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content/posts/《阿里云运维架构实践秘籍》读书笔记.md

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+title: "《阿里云运维架构实践秘籍》读书笔记"
+date: "2021-10-16T22:43:40+08:00"
+tags: ["读书笔记", "运维", "架构"]
+keywords: ["阿里云运维架构实践秘籍", "运维", "架构"]
+categories: ["Tech"]
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+slug: "reading-notes-for-a-li-yun-yun-wei-jia-gou-shi-jian-mi-ji"
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+## 食之有味
+###### P73. CAP 定理：
+CAP 定理（CAP theorem）指出，对于一个..分布式..系统来说，其不可能..同时满足..以下 3 点：
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+- Consistency（一致性）：所有节点在同一时间具有相同的数据。
+- Availability（可用性）：保证每个请求不管成功或者失败都得到响应。
+- Partition tolerance（分区容错性）：系统中任意信息的丢失或失败不会影响系统的继续运作。
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+> 这里推荐阮一峰的 [《CAP 定理的含义》](https://www.ruanyifeng.com/blog/2018/07/cap.html)协助理解，各数据库模型的实现其实就是对 CAP 定理三个特性的不同取舍。
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+###### P79. SQL 语句优化：
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+- 80% 的数据库性能问题都出在 ..SQL语句..上。
+- 80% 的 SQL 语句性能问题都是由..索引..引起的。
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+> 这让我又想起曾经遇到的[业务问题](../projects/#委外设备管理系统)，事出正是慢查询，而处理这个性能问题时也正是通过先优化 MongoDB 的查询语句——前置业务查询条件及分页查询条件，再优化数据库索引得以缓解。这属实是慢查询的最佳实践了🎉。
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+###### P192. 存储引擎与服务器配置：
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+由于 MongoDB 存储引擎基于**内存映射**，因此..高内存..的配置能有效提升 MongoDB 的性能。
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+###### P254. K8S 部署应用：
+在使用容器编排技术时，为了让对应容器高可用，也为了让机器性能的利用率更高，因此容器会根据状态是否存活，以及机器性能使用高低的情况，**在不同的节点之间调度漂移**。加上本身 K8S 就会消耗机器性能，所以总体来说，**K8S 不适合部署对性能配置依赖很高的应用**。这就间接说明了为什么我们一般很少将数据库部署在应用中，而是把业务代码部署在容器中，因为这样可以实现快速部署。
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+###### P278. 云端 DevOps 最佳实践：
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+GitLab + Jenkins + K8S + 微服务是云端 DevOps 的最佳实践。
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+> 没错，正是我们当下在做的！
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+###### P333. 缓存五分钟法则：
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+即如果一条记录被频繁访问，就应该考虑放到缓存里。否则的话客户端就按需要直接去访问数据库，而这个临界点就是**五分钟**。
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+## 余味回甘
+###### 使用缓存牺牲了什么？
+书中一直有一个说法：「缓存是一种典型的以牺牲数据时效性换取访问性能的技术」，我不太赞成这种说法。因为这样的表达是在说：使用缓存的缺点是**没有或者减少了数据的时效性**，我觉得这没有结合实际业务中使用缓存的前提——开发者肯定是在需要使用缓存的业务情景下才使用缓存的，也就是说我们为某个数据使用了缓存是..知其可用性..的，并没有牺牲什么实质性的时效性，这不算作是使用缓存的一种牺牲，缓存，就是临时存储在内存中的一组数据，该用时用，不该用时不用。