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• 作者： ungdin 发布时间：2022-10-30 18:50:43

  dmm-fst

• 作者： 未辛 发布时间：2013-05-27 15:04:53

  遥远的大一……

• 作者： 七月不远 发布时间：2022-08-04 10:46:29

  学起来！

• 作者： 渡边 发布时间：2018-08-28 12:30:44

  作为亨詹粉，这一部实在吹不起来。故事很简单，美国富家公子出游欧洲乐不思蜀，富婆派出“使节”赴欧意欲召回儿子继承家业，不料使节也为欧洲的氛围和美人着迷身陷其中。仍是作者一贯的主题：欧洲崇拜、上流生活、物质精神的矛盾以及对道德的颂扬，和其他作品比起来，这部的情节波澜不惊，人物矫揉做作，充满上流社会的精致俗气，心理透视的笔法固然高明娴熟，但主人公冗长琐碎的意识流动也非常考验读者的耐心。亨詹在享尽荣华的晚年想借此作告诫后辈“人生苦短应及时行乐”，难免让人读出“何不食肉糜”的隔空之感。

• 作者： Gloria 发布时间：2024-01-12 13:45:38

  孩子喜欢。

• 作者： 范碧云sherry 发布时间：2021-05-04 14:31:57

  每一个讨好型人格的心里，都有一个过分压抑自己的小孩。每一种成年后的反叛与茫然，都源自未成年时期的过分顺从。

  我们应该明白，讨好别人换不来幸福，但讨好自己可以。

• 重读 《SRE》笔记

  作者：小王 发布时间：2020-12-17 14:02:14

  1、总体介绍

  Google目前SRE的工程师规模：1000+人。

  传统的研发团队和运维团队分歧的焦点主要在软件新版本、新配置变更的发布速度上。（目标本质上来说是互相矛盾的）

  研发部门最关注的是如何能够更快速地构建和发布新功能。

  运维部门更关注的是如何能在他们值班期间避免发生故障。

  SRE团队里基本有两类工程师：

  50%~60%是标准的软件工程师

  40%~50%是基本满足软件工程师标准（具备85%~99%要求的技能），但同时具备一定程度的其他技术能力。（Unix系统内部细节和1~3层网络知识）

  Google SRE的几个核心方法论：

  确保长期关注研发工作：运维工作限制在50%以内

  保障服务SLO的前提下最大化迭代速度：核心理念是错误预算。（任何产品都不是，也不应该做到100%不可靠）

  监控系统：紧急警报、工单、日志

  应急事件处理：MTTR（平均恢复时间）

  变更管理（自动化完成：渐进式发布、迅速而准确检测到问题、安全回滚）

  需求预测和容量规划（自然增长&非自然增长，周期性压测）

  2、SRE视角

  

  Google数据中心的拓扑结构：

  约10台物理服务器组成一个机柜（Rack）

  数台机柜组成一个机柜排（Row）

  一排或者多排机柜组成了一个集群（Cluster）

  一个数据中心（Datacenter）包含多个集群

  多个相邻的数据中心组成了一个园区（Campus）

  Google的一些系统软件：

  Borg：一个分布式集群管理操作系统。（开源版：Kubernetes）

  GSLB：负载均衡器。

  BigTable：NoSql数据库。（开源版：HBase）

  Spanner：分布式全球数据库。

  Chubby：分布式锁服务。（开源对标版：Zookeeper）

  Borgman：监控与报警组件。

  Stubby：内部RPC通信方式（开源版：gRPC，底层：protobuf协议）

  3、拥抱风险

  Google的标准做法是通过一个客观的指标来体现一个待优化的系统属性。

  对于大多数服务而言，最直接的能够代表风险承受能力的指标就是对于计划外停机的可接受水平。计划外停机时间是由服务预期的可用性水平所体现的，通常我们提供“9”系列的数字来体现，比如可用性为：99.9%、99.99%、99.999%。

  可用性计算公式

  公式一：基于时间的可用性

  可用性=系统正常运行时间/(系统正常运行时间+停机时间)

  举例来说：一个可用性目标为99.99%的系统在一年中停机（）分钟就可以达到预计的可用性目标

  公式二：基于请求成功率

  可用性=成功请求数/总的请求数

  举例：不是所有的请求都是平等的，一个新用户注册失败和一个后台调用新邮件的轮询请求失败不同

  成本：决定一个服务的合理可用性目标时，成本是很重要的考虑因素。

  广告服务可以比较好的体现出这种取舍，因为成功与失败直接通过盈利和亏损体现。在为每一项服务确定可用性目标时，可以考虑如下的问题：

  构建和运维可用性在多一个“9”的系统，收益会增加多少？

  额外的收入是否能够抵消为了达到这一可靠性水平所付出的成本？

  错误预算的构建过程：

  产品管理层定义一个SLO，确定一项服务在每个季度预计的正常运行时间。

  实际在线时间是通过一个中立的第三方来预算的：监控系统。

  二者的差值就是这个季度中剩余的不可靠性预算。

  正常在线时间高于SLO，只要有错误的预算，就可以发布新的版本。

  4、服务治理目标

  SLI是服务质量指标-该服务的某项服务质量的一个具体量化指标。（比如错误率、请求延迟、系统吞吐量）

  SLO是服务质量目标：服务的某个SLI的目标值，或者目标范围。（SLO的定义是 SLI<=目标值之类）

  SLA是服务质量协议：指服务与用户之间的一个明确的协议，描述了在达到或没有达到SLO之后的后果。（简单来说：惩罚性条款是？如果没有定义明确的后果，那么我们肯定在讨论SLO，而非SLA）

  SLO的选择和公布可以帮助设立用户对服务质量的预期。该侧应该对那些没有根据的抱怨-“服务太慢了”。如果没有一个明确的SLO，用户会按照自己的理解设置一个服务性能的预期，即使这块和我们的设计锁

  想的完全不同。这种问题可能回到导致对某个服务的过度依赖-用户错误的认为这个服务比实际更可靠（例如chubby的例子）。反之，用户会认为系统比实际情况更脆弱和不可靠，而不去使用它。

  

  常见的服务，根据SLI通常可以归为几类：

  用户可见的服务系统：可用性、延迟、吞吐量

  存储系统：延迟、可用性和数据持久性。

  大数据系统：吞吐量和端到端的延迟。

  正确性

  指标汇总：

  大部分指标都应该以“分布”，而不是平均值来定义。以请求（简单求平均会掩盖长尾效应）为例：

  虽然常见请求可在50ms完成，但5%的延迟慢了20倍。针对平均值的监控和报警都不会发生变化，但是服务的确在长尾延迟上出现了巨大变化。

  50%（普遍情况）、99%、99.9%（最差情况）

  SLO可以建立用户预期：

  留出一定的安全区：对内使用更高的SLO，对外使用稍低的SLO可以预留出来一些时间来响应问题。

  实际SLO也不要太高：如果服务的实际性能要比SLO宣传的好太多，用户可能会逐步依赖于现在的假设假象。（类似chubby解法）

  5、分布式系统的监控

  白盒监控：依靠系统内部暴露的一些性能指标进行监控。包括日志分析、Java提供的监控接口、或者一个列出内部统计数据的Http接口进行监控。

  黑盒监控：通过测试外部用户可见的系统行为进行监控。

  为什么要监控？

  分析长期趋势

  同比、环比

  报警

  -------可讨论------

  Google趋向于使用简单和快速的监控系统配合高效的工具进行事后分析，避免任何“魔法系统”-例如自动学习阈值或者自动检测故障原因的系统。（希望足够简单）

  4个黄金指标：如果我们只能监控可见系统的4个指标，那就应该监控4个。

  延迟：处理某个请求所需要的时间。

  流量：如HTTP指标请求量。

  错误：请求失败的速率。

  饱和度：服务容量有多”满“。通常是系统中目前最为受限的某种资源的某个具体指标的度量。

  -------可讨论------

  警报过多的”狼来了“效应？

  6、自动化系统的演进

  自动化的价值究竟有哪些？

  一致性：任何一个人或者一群人执行数百次动作，很难保证每次都以同样的方式进行：没有人可以像机器一样工作。在这个范畴内-一致性地执行范围明确、步骤已知的程序。

  平台性：可扩展的、广泛适用的。（非单人，是一个集体的）

  修复速度更快

  行动速度更快

  节省时间

  自动化的演进遵循以下路径：

  1、无自动化：手动将数据库进程在多个位置之间迁移

  2、外部维护的系统特定的自动化系统：SRE在他的主目录中保存一份故障转移脚本。

  3、外部维护的通用的自动化系统：SRE将数据库支持添加到了每个人都在使用的通用脚本中。

  4、内部维护的系统特定的自动化：数据库自己发布故障转移脚本。

  5、无需任何自动化的系统：数据库发现问题，自动切。

  7、发布工程

  配置管理（前提：Google有自己的发布包，采用cherry pick的方式发布）的几种方式：

  1、使用主分支版本配置文件。

  2、配置文件与二进制文件打包在同一个MPM包中。

  3、配置文件打包成MPM配置文件包。

  4、外部存储服务中读取配置文件。

  8、简单化

  可靠性只有靠对最大程度的简化的不断追求而得到。

  理解必要复杂度和意外复杂度之间的区别非常关键。

  必要复杂度：一个给定的情况所固有的复杂度，不能从该问题的定义中移除。

  意外复杂度：不固定的，可以通过工程上的努力来解决。（比如代码风格统一、设计上图表化？）

  模块化：隔离式变更能力？API版本化？（不用要求每一次功能增加或改进都需要全面的生产更新，整个系统中的更新节奏也可以不同

• 别把自己想得太厉害

  作者：陈认真 发布时间：2018-04-28 13:07:19

  这不是一篇庆祝自己成功啃完这本书的书评！

  3月1日拿到这本书的时候大概翻了一下，35个单元，加上后面的超纲单词表和熟词僻义表也就37单元，每单元70个单词左右，考虑自己上一天休一天的工作时间，一天背两个单元，隔天复习，预计37天就可以啃完这本书，这么一计划，顿时觉得信心满满。

  操作起来就发现计划永远赶不上变化。第一天两个单元就花了3个多小时，前一个小时算是精力最持续的，到后续就精力分散了，经常是前面背完几页，后面回头一些单词就想不起意思。注意力也不集中，总是控制不住去刷豆瓣刷微博。这三个小时实际有效时间最多就两个小时。

  虽然说当天下午两个单元都背下来也算小有成就，但是想到后续每一天要空出三个小时的整段时间来背单词就觉得有点难度。在经历过几天的磨合后，调整后续计划：

  1、把两个单元分成上午下午两个时间段完成，每个时间段完成一单元。

  2、针对注意力不集中，遗忘较快这点，把每一单元分成3页一组，每单元基本可以分为四组，每三页背完就进行一个小回顾，等到四组全背完就进行一个大回顾。每背完一小组允许自己刷个十几分钟的豆瓣微博作为奖励。

  3、做饭洗澡空闲时间，利用配备的音频听当天背的内容，加强记忆。当天背完两单元后，晚上睡觉前把今天背的内容做个复习。

  4、后续利用遗忘曲线表格对之前学习的内容再次进行多次复习。

  最后总结

  1、计划需要37天完成，实际是57天。中间因为工作原因有长达7天未背新单词未复习。那7天很煎熬，每天都是对自己的否定。后续灌了一些鸡汤，强打精神花了一两天对已经背过的22个单元进行复习后才继续踏上征途。

  2、背诵的过程肯定是伴随着遗忘和混乱。遗忘只能通过反复复习加强，混乱只能靠不断总结。越背到最后发现相似的单词越多，比如temporary和contemporary、supply和apply、constitution，substitution和institution。

  3、适当减压。不要给自己太大压力，乐观点想整本书背下来，没能记住多少，但是看着新书翻成旧书，也是一种成就感。