/清理缓存三个手法的前后体积
出关：TTS 服务以 Compose 稳定跑在 VM 里，curl /health 通过；E03-6 的 OOM 排障写进经验库。
阶段 4：Kubernetes 从入门到进阶（4-8 周，主战场）¶
进入条件：阶段 3 出关（有可容器化的 TTS 应用当实验素材）。文档：K8s\README（15 个实验的详细路径）。
第 1 单元 · 单机 kind 快速循环（1-2 周） - [ ] E04-01 kind 建多节点集群 → 重建循环练习（kind delete/create） - [ ] E04-02 Deployment + 扩缩容 + 滚动更新/回退（§4 阶段一实验 1-2） - [ ] E04-03 Service 三类型 + kubectl port-forward 调试 - [ ] E04-04 ConfigMap/Secret 两种注入方式 - [ ] E04-05 把阶段 3 的 TTS 部署进集群（§5 YAML 模板改造）——阶段里程碑 - [ ] E04-06 探针三件套：故意改坏 /health，观察 liveness 重启循环（排障必练） - [ ] E04-07 HPA 压测自动扩缩容（自装 metrics-server，注意 K8s 文档已更正 kind 不自带）
第 2 单元 · 存储/状态/网络进阶（2-3 周） - [ ] E04-08 PVC + StorageClass（kind 需自装 CSI/local-path，K8s 文档已更正） - [ ] E04-09 StatefulSet 部署 MySQL/Redis，验证固定域名与数据留存 - [ ] E04-10 Ingress Controller + 域名路由 TTS（或体验 Gateway API） - [ ] E04-11 NetworkPolicy 隔离实验（需换 Calico CNI）
第 3 单元 · 多节点真实感（2-3 周，Vagrant 三节点上场） - [ ] E04-12 k3s 部署到 E02-3 的 3 台 VM（先 vagrant snapshot save） - [ ] E04-13 kubeadm 走一遍（理解 k3s 帮你省掉了什么） - [ ] E04-14 RBAC 最小权限：建受限 ServiceAccount，用 auth can-i 验证 - [ ] E04-15 节点故障演练：drain 节点看 Pod 迁移；PodCrashLooping/ImagePullBackOff 全流程排障考核（§7 流程盲跑）
出关：TTS 以 Helm Chart 形式部署在 k3s 集群、带探针/资源限制/HPA；§7 排障流程能不看文档走完。
阶段 5：周边技术（2-4 周，可与阶段 4 后期并行）¶
- [ ] E05-1 Nginx 反代集群内的 TTS，配域名 + certbot HTTPS（Nginx §3.1/3.3）
- [ ] E05-2 Ansible playbook 一键重建 3 台 VM 的 Docker 环境（Ansible §4 模板），对比手搓 provisioner
- [ ] E05-3 kube-prometheus-stack 上监控，Grafana 导入 1860 面板，为 TTS 配 CPU 告警（Monitoring §2/§5）
- [ ] E05-4 Terraform + Docker provider 把 E03-5 的 Compose 场景改写成 HCL，体会 IaC（Terraform §7 对比）
- [ ] E05-5（选修）TTS 做成 Helm Chart + Service + Ingress 完整发布链
出关：vagrant up → ansible → helm install → 浏览器 HTTPS 访问 TTS → Grafana 看到监控，一条链路走通。
4. 里程碑自测（进下一阶段前让 AI 出题抽查）¶
| 阶段 | 自测方式 |
|---|---|
| 1 | AI 现场给 3 个故障场景（服务起不来/磁盘满/端口占用），只许看手册不许问 AI 排 |
| 2 | 从空目录到 3 台带 Docker 的 VM，限时 10 分钟 |
| 3 | AI 停掉 TTS 容器并清掉日志，你靠排障套路恢复并说出退出码含义 |
| 4 | AI 随机制造一个集群故障（错镜像 tag/坏探针/资源不足），盲跑 §7 排障流程 |
| 5 | 全链路演示：一条命令序列完成"重建→部署→监控告警" |
5. AI 助手协作守则（本路线图专属）¶
- 讲解优先：执行命令时顺带一句"这条在干什么"，用户问"为什么"必须停下来讲透，讲不清就查文档。
- 别代劳排障：先给用户 1-2 次自己定位的机会（提示线索而非直接给答案），除非用户明说"直接修"。
- 实验纪律：严格走第 1 节的七步循环；跳过"备场/记录/提炼"任一步视为实验未完成。
- 步骤级留痕（硬约束）：实验的每个步骤执行后，立即更新实验报告的"实验记录"段与相关文档（经验/资产/分册排障节），不允许实验全部做完后凭记忆补写。
- 阶段完结发布（硬约束）：每阶段出关时执行第 1 节"阶段完结发布流程"四步——git commit+push 到 Gitee ops-lab → 重建并发布 docs.nopcloud.com → 更新继续点；未推送未发布视为阶段未完结。
- 时间盒：实验限时 60 分钟（排障 90 分钟），到时按 §2.5 就地收尾为"未达成"，不无限调试；备场时执行 §2.6 资源检查。
- 失败不硬扛：未达成就如实归档（含已排除项），进回炉池；连续 2 次失败换路径或跳过并标注，不阻塞整体进度。
- 产物落盘约束（硬性）：实验的一切产物——文档、报告、脚本、配置、YAML、下载的安装包、导出文件（box/tar 等）——只能保存在
F:\EricLiu\之下，禁止写到桌面、下载、文档、用户主目录、C 盘其他位置或系统临时目录。临时文件放F:\EricLiu\tmp\并在实验收尾时清理。运行时存储例外（不属实验产物）：Hyper-V 虚拟机磁盘默认路径、Vagrant box 缓存（%USERPROFILE%\.vagrant.d）、VM 内的 Docker 镜像存储（/var/lib/docker）。 - 目录分工：文档类 →
F:\EricLiu\Docs\；复用资产 →F:\EricLiu\Docs\Reusable\；各技术实验文件 →F:\EricLiu\Docs\<技术>\labs\；Vagrant 工作环境 →F:\EricLiu\Envs\<环境名>\；临时文件 →F:\EricLiu\tmp\。 - 复用闭环：动手前先查
Reusable\INDEX.md；实验结束必须提炼 ≥1 项资产入库并登记索引，纯口头总结不算沉淀。 - 经验库强制：每次实验结束主动询问是否更新 EXPERIENCE.md；踩坑条目 AI 直接代填初稿。
- 进度追踪：每阶段结束在本文档勾选 checkbox、更新"下次从哪继续"（见下）。
- 下次继续点：__（每次会话结束时 AI 更新此处，如"阶段 4 · E04-06 探针实验待做"）