產品要求的功能都都開發完了，但這並不是終結。怎麼樣做才能讓我們的服務具有更好的質量。
筆者結合自己的遇到的問題和工作中的經驗，並以提問的方式，給讀者一點點建議
2.1 如果伺服器重啟，服務是否能自動拉起？
建議加入/etc/init.d/local開機啟動
2.2 如果程式異常退出，服務是否能夠自動拉起？
建議用supervisor做守護。
2.3 如果程式異常退出，能夠自動拉起，那麼你怎麼知道服務是否發生了重啟？
建議用supervisor做監控、報警。
2.4 如果是web服務，qps是多少？每個url的qps是多少？
峰值是多少？一般在什麼時間點觸發？
每種url的請求量是否合理？
建議用efk收集日誌分析。
2.5 如果是web服務，每個請求的響應時間是多少？tp90？tp99分別是多少？
建議用efk收集日誌分析。
2.6 異常請求(比如http非200的比例是多少？)什麼樣的比例是合理的？為什麼？
建議用efk收集日誌分析。
2.7 如果是多例項部署，那麼整個系統的cpu、記憶體、併發qps承載極限是多少？如果達到了極限，瓶頸在哪兒(木桶原理中所謂的短板)
建議開啟profile, 壓力測試下。
2.8 服務都有哪些依賴項(微服務/資料庫/檔案系統)
其中哪些是無狀態的，哪些是弱狀態的，哪些是強狀態的。這些外部服務和系統，是否已經做到高可用？能否做到快速擴容？
2.9 服務消耗的頻寬多少？是否有可能達到頻寬上限。
2.10 服務在部署上，是否已經做到了二地三機房, 能否快速回滾，跨版本回滾？
1地為2個熱備，別一地為1個冷備或熱備。每個地區的網路線路，是否能做到2套或2套以上
(防止光纖被挖斷的情況)
2.11 dns/自動發現/配置中介服務是否能夠對後端服務進行探活，自動修改服務機的可用列表
建議用etcd/zookeeper/consul作服務發現。
2.12 部署是否實現了自動化，如果服務需要緊急擴容，該怎麼做？
基於docker/k8s的容器伸縮方案，擴容快，分鐘級別；
如果是ansible/jenkins/saltstack指令碼批量部署，擴容慢，可能是小時級別，對環境一致性要求嚴格。
2.13 文件是否完整，文件是否能與**保持一致
推薦用 gitlal readme或wiki.
2.14 如果是比較複雜的業務系統，是否有完整的自動化測試指令碼
推薦用gitlab或jenkins ci/cd。
2.15 如果使用了資料庫，比如用到了redis/mysql
可以池化，也即鏈結池，設定好最大的poolsize
2.16 如果使用了redis，每次redis操作的耗時是多少？tp90？tp99？
建議檢視mysql slowlog和程式打點tracing日誌， 並優化常見mysql事項，如索引。
2.17 如果使用了mysql，sql是否做過審核、有無慢查詢
建議檢視redis slowlog和程式打點tracing日誌。
2.18 如果使用了cache，cache的命中率是多少？
cache會不會與資料庫儲存不一致，不一致是否可以容許
2.19 如果使用了負載均衡，負載均衡與服務之間是長連線嗎？
如果服務和其它服務有互動，他們之間是長連線嗎？
2.20 服務所在機器cpu負載怎麼樣？連線數高嗎？
htop, iotop, 是否有大量的time_wait和close_wait .
2.21 是否做了tracing
opentracing
2.22 是否記錄了access log
可能rsyslog收集nginx/ha 訪問日誌
2.23 服務是否能夠優雅退出？
不要用kill -9 ，而是kill -term 等通知程式，讓程式主動就緒後退出，可以延遲一定時間，比如5s。
2.24 服務如果是異常退出，是否會造成資料不一致？
如果有可能造成不一致，那麼如何發現這種不一致？有沒有對應修復的策略
比如在交易系統中的定期對賬
2.25 這個服務中，哪些部分是最核心的，是否能做熔斷降級處理
2.26 如果是api服務，有沒有對請求做超時處理
防止請求一直阻塞。
可能出錯的地方都埋點日誌，特別是io相關操作，並收集、上報打點日誌
2.28 資料庫有沒有定期備份？
如果已經做了備份，是否是備份在異構的資料庫中
2.29 如果是api服務，是否有請求頻率限制
可以是按照使用者維度，也可以按照ip維度來限制， 還可以按地域/業務型別等。
---完
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