Debezium 是一组分布式服务，用于捕获数据库中的更改（通过读取数据库日志的方式来完成数据增删改的记录），以便您的应用程序可以看到这些更改并做出响应。Debezium 将每个数据库表中的所有行级更改记录在更改事件流中，应用程序只需读取这些流，即可按更改事件发生的顺序查看更改事件。

工作中我们可能会遇到需要模拟高并发的情况，就是我们说的压测，以下通过一些shell脚本用于模拟 OOM（内存耗尽）、CPU 高负载、网络高吞吐 和 磁盘高 IO 压力。

之前一直用的是kafka，新公司使用的是RocketMQ，之前没接触过RocketMQ，导致告警出现消息积压，不知怎么去排查问题，趁着这次排查问题，顺便熟悉了下RocketMQ的操作。

k8s环境，有个服务频繁重启，经过排查日志和事件，确认是由于OOM导致服务重启，为了方便研发定位OOM的具体原因，需要在OOM发生时自动生成内存快照（Heap Dump），以供后续研发分析。

CPU利用率：显示的是程序在运行期间实时占用的CPU百分比

CPU负载：显示的是一段时间内正在使用和等待使用CPU的平均任务数。CPU利用率高，并不意味着负载就一定大。举例来说：如果我有一个程序它需要一直使用CPU的运算功能，那么此时CPU的使用率可能达到100%，但是CPU的工作负载则是趋近于“1”，因为CPU仅负责一个工作嘛！如果同时执行这样的程序两个呢？CPU的使用率还是100%，但是工作负载则变成2了。所以也就是说，当CPU的工作负载越大，代表CPU必须要在不同的工作之间进行频繁的工作切换。

pod从开始创建到终止退出的时间范围称为Pod生命周期

k8s提供了3种Probe，分别是startupProbe，readinessProbe和livenessProbe。