许式伟的架构课
许式伟
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开篇词 (1讲)
开篇词 | 怎样成长为优秀的软件架构师？
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基础平台篇 (21讲)
01 | 架构设计的宏观视角
02 | 大厦基石：无生有，有生万物
03 | 汇编：编程语言的诞生
04 | 编程语言的进化
05 | 思考题解读：如何实现可自我迭代的计算机？
06 | 操作系统进场
07 | 软件运行机制及内存管理
08 | 操作系统内核与编程接口
09 | 外存管理与文件系统
10 | 输入和输出设备：交互的演进
11 | 多任务：进程、线程与协程
12 | 进程内协同：同步、互斥与通讯
13 | 进程间的同步互斥、资源共享与通讯
14 | IP 网络：连接世界的桥梁
15 | 可编程的互联网世界
16 | 安全管理：数字世界的守护
17 | 架构：需求分析 (上)
18 | 架构：需求分析 (下) · 实战案例
19 | 基础平台篇：回顾与总结
加餐 | 我看Facebook发币（上）：区块链、比特币与Libra币
加餐 | 我看Facebook发币（下）：深入浅出理解 Libra 币
桌面开发篇 (16讲)
20 | 桌面开发的宏观视角
21 | 图形界面程序的框架
22 | 桌面程序的架构建议
23 | Web开发：浏览器、小程序与PWA
24 | 跨平台与 Web 开发的建议
25 | 桌面开发的未来
26 | 实战（一）：怎么设计一个“画图”程序？
27 | 实战（二）：怎么设计一个“画图”程序？
28 | 实战（三）：怎么设计一个“画图”程序？
29 | 实战（四）：怎么设计一个“画图”程序？
30 | 实战（五）：怎么设计一个“画图”程序？
31 | 辅助界面元素的架构设计
课外阅读 | 从《孙子兵法》看底层的自然法则
加餐 | 想当架构师，我需要成为“全才”吗？
32 | 架构：系统的概要设计
33 | 桌面开发篇：回顾与总结
服务端开发篇 (14讲)
34 | 服务端开发的宏观视角
35 | 流量调度与负载均衡
36 | 业务状态与存储中间件
37 | 键值存储与数据库
38 | 文件系统与对象存储
39 | 存储与缓存
40 | 服务端的业务架构建议
41 | 实战（一）：“画图”程序后端实战
42 | 实战（二）：“画图”程序后端实战
43 | 实战（三）：“画图”程序后端实战
44 | 实战（四）：“画图”程序后端实战
45 | 架构：怎么做详细设计？
46 | 服务端开发篇：回顾与总结
加餐 | 如何做HTTP服务的测试？
服务治理篇 (11讲)
47 | 服务治理的宏观视角
48 | 事务与工程：什么是工程师思维？
49 | 发布、升级与版本管理
50 | 日志、监控与报警
加餐 | 怎么保障发布的效率与质量？
51 | 故障域与故障预案
52 | 故障排查与根因分析
53 | 过载保护与容量规划
54 | 业务的可支持性与持续运营
55 | 云计算、容器革命与服务端的未来
56 | 服务治理篇：回顾与总结
架构思维篇 (9讲)
57 | 心性：架构师的修炼之道
用户故事 | 站在更高的视角看架构
58 | 如何判断架构设计的优劣？
59 | 少谈点框架，多谈点业务
60 | 架构分解：边界，不断重新审视边界
加餐 | 实战：“画图程序” 的整体架构
61 | 全局性功能的架构设计
62 | 重新认识开闭原则 (OCP)
63 | 接口设计的准则
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50 | 日志、监控与报警
许式伟 2019-10-18
你好，我是七牛云许式伟。
上一讲我们介绍了发布与升级，这是一项复杂的事务，有非常长的业务流程，包括：构建、测试、打包、部署以及配置变更。但总体上来说，发布与升级在 SRE 的工作范畴中，还并不是最难工程化的事务工作。我们简单分析就可以明白：发布与升级总体上来说，只和集群中服务之间的调用关系有关，而与具体服务的业务特性没有太大的相关性。
真正难工程化的是监控与报警。
好的监控与报警系统是怎样的？
监控一个复杂的业务系统本身就是一项极其复杂的事务。即使在具有大量现成的基础设施的情况下，设计监控项、收集数据指标、显示并提供报警支持这些工作，通常需在 10 人的 SRE 团队中，可能就需要有 1～2 人全职进行监控的构建和维护工作，这些工作都是非常定制化的，与具体业务密切相关。
如果我们把服务比作一个人的话，发布与升级更像是一个交通工具，尽管内部机制也许复杂，但是从功能上来说，它只是把我们载到某个目的地，人的个性在这里并不需要得到充分的重视。
但监控与报警不同，它更像是私人医生，需要因人而异，因地制宜，提供一套完整的健康保障方案。
监控与报警的目标是什么？
简单说，监控的核心目标就是要解决好两个问题：其一，什么东西出故障了。其二，为什么它出故障了，根因在哪里。
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精选留言(7)
Aaron Cheung本篇对 devops sre 都受益良多2019-10-18 3
alick将当前 CPU 利用率按秒记录。
按 5% 粒度分组，将对应的 CPU 利用率计数 +1。
将这些值每分钟汇总一次
----------
这里没太想明白：`将对应CPU利用率计数+1`具体是什么意思？汇总是指求和吗？作者回复: 5%粒度分组，cpu利用率就只有0-20这几种可能。如果当前这一秒cpu利用率是p%，那么就 counts[p/5取整]++。每分钟有60个点，也就是counts数组求和是60。这样我们就知道一分钟内cpu利用率的波动情况了。
2019-10-23 1
leslie老师今天的讲的这个其实是生产中蛮关键的：和一些研发或架构沟通过，甚至现实中很多中小企业会无视监控；合理的监控能精准的定位问题，而不是依赖人力去排除去沟通-尤其是软件上线后。
监控不是狼也不是摆设：合理的监控确实能方便定位问题；其实现在很典型的问题是有些大厂的云服务监控确实没有体现特性吧尤其是数据库这块，集成度越高的问题定位越模糊，在看似减轻运维操作的同时是反向增加了复杂度。耦合度越高，定位越困难；这是我现在深深的体会和感悟。2019-10-19 1
Eternal满满的干活，我们的系统就严重陷入了狼来了的情况，天天报警2019-11-23
丁丁历险记只会用阿里云监控的路过。2019-11-08
张裕对于客户端的监控，老师有什么建议？在某些数据如延时的监控上是否可以和服务端监控相互印证？作者回复: 客户端监控是指什么？
2019-10-18 1
#^_^#好多干货2019-10-18
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