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SRE:Google运维解密

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14.96 八五品

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四川成都
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作者[美]Betsy(贝特西·拜尔)、Chris、Jennifer、Niall Murphy 著;孙宇聪 译

出版社电子工业出版社

出版时间2016-10

版次1

装帧平装

货号1835511777326108673

上书时间2024-09-16

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品相描述:八五品
商品描述
A-510118001-031-3-1
图书标准信息
  • 作者 [美]Betsy(贝特西·拜尔)、Chris、Jennifer、Niall Murphy 著;孙宇聪 译
  • 出版社 电子工业出版社
  • 出版时间 2016-10
  • 版次 1
  • ISBN 9787121297267
  • 定价 108.00元
  • 装帧 平装
  • 开本 16开
  • 纸张 胶版纸
  • 页数 480页
  • 字数 0.69千字
  • 正文语种 简体中文
  • 原版书名 Site reliability engineering: how google runs production systems
【内容简介】
  大型软件系统生命周期的绝大部分都处于“使用”阶段,而非“设计”或“实现”阶段。那么为什么我们却总是认为软件工程应该首要关注设计和实现呢?在《SRE:Google运维解密》中,Google SRE的关键成员解释了他们是如何对软件进行生命周期的整体性关注的,以及为什么这样做能够帮助Google成功地构建、部署、监控和运维世界上现存zui大的软件系统。通过阅读《SRE:Google运维解密》,读者可以学习到Google工程师在提高系统部署规模、改进可靠性和资源利用效率方面的指导思想与具体实践——这些都是可以立即直接应用的宝贵经验。
  任何一个想要创建、扩展大规模集成系统的人都应该阅读《SRE:Google运维解密》。《SRE:Google运维解密》针对如何构建一个可长期维护的系统提供了非常宝贵的实践经验。
【作者简介】
  BetsyBeyer,是Google纽约负责SRE的一名技术文档作家。她之前曾为遍布全球的Google数据中心与MountainView硬件运维团队编写文档。在搬到纽约之前,Betsy是Stanford大学技术性写作课程的讲师。她曾经学习国际关系与英文文学,并在Stanford和Tulane获得学历。

  ChrisJones,是GoogleAppEngine的一名SRE。GoogleAppEngine是一个PaaS服务,每天处理超过280亿个请求。他的办公室在旧金山,他之前的工作包括Google广告统计、数据仓库,以及用户支持系统的维护。在之前,Chris曾经在学校IT行业任职,同时参与过竞选数据分析,以及一些BSD内核的修改。他有计算机工程、经济学,以及技术政策学的学位。同时他也是一名有执照的职业工程师。

  JenniferPetoff,是GoogleSRE团队的一名项目经理,工作地点在都柏林,爱尔兰。她曾经负责管理大型全球项目,包括:科学研究、工程、人力资源,以及广告等。Jennifer在加入Google之前,曾在化工行业任职八年。她获得了Stanford大学的化学博士与学士学位,同时她还拥有Rochester大学的心理学学位。

  NiallMurphy,是Google爱尔兰团队广告SRE的负责人。他拥有20年互联网行业经验,目前是INEX(爱尔兰网络互联枢纽)的主席。他曾经写作以及参与写作很多科技文章与书籍,包括O’Reilly出版的IPv6NetworkAdministration,以及很多RFC。他目前在参与书写爱尔兰互联网发展史。他拥有计算机科学、数学,以及诗歌学的学历(他当时一定是想错了!)。他目前与妻子和两个儿子居住在都柏林。

  孙宇聪,前GoogleSRE(2007-2015),山景城总部,曾参与构建运维Youtube全球CDN网络,2008年奥运会直播项目,构建维护海量视频编码传输系统。后参与Google内部云平台运维工作,负责运维全球百万级别服务器集群,以及Borg、Omega等大规模集群理系统。2015年加入Coding,任CTO一职。回国后,积极推动国内容器化运维架构升级。目前是开放运维联盟之应用运维规范制定组,高可用运维规范制定者。
【目录】
前言 xxxi
序言 xxxv
第Ⅰ部分 概览
第1章 介绍 2
系统管理员模式 2
Google的解决之道:SRE 4
SRE方法论 6
确保长期关注研发工作 6
在保障服务SLO的前提下最大化迭代速度 7
监控系统 8
应急事件处理 8
变更管理 9
需求预测和容量规划 9
资源部署 10
效率与性能 10
小结 10
第2章 Google生产环境:SRE视角 11
硬件 11
管理物理服务器的系统管理软件 13
管理物理服务器 13
存储 14
网络 15
其他系统软件 16
分布式锁服务 16
监控与警报系统 16
软件基础设施 17
研发环境 17
莎士比亚搜索:一个示范服务 18
用户请求的处理过程 18
任务和数据的组织方式 19
第Ⅱ部分 指导思想
第3章 拥抱风险 23
管理风险 23
度量服务的风险 24
服务的风险容忍度 25
辨别消费者服务的风险容忍度 26
基础设施服务的风险容忍度 28
使用错误预算的目的 30
错误预算的构建过程 31
好处 32
第4章 服务质量目标 34
服务质量术语 34
指标 34
目标 35
协议 36
指标在实践中的应用 37
运维人员和最终用户各关心什么 37
指标的收集 37
汇总 38
指标的标准化 39
目标在实践中的应用 39
目标的定义 40
目标的选择 40
控制手段 42
SLO可以建立用户预期 42
协议在实践中的应用 43
第5章 减少琐事 44
琐事的定义 44
为什么琐事越少越好 45
什么算作工程工作 46
琐事繁多是不是一定不好 47
小结 48
第6章 分布式系统的监控 49
术语定义 49
为什么要监控 50
对监控系统设置合理预期 51
现象与原因 52
黑盒监控与白盒监控 53
4个黄金指标 53
关于长尾问题 54
度量指标时采用合适的精度 55
简化,直到不能再简化 55
将上述理念整合起来 56
监控系统的长期维护 57
BigtableSRE:警报过多的案例 57
Gmail:可预知的、可脚本化的人工干预 58
长跑 59
小结 59
第7章 Google的自动化系统的演进 60
自动化的价值 60
一致性 60
平台性 61
修复速度更快 61
行动速度更快 62
节省时间 62
自动化对GoogleSRE的价值 62
自动化的应用案例 63
GoogleSRE的自动化使用案例 63
自动化分类的层次结构 64
让自己脱离工作:自动化所有的东西 66
舒缓疼痛:将自动化应用到集群上线中 67
使用Prodtest检测不一致情况 68
幂等地解决不一致情况 69
专业化倾向 71
以服务为导向的集群上线流程 72
Borg:仓库规模计算机的诞生 73
可靠性是最基本的功能 74
建议 75
第8章 发布工程 76
发布工程师的角色 76
发布工程哲学 77
自服务模型 77
追求速度 77
密闭性 77
强调策略和流程 78
持续构建与部署 78
构建 78
分支 79
测试 79
打包 79
Rapid系统 80
部署 81
配置管理 81
小结 82
不仅仅只对Google有用 83
一开始就进行发布工程 83
第9章 简单化 85
系统的稳定性与灵活性 85
乏味是一种美德 86
我绝对不放弃我的代码 86
“负代码行”作为一个指标 87
最小API 87
模块化 87
发布的简单化 88
小结 88
第Ⅲ部分 具体实践
第10章 基于时间序列数据进行有效报警 93
Borgmon的起源 94
应用软件的监控埋点 95
监控指标的收集 96
时间序列数据的存储 97
标签与向量 98
Borg规则计算 99
报警 104
监控系统的分片机制 105
黑盒监控 106
配置文件的维护 106
十年之后 108
第11章 on-call轮值 109
介绍 109
on-call工程师的一天 110
on-call工作平衡 111
数量上保持平衡 111
质量上保持平衡 111
补贴措施 112
安全感 112
避免运维压力过大 114
运维压力过大 114
奸诈的敌人—运维压力不够 115
小结 115
第12章 有效的故障排查手段 116
理论 117
实践 119
故障报告 119
定位 119
检查 120
诊断 122
测试和修复 124
神奇的负面结果 125
治愈 126
案例分析 127
使故障排查更简单 130
小结 130
第13章 紧急事件响应 131
当系统出现问题时怎么办 131
测试导致的紧急事故 132
细节 132
响应 132
事后总结 132
变更部署带来的紧急事故 133
细节 133
事故响应 134
事后总结 134
流程导致的严重事故 135
细节 135
灾难响应 136
事后总结 136
所有的问题都有解决方案 137
向过去学习,而不是重复它 138
为事故保留记录 138
提出那些大的,甚至不可能的问题:假如…… 138
鼓励主动测试 138
小结 138
第14章 紧急事故管理 140
无流程管理的紧急事故 140
对这次无流程管理的事故的剖析 141
过于关注技术问题 141
沟通不畅 141
不请自来 142
紧急事故的流程管理要素 142
嵌套式职责分离 142
控制中心 143
实时事故状态文档 143
明确公开的职责交接 143
一次流程管理良好的事故 144
什么时候对外宣布事故 144
小结 145
第15章 事后总结:从失败中学习 146
Google的事后总结哲学 146
协作和知识共享 148
建立事后总结文化 149
小结以及不断优化 151
第16章 跟踪故障 152
Escalator 152
Outalator 153
聚合 154
加标签 155
分析 155
未预料到的好处 156
第17章 测试可靠性 157
软件测试的类型 158
传统测试 159
生产测试 160
创造一个构建和测试环境 163
大规模测试 165
测试大规模使用的工具 166
针对灾难的测试 167
对速度的渴求 168
发布到生产环境 170
允许测试失败 170
集成 172
生产环境探针 173
小结 175
第18章 SRE部门中的软件工程实践 176
为什么软件工程项目对SRE很重要 176
Auxon案例分析:项目背景和要解决的问题 177
传统的容量规划方法 177
解决方案:基于意图的容量规划 179
基于意图的容量规划 180
表达产品意图的先导条件 181
Auxon简介 182
需求和实现:成功和不足 183
提升了解程度,推进采用率 185
团队内部组成 187
在SRE团队中培养软件工程风气 187
在SRE团队中建立起软件工程氛围:招聘与开发时间 188
做到这一点 189
小结 190
第19章 前端服务器的负载均衡 191
有时候硬件并不能解决问题 191
使用DNS进行负载均衡 192
负载均衡:虚拟IP 194
第20章 数据中心内部的负载均衡系统 197
理想情况 198
识别异常任务:流速控制和跛脚鸭任务 199
异常任务的简单应对办法:流速控制 199
一个可靠的识别异常任务的方法:跛脚鸭状态 200
利用划分子集限制连接池大小 201
选择合适的子集 201
子集选择算法一:随机选择 202
子集选择算法二:确定性算法 204
负载均衡策略 206
简单轮询算法 206
最闲轮询策略 209
加权轮询策略 210
第21章 应对过载 212
QPS陷阱 213
给每个用户设置限制 213
客户端侧的节流机制 214
重要性 216
资源利用率信号 217
处理过载错误 217
决定何时重试 218
连接造成的负载 220
小结 221
第22章 处理连锁故障 223
连锁故障产生的原因和如何从设计上避免 224
服务器过载 224
资源耗尽 225
服务不可用 228
防止软件服务器过载 228
队列管理 229
流量抛弃和优雅降级 230
重试 231
请求延迟和截止时间 234
慢启动和冷缓存 236
保持调用栈永远向下 238
连锁故障的触发条件 238
进程崩溃 239
进程更新 239
新的发布 239
自然增长 239
计划中或计划外的不可用 239
连锁故障的测试 240
测试直到出现故障,还要继续测试 240
测试最常用的客户端 241
测试非关键性后端 242
解决连锁故障的立即步骤 242
增加资源 242
停止健康检查导致的任务死亡 242
重启软件服务器 242
丢弃流量 243
进入降级模式 243
消除批处理负载 244
消除有害的流量 244
小结 244
第23章 管理关键状态:利用分布式共识来提高可靠性 246
使用共识系统的动力:分布式系统协调失败 248
案例1:脑裂问题 249
案例2:需要人工干预的灾备切换 249
案例3:有问题的小组成员算法 249
分布式共识是如何工作的 250
Paxos概要:协议示例 251
分布式共识的系统架构模式 251
可靠的复制状态机 252
可靠的复制数据存储和配置存储 252
使用领头人选举机制实现高可用的处理系统 253
分布式协调和锁服务 253
可靠的分布式队列和消息传递 254
分布式共识系统的性能问题 255
复合式Paxos:消息流过程详解 257
应对大量的读操作 258
法定租约 259
分布式共识系统的性能与网络延迟 259
快速Paxos协议:性能优化 260
稳定的领头人机制 261
批处理 262
磁盘访问 262
分布式共识系统的部署 263
副本的数量 263
副本的位置 265
容量规划和负载均衡 266
对分布式共识系统的监控 270
小结 272
第24章 分布式周期性任务系统 273
Cron 273
介绍 273
可靠性 274
Cron任务和幂等性 274
大规模Cron系统 275
对基础设施的扩展 275
对需求的扩展 276
GoogleCron系统的构建过程 277
跟踪Cron任务的状态 277
Paxos协议的使用 277
领头人角色和追随者角色 278
保存状态 281
运维大型Cron系统 282
小结 283
第25章 数据处理流水线 284
流水线设计模式的起源 284
简单流水线设计模式与大数据 284
周期性流水线模式的挑战 285
工作分发不均造成的问题 285
分布式环境中周期性数据流水线的缺点 286
监控周期性流水线的问题 287
惊群效应 287
摩尔负载模式 288
GoogleWorkflow简介 289
Workflow是模型—视图—控制器(MVC)模式 290
Workflow中的执行阶段 291
Workflow正确性保障 291
保障业务的持续性 292
小结 294
第26章 数据完整性:读写一致 295
……
第27章 可靠地进行产品的大规模发布 322
……
第Ⅳ部分 管理
第28章 迅速培养SRE加入on-call 341
……
第29章 处理中断性任务 355
……
第30章 通过嵌入SRE的方式帮助团队从运维过载中恢复 363
……
第31章 SRE与其他团队的沟通与协作 370
……
第32章 SRE参与模式的演进历程 383
……
第Ⅴ部分 结束语
第33章 其他行业的实践经验 398
……
第34章 结语 408
附录A 系统可用性 411
附录B 生产环境运维过程中的最佳实践 412
附录C 事故状态文档示范 417
附录D 事后总结示范 419
附录E 发布协调检查列表 423
附录F 生产环境会议记录示范 425
参考文献 427
索引 439
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