1. 课程导论：蓝绿发布概念、Cilium在云原生网络中的角色、课程目标与前置知识
1.1 蓝绿发布：零宕机部署的核心模式
蓝绿发布（Blue-Green Deployment）是一种旨在最小化停机时间与发布风险的部署策略。其核心思想是维护两套完全独立的生产环境：蓝环境（当前稳定版本）与绿环境（新版本候选）。
发布流程通常包含以下关键步骤：
- 并行部署：在绿环境中部署新版本应用，并执行集成测试与健康检查。
- 流量切换：通过负载均衡器或服务网格，将用户流量从蓝环境瞬间切换至绿环境。
- 验证与回滚：监控新版本运行状态；若出现异常，立即将流量切回蓝环境，实现秒级回滚。
关键指标对比： 蓝绿发布与滚动更新、金丝雀发布在风险控制与资源消耗上存在显著差异。
| 特性 | 蓝绿发布 | 滚动更新 | 金丝雀发布 |
|---|---|---|---|
| 回滚速度 | 秒级（DNS/负载切换） | 分钟级（逐实例回滚） | 分钟级（调整流量比例） |
| 资源占用 | 高（双倍环境） | 低（增量替换） | 中（少量金丝雀实例） |
| 流量切换粒度 | 全量/零一 | 逐实例 | 百分比/请求头 |
| 测试充分性 | 高（全量预生产验证） | 低（逐步暴露） | 中（部分流量验证） |
适用场景： 蓝绿发布特别适合对停机时间零容忍、且具备充足资源（如开发/预生产环境可复用）的关键业务系统。
1.2 Cilium在云原生网络中的核心角色
Cilium 是基于 eBPF（Extended Berkeley Packet Filter）技术的云原生网络、安全与可观测性解决方案。它在 Kubernetes 生态中扮演着以下关键角色：
- CNI 插件：替代传统 kube-proxy 与网络插件，提供高性能 Pod 网络互联。
- 网络策略引擎：基于身份（Identity）而非 IP 地址，实现 L3/L4 乃至 L7 的精细化网络准入控制。
- 服务负载均衡：通过 eBPF 实现高效的 ClusterIP、NodePort 与 ExternalIP 流量转发。
- 可观测性数据源：通过 Hubble 组件提供网络流日志、服务依赖图与性能指标。
在蓝绿发布场景中，Cilium 的 网络策略（NetworkPolicy） 与 服务路由（Service Routing） 能力是实现流量精准切换与安全隔离的核心技术基础。
1.3 课程目标与学习路径
本课程旨在帮助学员掌握在蓝绿发布场景下，如何通过 Cilium 实现精细化的网络参数调优与准入控制。完成本课程后，学员将能够：
- 理解核心原理：掌握蓝绿发布与 Cilium eBPF 数据路径的交互机制。
- 配置网络策略：编写基于身份与 L7 属性的准入控制规则，实现环境隔离与流量限制。
- 调优关键参数：优化 Cilium Agent 与 eBPF 程序的性能参数，降低发布期间的网络延迟与丢包。
- 构建自动化流程：结合 Kubernetes Admission Webhook 与 Cilium CRD，实现策略的自动化注入与校验。
1.4 前置知识要求
为获得最佳学习体验，学员应具备以下基础：
| 领域 | 具体要求 |
|---|---|
| Kubernetes 基础 | 熟悉 Pod、Service、Deployment、Namespace 等核心资源；了解 kubectl 常用操作。 |
| 网络基础 | 理解 OSI 模型、TCP/IP 协议栈、Linux 网络命名空间与 iptables 基本概念。 |
| Cilium 入门 | 了解 Cilium 作为 CNI 插件的安装方式与基本架构（Agent、Operator、Hubble）。 |
| eBPF 概念 | 了解 eBPF 程序的生命周期（加载、附加、卸载）及其在数据包处理中的位置。 |
注意： 本课程不涉及 eBPF 内核编程细节，但会深入讲解 Cilium 如何利用 eBPF 实现网络策略与负载均衡。建议学员提前阅读 Cilium 官方文档的“Concepts”章节。
1.5 课程章节概览
本课程共分为 30 个章节，涵盖从理论到实战的完整链路：
- 第 1-5 章：基础概念与环境搭建（蓝绿发布、Cilium 架构、Kubernetes 集群准备）。
- 第 6-12 章：Cilium 网络策略与身份认证（L3/L4/L7 策略、基于标签的准入控制）。
- 第 13-20 章：性能调优与参数优化（eBPF 映射大小、CPU 亲和性、连接跟踪调优）。
- 第 21-25 章：准入控制与自动化（Admission Webhook、策略即代码、CI/CD 集成）。
- 第 26-30 章：生产案例与故障排查（大规模集群实践、性能基准测试、常见问题诊断）。
学习建议： 建议学员在每章结束后，在实验环境中复现核心操作。本课程提供配套的 Helm Chart 与 YAML 示例，可在 Minikube 或 Kind 集群中直接运行。