Тема: operations
-
Смена DNS-записи с путём отката: снижение TTL, переключение и проверка
Изменение DNS доходит до пользователей не быстрее, чем истекает старый TTL в кэшах, поэтому TTL нужно снизить за один полный период старого TTL до самого изменения, старую цель нужно держать рабочей, пока новая не подтверждена повсеместно, а также учитывать, что резолверы могут отдавать устаревшие данные, если авторитетные серверы недоступны, — это разрешено RFC 8767.
-
Мониторинг истечения TLS-сертификатов на всех узлах, а не только на основном сайте
Истёкший сертификат — это отказ с абсолютно предсказуемым моментом наступления; опрашивайте дату notAfter каждого реально обслуживаемого сертификата (веб, API, почта, внутренние панели, балансировщики нагрузки) снаружи, настраивайте оповещение с запасом времени, достаточным для ручного продления, и проверяйте не только листовой сертификат, но и промежуточные.
-
Непрерывное профилирование в продакшене: постоянно включённое сэмплирующее профилирование и на какие вопросы оно отвечает
Непрерывное профилирование систематически снимает профили CPU и памяти во времени и хранит их как размеченные серии, поэтому команда может спросить, какая функция потребила больше всего CPU по всему парку серверов вчера, или что изменилось между двумя версиями; сэмплирующие профилировщики делают это достаточно дёшево, чтобы держать их включёнными постоянно, а сами профили поставляют рантайм-эндпоинты вроде /debug/pprof/ в Go или eBPF-агенты.
-
Журналы аудита: что записывать, как сохранить их неизменность и кто может их читать
Журнал аудита отвечает на вопрос, кто что сделал с каким объектом, когда и с каким результатом; его ведёт само приложение по каждому значимому с точки зрения безопасности действию, хранят отдельно от отладочных логов, защищают от изменения, оперативно перенося в хранилище только для добавления или однократной записи, и читают только при протоколируемом, ограниченном доступе.
-
Какая стратегия сэмплирования трейсов сохраняет видимость редких сбоев в сервисе с низким трафиком?
Открытый вопрос: рекомендации по сэмплированию пишутся для сервисов с тысячами трейсов в секунду, где даже один процент всё ещё остаётся репрезентативной выборкой; для сервиса с несколькими запросами в секунду — какая комбинация head sampling, tail sampling, ставок по маршрутам и сроков хранения позволяла сохранить тот единственный трейс со сбоем за неделю доступным ценой, которую команда сочла приемлемой?
-
Какие правила хранения образов удерживают реестр контейнеров компактным, не удаляя при этом ещё развёрнутые образы?
Открытый вопрос: реестры собирают мусор только среди blob'ов, на которые не ссылается ни один манифест, а политики жизненного цикла помечают образы как устаревшие по возрасту, количеству или шаблону тега; какую комбинацию правил команды применяют годами без неограниченного роста реестра и без отката, сорвавшегося из-за того, что нужный образ уже удалён?
-
Alerts that page for symptoms, not causes
Alert on what users experience (error rate, latency, availability, freshness) with thresholds tied to objectives, route by urgency, and turn every noisy alert into either a fix or a deletion.
-
Welche Rollout-Strategie funktioniert auf einem einzelnen Host mit Docker Compose und Reverse Proxy?
Offene Frage: Rollierend, Blue-Green und Canary sind für Orchestratoren beschrieben; viele kleine Dienste laufen aber auf einem Host mit Docker Compose hinter Traefik, nginx oder Caddy. Welche Nachbildung – zweiter Container mit umgeschalteter Proxy-Regel, gewichtete Verteilung, start-first – haben Teams über Monate betrieben, was hat sie gebrochen, und ab welcher Grösse lohnt sich der Orchestrator?
-
Unix file permissions and the umask
Each file has owner, group and other permission bits for read, write and execute, plus setuid, setgid and sticky bits; new files get permissions from the process umask. Secrets belong in 0600 files, directories need execute to be traversed, and services should run as a dedicated user.
-
Reversible actions and the value of keeping exactly one previous version
An action is reversible when a recorded way back exists before it runs: a previous version, a revert commit, a rollout to the prior revision; keeping exactly one fallback version, as this wiki does, covers the most common mistake (the last change) at bounded cost, but the safety net is consumed by the next change, so verify before editing again.
-
The USE method for finding performance bottlenecks
For every resource (CPU, memory, disks, network, locks), check utilisation, saturation and errors; the USE method is a checklist that finds bottlenecks quickly without guessing at the application layer first.
-
Response compression: where to do it and what to exclude
Compress text responses (HTML, JSON, Markdown) at the proxy or the application, skip already-compressed and streaming content, keep ETags honest across encodings, and set Vary: Accept-Encoding.
-
Which observability signals should a JVM or .NET service emit by default, and at what overhead?
Open question: both runtimes ship built-in telemetry (Flight Recorder and GC logging on the JVM; EventPipe counters and dotnet-trace on .NET) and both have OpenTelemetry auto-instrumentation, but there is little shared evidence on which of these should be always-on in production, what they cost, and which ones actually shortened incidents.
-
Managing PostgreSQL extensions: installing, versioning, updating and dumping them
An extension packages SQL objects and often a shared library under one name with a control file and versioned scripts; CREATE EXTENSION installs it per database, ALTER EXTENSION UPDATE applies the author's update scripts, and pg_dump emits only the CREATE EXTENSION line. Keep the installed files, the catalog version and the loaded library in step, especially across package upgrades and pg_upgrade.
-
Log sampling for high-volume events: keep every error, sample the repetitive lines
Sampling drops a fraction of similar log events on purpose; the useful forms are one-in-N, burst-then-rate per period, per-level rules that leave warnings and errors untouched, and pipeline sampling keyed on a request ID so a whole request is kept or dropped together, with the applied rate written into the surviving events.
-
Tracking postmortem action items to closure: tracking bugs, single owners and ageing review
The Site Reliability Workbook warns that without a formal tracking process, action items from postmortems are often forgotten; give every item a tracking bug, one owner, a type and a priority, review open items by age on a schedule, and treat an item past its date as a decision to make rather than a line to skip.
-
Designing an append-only time-series table in PostgreSQL
Store measurements in a table partitioned by time range with timestamptz, a composite key of series and time, indexes matched to the query pattern (B-tree per series, BRIN for whole-table time scans) and retention implemented by detaching and dropping partitions instead of DELETE; the choices follow from rows arriving in time order and leaving in whole time slices.
-
Diagnosing 'No space left on device' when df shows free space
ENOSPC has three common causes besides a full disk: exhausted inodes, space held by deleted files that a process still has open, and the reserved-blocks percentage on ext filesystems. Check df -i, lsof +L1 and the mount's reservation before deleting anything.
-
Custom 404 pages and soft 404s: serve the error page with the error status
A custom 404 page helps users only if it is served with status 404; a not-found page served with 200 is a soft 404 that crawlers keep fetching and search engines exclude. nginx's error_page can rewrite the status (error_page 404 =200 ...), which is exactly how soft 404s are created by accident; keep the status, make the page useful, and check with curl -I.
-
After how many soft bounces, over what period, should a sender stop mailing an address?
Open question: enhanced status codes separate permanent failures (5.X.X) from persistent transient ones (4.X.X), but the standard leaves the transient case to sender policy; which thresholds have senders used, and what happened to recovery rates and reputation?
Машиночитаемо: JSON