云原生学习路线

第一阶段：立足之本 - 单个容器的精通 (Docker)

1. 核心概念：
• 理解容器与虚拟机的区别（内核共享）。
• 理解镜像（Image）与容器（Container）的关系。
• 了解 Linux Namespace 和 Cgroups 是如何实现容器隔离和资源限制的（你的 C 背景在这里会很有帮助）。

2. 关键技能：
• 编写 Dockerfile：这是重中之重。学习如何编写高效、多阶段构建（multi-stage builds）的 Dockerfile 来最小化镜像体积。
• Docker CLI 命令：熟练使用 docker build, docker run, docker push, docker logs, docker exec 等。
• 数据持久化：学习卷（Volumes）和绑定挂载（Bind Mounts）的区别和使用场景。
• 容器网络：理解 bridge, host, overlay 等网络模式。

第二阶段：规模化管理 - 容器编排 (Kubernetes)

1. 核心概念：
• 理解 K8s 的声明式 API 和“期望状态”是什么意思。
• 掌握 K8s 的核心架构：控制平面（Control Plane）和节点（Node）。

2. 核心 API 对象（必须掌握）：
• Pod：K8s 中最小的部署单元。
• Deployment / ReplicaSet：管理应用的部署、扩缩容和滚动更新。
• Service：为一组 Pod 提供一个稳定的网络入口。
• ConfigMap / Secret：管理应用的配置和敏感信息。
• PersistentVolume / PersistentVolumeClaim：管理持久化存储。

3. 关键技能：
• kubectl 命令：K8s 的瑞士军刀，必须熟练掌握。
• 编写 YAML 清单：学习用 YAML 文件来声明你的 K8s 资源。
• 本地环境搭建：使用 minikube 或 kind 在你的开发机上快速搭建一个 K8s 集群进行学习和测试。

第三阶段：走向生产 - 丰富 K8s 生态

1. 包管理与模板化：
• Helm：学习使用 Helm 这个“K8s 的包管理器”来部署和管理复杂的应用。

2. 可观测性 (Observability)：
• 监控 (Monitoring)：学习 Prometheus 采集指标和 Grafana 进行可视化。
• 日志 (Logging)：了解 Fluentd 或 Loki 如何聚合容器日志。
• 追踪 (Tracing)：了解 Jaeger 或 OpenTelemetry 如何进行分布式追踪。

3. CI/CD 与 GitOps：
• 学习如何通过 GitHub Actions 或 GitLab CI 自动构建容器镜像并推送到镜像仓库。
• 了解 ArgoCD 或 Flux 这样的 GitOps 工具，如何以 Git 仓库为唯一信源来自动同步和部署应用到 K8s。

第四阶段：深度进阶 - 发挥你的 C/Go 超能力

1. 深入 Go 开发：
• 编写 K8s Operator/Controller：这是 Go 开发者在 K8s 领域最核心的价值。通过 Operator 模式，你可以将运维知识固化成代码，实现复杂应用（如数据库）的自动化管理。可以学习 Kubebuilder 或 Operator SDK 框架。
• 阅读源码：直接去读 Docker、Kubernetes、containerd 的源码，理解其内部工作原理。

2. 深入 C 和底层：
• 容器运行时：深入研究 containerd、CRI-O 的工作原理，它们是如何与内核交互的。
• 容器网络 (CNI)：研究 Calico, Flannel 等 CNI 插件的实现原理。
• eBPF：这是当前云原生领域最火热的底层技术！利用你的 C 语言功底，学习 eBPF 可以让你在网络、安全和可观测性方面做出极高性能的工具。项目如 Cilium 和 Falco 都深度使用了 eBPF。

学习建议

• 实践为主：容器技术非常依赖动手。给自己设定一个目标，比如“将一个你熟悉的 Go Web 应用容器化，并通过 GitLab CI 自动部署到 Minikube 集群中”，然后一步步解决遇到的问题。

• 拥抱 CNCF：关注云原生计算基金会（CNCF）的动态和项目，它的技术雷达图（CNCF Landscape）几乎涵盖了所有你需要了解的技术。