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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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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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