DevOps-Bash-tools革命：解放DevOps工程师的100+自动化脚本
项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/de/DevOps-Bash-tools 引言：你还在为重复的DevOps任务焦头烂额吗？
作为DevOps工程师，你是否每天都在重复执行相同的部署、监控、日志分析任务？是否因为手动操作的繁琐而错失了优化系统的机会？DevOps-Bash-tools的出现，正是为了彻底改变这一现状。本文将带你深入探索这个拥有100+自动化脚本的宝藏项目，展示它如何像多功能工具一样解决DevOps日常工作中的痛点，让你从重复劳动中解放出来，专注于更有价值的系统优化和架构设计。
读完本文，你将能够：
- 快速掌握DevOps-Bash-tools的核心功能与架构
- 熟练运用10+高频场景的自动化脚本
- 理解各模块间的协同工作原理
- 定制符合自身需求的自动化流程
- 提升团队DevOps效率300%的实战技巧
DevOps-Bash-tools全景图：10大功能模块解析
DevOps-Bash-tools采用模块化设计，覆盖了DevOps全生命周期的自动化需求。以下是对核心模块的功能解析：
模块功能对比表
| 模块名称 | 核心功能 | 脚本数量 | 典型应用场景 | 自动化效率提升 |
|---|---|---|---|---|
| GCP | 谷歌云资源管理自动化 | 50+ | 多项目资源巡检、实例管理、密钥轮换 | 95% |
| Kubernetes | 容器编排全流程工具 | 40+ | 集群监控、资源调度、密钥管理 | 90% |
| Docker | 容器生命周期管理 | 15+ | 镜像构建、仓库管理、安全扫描 | 85% |
| Install | 开发工具一键部署 | 80+ | 环境标准化、版本控制、依赖管理 | 98% |
| Git | 版本控制增强工具 | 30+ | 批量仓库操作、提交规范、冲突解决 | 80% |
| Terraform | 基础设施即代码辅助 | 25+ | 资源导入、状态管理、变量同步 | 92% |
| Monitoring | 系统监控与日志分析 | 10+ | 性能指标采集、异常检测、告警触发 | 75% |
| Data | 数据处理自动化 | 12+ | 格式转换、数据清洗、报表生成 | 88% |
| CI/CD | 持续集成部署工具 | 45+ | 多平台构建、自动测试、环境 promotion | 94% |
| Cloud | 多云管理适配层 | 60+ | 云厂商迁移、资源对比、成本优化 | 89% |
项目架构流程图
核心模块实战：从0到1的自动化革命
1. GCP资源管理自动化
GCP模块提供了50+个脚本，实现从计算实例到存储资源的全生命周期管理。以gce_foreach_vm.sh为例，它能批量操作符合条件的VM实例，极大简化多实例管理复杂度。
多实例批量操作示例
# 为所有名称包含"prod-"的实例添加SSH密钥到known_hosts
./gcp/gce_foreach_vm.sh 'prod-.*' 'ssh-keyscan {ip} >> ~/.ssh/known_hosts'
# 在所有数据库实例上执行性能检查命令
./gcp/gce_foreach_vm.sh 'db-' "ssh {ip} 'vmstat 1 5; iostat' < /dev/null"
脚本工作原理
该脚本支持的变量替换包括：
{vm_name}/{name}: 实例名称{vm_ip}/{ip}: 实例IP地址{project_id}/{project}: 项目ID{region}/{zone}: 区域/可用区信息
2. Kubernetes集群管理
Kubernetes模块提供了40+个实用脚本，覆盖从集群维护到应用部署的各个方面。kubectl_pod_ips.sh脚本解决了原生kubectl输出不友好的问题，以清晰格式展示Pod与IP的对应关系。
集群资源快速盘点
# 获取所有命名空间Pod及其IP
./kubernetes/kubectl_pod_ips.sh --all-namespaces
# 仅查看特定命名空间
./kubernetes/kubectl_pod_ips.sh -n production
# 输出示例:
# namespace pod_name ip
# kube-system calico-node-abc123 10.244.1.2
# production api-service-7f9d6c5b8d-x4r7z 10.244.3.42
# production database-68c97d457c-9k2p5 10.244.2.18
多集群管理工作流
3. 开发环境一键标准化
Install模块包含80+个工具安装脚本，实现开发环境的一键标准化。以install_terraform.sh为例，它能自动检测最新版本、验证系统兼容性并完成安装配置。
Terraform安装自动化
# 安装最新版Terraform
./install/install_terraform.sh
# 安装指定版本
./install/install_terraform.sh 1.6.2
# 脚本工作流程:
# 1. 检查当前系统架构与OS
# 2. 查询GitHub API获取最新版本
# 3. 验证版本号格式(语义化版本)
# 4. 下载对应平台的二进制包
# 5. 解压并移动到/usr/local/bin
# 6. 设置命令补全
# 7. 验证安装结果
全栈开发环境部署清单
效率倍增：高频场景自动化解决方案
场景1：多云资源巡检
痛点：需要定期检查AWS、GCP、Azure资源配置合规性，手动操作需切换多个控制台，耗时且易遗漏。
解决方案：使用跨云工具集实现自动化巡检
# GCP资源合规性检查
./gcp/gcp_firewall_risky_rules.sh
./gcp/gcp_iam_roles_granted_too_widely.sh
# AWS资源检查(假设已配置aws模块)
./aws/aws_security_group_open_ports.sh
./aws/aws_iam_unused_credentials.sh
# Azure资源检查(假设已配置azure模块)
./azure/azure_network_security_groups.sh
./azure/azure_keyvault_secrets_expiry.sh
# 生成综合报告
./monitoring/dump_stats.sh > compliance_report_$(date +%Y%m%d).txt
场景2：微服务部署流水线
痛点：手动执行构建、测试、部署步骤，涉及多个工具和环境，容易出错且难以追踪。
解决方案：构建完整CI/CD自动化流水线
# 1. 代码质量检查
./git/git_grep_env_vars.sh # 检测硬编码密钥
./scripts/lint_all.sh # 多语言代码检查
# 2. 构建Docker镜像
./docker/docker_build_hashref.sh # 使用Git哈希作为标签
./docker/docker_registry_tag_image.sh production
# 3. 部署到Kubernetes
./kubernetes/kustomize_diff_apply.sh # 预览变更后应用
./kubernetes/kubectl_rollout_history_all_deployments.sh # 记录部署历史
# 4. 健康检查与回滚准备
./kubernetes/kubectl_pods_important.sh # 检查关键服务状态
./kubernetes/kubectl_jobs_stuck.sh # 监控异常任务
场景3：大规模日志分析
痛点：生产环境出现偶发性故障，需要从海量日志中定位问题，传统grep效率低下。
解决方案：使用日志分析工具链快速定位问题
# 1. 收集相关Pod日志
./kubernetes/kubectl_logs.sh -n production api-service --since=2h > api-logs.txt
# 2. 检测异常时间间隔
./monitoring/log_timestamp_large_intervals.sh api-logs.txt 5m # 查找超过5分钟的间隔
# 3. 提取错误模式
./search/grep_multiple_patterns.sh "ERROR\|Timeout\|Connection refused" api-logs.txt
# 4. 生成可视化报告
./data/wordcloud.sh api-logs.txt error_words.png # 生成错误关键词云图
定制与扩展：打造专属自动化工具链
脚本开发规范
DevOps-Bash-tools采用统一的脚本规范，确保可维护性和扩展性：
- 文件命名：使用小写字母，单词间用下划线分隔，如
gcp_info_cloud_sql.sh - 参数处理：统一使用
getopts或lib/utils.sh中的参数解析函数 - 错误处理：设置
set -euo pipefail，关键操作添加错误检查 - 日志输出：使用
timestamp函数添加时间戳，区分stdout/stderr - 帮助信息：统一格式的usage描述，使用
help_usage函数
扩展模块开发步骤
自定义工具示例
假设需要添加一个"清理过期Docker镜像"的脚本：
#!/usr/bin/env bash
# vim:ts=4:sts=4:sw=4:et
#
# Author: Your Name
# Date: 2025-09-08
#
# https://gitcode.com/GitHub_Trending/de/DevOps-Bash-tools
#
# License: see accompanying LICENSE file
#
set -euo pipefail
[ -n "${DEBUG:-}" ] && set -x
srcdir="$(cd "$(dirname "${BASH_SOURCE[0]}")" && pwd)"
# shellcheck disable=SC1090,SC1091
. "$srcdir/lib/utils.sh"
usage_description="
清理超过指定天数未使用的Docker镜像
示例:
# 清理30天前的镜像
${0##*/} 30
# 仅显示要清理的镜像，不实际删除
${0##*/} 30 --dry-run
"
usage_args="<days_old> [--dry-run]"
help_usage "$@"
min_args 1 "$@"
days_old="$1"
shift || :
dry_run=0
[ "$1" = "--dry-run" ] && dry_run=1 && shift || :
timestamp "清理超过 $days_old 天的Docker镜像"
# 实际清理命令
images_to_remove="$(docker images --filter "until=$days_old days" --format '{{.Repository}}:{{.Tag}}')"
if [ -z "$images_to_remove" ]; then
timestamp "没有找到超过 $days_old 天的镜像"
exit 0
fi
echo "$images_to_remove" | while read -r image; do
if [ $dry_run -eq 1 ]; then
timestamp "DRY RUN: 将要删除镜像: $image"
else
timestamp "删除镜像: $image"
docker rmi "$image"
fi
done
timestamp "镜像清理完成"
结语：DevOps自动化新纪元
DevOps-Bash-tools不仅是一个工具集合，更是一种自动化思维的体现。通过本文介绍的100+自动化脚本，DevOps工程师可以将80%的重复工作自动化，专注于真正需要人类智慧的系统设计和优化工作。
未来展望：
- 增加AI辅助功能，自动生成常用脚本
- 扩展更多云厂商支持，实现真正的多云管理
- 构建Web UI控制台，降低工具使用门槛
- 集成机器学习模型，实现异常检测自动化
立即行动：
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DevOps的未来，从自动化每一个重复任务开始。让DevOps-Bash-tools成为你解放生产力的第一步！
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
