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12-Factor App 整理了一系列关于配置，部署，运行时，服务间通信等话题的方法论；这篇文章则讲述了如何在写 AWS Lambda + API Gateway 程序的时候符合这套标准。

• 每个 Serverless 应用使用单独的库托管代码，编译成单独的交付产物拿去部署。拆库的标准是处理共享的事件的代码，需要放在一个仓库中。
• 使用各种语言标准的库依赖管理软件，例如 node.js npm, python pip, java maven, NuGet-c#, go get 等。
• 应用的配置放在环境变量中。应用读取配置的时候用类似 process.env, os.environ 等方法读取。如果配置是敏感的，那么将 key-value 存放在 KMS 这样的服务中。在 API Gateway 中这种配置可以是 stage …

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这篇文章解释了为什么 Python 3 中 range 产生的对象不是 iterator。

• range 和 iterators 都是 lazy 的（延时求值），但是他们最重要的区别是 iterator 是一次性的，而 range 不是。
• 你可以写 iter(range(3)) 或者 tuple(range(3))，但不能写 next(range(3))，后者会报错 TypeError。
• range 对象定义了 start，end，step，以便我们遍历的时候算出来，从这点来说，range 是 lazy 的。但 iterator 用过一次就不能用了，例如 …

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本文介绍的主要话题是少写代码，保持简单。以下是作者的主要观点:

• 给开源项目贡献的最好方法是：删代码。
• 写容易被人看懂的代码。
• 软件像是用来支付解决问题用的货币，相应地，付越少越好。
• 用尽可能简单的技术，这样大多数人才能使用和扩展它而不需要理解很多。
• 更少的代码，花费别人更少的时间去读，去 code review，去维护。

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Dot 是一个使用文本描述流程图的小语言，Graphviz 是开源的画图软件，这篇文章介绍了如何使用 Graphviz 将 Dot 文本描述的结构化图表生成图片。

• 最基本的图表是节点和边，例如 graph G { a -- b; b --c; a -- c; }。
• 我们可以用 graph G { rankdir=LR; a -- b; } 生成左右方向的图表。
• 有向图表可以用 digraph G { a -> b; b -> c; }。
• 节点名字太长可以用标签：digraph G { A [label="Apple"]; B [label="Banana"]; A -> B}。
• 不满足方框节点，可以写各种形状，例如：A …

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这篇文章列出了几家使用了 Python 的大公司。

• Industrial Light and Magic，做 CG 的公司，开发过像星战，星际迷航等知名影片。他们本来使用 Unix shell，后来从 Python 1.4 开始就积极跟进，性能不高的部分用 C/C++ 写，然后用 Python 包上接口给他们的标准图形库用。他们的 Python 拳头产品是 OpenEXR。
• Google，龟叔以前上班的地方。Google 曾经的决定是“能用 Python 的地方用 Python，只有必须了才换成 C++”。
• Facebook，在 C++ 和 PHP/Hack 技术栈背后是很多 Python …

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这篇文章的作者做了一份调查，调研了过去和现在大家都是怎么管理分布式系统的，并展望了下未来。

• 手动部署和配置，例如 MySQL。当运行在 Master/Slave 模式下，它需要人工安装配置 ini 文件，然后用 shell 做运行时的 orchestration，尽管有一丢丢的脚本可以做一些简单地自动化，但它依然缺失内建的自动化设施，整套流程比较笨重。同类型的应用例如常见的网络交换器(Cisco IOS), Classic Redis, Zookeeper。
• Host-Centric 配置管理。使用诸如 Puppet，Chef，Ansible，Salt 基于主机自动化配置所有东西。缺点是当配置 cluster 的时候会有点不太方便。主要是因为这类工具的对象是 host, 而基于集群的操作则是基于应用节点。
• 两类基于 Host-Centric 配置管理衍生的类型，一类的操作对象是分布式系统的 infrastructure 本身，例如 Hashicorp Terraform …

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本文介绍了什么情况下服务是 success 的，以及如何评定服务是 success 的。而 success 的前置条件是 availability（可用性）。可用性指的是在给定时间段内服务有否达到其预期的功能。

有人用 success-requests-count / total-requests-count, 有人用 up-time / total-time，不管哪个指标，都希望其到达 99.9% 甚至 99.999%。例如，假设使用了 99.9% 用于 up-time, 那么服务一个月不能超过宕机 43.2min (30days)。此外，Mean Time Between Failures (MTBF): total uptime / # of failures； Mean Time to Repair …

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本文介绍了 Google 内部如何为系统定制 Service Level Objective (SLO)。这个指标用于表示系统是否正在可靠高效地运行着，以及指导设计与架构变迁能够在继续满足要求。一般来说 Service Level Indicator (SLI) 适合 SLO 保持一致的，我们用 SLI 得到 service availability percentage，与 SLO 做对比，如果抵御 SLO，那系统可能性就偏低了，可能需要起新的健康的实例恢复指标。

SLO 存在的意义是，它指出了服务的 downtime 在多大限度内是可接受的。否则的话，一有问题，就有人打小报告。我们需要认识到：unhealthy 也是一种 healthy。

SLA 是跟客户约定的保障服务稳定运行的合约，违反了一般会有 Penalty。怎么算钱要跟客户实现说清楚。

文章末尾建议

• 如果从头构建系统的时候 …

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本文作者提到了一个写代码文档时候的痛点：函数文档有很多重复的地方，不停地写会很烦。作者提出的方法是：找出共性，然后把这些公有的部分写入 JSON 作为 metadata。如果遇到了特例，那就很有可能遇到了风格不统一，那就把它修复。这样做以后，整个程序的风格也会一致起来。

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Python http.server 库提供了写 Web Server 的基础接口。

• 继承 BaseHTTPRequestHandler 处理请求。
• 继承的类中，定义 do_GET, do_POST 等方法用于处理 GET, POST 等请求
• 状态码可通过 self.send_response(200) 设定
• 响应头可通过 self. send_header('Content-Type', 'application/json') 设定
• 内容可以通过 self.wfile.write(content) 设定
• url 可以通过 urllib.parse.urlparse(self.path) 得到解析后的数据
• 表单需要通过 cgi.FieldStorage(fp=self …