大型軟體系統生命周期的絕大部分都處於“使用”階段，而非“設計”或“實現”階段。那么為什麼我們卻總是認為軟體工程應該首要關注設計和實現呢？
基本介紹
- 書名：SRE: Google運維解密
- 原版名稱： Site Reliability Engineering: How Google Runs Production Systems
- 譯者：孫宇聰
- ISBN：9787121297267
- 頁數：480
- 定價：CNY 108
- 出版社：電子工業出版社
- 出版時間：2016-10-1
- 裝幀：平裝
內容簡介······,作者簡介······,目錄······,
內容簡介······
大型軟體系統生命周期的絕大部分都處於“使用”階段，而非“設計”或“實現”階段。那么為什麼我們卻總是認為軟體工程應該首要關注設計和實現呢？在《SRE：Google運維解密》中，Google SRE的關鍵成員解釋了他們是如何對軟體進行生命周期的整體性關注的，以及為什麼這樣做能夠幫助Google成功地構建、部署、監控和運維世界上現存最大的軟體系統。通過閱讀《SRE：Google運維解密》，讀者可以學習到Google工程師在提高系統部署規模、改進可靠性和資源利用效率方面的指導思想與具體實踐——這些都是可以立即直接套用的寶貴經驗。
任何一個想要創建、擴展大規模集成系統的人都應該閱讀《SRE：Google運維解密》。《SRE：Google運維解密》針對如何構建一個可長期維護的系統提供了非常寶貴的實踐經驗。
作者簡介······
Betsy Beyer 是Google 紐約負責SRE 的一名技術文檔作家。她之前曾為遍布全球的Google 數據中心與Mountain View 硬體運維團隊編寫文檔。在搬到紐約之前，Betsy 是Stanford 大學技術性寫作課程的講師。她曾經學習國際關係與英文文學，並在Stanford和Tulane 獲得學歷。
Chris Jones 是Google App Engine 的一名SRE。Google App Engine 是一個PaaS 服務，每天處理超過280 億個請求。他的辦公室在舊金山，他之前的工作包括Google 廣告統計、數據倉庫，以及用戶支持系統的維護。在之前，Chris 曾經在學校IT 行業任職，同時參與過競選數據分析，以及一些BSD 核心的修改。他有計算機工程、經濟學，以及技術政策學的學位。同時他也是一名有執照的職業工程師。
Jennifer Petoff 是Google SRE 團隊的一名項目經理，工作地點在都柏林，愛爾蘭。她曾經負責管理大型全球項目，包括：科學研究、工程、人力資源，以及廣告等。Jennifer在加入Google 之前，曾在化工行業任職八年。她獲得了Stanford 大學的化學博士與學士學位，同時她還擁有Rochester 大學的心理學學位。
Niall Murphy 是Google 愛爾蘭團隊廣告SRE 的負責人。他擁有20 年網際網路行業經驗，目前是INEX（愛爾蘭網路互聯樞紐）的主席。他曾經寫作以及參與寫作很多科技文章與書籍，包括O’Reilly 出版的IPv6 Network Administration，以及很多RFC。他目前在參與書寫愛爾蘭網際網路發展史。他擁有計算機科學、數學，以及詩歌學的學歷（他當時一定是想錯了！）。他目前與妻子和兩個兒子居住在都柏林。
譯者
孫宇聰，前Google SRE（2007-2015），山景城總部，曾參與構建運維Youtube 全球CDN網路，2008年奧運會直播項目，構建維護海量視頻編碼傳輸系統。後參與Google內部雲平台運維工作，負責運維全球百萬級別伺服器集群，以及Borg、Omega等大規模集群理系統。2015年加入Coding，任CTO一職。回國後，積極推動國內容器化運維架構升級。目前是開放運維聯盟之套用運維規範制定組，高可用運維規範制定者。
目錄······
前言 xxxi
序言 xxxv
第Ⅰ部分 概覽
第1 章 介紹 2
系統管理員模式 2
Google 的解決之道：SRE 4
SRE 方法論 6
確保長期關注研發工作 6
在保障服務SLO 的前提下最大化疊代速度 7
監控系統 8
應急事件處理 8
變更管理 9
需求預測和容量規劃 9
資源部署 10
效率與性能 10
小結 10
第2 章 Google 生產環境：SRE 視角 11
硬體 11
管理物理伺服器的系統管理軟體 13
管理物理伺服器 13
存儲 14
網路 15
其他系統軟體 16
分散式鎖服務 16
監控與警報系統 16
軟體基礎設施 17
研發環境 17
莎士比亞搜尋：一個示範服務 18
用戶請求的處理過程 18
任務和數據的組織方式 19
第Ⅱ部分 指導思想
第3 章 擁抱風險 23
管理風險 23
度量服務的風險 24
服務的風險容忍度 25
辨別消費者服務的風險容忍度 26
基礎設施服務的風險容忍度 28
使用錯誤預算的目的 30
錯誤預算的構建過程 31
好處 32
第4 章 服務質量目標 34
服務質量術語 34
指標 34
目標 35
協定 36
指標在實踐中的套用 37
運維人員和最終用戶各關心什麼 37
指標的收集 37
匯總 38
指標的標準化 39
目標在實踐中的套用 39
目標的定義 40
目標的選擇 40
控制手段 42
SLO 可以建立用戶預期 42
協定在實踐中的套用 43
第5 章 減少瑣事 44
瑣事的定義 44
為什麼瑣事越少越好 45
什麼算作工程工作 46
瑣事繁多是不是一定不好 47
小結 48
第6 章 分散式系統的監控 49
術語定義 49
為什麼要監控 50
對監控系統設定合理預期 51
現象與原因 52
黑盒監控與白盒監控 53
4 個黃金指標 53
關於長尾問題 54
度量指標時採用合適的精度 55
簡化，直到不能再簡化 55
將上述理念整合起來 56
監控系統的長期維護 57
Bigtable SRE ：警報過多的案例 57
Gmail ：可預知的、可腳本化的人工干預 58
長跑 59
小結 59
第7 章 Google 的自動化系統的演進 60
自動化的價值 60
一致性 60
平台性 61
修復速度更快 61
行動速度更快 62
節省時間 62
自動化對Google SRE 的價值 62
自動化的套用案例 63
Google SRE 的自動化使用案例 63
自動化分類的層次結構 64
讓自己脫離工作：自動化所有的東西 66
舒緩疼痛：將自動化套用到集群上線中 67
使用Prodtest 檢測不一致情況 68
冪等地解決不一致情況 69
專業化傾向 71
以服務為導向的集群上線流程 72
Borg ：倉庫規模計算機的誕生 73
可靠性是最基本的功能 74
建議 75
第8 章 發布工程 76
發布工程師的角色 76
發布工程哲學 77
自服務模型 77
追求速度 77
密閉性 77
強調策略和流程 78
持續構建與部署 78
構建 78
分支 79
測試 79
打包 79
Rapid 系統 80
部署 81
配置管理 81
小結 82
不僅僅只對Google 有用 83
一開始就進行發布工程 83
第9 章 簡單化 85
系統的穩定性與靈活性 85
乏味是一種美德 86
我絕對不放棄我的代碼 86
“負代碼行”作為一個指標 87
最小 API 87
模組化 87
發布的簡單化 88
小結 88
第Ⅲ部分 具體實踐
第10 章 基於時間序列數據進行有效報警 93
Borgmon 的起源 94
套用軟體的監控埋點 95
監控指標的收集 96
時間序列數據的存儲 97
標籤與向量 98
Borg 規則計算 99
報警 104
監控系統的分片機制 105
黑盒監控 106
配置檔案的維護 106
十年之後 108
第11 章 on-call 輪值 109
介紹 109
on-call 工程師的一天 110
on-call 工作平衡 111
數量上保持平衡 111
質量上保持平衡 111
補貼措施 112
安全感 112
避免運維壓力過大 114
運維壓力過大 114
奸詐的敵人—運維壓力不夠 115
小結 115
第12 章 有效的故障排查手段 116
理論 117
實踐 119
故障報告 119
定位 119
檢查 120
診斷 122
測試和修復 124
神奇的負面結果 125
治癒 126
案例分析 127
使故障排查更簡單 130
小結 130
第13 章 緊急事件回響 131
當系統出現問題時怎么辦 131
測試導致的緊急事故 132
細節 132
回響 132
事後總結 132
變更部署帶來的緊急事故 133
細節 133
事故回響 134
事後總結 134
流程導致的嚴重事故 135
細節 135
災難回響 136
事後總結 136
所有的問題都有解決方案 137
向過去學習，而不是重複它 138
為事故保留記錄 138
提出那些大的，甚至不可能的問題：假如…… 138
鼓勵主動測試 138
小結 138
第14 章 緊急事故管理 140
無流程管理的緊急事故 140
對這次無流程管理的事故的剖析 141
過於關注技術問題 141
溝通不暢 141
不請自來 142
緊急事故的流程管理要素 142
嵌套式職責分離 142
控制中心 143
實時事故狀態文檔 143
明確公開的職責交接 143
一次流程管理良好的事故 144
什麼時候對外宣布事故 144
小結 145
第15 章 事後總結：從失敗中學習 146
Google 的事後總結哲學 146
協作和知識共享 148
建立事後總結文化 149
小結以及不斷最佳化 151
第16 章 跟蹤故障 152
Escalator 152
Outalator 153
聚合 154
加標籤 155
分析 155
未預料到的好處 156
第17 章 測試可靠性 157
軟體測試的類型 158
傳統測試 159
生產測試 160
創造一個構建和測試環境 163
大規模測試 165
測試大規模使用的工具 166
針對災難的測試 167
對速度的渴求 168
發布到生產環境 170
允許測試失敗 170
集成 172
生產環境探針 173
小結 175
第18 章 SRE 部門中的軟體工程實踐 176
為什麼軟體工程項目對SRE 很重要 176
Auxon 案例分析：項目背景和要解決的問題 177
傳統的容量規劃方法 177
解決方案：基於意圖的容量規劃 179
基於意圖的容量規劃 180
表達產品意圖的先導條件 181
Auxon 簡介 182
需求和實現：成功和不足 183
提升了解程度，推進採用率 185
團隊內部組成 187
在SRE 團隊中培養軟體工程風氣 187
在SRE 團隊中建立起軟體工程氛圍：招聘與開發時間 188
做到這一點 189
小結 190
第19 章 前端伺服器的負載均衡 191
有時候硬體並不能解決問題 191
使用DNS 進行負載均衡 192
負載均衡：虛擬IP 194
第20 章 數據中心內部的負載均衡系統 197
理想情況 198
識別異常任務：流速控制和跛腳鴨任務 199
異常任務的簡單應對辦法：流速控制 199
一個可靠的識別異常任務的方法：跛腳鴨狀態 200
利用劃分子集限制連線池大小 201
選擇合適的子集 201
子集選擇算法一：隨機選擇 202
子集選擇算法二：確定性算法 204
負載均衡策略 206
簡單輪詢算法 206
最閒輪詢策略 209
加權輪詢策略 210
第21 章 應對過載 212
QPS 陷阱 213
給每個用戶設定限制 213
客戶端側的節流機制 214
重要性 216
資源利用率信號 217
處理過載錯誤 217
決定何時重試 218
連線造成的負載 220
小結 221
第22 章 處理連鎖故障 223
連鎖故障產生的原因和如何從設計上避免 224
伺服器過載 224
資源耗盡 225
服務不可用 228
防止軟體伺服器過載 228
佇列管理 229
流量拋棄和優雅降級 230
重試 231
請求延遲和截止時間 234
慢啟動和冷快取 236
保持調用棧永遠向下 238
連鎖故障的觸發條件 238
進程崩潰 239
進程更新 239
新的發布 239
自然增長 239
計畫中或計畫外的不可用 239
連鎖故障的測試 240
測試直到出現故障，還要繼續測試 240
測試最常用的客戶端 241
測試非關鍵性後端 242
解決連鎖故障的立即步驟 242
增加資源 242
停止健康檢查導致的任務死亡 242
重啟軟體伺服器 242
丟棄流量 243
進入降級模式 243
消除批處理負載 244
消除有害的流量 244
小結 244
第23 章 管理關鍵狀態：利用分散式共識來提高可靠性 246
使用共識系統的動力：分散式系統協調失敗 248
案例1 ：腦裂問題 249
案例2 ：需要人工干預的災備切換 249
案例3 ：有問題的小組成員算法 249
分散式共識是如何工作的 250
Paxos 概要：協定示例 251
分散式共識的系統架構模式 251
可靠的複製狀態機 252
可靠的複製數據存儲和配置存儲 252
使用領頭人選舉機制實現高可用的處理系統 253
分散式協調和鎖服務 253
可靠的分散式佇列和訊息傳遞 254
分散式共識系統的性能問題 255
複合式Paxos ：訊息流過程詳解 257
應對大量的讀操作 258
法定租約 259
分散式共識系統的性能與網路延遲 259
快速Paxos 協定：性能最佳化 260
穩定的領頭人機制 261
批處理 262
磁碟訪問 262
分散式共識系統的部署 263
副本的數量 263
副本的位置 265
容量規劃和負載均衡 266
對分散式共識系統的監控 270
小結 272
第24 章 分散式周期性任務系統 273
Cron 273
介紹 273
可靠性 274
Cron 任務和冪等性 274
大規模Cron 系統 275
對基礎設施的擴展 275
對需求的擴展 276
Google Cron 系統的構建過程 277
跟蹤Cron 任務的狀態 277
Paxos 協定的使用 277
領頭人角色和追隨者角色 278
保存狀態 281
運維大型Cron 系統 282
小結 283
第25 章 數據處理流水線 284
流水線設計模式的起源 284
簡單流水線設計模式與大數據 284
周期性流水線模式的挑戰 285
工作分發不均造成的問題 285
分散式環境中周期性數據流水線的缺點 286
監控周期性流水線的問題 287
驚群效應 287
摩爾負載模式 288
Google Workflow 簡介 289
Workflow 是模型—視圖—控制器（MVC）模式 290
Workflow 中的執行階段 291
Workflow 正確性保障 291
保障業務的持續性 292
小結 294
第26 章 數據完整性：讀寫一致 295
數據完整性的強需求 296
提供超高的數據完整性的策略 297
備份與存檔 298
雲計算環境下的需求 299
保障數據完整性和可用性：Google SRE 的目標 300
數據完整性是手段，數據可用性是目標 300
交付一個恢復系統，而非備份系統 301
造成數據丟失的事故類型 301
維護數據完整性的深度和廣度的困難之處 303
Google SRE 保障數據完整性的手段 304
24 種數據完整性的事故組合 304
第一層： 軟刪除 305
第二層：備份和相關的恢複方法 306
額外一層：複製機制 308
1T vs. 1E ：存儲更多數據沒那么簡單 309
第三層：早期預警 310
確保數據恢復策略可以正常工作 313
案例分析 314
Gmail—2011 年2 月：從GTape 上恢複數據（ 磁帶） 314
Google Music—2012 年3 月：一次意外刪除事故的檢測過程 315
SRE 的基本理念在數據完整性上的套用 319
保持初學者的心態 319
信任但要驗證 320
不要一廂情願 320
縱深防禦 320
小結 321
第27 章 可靠地進行產品的大規模發布 322
發布協調工程師 323
發布協調工程師的角色 324
建立發布流程 325
發布檢查列表 326
推動融合和簡化 326
發布未知的產品 327
起草一個發布檢查列表 327
架構與依賴 328
集成 328
容量規劃 328
故障模式 329
客戶端行為 329
流程與自動化 330
開發流程 330
外部依賴 331
發布計畫 331
可靠發布所需要的方法論 332
灰度和階段性發布 332
功能開關框架 333
應對客戶端濫用行為 334
過載行為和壓力測試 335
LCE 的發展 335
LCE 檢查列表的變遷 336
LCE 沒有解決的問題 337
小結 338
第Ⅳ部分 管理
第28 章 迅速培養SRE 加入on-call 341
新的SRE 已經招聘到了，接下來怎么辦 341
培訓初期：重體系，而非混亂 344
系統性、累積型的學習方式 345
目標性強的項目工作，而非瑣事 346
培養反向工程能力和隨機應變能力 347
反向工程：弄明白系統如何工作 347
統計學和比較性思維：在壓力下堅持科學方法論 347
隨機應變的能力：當意料之外的事情發生時怎么辦 348
將知識串聯起來：反向工程某個生產環境服務 348
有抱負的on-call 工程師的5 個特點 349
對事故的渴望：事後總結的閱讀和書寫 349
故障處理分角色演習 350
破壞真的東西，並且修復它們 351
維護文檔是學徒任務的一部分 352
儘早、儘快見習on-call 353
on-call 之後：通過培訓的儀式感，以及日後的持續教育 354
小結 354
第29 章 處理中斷性任務 355
管理運維負載 356
如何決策對中斷性任務的處理策略 356
不完美的機器 357
流狀態 357
將一件事情做好 358
實際一點的建議 359
減少中斷 361
第30 章 通過嵌入SRE 的方式幫助團隊從運維過載中恢復 363
第一階段：了解服務，了解上下文 364
確定最大的壓力來源 364
找到導火索 364
第二階段：分享背景知識 365
書寫一個好的事後總結作為示範 366
將緊急事件按類型排序 366
第三階段：主導改變 367
從基礎開始 367
獲取團隊成員的幫助 367
解釋你的邏輯推理過程 368
提出引導性問題 368
小結 369
第 31 章 SRE 與其他團隊的溝通與協作 370
溝通：生產會議 371
議程 372
出席人員 373
SRE 的內部協作 374
團隊構成 375
高效工作的技術 375
SRE 內部的協作案例分析：Viceroy 376
Viceroy 的誕生 376
所面臨的挑戰 378
建議 379
SRE 與其他部門之間的協作 380
案例分析：將DFP 遷移到F1 380
小結 382
第32 章 SRE 參與模式的演進歷程 383
SRE 參與模式：是什麼、怎么樣以及為什麼 383
PRR 模型 384
SRE 參與模型 384
替代性支持 385
PRR ：簡單PRR 模型 386
參與 386
分析 387
改進和重構 387
培訓 388
“接手”服務 388
持續改進 388
簡單PRR 模型的演進：早期參與模型 389
早期參與模型的適用對象 389
早期參與模型的優勢 390
不斷發展的服務：框架和SRE 平台 391
經驗教訓 391
影響SRE 的外部因素 392
結構化的解決方案：框架 392
新服務和管理優勢 394
小結 395
第Ⅴ部分 結束語
第33 章 其他行業的實踐經驗 398
有其他行業背景的資深SRE 399
災難預案與演習 400
從組織架構層面堅持不懈地對安全進行關注 401
關注任何細節 401
冗餘容量 401
模擬以及進行線上災難演習 402
培訓與考核 402
對詳細的需求收集和系統設計的關注 402
縱深防禦 403
事後總結的文化 403
將重複性工作自動化，消除運維負載 404
結構化和理性的決策 406
小結 407
第34 章 結語 408
附錄A 系統可用性 411
附錄B 生產環境運維過程中的最佳實踐 412
附錄C 事故狀態文檔示範 417
附錄D 事後總結示範 419
附錄E 發布協調檢查列表 423
附錄F 生產環境會議記錄示範 425
參考文獻 427
索引 439__
序言 xxxv
第Ⅰ部分 概覽
第1 章 介紹 2
系統管理員模式 2
Google 的解決之道：SRE 4
SRE 方法論 6
確保長期關注研發工作 6
在保障服務SLO 的前提下最大化疊代速度 7
監控系統 8
應急事件處理 8
變更管理 9
需求預測和容量規劃 9
資源部署 10
效率與性能 10
小結 10
第2 章 Google 生產環境：SRE 視角 11
硬體 11
管理物理伺服器的系統管理軟體 13
管理物理伺服器 13
存儲 14
網路 15
其他系統軟體 16
分散式鎖服務 16
監控與警報系統 16
軟體基礎設施 17
研發環境 17
莎士比亞搜尋：一個示範服務 18
用戶請求的處理過程 18
任務和數據的組織方式 19
第Ⅱ部分 指導思想
第3 章 擁抱風險 23
管理風險 23
度量服務的風險 24
服務的風險容忍度 25
辨別消費者服務的風險容忍度 26
基礎設施服務的風險容忍度 28
使用錯誤預算的目的 30
錯誤預算的構建過程 31
好處 32
第4 章 服務質量目標 34
服務質量術語 34
指標 34
目標 35
協定 36
指標在實踐中的套用 37
運維人員和最終用戶各關心什麼 37
指標的收集 37
匯總 38
指標的標準化 39
目標在實踐中的套用 39
目標的定義 40
目標的選擇 40
控制手段 42
SLO 可以建立用戶預期 42
協定在實踐中的套用 43
第5 章 減少瑣事 44
瑣事的定義 44
為什麼瑣事越少越好 45
什麼算作工程工作 46
瑣事繁多是不是一定不好 47
小結 48
第6 章 分散式系統的監控 49
術語定義 49
為什麼要監控 50
對監控系統設定合理預期 51
現象與原因 52
黑盒監控與白盒監控 53
4 個黃金指標 53
關於長尾問題 54
度量指標時採用合適的精度 55
簡化，直到不能再簡化 55
將上述理念整合起來 56
監控系統的長期維護 57
Bigtable SRE ：警報過多的案例 57
Gmail ：可預知的、可腳本化的人工干預 58
長跑 59
小結 59
第7 章 Google 的自動化系統的演進 60
自動化的價值 60
一致性 60
平台性 61
修復速度更快 61
行動速度更快 62
節省時間 62
自動化對Google SRE 的價值 62
自動化的套用案例 63
Google SRE 的自動化使用案例 63
自動化分類的層次結構 64
讓自己脫離工作：自動化所有的東西 66
舒緩疼痛：將自動化套用到集群上線中 67
使用Prodtest 檢測不一致情況 68
冪等地解決不一致情況 69
專業化傾向 71
以服務為導向的集群上線流程 72
Borg ：倉庫規模計算機的誕生 73
可靠性是最基本的功能 74
建議 75
第8 章 發布工程 76
發布工程師的角色 76
發布工程哲學 77
自服務模型 77
追求速度 77
密閉性 77
強調策略和流程 78
持續構建與部署 78
構建 78
分支 79
測試 79
打包 79
Rapid 系統 80
部署 81
配置管理 81
小結 82
不僅僅只對Google 有用 83
一開始就進行發布工程 83
第9 章 簡單化 85
系統的穩定性與靈活性 85
乏味是一種美德 86
我絕對不放棄我的代碼 86
“負代碼行”作為一個指標 87
最小 API 87
模組化 87
發布的簡單化 88
小結 88
第Ⅲ部分 具體實踐
第10 章 基於時間序列數據進行有效報警 93
Borgmon 的起源 94
套用軟體的監控埋點 95
監控指標的收集 96
時間序列數據的存儲 97
標籤與向量 98
Borg 規則計算 99
報警 104
監控系統的分片機制 105
黑盒監控 106
配置檔案的維護 106
十年之後 108
第11 章 on-call 輪值 109
介紹 109
on-call 工程師的一天 110
on-call 工作平衡 111
數量上保持平衡 111
質量上保持平衡 111
補貼措施 112
安全感 112
避免運維壓力過大 114
運維壓力過大 114
奸詐的敵人—運維壓力不夠 115
小結 115
第12 章 有效的故障排查手段 116
理論 117
實踐 119
故障報告 119
定位 119
檢查 120
診斷 122
測試和修復 124
神奇的負面結果 125
治癒 126
案例分析 127
使故障排查更簡單 130
小結 130
第13 章 緊急事件回響 131
當系統出現問題時怎么辦 131
測試導致的緊急事故 132
細節 132
回響 132
事後總結 132
變更部署帶來的緊急事故 133
細節 133
事故回響 134
事後總結 134
流程導致的嚴重事故 135
細節 135
災難回響 136
事後總結 136
所有的問題都有解決方案 137
向過去學習，而不是重複它 138
為事故保留記錄 138
提出那些大的，甚至不可能的問題：假如…… 138
鼓勵主動測試 138
小結 138
第14 章 緊急事故管理 140
無流程管理的緊急事故 140
對這次無流程管理的事故的剖析 141
過於關注技術問題 141
溝通不暢 141
不請自來 142
緊急事故的流程管理要素 142
嵌套式職責分離 142
控制中心 143
實時事故狀態文檔 143
明確公開的職責交接 143
一次流程管理良好的事故 144
什麼時候對外宣布事故 144
小結 145
第15 章 事後總結：從失敗中學習 146
Google 的事後總結哲學 146
協作和知識共享 148
建立事後總結文化 149
小結以及不斷最佳化 151
第16 章 跟蹤故障 152
Escalator 152
Outalator 153
聚合 154
加標籤 155
分析 155
未預料到的好處 156
第17 章 測試可靠性 157
軟體測試的類型 158
傳統測試 159
生產測試 160
創造一個構建和測試環境 163
大規模測試 165
測試大規模使用的工具 166
針對災難的測試 167
對速度的渴求 168
發布到生產環境 170
允許測試失敗 170
集成 172
生產環境探針 173
小結 175
第18 章 SRE 部門中的軟體工程實踐 176
為什麼軟體工程項目對SRE 很重要 176
Auxon 案例分析：項目背景和要解決的問題 177
傳統的容量規劃方法 177
解決方案：基於意圖的容量規劃 179
基於意圖的容量規劃 180
表達產品意圖的先導條件 181
Auxon 簡介 182
需求和實現：成功和不足 183
提升了解程度，推進採用率 185
團隊內部組成 187
在SRE 團隊中培養軟體工程風氣 187
在SRE 團隊中建立起軟體工程氛圍：招聘與開發時間 188
做到這一點 189
小結 190
第19 章 前端伺服器的負載均衡 191
有時候硬體並不能解決問題 191
使用DNS 進行負載均衡 192
負載均衡：虛擬IP 194
第20 章 數據中心內部的負載均衡系統 197
理想情況 198
識別異常任務：流速控制和跛腳鴨任務 199
異常任務的簡單應對辦法：流速控制 199
一個可靠的識別異常任務的方法：跛腳鴨狀態 200
利用劃分子集限制連線池大小 201
選擇合適的子集 201
子集選擇算法一：隨機選擇 202
子集選擇算法二：確定性算法 204
負載均衡策略 206
簡單輪詢算法 206
最閒輪詢策略 209
加權輪詢策略 210
第21 章 應對過載 212
QPS 陷阱 213
給每個用戶設定限制 213
客戶端側的節流機制 214
重要性 216
資源利用率信號 217
處理過載錯誤 217
決定何時重試 218
連線造成的負載 220
小結 221
第22 章 處理連鎖故障 223
連鎖故障產生的原因和如何從設計上避免 224
伺服器過載 224
資源耗盡 225
服務不可用 228
防止軟體伺服器過載 228
佇列管理 229
流量拋棄和優雅降級 230
重試 231
請求延遲和截止時間 234
慢啟動和冷快取 236
保持調用棧永遠向下 238
連鎖故障的觸發條件 238
進程崩潰 239
進程更新 239
新的發布 239
自然增長 239
計畫中或計畫外的不可用 239
連鎖故障的測試 240
測試直到出現故障，還要繼續測試 240
測試最常用的客戶端 241
測試非關鍵性後端 242
解決連鎖故障的立即步驟 242
增加資源 242
停止健康檢查導致的任務死亡 242
重啟軟體伺服器 242
丟棄流量 243
進入降級模式 243
消除批處理負載 244
消除有害的流量 244
小結 244
第23 章 管理關鍵狀態：利用分散式共識來提高可靠性 246
使用共識系統的動力：分散式系統協調失敗 248
案例1 ：腦裂問題 249
案例2 ：需要人工干預的災備切換 249
案例3 ：有問題的小組成員算法 249
分散式共識是如何工作的 250
Paxos 概要：協定示例 251
分散式共識的系統架構模式 251
可靠的複製狀態機 252
可靠的複製數據存儲和配置存儲 252
使用領頭人選舉機制實現高可用的處理系統 253
分散式協調和鎖服務 253
可靠的分散式佇列和訊息傳遞 254
分散式共識系統的性能問題 255
複合式Paxos ：訊息流過程詳解 257
應對大量的讀操作 258
法定租約 259
分散式共識系統的性能與網路延遲 259
快速Paxos 協定：性能最佳化 260
穩定的領頭人機制 261
批處理 262
磁碟訪問 262
分散式共識系統的部署 263
副本的數量 263
副本的位置 265
容量規劃和負載均衡 266
對分散式共識系統的監控 270
小結 272
第24 章 分散式周期性任務系統 273
Cron 273
介紹 273
可靠性 274
Cron 任務和冪等性 274
大規模Cron 系統 275
對基礎設施的擴展 275
對需求的擴展 276
Google Cron 系統的構建過程 277
跟蹤Cron 任務的狀態 277
Paxos 協定的使用 277
領頭人角色和追隨者角色 278
保存狀態 281
運維大型Cron 系統 282
小結 283
第25 章 數據處理流水線 284
流水線設計模式的起源 284
簡單流水線設計模式與大數據 284
周期性流水線模式的挑戰 285
工作分發不均造成的問題 285
分散式環境中周期性數據流水線的缺點 286
監控周期性流水線的問題 287
驚群效應 287
摩爾負載模式 288
Google Workflow 簡介 289
Workflow 是模型—視圖—控制器（MVC）模式 290
Workflow 中的執行階段 291
Workflow 正確性保障 291
保障業務的持續性 292
小結 294
第26 章 數據完整性：讀寫一致 295
數據完整性的強需求 296
提供超高的數據完整性的策略 297
備份與存檔 298
雲計算環境下的需求 299
保障數據完整性和可用性：Google SRE 的目標 300
數據完整性是手段，數據可用性是目標 300
交付一個恢復系統，而非備份系統 301
造成數據丟失的事故類型 301
維護數據完整性的深度和廣度的困難之處 303
Google SRE 保障數據完整性的手段 304
24 種數據完整性的事故組合 304
第一層： 軟刪除 305
第二層：備份和相關的恢複方法 306
額外一層：複製機制 308
1T vs. 1E ：存儲更多數據沒那么簡單 309
第三層：早期預警 310
確保數據恢復策略可以正常工作 313
案例分析 314
Gmail—2011 年2 月：從GTape 上恢複數據（ 磁帶） 314
Google Music—2012 年3 月：一次意外刪除事故的檢測過程 315
SRE 的基本理念在數據完整性上的套用 319
保持初學者的心態 319
信任但要驗證 320
不要一廂情願 320
縱深防禦 320
小結 321
第27 章 可靠地進行產品的大規模發布 322
發布協調工程師 323
發布協調工程師的角色 324
建立發布流程 325
發布檢查列表 326
推動融合和簡化 326
發布未知的產品 327
起草一個發布檢查列表 327
架構與依賴 328
集成 328
容量規劃 328
故障模式 329
客戶端行為 329
流程與自動化 330
開發流程 330
外部依賴 331
發布計畫 331
可靠發布所需要的方法論 332
灰度和階段性發布 332
功能開關框架 333
應對客戶端濫用行為 334
過載行為和壓力測試 335
LCE 的發展 335
LCE 檢查列表的變遷 336
LCE 沒有解決的問題 337
小結 338
第Ⅳ部分 管理
第28 章 迅速培養SRE 加入on-call 341
新的SRE 已經招聘到了，接下來怎么辦 341
培訓初期：重體系，而非混亂 344
系統性、累積型的學習方式 345
目標性強的項目工作，而非瑣事 346
培養反向工程能力和隨機應變能力 347
反向工程：弄明白系統如何工作 347
統計學和比較性思維：在壓力下堅持科學方法論 347
隨機應變的能力：當意料之外的事情發生時怎么辦 348
將知識串聯起來：反向工程某個生產環境服務 348
有抱負的on-call 工程師的5 個特點 349
對事故的渴望：事後總結的閱讀和書寫 349
故障處理分角色演習 350
破壞真的東西，並且修復它們 351
維護文檔是學徒任務的一部分 352
儘早、儘快見習on-call 353
on-call 之後：通過培訓的儀式感，以及日後的持續教育 354
小結 354
第29 章 處理中斷性任務 355
管理運維負載 356
如何決策對中斷性任務的處理策略 356
不完美的機器 357
流狀態 357
將一件事情做好 358
實際一點的建議 359
減少中斷 361
第30 章 通過嵌入SRE 的方式幫助團隊從運維過載中恢復 363
第一階段：了解服務，了解上下文 364
確定最大的壓力來源 364
找到導火索 364
第二階段：分享背景知識 365
書寫一個好的事後總結作為示範 366
將緊急事件按類型排序 366
第三階段：主導改變 367
從基礎開始 367
獲取團隊成員的幫助 367
解釋你的邏輯推理過程 368
提出引導性問題 368
小結 369
第 31 章 SRE 與其他團隊的溝通與協作 370
溝通：生產會議 371
議程 372
出席人員 373
SRE 的內部協作 374
團隊構成 375
高效工作的技術 375
SRE 內部的協作案例分析：Viceroy 376
Viceroy 的誕生 376
所面臨的挑戰 378
建議 379
SRE 與其他部門之間的協作 380
案例分析：將DFP 遷移到F1 380
小結 382
第32 章 SRE 參與模式的演進歷程 383
SRE 參與模式：是什麼、怎么樣以及為什麼 383
PRR 模型 384
SRE 參與模型 384
替代性支持 385
PRR ：簡單PRR 模型 386
參與 386
分析 387
改進和重構 387
培訓 388
“接手”服務 388
持續改進 388
簡單PRR 模型的演進：早期參與模型 389
早期參與模型的適用對象 389
早期參與模型的優勢 390
不斷發展的服務：框架和SRE 平台 391
經驗教訓 391
影響SRE 的外部因素 392
結構化的解決方案：框架 392
新服務和管理優勢 394
小結 395
第Ⅴ部分 結束語
第33 章 其他行業的實踐經驗 398
有其他行業背景的資深SRE 399
災難預案與演習 400
從組織架構層面堅持不懈地對安全進行關注 401
關注任何細節 401
冗餘容量 401
模擬以及進行線上災難演習 402
培訓與考核 402
對詳細的需求收集和系統設計的關注 402
縱深防禦 403
事後總結的文化 403
將重複性工作自動化，消除運維負載 404
結構化和理性的決策 406
小結 407
第34 章 結語 408
附錄A 系統可用性 411
附錄B 生產環境運維過程中的最佳實踐 412
附錄C 事故狀態文檔示範 417
附錄D 事後總結示範 419
附錄E 發布協調檢查列表 423
附錄F 生產環境會議記錄示範 425
參考文獻 427
索引 439__
