性能压测，是保障服务可用性和稳定性过程中，不可或缺的一环，但是有关性能压测的体系化分享并不多。如何做好性能压测的系列专题分享，将从性能压测的设计、实现、执行、监控、问题定位和分析、应用场景等多个纬度对性能压测的全过程进行拆解，以帮助大家构建完整的性能压测的理论体系，并提供有例可依的实战。 通过本场 Chat，您将在以下 4 方面获得收益： 1. 性能压测环境要考虑的要素； 2. 4 种不同的性能压测环境的优缺点对比； 3. 这 4 种方案存在的问题和对应的解决方案； 4. 全链路压测模型图。 本场 Chat 适合于：在工作中会使用到性能压测的研发、测试、质量和运维工程师。 ---- 专题出品人：阿里巴巴 PTS 团队 第一期分享嘉宾：襄玲（花名），阿里巴巴技术专家，PTS 研发，近期主导整理和推动云时代性能压测的思想和标准，云计算性能测试国标项目组成员，内部稳定性保障系统之预热系统负责人。

Nginx 作为互联网从业人员耳熟能详的 Web 及 Proxy server，已经有大量的文章和权威书籍介绍过它的安装、优化、扩展和运维。不过大家也应该知道：不同规模的公司对 Nginx 的架构、可维护性、可用性及兼容性的要求千差万别。所以希望通过这次分享，结合作者的从业经历，向大家展示在不同规模公司中 Nginx 的架构及使用姿势，希望这次分享能给大家一些启发。 文章内容包括： 1. Nginx 前世今生 2. Nginx 凭什么把 Apache 按在地上 3. Nginx 在项目中扮演的那些角色 4. Nginx 安装使用 5. Nginx 在大中小型公司的实践 --- 作者简介：南海洋，饿了么物流团队资深运维工程师。负责上海物流团队运维工作，现专注于稳定性建设。

永远不要期待程序在完全理想的状态下运行，异常往往不期而遇，如果没有完善的异常处理机制，后果可能是灾难性的。对于 Java 工程师而言，合理地处理异常是一种基本而重要的能力，然而，在近来的面试中，笔者发现很多应聘者对异常处理的内在原理几无了解，现场手写的异常处理代码也极为“原始”。 鉴于此，笔者试图通过本场 Chat 为读者呈现 Java 异常处理的内在原理、处理原则及优雅的处理方式。主要内容如下： 1. Java 异常的层次结构和处理机制； 2. Java 异常表与异常处理的内在原理； 3. Java 异常处理的基本原则； 4. 典型案例：优雅地处理 Java 异常。

系统性能优化涉及面非常广，涵盖方案优化、编码优化、并发优化、JVM 调优等诸多方面的知识。 虽然不同系统的优化策略存在差异，但从全局来看，它们的共性仍是主要的。首先，我们可以从方案设计、编码、并发设计、JVM 等方面去优化我们的系统；然后，可以通过一些 Linux 系统命令和工具去发现系统的性能瓶颈；最后，结合业务特点采用缓存、异步化、并发等方式对系统进行“定制”优化。 本场 Chat 主要内容： 1. 评估系统性能的指标、Amdahl 定理、系统优化路线； 2. 识别 Java 应用性能瓶颈的方法与工具； 3. 系统优化之方案设计优化、编码优化、并发设计优化、.JVM 调优、缓存设计等。

ThoughtWorks 技术雷达第 19 期发布了。仔细阅读过的朋友可能和我的感觉一样，会发现大部分条目都是和微服务和 DevOps 相关，但这些条目散落在不同的象限里。 本场 Chat 将通过以下五个主题将这些散落在不同象限的条目进行重组。 1. DevOps 合作新实践； 2. 云计算新实践； 3. 容器新技术和实践； 4. 微服务及其误区； 5. 安全。 通过本场 Chat 你可以了解 DevOps 各方面技术的发展动向。

随着开发人员的技术越来越高，很多人开始认为监控只是可有可无的部分。可靠的系统，绝对不能缺少监控！如今各企业越来越流行 Devops，开发和运维的边界也开始慢慢模糊。那么对于技术人员在没有专业运维团队的情况下，如何知道自己开发的服务上线以来的运行状态？服务器的网络流量，内存压力，磁盘空间？监控就是最好的武器。 本场 Chat 主要内容： 1. 如何打造适合公司的监控系统； 2. 如何对重点关注指标进行度量与预警； 3. 如何让数据“活”起来，可视化你的监控数据； 4. 如何对监控数据对系统未来的发展进行分析； 5. 如何打造监控中台，自动修复异常，让系统更稳定； 6. 如何将监控系统做减法，让一切由繁变简。

如果对数据库的性能没有一个好的概念，很容易生产出一些健美型项目：看起来五大三粗、威风凛凛，直到数据量达到一定的规模它们就开始三步一喘了。健美选手的肌肉始终不如专业运动员厚实，撑不住真正的压力。开发者掌握正确高效的数据库使用方式是项目告别外强中干的不二手段。 本场 Chat 主要研讨的问题有下面 12 个点： 1. 执行分析； 2. 覆盖索引的查询； 3. 组合索引的命中； 4. 线上数据库查询慢的问题定位； 5. 文档排序； 6. 如何创建索引； 7. 索引的限制； 8. 索引的占用空间对性能的影响； 9. 说说 `_id` 字段； 10. `$or` 查询的优化； 11. 数据分批处理； 12. 使用聚合。

我们要怎样才能让系统和流程变得越来越好？ 把每一个问题当做改进的机会。 但，谈何容易！ 业务压力巨大，而线上问题不断…… 我们要如何平衡开发和维护的投入，我们要如何让所有工作高效起来？ 本次分享将探讨随公司业务规模的演变，在线故障的处理方式及相关系统的建设，并最终构建出一个自改进的生态体系。其中既有不同阶段下的流程分析，也有相应系统的设计方式，还有具体实施中的实战经验。

告警系统是系统运维必须掌握的技能、不管是用 Zabbix、Cacti 等监控平台还是其他的监控工具，都需要有一个实时的监控与反馈机制，能让问题、故障实时的通知到工程师的手里，及时得到解决；以最大化的保障业务的正常。 这次总结部署监控是为了更好的学习、经验的总结、也希望能给各位带来一点帮助，在大家刚好需要的时候，这篇文章或许会给你不一样的方便！ Webhook+Python+Shell 编写一套强大的 Unix 类系统监控工具 1. Shell 原理认识； 2. 深入理解 Shell； 3. Python 浅谈； 4. Webhook； 5. 编写 Python 脚本； 6. 编写 Shell 监控监本； 7. 结合钉钉的 Webhook 实现自动告警； 8. 总结； 9. 常见服务脚本； 10. 常见问题总结。 请各位哥哥们加一下qq群，有什么问题直接反馈 欢迎加入爱上运维，群聊号码：578549158

做了两年的 Devops ，包括一年的 Docker 相关工作。途中踩了很多坑，也收获了很多。 本场 Chat，主要是将自己在 Docker 化落地中踩过的坑分享给大家，主要包括 dubbo 在 Docker 化中的坑、RocketMq Docker 化，以及镜像仓库清理等问题的一些解决思路分享给大家。

通过在几大代表性组织的咨询经验总结，谈谈当下很火的 DevOps 组织转型： 1. 通常面临的问题 2. 走过哪些弯路 3. 如何找到起步点 4. 见微知著寻找模式 5. 模式的复制和验证 6. DevOps 全局视图 7. 形成组织共识 个人背景： - 某大型通信设备公司 IT 转型**主咨询师**（工程实践、CI/CD、微服务架构） - 某大型集团科技公司 DevOps 转型**负责人**（转型规划、技术实践、组织架构） - 某科技初创企业IT建设**主咨询师**（产品研发管理） - 某大型零售银行IT转型**主咨询师**（基层管理、技术组织发展）

介绍 DevOps 概念的历史和现状，分析各种实施方式的关注点和局限性，结合具体项目管理、研发工具链和智能运维的实施的经验，谈谈不同企业阶段建立全生命周期管理的思路和要点。 **实录提要：** - DevOps 的度量指标库有哪些，每个度量都解决了什么问题？ - 有没有 DevOps 团队的成熟度，如果有，每个成熟度包括哪些内容？ - 有没有典型的 DevOps 工具链，每个工具都解决了什么问题？ - DevOps 文化如何建设？ - 研发运维的数据包括哪些？现实中已经有企业运用了吗？ - 是否可以对谁构建谁运维进一步详细解说一下？ - 产品化的 DevOps 有哪些好的参考？ - 似乎只有 GitHub 在用，说说对 ChatOps 的看法？ - 为什么要把环境部署和应用部署分开？若放到一起，会有什么问题？ - 一般中型公司 DevOps 要部署几套基于 Docker 才算完美？ - 在 DevOps 中，是否对部署需要进行测试（验证）？ 如果有必要应该如何做？ - 测试平台在 DevOps 需要提供哪些支撑，自动化测试吗？ - 如果测试人员消灭了，那怎么保证价值被测试到？难道引入 BDD？ - 如何在 4000 人的业务产品团队中实现 DevOps？

DevOps 现在已经相对成熟了，然而具体到公司内的实践落地却又有很多的困难，所以本次我将结合自己在公司项目的 DevOps 实践落地与大家一起分享下经验，希望能给大家带来帮助。主要涉及内容有： 一、DevOps 理念 - DevOps 究竟是什么。 - 为什么需要 DevOps。 - 如何实现 DevOps 落地。 - DevOps在游戏中遇到的问题。 二、DevOps 技术栈 - 敏捷看板工具介绍。 - Git 代码仓库管理。 - Git Flow 开发流程规范。 - Gradle 自动化构建脚本。 - 虚拟机与容器化。 - 持续化集成交付：CI。 - 持续集化成部署：CD。 三、游戏架构 - 游戏行业与互联网行业的对比。 - 游戏服务架构分析：DevOps 根源。 - 游戏服务的解耦：分而治之思想。 四、总结 **实录提要：** - 为什么把任务放在 Teambition 里进行管理，而缺陷在 Jira 里管理？出于什么考虑？ - 关于“全服模式”的网关服务，一般是如何实现的，是 Nginx 吗？ - 公司如果想实施 DevOps 方案，如何才能快速切入？ - 介绍下 Spring Cloud 相关部署？ - 服务扩容具体如何实施和管理？介绍一下应用监控相关内容？ - 想了解下灰度发布技术上有哪些实现方案？

作为前 Google 资深 SRE 以及《SRE：Google 运维解密》一书的译者，我会为你解读 Google SRE 的前世今生，导读书中那些我认为最关键的章节，没准我还会给你透露一些幕后花絮哦。 相信不管你是否读过本书，在本场 Chat 后你都会有所收获。

2011年在我翻译的《持续交付》一书上架后，这个词异常火爆，每个人都可以望文生义，特别是“持续”两个字。 在本场Chat中，我将用一张图来为大家解释软件工程方面的诸多概念及其关系，这些概念包括“持续集成”、“敏捷开发”、“DevOps”、“持续交付”等。同时我还会讲一讲《持续交付》背后关于作者、译者、编辑的一些故事，了解书中一些概念的由来，从而深入理解“持续交付”。

DevOps是当下最火热的词汇，但在实施过程中很多企业都发现推行不下去。那如何来找到落地的切入点？如何推进并逐步实施。处于研发体系内不同的职位又如何来进行DevOps？打通整条流水线需要哪些工具和改造？笔者以20年软件行业经验和按照完整DevOps体系进行改造的经验来给出实施实例。涉及到产品，开发，测试，运维，管理等多方面。

总部墨尔本的REA Group不仅拥有全澳洲最大的地产信息网站realestate.com.au，并在引入Spotify模式之后，成为墨村Agile的领头羊。本场Chat将从🔨这个程序猿的角度，分享REA基于微服务的DevOps全流程，从实践中看如何解决DevOps的痛点。 主要内容包括： * 基于microservice DevOps介绍。 * DevOps全工具链。 * 进一步引入Docker。 * 程序猿在DevOps流程中的日常。 **实录提要：** - 现在面试 DevOps 一般问些什么问题？ - 针对通信设备行业的 DevOps 有什么好建议？ - 对于构建和部署只选择 Jenkins 是否可行? - 文章中提到的 dingo owl squid 分别是什么职责，怎么分工的？ - DevOps 要解决的痛点和实践难点在哪里？ - DevOps 对传统企业管理理念有什么冲突？ - DevOps 有成熟度分级衡量的办法么？ - DevOps 在微服务架构中落地难点有哪些？ - DevOps 是独立团队还是还开发团队的职能？

SRE 是 Site Reliability Engineer 的简称，它是源起于国外互联网企业的一个运维理念或者一个职业的定义。区别于传统运维模式，SRE 强调自动化，主张通过工程开发使用一些场景化的自动运维工具来应对规模性的扩张。本场Chat中我们将通过一些国外 SRE 实践的案例来介绍一下 SRE 自动化的演进。内容包括： 1. 自动化对 SRE 的价值； 2. 自动化演进的历程； 3. 国外互联网企业 SRE 自动化应用案例； 4. 国内运维领域自动化实践。 **实录提要：** - SRE 是否只适合有大规模 IT 系统的企业？ - SRE 和 DevOps 有什么区别？ - 如果从技术上转型，是否程序员比纯运维更容易适合 SRE 工作？ - 自动化运维如何逐步开展起来？都有哪些事情要做？ - 现在国外都有哪些公司有 SRE 岗位？ - 关于自动化演进的 5 个阶段，能结合实例做一些更详细的介绍么？ - SRE 是否定位为系统运行阶段？还是产品的全生命周期？ - 初创或小型公司能否推行 SRE，人员配比是否有要求？ - SRE 在设计、开发阶段有投入么？投入的内容是什么？ ------ 作者简介：肖德时，曾任Redhat Engineering Service 部门内部工具组 Team Leader，是国内第一代 Docker 代码贡献者。现负责数人云产品研发及架构设计工作，对容器等云计算相关技术有深入研究。