相信大家已經注意到了，運維人員的大部分時間都花在電腦桌前工作，這會損害運維人員的健康。其實不需要多麼複雜的養生，你只需每天做一些小小的改變，就可以擺脫病痛、保持健康。下面介紹一下我的一些經驗給大家。希望對大家有所啓發。
動靜結合、經常變換姿勢
雖然站立桌、昂貴的椅子和一些基於人體工程學的玩意的確很酷，哪怕LINUS（linux創始人）都在踏步機前工作，而事實上你並不需要這些。
關鍵是要變換姿勢，如果你保持一個姿勢數個小時不活動，你的脖子在數天後疼痛是必然的。每15分鐘站起、坐下、跳、蹲下、活動一下手腳、放鬆一下眼睛；每小時變換一下姿勢；每天走一走，爬一些樓梯，保證你的健康會得到很大的改善，關節的僵硬和肌肉的疼痛都會得到緩解。
我個人擁有一個電動站立式辦公桌， 每個小時我都變換一下姿勢。而且我設置一個程序來提醒我每15分鐘做一個小休息，每個小時做時間較長的休息。對於MAC操作系統而言，有個“Time out”應用非常好，在windows上，我一般採用“Big Stretch Reminder”。
鍛鍊、正確的鍛鍊
鍛鍊是改善健康最好的方法之一，但是必須用正確的方法鍛鍊。首先要確保不要在無用的事情上浪費時間。
跑步真的適合你嗎？
跑步被廣泛當作一種鍛鍊方式，其實並不適用於所有人。在決定通過跑步來鍛鍊以前，你需要確認兩件事情：
1、你的身體狀態足以滿足跑步鍛鍊所需，一個嚴酷的事實是大部分運維人員達不到跑步鍛鍊所需的身體條件。
2、 跑步鍛鍊需要掌握正確的跑步姿勢和跑步方法。
不正確的跑步姿勢極有可能損傷背部和膝部。如果想跑步鍛鍊，請先確保體重不要過大，學習正確的姿勢和方法，以慢速跑和短距離跑開始練習。所有超過5公里的跑步練習都是過度的，最好是不要以跑步來鍛鍊（對長期缺乏鍛鍊的運維人員而言）
不要到健身房健身
其實你已經意識到了健康的重要性了，從你辦了健身卡、買了健身裝備都能看出來，可是，你到底去了多少次健身房呢，可能都是少之又少吧，其實大家都明白，花錢購買這些健身設備和卡，主要是爲了實現自己內心的“圓滿”。
另外，高強度的健身方式適用於有意保持健美外形或有意取得某種特定目標的職業人士。通常，高強度訓練不適合運維人員們。
我們都有自己的職業目標和適合自己的使命，所以就不要玩健身了嘛。沒有效果，還會出現太多疼痛和受傷。因而，健康的運維人員不需要高強度健身。
應該步行健身
步行比跑步和其他的方式更好。步行簡單、安全而且有效。我每天步行5-10公里，這個習慣將會給我們的健康帶來很大的改善。請買雙薄鞋底的好鞋子（仔細看好，不要買仿製經典籃球鞋）開始步行鍛鍊吧！
如果感到太單調，跑步時可聽聽音樂或者聽聽電子書。邊學習邊鍛鍊，多麼充實！
持續的堅持
你開始步行鍛鍊了？如果開始了，就要堅持下去。
不要三天打魚，兩天曬網，每天運動量不宜過多，不要以爲今天的過量運動能彌補昨天的偷懶，任何的鍛鍊，要保證效果，都是長期、持續堅持才能實現的。
如果你堅持不了，那其實不建議你去健身，因爲偶爾過量的運動還會傷害你的身體。
運維人員們花了太多時間坐在電腦前，可能都忘記怎麼運動了。建議從頭開始，但不需要任何額外的器材，你只需要在視頻網站上搜索運動操視頻，然後跟着一起運動即可。
當你的運動變得自然平穩，當你走路柔軟得像老虎，當你的身材正在變得優雅，這就是我們想要的效果，此時，大部分疼痛都將離你而去。我建議以下簡單的輔助練習：
俯臥撐、下蹲、引體向上和橋式運動。使所有事情簡化而不是複雜化。
設定小的目標，百分之百關注在動作技巧上。如果你有興趣，請閱讀一些相關書籍， 書中還是有很多智慧技巧能幫助我們進步的。
睡眠
最後，我必須指出的是優質睡眠。大家知道，但卻實踐的少。使你自己在一個結實的牀墊上度過一整晚。不要在晚上還盯着電腦或者手機和平板，至少保證睡前一小時不使用這些電子產品。10點上牀，6點半起牀，你就是個快樂運維人員！
說說結論：
可能大家已經知道了，獲得健康很容易。只需保持以下習慣：
變換姿勢
經常休息
不做蠢事，比如高強度器材健身
更多的步行
正確呼吸
訓練靈活性和力量
更多的睡眠
只要堅持幾個月，你就會看到收穫。有健康纔有一切，那就好好學習吧！
這不，彩蛋又來啦
作爲51CTO的特級講師和專家博主，我將多年來在新浪網和阿里雲擔任系統架構師的經驗，融合進51CTO訂閱專欄《輕鬆玩轉ELK海量可視化日誌分析系統》
能學到什麼技能
1、結合企業真實項目需求，分析ELK架構的應用場景和價值
2、動手實戰構建ELK 海量日誌分析平臺
3、利用Logstash實時採集不同項目系統的海量信息，對海量數據進行過濾和解析，同時可以自定義匹配模式解析項目中的複雜結構日誌，並按日誌類別和日期回滾輸出到ElasticSearch集羣建立索引
4、利用Kibana 實現海量日誌的分析查詢、數據可視化及監控預警 。
5、Logstash核心配置語法以及Filebeat組件的靈活使用
6、Logstash Input插件、Filter插件、Output插件應用詳解
7、實戰：Logstash 實現海量日誌採集、過濾、解析、輸出
