本文為《跟馬哥學Linux》系列文章的第四篇，上一篇文章為《 Linux云計算高端課程上課紀律》。

在正式開始之前，簡單說明一下整個Linux整個課程體系。Linux運維課程體系大綱有哪些，讓各位充分了解一下課程主要有哪些，會涉及哪些要點。大體上將課程分為兩個階段。分為中級和高級的內容，我對他做一下簡單說明：

首先，講一下Linux入門課程主要講解：Linux操作系統的基礎概念、常見的發行版本之間的差異化以及一些基礎命令的使用，比如與文件系統相關的和除文件系統以外，與系統管理相關的工具。

Linux系統管理課程主要包括程序包管理、分區管理等。還有，Linux服務及安全管理課程。

這三個課程對應紅帽課程體系的認證考試的RHCSA（紅帽認證助理工程師）和RHCE（紅帽認證工程師）課程，是Linux學習的基礎知識，是運維工作中最經常用到的知識。對于零基礎同學，后面相對較簡單，因為入門很難，后面無非是學知識或者學習新概念，這些新概念是建構在基礎知識之上的。對于有基礎的同學，希望可以有不同的收獲，可以把更多的精力放在后面知識的深入學習上。

再往后，學習Linux Cluster叫做Linux集群。

主要學習常見集群的兩種，第一種是負載均衡集群，可稱做LB Cluster。在第一階段，主要講解LB Cluster中，如何實現基于Nginx完成對于http協議反代模式的七層負載均衡，以及借助LVS實現四層負載均衡，并且會對比說明二者之間的區別和適用場景。

而后，會講解高可用集群，即HA Cluster。主要講解Keepalived來保證Nginx和LVS服務的高可用。

接下來，會講解Linux Ops運維工具，它非常簡單好用，目前炙手可熱的，叫做ansible，在中小型企業，無大型服務器的企業，ansible非常好用。

這一階段后，主要講解Linux監控工具Monitoring，會講zabbix。

以上為第一階段的重點內容，接下來講解第二階段。

第二階段，首先會講解http服務的相關功能，在第一階段，在講到Linux服務及安全管理課程時，除了會講如http這樣非常關鍵的服務，還會講各位了解的lamp，lnmp等，我們額外會講cache的工具，會講到memcached和varnish等緩存系統。

接著，我們回頭說，第二階段首先會講解http服務，不過我們此處主要講解tomcat，tomcat會花很長時間講GAM運行環境，tomcat的整體運行框架，tomcat內置的cast等，tomcat服務所涉及到的方方面面，都會講到。并且，在tomcat服務下，會講解如何運用tomcat構建lnmt或者lamt，以及會話集群session replication cluster 。

在第一階段中，會講數據存儲的相關內容mysql（mariadb），他們有什么區別，我們會今后解釋。會講解mysql的基本使用、用戶、權限使用、復制。。

接著，會講http的會話集群session replication，這是tomcat。

tomcat這階段中，會引用另外一個概念分布式存儲系統，先會講分布式系統的基本概念及原理，接著講分布式存儲系統的基本概念及原理并且會用一個實例MoglileFS或者GlusterFS來講解：什么是分布式文件系統，什么是分布式存儲，何為有中心節點的分布式，何為無中心節點的分布式。并且會講解如何用Nginx反代用戶請求整合MoglileFS，以構建一個企業級應用當中的分布式圖片存儲系統。

還講HA Cluster中的另外一種實現：Corosync集群+pacemaker集群，以及RHCS套件，命令行管理工具pcs/crmsh。接下來講解Mysql，如HA Cluster、MHA機制、備份和恢復工具使用、MySQL Replcation（復制功能）、Read-Write splitting（讀寫分離機制）。還有NoSQL，包括redis（KV存儲），mongodb（文檔存儲），HBase等。接下來講一下Linux運維工具Ops，包括puppet（自動化運維工具），saltstack（基于puppet編寫），cobbler等

接下來講解虛擬化，會講到Linux操作系統原理，如CPU、進程、內存、磁盤管理、I/O、文件系統等，借助于虛擬化技術原理，深入理解像VMware、KVM、容器技術的LSC的實現。以及kvm虛擬化應用詳解，例如xen虛擬化解決方案等。緊接著，會講虛擬化網絡，它是基于軟件構建網絡，利用純軟件構建交換機、路由器，需要了解SDN（軟件定義網絡）。還會講到OpenStack云棧，會涉及到Docker（容器）：基礎：卷管理、虛擬化網絡、映像文件，容器云等。會介紹ELK Stack（日志分析工具），即為ElasticSearch搜索引擎，Logstash（日志搜尋工具）Kibana（日志展示工具）。接下來，會講炙手可熱的大數據，講到Hadoop v2版，分布式并行存儲及分析平臺等，而HBase是運行在Hadoop之上的，還包括Hive，Storm，Spark等。

還有一個知識點叫做系統優化，系統優化在紅帽教材中被稱作black art，是黑色藝術。叫這個的原因是，它百分之九十五是講理論，百分之五是動手調參數。而對于中小型企業來講，除了那些特別有影響的關鍵參數我們需要調，其他的不調，真正有能力調參數的大公司是進行二次研發的。不要隨意的優化，因為，你所看到的瓶頸未必是瓶頸。

你看到CPU慢了，有可能是內存太小導致的，系統優化需謹慎。后面我們學習Python編程，它是一種技能，我們要想學好一門編程語言，學習它的語法非常容易，想用它來建構工具是非常困難度，所以，Python課程不以培養Python開發工程師為目標，對于運維人員來說，能是看懂別人寫的工具就可以，培養你自己寫，不是讓你自己開發。

在第一階段，還會學習另一個內容，叫做shell腳本編程。這些內容遠遠超過RHCA的課程。這些課程是很難的。

講一下學習階段，第一個是教室學習，大概是4個月時間，第二階段是工作學習階段，我們學的東西，交給你了，你畢業了不要全還給老師，找工作沒信心。這很正常，面對任何事情，你永遠不可能準備好，準備全面就可以了。你只需要按要求寫好博客，筆記做好，在課程結束之前把所有的筆記和博客梳理出來，做成一本書，拿著去面試，不斷的看書面試。

即便沒有任何基礎，不斷的根據面試的問題，查找自己的不足。差不多是個面試，會找到自己合適的工作，然后可以上班了。工作的過程中，不斷的看筆記，看視頻，讓自己的知識不斷的擴充和加深。第二個階段大概有八個月或者一年多時間。不求工資高，找一個對自己運維生涯有幫助的公司。

把課堂的知識轉換為在生產環境中可用的技能，才可以踏入第二個階段。

接下來，講解IT技術領域的崗位做一下簡單的描述，崗位主要分為研發和應用，對于研發，又分為硬件研發和軟件研發。硬件研發就是設計電路板。另外是軟件研發，為什么會用到軟件，很容易理解，就像買到一個自動洗衣機，沒有任何操作接口或者按鈕是不可能轉動起來的。操作接口背后的邏輯，比硬件要復雜很多。注意，硬件的接口很簡陋。任何的硬件生產出來后，依然以洗衣機為例，剛剛生產出洗衣機，如果沒有便捷的你能看到的控制接口的話，你想讓他轉起來，非常不方便開啟和使用，但他給我們一個按鈕或者遙控器，這是一種使用方案，讓雙方進行交互的使用工具，我們通常稱之為接口，這是在計算機中，常用的稱呼。而各種硬件的接口的底層是非常丑陋的，為了盡可能讓用戶方便使用，接口做的越簡單越好，并不是你看上去簡單，他就真的簡單，而是背后的復雜邏輯層次隱藏了。

跟我們以前任何領域所涉及到的復雜邏輯層次是近似的，當任何層次太復雜了，我們該如何解決。我們就在這個復雜層次上建構一個抽象層，讓抽象層把底層復雜邏輯結構隱藏起來，輸出出來就極為簡單。

在計算機硬件設備剛生產出來的時候，他只有硬件連接接口，在硬件上實現復雜邏輯接口是很困難的，他需要的代價是非常大的，而且是寫死的。利用硬件實現功能的話，想變個花樣，非常困難，因為他是固化的。只能使用軟件的方式，在此之上附加一層更復雜的邏輯來解決這個問題。而這個邏輯其實就是軟件，所以，硬件所提供的接口過于底層和難操作，我們需要軟件把他的接口做的更人性化一點，同時把底層的復雜性，利用邏輯把他隱藏起來。但這樣一來，并不是復雜性不存在，只是他的復雜性由軟件來承接了。這樣一來，硬件就只提供最基本的功能，各種復雜的功能由軟件來呈現。我們所提供的工具，越接近于最終的形態，他的適用領域也就越窄。我們的學歷越高，我們所能做的工作機會就越少。我們硬件也是一樣，把硬件保持最原始形態，所有的功能都由軟件來實現，硬件的通用性就越大。

計算機也是如此，計算機的基本功能只有極為簡單的運算，任何智能的東西，想要明白基本的命令或指令，這些指令通常由CPU接收的，CPU有運算器和控制器，他能接收一些命令給他，可以讓他做加減法、清空內存等，他能做最基礎的事情，至于你讓他編輯圖像，只能依靠軟件來實現，但軟件所形成的邏輯可以在底層硬件完成。CPU是用來加工數據的，數據需要有問題是我們把數據放進去，怎么把加工后的又拿出來，這就需要輸入和輸出設備，這是我們計算機的基本硬件，目前所有計算機都是在這個框架上運作的，這個機制，我們稱之為“馮.諾依曼體制”。

馮.諾依曼在數學領域、經濟學領域、計算機領域都稱之為世界上的頂級人物。這些硬件保持了最底層的功能，所以我們需要用軟件來實現接近于最終產品形態。但計算機自己的說明語言太難懂了，都是二進制指令，都是0101001……，用來加工二進制數據太難了，人類難以理解。程序員寫程序只能用二進制指令來加工二進制數據去寫，這是非人的能力。

所以，我們需要一門語言，讓人說起來非常容易，但計算機不理解，計算機只能理解二進制數據。我們現在的編程語言都是離人很近，計算機理解不了。當兩個層次彼此間無法銜接時，加個中間層，而對于計算機來說，叫做編譯器。

所謂軟件，是程序員寫的程序代碼，這個程序代碼用編程語言來實現，編程語言并不是機器所說的語言，及其所說的叫做機器語言。機器語言就是你可以想象成讓機器工作的接口。而程序員直接用接口來編寫的話太難了，于是發明高級編程語言。

后來，任何一款芯片的制造商，他們都把芯片的機器代碼提供了一個較為簡單的，稍微好一點，但依舊很簡陋的編程接口，成為微碼編語言，或者稱為匯編語言。匯編語言僅僅是二進制數據轉變為人類自然語言符號，他離最終形態依然很遠，程序員需要做很多。匯編語言是低級語言的代表，芯片制造商會給自己的芯片提供匯編語言。匯編語言和芯片語言類似，你學了一種匯編語言，第二種未必會用，他和芯片緊密相關，適用性很差，沒有普適性。于是有了高級語言，如C，C++，雖然兼具低級語言特性，但也是高級語言。任何語言，只要不是機器語言，機器都無法理解。對于匯編語言，稱為匯編器，對于高級語言，稱之為編譯器，來翻譯成機器語言。

方框代表硬件，六邊形代表數據，需要把數據轉換為硬件識別的形態，需要中間的形態，如果是匯編語言，叫做匯編器。如果是高級語言，叫做編譯器。

但一般來講，高級語言所寫的程序，最終需要轉換為機器語言，但中間會經過匯編過程，所以大多數情況下，比如C程序，要先轉換為匯編格式，由匯編格式在轉換為機器格式，可以理解為任何一個機器都有匯編，要想到達機器，就必須經過匯編。

而程序員就是寫高級程序語言，讓底層具有非常簡陋功能的機器，可以完成復雜邏輯功能。

高級語言是建立在匯編語言之上的，接近人類的思維方式，所以寫起來容易很多。但翻譯起來卻需要更多的機器語言來解釋。

匯編語言經常用于寫驅動程序。高級語言又分為兩類，一類是系統級高級語言，如C，C++，通常開發大型的對系統要求高的程序，像mysql、oracl、sql server，甚至到操作系統，像Linux、windows。這種語言對人而言，代碼量較大，很難達到所見即所得。一類是應用級高級語言，如JAVA，Python，這種程序非常接近人類的語言，但離機器越來越遠。

如圖所示，假如最長線為機器語言，匯編語言在機器語言之上，再往上是C和C++，再往上是java和Python，人在他們之上（笑臉代表人），而電腦在最底層（方盒子代表電腦），你會發現，高級語言就是離人較近的語言，低級語言就是離機器較近的語言。他的特點是，機器語言離機器近，機器運行快，而高級語言離機器遠，中間需要層層轉換，所以機器運行比較慢，但人寫起來比較快。

這就是所謂的高級語言和低級語言。而高級語言又分為系統級和應用級。系統級別的語言主要寫操作系統等對性能要求較高的服務類程序，像oracl、mysql、Linux等，如果只是開發網站，開發圖書館管理系統等可以使用應用級語言，應用程序對性能要求不高，對程序員來講，希望他能快速出活的程序，像ansible，puppet。puppet使用ruby語言所研發，等等。要想寫驅動，就使用匯編，想去寫關鍵程序，就使用C、c++，學習應用級程序，使用java，Python性能比java要差，但在研發上所用的時間，足以抵消他在性能上降低的時間，所以，會用到Python。

什么叫做應用領域？應用領域就是把別人寫好的軟件用好而已。對我們來說，領域通常稱為運維。在Linux運維中，就是Linux生態圈中的各應用程序的應用。如果僅是手動運維就太低級，盡可能用編程的視角，把這些管理Linux應用的工作，讓程序幫我們去完成，也就是shell腳本編程的工作，讓某些應用工作能自動完成，他不是完整的編程語言，他是建構在解釋器之上，讓別的程序更好的程序邏輯工具。我們要想實現更為復雜的功能，就需要專業級完整的編程語言，像Python。

要想找所謂的socket編程，shell腳本實現不了，除非借助于工具，有socket功能的，我們能操作的細節程度就非常拙劣了，但Python要好很多。Python是非常高級的語言，比java都高級，所以性能差，學起來很容易。因此，在所有的編程語言中，不考慮shell的話，Python是最容易學的。Python是專業編程語言，能實現很多功能，如ansible，openstack都是運用Python完成的。如果你能寫Python，又能做運維，這就證明你可以寫運維工具了。

不以研發為目的，只是為了運維更為靈活和自動，叫做DevOps，即為Development（研發）和Operations（運維），將來可以把這個作為發展方向。

運行維護就是把別人寫的軟件，拿到我們公司，根據我們的業務需要把他組織起來，滿足我們運行的需要，能完成公司需要我們完成的任務即可。這是我們這個課程的大體框架的描述，下節課會將Linux發展歷史。