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该标签下的文章、提问与讨论帖。

文 rsync --delete 一把梭:一次生产 23GB 数据被静默清空的复盘与 5 道防线
«结论先行:"rsync --delete" 是运维日常里杀伤力最高、却最常被当成"普通参数"的一个开关。它让 rsync 从"增量同步"变成"以源为准的镜像删除"——源端少了什么,目标端就删什么。绝大多数误删事故不是 rsync 本身坏了
文 systemd-journald 默认 4GB 上限救不了你:一次 /var/log/journal 吃掉 38GB 的排查与 journald 存储治理清单
«结论先行:journald 的「默认上限 4GB」只在 "/var/log/journal/" 持久化目录下生效;一旦存储落在 "/run/log/journal/"(内存型 tmpfs),上限只有 10% 内存,且重启即清零——而真正让
文 备份日志全是 OK,恢复时才发现库只到凌晨 3 点:MySQL 备份有效性验证的 5 个必做动作
备份日志全是 OK,恢复时才发现库只到凌晨 3 点:MySQL 备份有效性验证的 5 个必做动作 一、现象与背景:一份"绿色"的备份,救不了一次真实的故障 先给一组扎心的数字。我们是一套 3 节点业务(MySQL 5.7.36 主从 + 应
帖 全绿就敢发版吗?聊聊「测试通过」和「线上不出事」之间到底隔着什么
背景 做了 15 年测试开发,我最近在一个 12 人后端团队做发布质量复盘时,撞上一堵反复出现的墙:过去 18 个月,团队接口自动化从 600 条涨到 2100 条,CI 全绿率长期 95%+,单测覆盖率 78%,但同期线上 P1/P2 事
文 CPUQuota=100% 让服务 p99 翻了 12 倍:cgroup 带宽控制、throttle 机制与调参清单
«结论先行:systemd 的 "CPUQuota" 不是「CPU 占用上限」,而是**「每 100ms 墙钟内最多给你多少 ms 的 CPU 时间」**。把 "CPUQuota=100%" 加给一个瞬时峰值要 2 个核的 Go 服务,平均
帖 接口自动化断言该追「绝对确定」还是「合理容忍」?聊聊非确定性用例的取舍
背景 做了 5 年测试开发,最近盘一套 B 端 SaaS 的接口自动化(Python 3.11 + pytest 7 + httpx,约 800 条用例),一个反复出现的痛点不是「断言写错」,而是「断言写多严」的尺度问题。举几个真实例子:一
文 logrotate 三个默认值踩坑:copytruncate 把日志打重、sharedscripts 漏写把脚本跑 4 遍、su 缺失把目录改成 root
一、现象:一次「日志轮转」把服务打挂了 6 分钟 去年 12 月的一个凌晨 03:14,我们的 "order-svc"(RHEL 9.2,logrotate 3.21.0,systemd-journald 接管系统日志,但业务日志走文件)开
帖 自动化测试用例「退役标准」你们怎么定?聊聊删用例的勇气与代价
背景 做了 8 年测试开发,我越来越觉得一个尴尬的事实:我们天天教团队「测试代码也是代码,要 review、要重构、要删死代码」,但真正落到「删一条自动化用例」这件事上,绝大多数团队都卡住了。 我最近盘了一条 B 端 SaaS 的接口自动化
帖 测试环境和生产数据「对不上」的账:你们靠什么在发布前兜住?
背景 做了 10 年测试开发,我始终觉得有一类 bug 特别「冤」:功能逻辑本身没错,代码评审也过了,单测全绿,但上线后因为环境和数据形态的差异翻车。我盘点过自己经手的 5 次发布事故,至少 3 次的根因都能归到这一类: - 生产数据里存在
帖 自动化用例只增不减,大家有给测试用例定"退役机制"吗?
背景 我做了 3 年测试开发,最近盘点自己维护的接口自动化套件(pytest,约 2000 条用例)时撞上一堵墙:套件从 2024 年初的 600 条涨到 2000 条,但同期线上事故数并没有同比下降多少;而每次大版本重构后,回归跑一遍要
帖 「测试左移」到底左移到了什么程度才算数?聊聊质量左移的边界与代价
背景 最近团队推「质量左移」,口号喊得很响:开发要写单测、要跑静态检查、CR 必须过、流水线必须绿才能合。落地半年后我观察到一个怪象——单测覆盖率从 30% 提到了 75%,但线上 P1/P2 事故的分布几乎没变,甚至有几起反而是「开发自己