有几个采样超阈值
按模型，采样 [2,5,6,7] 里 count_over(samples, 4) 交回几？ 贯穿本节的运维模型（判题机纯 Python、无网，这是它的确定模型，见 spine.py）：服务上线后靠日志/指标/健康/告警盯住它。 告警阈值：
最近三个都超了吗
按模型，sustained([2,5,6,7], 4, 3) 交回什么？ 贯穿本节的运维模型（判题机纯 Python、无网，这是它的确定模型，见 spine.py）：服务上线后靠日志/指标/健康/告警盯住它。 告警阈值：over(值,阈值)
补全:是否超阈值
补全 over：这个值有没有超过阈值。 贯穿本节的运维模型（判题机纯 Python、无网，这是它的确定模型，见 spine.py）：服务上线后靠日志/指标/健康/告警盯住它。 告警阈值：over(值,阈值)、count_over 超阈值几个
补全:数超阈值的
补全 count_over：一串采样里有几个超过阈值。 贯穿本节的运维模型（判题机纯 Python、无网，这是它的确定模型，见 spine.py）：服务上线后靠日志/指标/健康/告警盯住它。 告警阈值：over(值,阈值)、count_ov
补全:持续超才报
补全 sustained：最近 n 个采样是不是全超阈值。 贯穿本节的运维模型（判题机纯 Python、无网，这是它的确定模型，见 spine.py）：服务上线后靠日志/指标/健康/告警盯住它。 告警阈值：over(值,阈值)、count_
补全:能否消警
补全 should_clear：最新采样回落到阈值内就可消警。 贯穿本节的运维模型（判题机纯 Python、无网，这是它的确定模型，见 spine.py）：服务上线后靠日志/指标/健康/告警盯住它。 告警阈值：over(值,阈值)、coun
服务崩了怎么先恢复
服务进程崩了，最快的止损办法通常是【0】。 贯穿本节的运维模型（判题机纯 Python、无网，这是它的确定模型，见 spine.py）：服务上线后靠日志/指标/健康/告警盯住它。 恢复与重启：should_restart(策略,退出码)（a
为什么重启要指数退避
反复重启失败时改成指数退避（等得越来越久），是为了【0】。 贯穿本节的运维模型（判题机纯 Python、无网，这是它的确定模型，见 spine.py）：服务上线后靠日志/指标/健康/告警盯住它。 恢复与重启：should_restart(策
非 0 退出要不要重启
按模型，should_restart("on-failure", 1) 交回什么？ 贯穿本节的运维模型（判题机纯 Python、无网，这是它的确定模型，见 spine.py）：服务上线后靠日志/指标/健康/告警盯住它。
第三次退避等多久
按模型，backoff(2, 3) 交回几？（base=2，第 3 次） 贯穿本节的运维模型（判题机纯 Python、无网，这是它的确定模型，见 spine.py）：服务上线后靠日志/指标/健康/告警盯住它。 恢复与重启：should_re