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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最大的软件系统。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。

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 Bigtable SRE ：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Google SRE 的价值 62 自动化的应用案例 63 Google SRE 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 Google Cron 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 Google Workflow 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 数据完整性的强需求 296 提供超高的数据完整性的策略 297 备份与存档 298 云计算环境下的需求 299 保障数据完整性和可用性：Google SRE 的目标 300 数据完整性是手段，数据可用性是目标 300 交付一个恢复系统，而非备份系统 301 造成数据丢失的事故类型 301 维护数据完整性的深度和广度的困难之处 303 Google SRE 保障数据完整性的手段 304 24 种数据完整性的事故组合 304 第一层： 软删除 305 第二层：备份和相关的恢复方法 306 额外一层：复制机制 308 1T vs. 1E ：存储更多数据没那么简单 309 第三层：早期预警 310 确保数据恢复策略可以正常工作 313 案例分析 314 Gmail—2011 年2 月：从GTape 上恢复数据（ 磁带） 314 Google Music—2012 年3 月：一次意外删除事故的检测过程 315 SRE 的基本理念在数据完整性上的应用 319 保持初学者的心态 319 信任但要验证 320 不要一厢情愿 320 纵深防御 320 小结 321 第27 章　可靠地进行产品的大规模发布 322 发布协调工程师 323 发布协调工程师的角色 324 建立发布流程 325 发布检查列表 326 推动融合和简化 326 发布未知的产品 327 起草一个发布检查列表 327 架构与依赖 328 集成 328 容量规划 328 故障模式 329 客户端行为 329 流程与自动化 330 开发流程 330 外部依赖 331 发布计划 331 可靠发布所需要的方法论 332 灰度和阶段性发布 332 功能开关框架 333 应对客户端滥用行为 334 过载行为和压力测试 335 LCE 的发展 335 LCE 检查列表的变迁 336 LCE 没有解决的问题 337 小结 338 第Ⅳ部分　管理 第28 章　迅速培养SRE 加入on-call 341 新的SRE 已经招聘到了，接下来怎么办 341 培训初期：重体系，而非混乱 344 系统性、累积型的学习方式 345 目标性强的项目工作，而非琐事 346 培养反向工程能力和随机应变能力 347 反向工程：弄明白系统如何工作 347 统计学和比较性思维：在压力下坚持科学方法论 347 随机应变的能力：当意料之外的事情发生时怎么办 348 将知识串联起来：反向工程某个生产环境服务 348 有抱负的on-call 工程师的5 个特点 349 对事故的渴望：事后总结的阅读和书写 349 故障处理分角色演习 350 破坏真的东西，并且修复它们 351 维护文档是学徒任务的一部分 352 尽早、尽快见习on-call 353 on-call 之后：通过培训的仪式感，以及日后的持续教育 354 小结 354 第29 章　处理中断性任务 355 管理运维负载 356 如何决策对中断性任务的处理策略 356 不完美的机器 357 流状态 357 将一件事情做好 358 实际一点的建议 359 减少中断 361 第30 章　通过嵌入SRE 的方式帮助团队从运维过载中恢复 363 第一阶段：了解服务，了解上下文 364 确定最大的压力来源 364 找到导火索 364 第二阶段：分享背景知识 365 书写一个好的事后总结作为示范 366 将紧急事件按类型排序 366 第三阶段：主导改变 367 从基础开始 367 获取团队成员的帮助 367 解释你的逻辑推理过程 368 提出引导性问题 368 小结 369 第 31 章　SRE 与其他团队的沟通与协作 370 沟通：生产会议 371 议程 372 出席人员 373 SRE 的内部协作 374 团队构成 375 高效工作的技术 375 SRE 内部的协作案例分析：Viceroy 376 Viceroy 的诞生 376 所面临的挑战 378 建议 379 SRE 与其他部门之间的协作 380 案例分析：将DFP 迁移到F1 380 小结 382 第32 章　SRE 参与模式的演进历程 383 SRE 参与模式：是什么、怎么样以及为什么 383 PRR 模型 384 SRE 参与模型 384 替代性支持 385 PRR ：简单PRR 模型 386 参与 386 分析 387 改进和重构 387 培训 388 “接手”服务 388 持续改进 388 简单PRR 模型的演进：早期参与模型 389 早期参与模型的适用对象 389 早期参与模型的优势 390 不断发展的服务：框架和SRE 平台 391 经验教训 391 影响SRE 的外部因素 392 结构化的解决方案：框架 392 新服务和管理优势 394 小结 395 第Ⅴ部分　结束语 第33 章　其他行业的实践经验 398 有其他行业背景的资深SRE 399 灾难预案与演习 400 从组织架构层面坚持不懈地对安全进行关注 401 关注任何细节 401 冗余容量 401 模拟以及进行线上灾难演习 402 培训与考核 402 对详细的需求收集和系统设计的关注 402 纵深防御 403 事后总结的文化 403 将重复性工作自动化，消除运维负载 404 结构化和理性的决策 406 小结 407 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__

Betsy Beyer 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Mountain View 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。 Chris Jones 是Google App Engine 的一名SRE。Google App Engine 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。 Jennifer Petoff 是Google SRE 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。 Niall Murphy 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IPv6 Network Administration，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。 译者 孙宇聪，前Google SRE（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。

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