注：这是去年国庆时的一篇读书笔记，最近线上故障频繁，重新读了下这篇读书笔记，觉得《Google SRE》非常棒，遂从简书再搬家到博客园，希望大家受益。我的简书地址：daoqidelv
国庆长假，出门太堵，遂待在魔都，花了三天时间将《Google SRE》中文版翻了一遍，好书一本，不管是开发人员、运维人员还是架构师，都可以读一读，受益匪浅的。
鉴于自己是做开发的，所以对于运维相关流程化的内容没有涉猎。不过这部分内容对于运维leader应当是大有裨益的。
SRE是个全能手，DevOps的实践者
SRE全称：Site Reliability Engineering，翻译过来就是：站点可靠性工程师。SRE的职责确保站点的可用，为了达到这个目的，他需要对站点涉及的系统、组件熟悉，需要关注生产运行时的状态，为此，他需要有很多工具和系统支撑其完成上述工作，比如自动化发布系统，监控系统，日志系统，服务器资源分配和编排等，这些工具需要他们自己完成开发和维护。
SRE是一个综合素质很高的全能手，需要懂服务器基础架构、操作系统、网络、中间件容器、常用编程语言、全局的架构意识、非常强的问题分析能力、极高的抗压能力（以便沉着高效地排障），他们还需要懂性能调优理论...
SRE的工作是Develop+Operate的结合，SRE是DevOps的实践者，他们的工作内容和职责和传统运维工程师差不多：发布、部署、监控、排障，目标一致。但是SRE的手段更加自动化，更高效，这种高效来源于自动化工具、监控工具的支撑，更因为其作为这些工具的开发者，不断优化和调整，使整个工具箱使起来更加得心应手，这也是DevOps的魅力所在。
分布式环境运维大不同于传统运维
我的理解：在分布式环境下，系统的复杂度增大、维护目标增多，按照传统的手工或者半自动维护来做，是不行的。所以，需要转变思路：
事务性的工作工具化。比如：版本发布、服务器监控；
让系统自反馈。完善的监控告警机制，完善的日志记录和分析体制，可视化系统的健康状态，使得系统变得可追踪和调校；
分布式策略应对巨量运维对象。负载均衡、流控、数据完整性、批处理的变得不一样，需要重新设计和实践。同时，更要重视连锁式故障。
分布式系统的核心——分布式共识
分布式共识问题是指“在不稳定的通信环境下一组进程之间对某项事情达成一致的问题”。
分布式共识系统可以用来解决：领头人选举、关键共享状态、分布式锁等问题。或者绝对点，所有的分布式问题都应当考虑到分布式共识的问题。
分布式共识的理论基础和实现都不是很好理解，抽时间搞清楚是大有裨益的，这里罗列一下几个关键词：
拜占庭问题
可复制状态机
Paxos算法
Zookeeper
Chubby
监控很重要！很重要！很重要！
监控是SRE眼睛的延伸。
监控系统应当解决两个问题：现象（什么东西出故障了？），原因（为什么出故障？）
现象—— 用户可感知的现象，比如：登陆不了、支付订单变慢；
原因—— 造成现象的潜在因素，可能只是中间因素或者相关因素，并非根本原因，根本原因需要SRE介入分析并确定。比如：login 服务CPU超过警戒值，订单服务器的CLOSE_WAIT状态的TCP链接数猛增等等。
四个黄金指标：时延、流量（PV）、错误、饱和度（服务器资源使用情况）。前三个是对服务进行监控，后一个是对服务器进行监控，当然也可以包含容器的状态监控，比如线程池、GC等。
几条箴言：
指标简化到不能再简化
关注长尾现象，要时延分布，而不是平均时延
慎重发出紧急警报，预防“狼来了”现象，紧急警报都是课操作的，且不能惯性得出结论的问题
警报不要重复，避免浪费SRE的注意力
排障
定位故障点。合理判定问题的严重程度，尝试尽快恢复服务或者缓解问题。
借助监控工具和日志工具检查系统或者服务状态。服务时延和错误率、系统资源使用状态情况、日志统计分析
逐层检查和分解问题，解析问题现象，不断假设/验证地进行诊断，找到根本原因
发布
自动化发布应当作为基础设施，第一优先级建设，他的重要性和自动化测试一样。之前参加的“软件工程的精益化管理”课程实验中，实践证明了自动化工具的威力很大，能够明显提升整个团队的生产力。
关于自动化发布的内容和分享网上非常多，而且国内各大互联公司分享出来的材料也是汗牛充栋，用到是可以学习。
反思 and 总结
这两个优点对于SRE很是重要，反思使得SRE从失败中学习教训，总结使SRE从时间中获得经验，个人和团队需要学习和践行这种精神，但是对事不对人。
Google的做法是：时事后总结机制。
避免指责，提供建设性意见，充满正能量
事后总结报告需要评审，避免低质量的事后总结带来负面影响
google的事后总结模板
追本溯源、怀疑一切
SRE是天生怀疑论者，怀疑一切，眼见为实，追本溯源是本性，感觉自己的性格还蛮适合的~
拥抱风险
传统运维是厌恶风险的，但是开发和产品却更关注变化速度，他们都希望迭代速度越快越好，但是这回给系统运行带来风险，所以这天生是矛盾。
为了解决风险和变化的矛盾，google提出了SLI-->SLO-->SLA的机制。
SLI——服务质量指标，如：延时、吞吐量、错误率、可用性等
SLO——服务质量目标，服务的某个SLI的目标值，或者目标范围。比如：SLI<=目标值，min=
SLA——服务质量协议（Agreement），服务（SRE）和用户（开发、产品）之间的一个明确的、或者不明确的协议，描述了在达到或者没有达到SLO之后的后果。或者可以转化为先行的KPI，比如系统可用性99.99%等。
开发和运维针对某个系统协商好一个SLA后，大家有一个量化的指标，一旦出现冲突时，算一下，看看是否违反SLA，如果违反，那么就升级走流程。这样既灵活，也有章可循。如果开发团队牛逼，代码质量高或者运气好，你可以迭代快，反之你需要慢点来，间接地，大家都对线上系统负责了。
反直觉的真理
1、不要承诺你的系统100%可靠。
因为这样会要其他人过分依赖于你，一旦你出问题，那么将成为众矢之的，相反的，你应当对自己的系统了如指掌，比如能承受的压力，可用性目标，一些明显的坑，一些不支持的属性等，广而告之。
2、有意识地破坏你的系统
不同于演练，而是真实生产系统，在可控范围内，人为制造故障，然后在有人值守的情况下，找到系统的短板和问题。这样等到真正的故障来临时，可以有章可循，快速解决问题。
主动暴露自己的不足好于别人突然揭发你，当然更重要的是要及时纠正不足。
线上排障实践
如何快速处理线上故障
线上故障处理——大量异常堆栈日志输出影响服务可用性
线上故障处理——发布顺序错误引起的数据库异常
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