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服务稳定性保障的五大误解

> 在线服务的稳定性保障一直是运维和技术部门的核心工作之一。但时至今日,这个方向实际仍然有很多基本的概念都没有对齐。今天这篇文章就罗列下那些混淆不清的概念,期望有一天大家沟通时不是鸡同鸭讲,各说各话。 误解一:服务可用性 听过很多技术分享,看过很多平台的承诺,上来都是讲我们的服务稳定性99.9xx%,但似乎都“忘记”了提供这个稳定性的具体算法和解读。如果没有明确的定义,这个数值其实毫无意义。 > 服务稳定性目标的算法并没有行业标准,Google SRE Book 中提到两种: 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) 合计可用性:可用性 = 成功请求数 / 总请求数 使用哪种统计算法很可能因业务的类型(电商服务、打车服务等)或服务的类型(请求类服务、存储类服务等)不同而不同,甚至因公司的传统和文化而不同。 而实际上,以上两种算法本身就存在很多不明确的地方。 如基于时间的可用性统计,哪部分时间适合算到停机时间里?服务还部分可用算不算?只影响了10%的用户算不算?如果只统计完全停机的时间,那即使是非常严重的事故也可能统计不到停机时间里,这...

🔥🔥🔥超级 ORM 框架 mybatis-mp 预览版 1.6.8-rc 发布

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。