本文缩写（英文全称与中文含义）

缩写	英文全称／名称	中文含义
CPU	Central Processing Unit	中央处理器
DB	Database	数据库
QPS	Queries Per Second	每秒查询数
SLI	Service Level Indicator	服务等级指标
SLO	Service Level Objective	服务等级目标
SRE	Site Reliability Engineering	站点可靠性工程

SRE#

遇到故障先进入按现象排障：网站访问、Pod 启动、数据库连接、发布后异常。

高影响操作前使用升级、迁移与切换：执行边界记录放行条件、停止线与恢复证据。

Important Points#

SRE 的判断以用户能否完成业务为中心；进程存活、CPU 正常或探针 200 都不能单独证明服务恢复。

SRE 最关心的不是“机器有没有问题”，而是：
    用户是否能访问
    请求是否足够快
    错误率是否可接受
    流量是否正常
    资源是否快满
    队列是否堆积
    依赖是否健康
    发布是否引入故障
    SLO 是否正在被消耗

用 Prometheus 落地时，SRE 需要掌握：
    1. 关键指标应该从哪里收集
    2. exporter / application metrics 应该暴露什么
    3. PromQL 如何计算服务健康度
    4. alert rule 应该如何表达用户影响
    5. dashboard 应该按什么维度展示

SRE Metrics Map#

Area	What To Watch	Prometheus Source	Example Metrics
Availability	服务是否可用	application metrics / blackbox exporter	`up`, `probe_success`, `http_requests_total`
Latency	请求是否慢	application histogram	`http_request_duration_seconds_bucket`
Traffic	流量是否异常	application counter	`http_requests_total`
Errors	错误率是否升高	application counter	`http_requests_total{status=~"5.."}`
Saturation	资源是否饱和	node exporter / cAdvisor / app metrics	CPU, memory, disk, connection pool
Queue	是否堆积	app metrics / queue exporter	`queue_depth`, `queue_consumer_lag`
Dependency	依赖是否异常	app metrics / exporter	DB latency, cache hit rate, external errors
Capacity	容量是否足够	node exporter / app metrics	peak QPS, headroom, disk forecast
SLO	用户体验是否达标	recording rules / PromQL	availability ratio, burn rate

Recommended Docs#

先读：
    Hands-on SRE With Prometheus

然后再补：
    SLI / SLO
    Alertmanager
    VictoriaMetrics / vmalert

Golden Rule#

每个 SRE 指标都应该能回答：
    这个指标坏了，用户会受到什么影响？
    谁负责处理？
    dashboard 在哪里？
    runbook 在哪里？
    PromQL 怎么查？