🎒 卧槽，DevOps-Interview-Guide 把 85 家公司的 DevOps 面试真题攒成了一个仓库，面试前照着翻就行 GitHub 上 1400+ star，fork 数居然有 1593 个、比 star 还多，一个人业余时间在维护 准备 DevOps 和 SRE 面试最难的是不知道人家考什么：八股背了一堆，进去被问的是线上服务挂了怎么定位、SLO 该怎么定、Terraform 的 state 冲突怎么处理。DevOps-Interview-Guide 里那 151 篇全是 2025、2026 年真去面过的人记下来的，按公司建文件夹，文件名直接写清是 DevOps 工程师还是 SRE principal，同一家面过几次就存几份，不合并。 内容覆盖 Kubernetes、Docker、Terraform、三大云、Jenkins 和 GitHub Actions 这类 CI/CD、Ansible、Linux 和脚本，SRE 那套 SLI/SLO/SLA、可观测性、事件响应也都有。 想投哪家就先翻那家的文件夹，看完再准备，比漫无目的地刷题清楚多了。 GitHub：

poly的这个关于nba季后赛的定价非常的不合理，可以考虑挂单买入2个超高赔率的标的 1 雄鹿 9% — 最大错价 市场显然还停留在"字母哥走了=雄鹿完蛋"的本能反应里，但看看他们换回来什么： Tyler Herro（20.5分+48%命中率+37.8%三分） Kel'el Ware（7尺中锋，11.1分9板，三分39.5%，才22岁） Jaime Jaquez Jr.（15.4+5+4.7） 加上Myles Turner护框、Kuzma、Gary Trent Jr.、Caris LeVert、Kevin Porter Jr. 选秀拿了Brayden Burries（#10）和Nate# Ament（#13）# 新教练Taylor Jenkins，当年把灰熊调教成西部第二的人 这不是摆烂阵容，这是一套有进攻有防守有深度的季后赛轮换。东部今年竞争确实激烈——尼克斯、76人、凯尔特人、猛龙、活塞、骑士、热火、步行者占了8个位置——但老鹰、魔术、黄蜂这些队的阵容真不比雄鹿强。雄鹿这套人赢40场不奇怪，进季后赛概率至少30%。 2 新奥尔良鹈鹕 13% — 第二大错价 关键数据：鹈鹕上赛季最后24场赢了19场，而且休赛期几乎没动——93%的上场时间保留，全联盟最高。 Zion打了62场（2019年以来第二多），21分60%命中率 Dejounte Murray上赛季伤了58场，今年满血回归 Trey Murphy III已经是20分级别得分手 Herb Jones是联盟顶级侧翼防守者 两个新秀Fears和Queen都进了最佳新秀二阵 问题是西部太卷了——雷霆、马刺、掘金、森林狼、湖人、火箭、勇士、开拓者基本锁了8个季后赛席位。但鹈鹕的阵容天赋明显在独行侠、太阳、爵士之上，健康情况下抢附加赛席位完全有机会。13%偏低，合理应该在25%左右。 3 彩蛋：国王的阵容如果保持健康，季后赛也是大概率的，而且盘口价差不多，可以买一些当超级彩票，毕竟中了25倍呢。。。

为什么要做开源？ 如何成为一个开源贡献者？ - 行业趋势不可逆：从 Linux、Android 到 Git、MongoDB、PHP、MySQL，还有 Codex, Hermes, Openclaw, OpenCode 等开源 AI 工具底层生态基本都是开源在主导，做技术不开源很难立足 - 技术透明有安全感（出问题能自己定位） - 能从 code review 中向大牛学习 - GitHub 账号本身就是简历上的加分项（招聘时会重点看） 为什么很多人没贡献过？ 主要门槛不是技术难度，而是工具链多：Git（不同于 GitHub）、GitHub、Maven、Jira、Jenkins、Markdown 都要懂一点，加起来有一定 overhead，但每个单独学起来都不难。 开发者三大资源入口 1. Mail list（Google Group / Apache mail list）——用户问答、公告 2. Issue tracking（Jira 或 GitHub Issues）——报 bug、开 ticket、任务分配（assign / reassign / resolve） 3. GitHub 本身——代码仓库 + code review 主战场 标准贡献流程（PR workflow） 1. Fork 项目到自己账号下 2. Clone 到本地 3. 建一个 branch，本地改代码（新手任务通常就一两行改动） 4. 跑测试（mvn clean install，赶时间可以 -DskipTests） 5. Push 到自己 fork 的仓库 6. 在 GitHub 上开 Pull Request 7. 触发 Jenkins 自动跑测试 + 人工 code review（常见黑话：LGTM = look good to me，PTAL = please take a look） 8. 根据 reviewer 意见修改、re-push，直到被 merge 项目目录结构的常见套路（大数据类 Java/JVM 项目） README.md（项目说明）、conf（运行时配置）、build（编译工具/代码风格检查）、bin/sbin（面向用户/面向管理员的脚本）、examples、docs、assembly（编译产物）——理解这套约定能大幅降低"打开一个新项目就懵"的门槛。 给新手的具体建议 - 从项目标注的 new contributor / 简单难度 任务开始（往往只是一两行代码的改动），先跑通整个流程，再挑战复杂任务 - 提交前保证代码风格通过（Google Style Guide 是业界公认的好参考）、本地测试跑过 - 遇到冲突：谁的改动后合并，谁负责 resolve conflict - 开源和商业不矛盾——很多项目靠围绕开源核心提供 support / 部署 / 培训服务盈利（如 Hadoop 生态的 Cloudera、Hortonworks） 成为开源贡献者的门槛不在"能不能写代码"，而在于熟悉这一整套协作工具链和流程； 从项目里标注为"入门级"的小 task 练手，走完一遍 fork → PR → code review → merge 的完整闭环，就能上手。

想学 DevOps，网上大部分教程只讲理论，比较零散，还缺一套能跟着做的真实项目。 DevOps-Projects 收录了从入门到进阶的实战项目，每个都配完整部署指南。 内容覆盖 AWS 三层架构部署、Kubernetes 集群搭建、Jenkins CI/CD 流水线，还有 Netflix、Zomato 这类知名产品的仿版部署练手。 GitHub： 项目按难度分了初级、中级、高级，从简单的 Linux 基础操作，一路做到带安全扫描和监控告警的完整链路。 适合想转 DevOps 又不知道从哪下手、喜欢边做边学的朋友。