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“本文作者是曾有 4 年开发教训,期间负责过多个我的项目团队的开发 leader,现任 Kindling 开源团队的产品经理。作者曾因一次愚昧的操作引发了线上 P0 故障,导致月工资扣了 10%,年底绩效 -1,连带下级 leader 也被扣钱,全公司邮件通报批评,大型社死现场。作者想通过本人这次悲催的经验,通知一般开发同学如何实现在 10 分钟黄金时间内疾速排障。”
如果你问我是否见过凌晨 4 点的太阳?
我只记得已经在凌晨 1 点被生产环境的告警短信炸醒;
在凌晨 2 点被运维的电话喊醒;
在地铁上、演唱会上、火锅店里端着电脑查 bug;
……
P0 故障形容 & 排查过程
我置信很多很多一线开发同学对于上述场景深有感触,生产环境非乐土,各有各的苦,我过后背的这个 P0 故障景象是:晚 8 点咱们电商平台开启促销流动后,客服收到很多用户反馈说零碎响应特地慢,大量用户下单失败。咱们看到监控大盘和日志,没有报错和告警,接口响应工夫也没有什么稳定,然而咱们看到客户端呈现大量超时报错,所以狐疑服务 hang 住了,重启服务后,客户端短暂复原,5 分钟后又呈现 timeout 谬误。
面对“精彩纷呈”的 bug 们,咱们通常的惯例操作是:
- 看监控大盘,根底资源(网络、内存、并发量)等等是否有异样
- 查日志
- 查数据库
- 依据场景看测试 / 本地环境是否能复现调试
- 基建齐备的公司可能接入了 Trace 追踪,能够查 Trace 明细
- 寻求资深大佬的帮忙
我过后也用了这一套“组合拳”,查了一会无果,我真的是欲哭无泪。眼瞅着波及范畴面越来越广,其余一般订单也受到影响,P1 降级 P0,只能“壮士断腕”,立刻回滚。
是不是很诡异?如果是你接下来怎么查?
最初我只能依据本次迭代公布代码,和上一稳固版本认真比对变更,我置信很多开发都用过比对变更的代码内容去倒推故障起因的办法,小公布还好,但咱们这次促销流动是大迭代,变更量大,此操作费时费力。最初定位到起因是过后我在本地调试的时候自测某个场景,把服务器的最大线程数改的特地小,然而提交代码的时候没留神提交下来了,导致大量用户申请发过来之后,服务端线程资源不够,申请只能排队期待。做 code review 的 leader 也没留神,所以他的当月工资也被扣了 10%。而过后咱们的监控大盘也短少对利用所用线程池的要害指标的监控。
同一问题,怎么在 10 分钟内疾速排障
明天我模仿了过后的场景,接入 Kindling 程序摄像头 Trace Profiling 工具,能够看到用户在客户端感触到的慢申请如下图:
这个图怎么看?序号 1 线程是本次申请执行主线程,咱们能够看到本次申请,在 2 处就曾经被负责 IO 的的线程把申请流读进来了,然而在 3 处才开始由服务端的 task 线程真正执行解决。4 示意申请执行完结,IO 流近乎同时返回客户端这阐明申请慢是因为申请在排队期待资源,申请流 IO 进来的时候零碎没有足够的资源去解决它。而一般监控零碎对于服务响应工夫是从 CPU 执行计算这一刻开始的,所以这就造成了尽管客户端感知到了慢,但从服务端看起来还是惊涛骇浪。然而当年并没有程序摄像头 Trace Profiling 这个工具,10 分钟内基本查不进去,故障工夫越长,锅越大。
话说回来,程序摄像头工具的能力远不止此:
比方上图中的三角形图标就示意,此处有打印业务日志,并且点击后可在事件详情中查看;橙色的区块示意这是 net 事件,点击后也能查看报文,如果这个 net 事件是拜访数据库,咱们也能看到具体执行的 sql 语句 …… 也就是说,它把你须要查看的各种数据信息,都残缺附着在对应的线程上,保留下来。像以前咱们查日志都是登陆到日志零碎,依据工夫或者 TraceID 等关键字去筛选;查生产数据库的话还要走各种审批流程,等审批下来,饭碗都快没了。对于程序摄像头更具体的监控排障能力介绍可参考:eBPF 程序摄像头——力争解决可观测性畛域将来最有价值且最有挑战的难题
刚入行的时候咱们常常干出把本地调试代码误提交、merge 错分支、把他人的代码笼罩掉等等这些蠢事。排查问题也像无头苍蝇一样,尤其是遇到通过日志、或者本地复现都查不出起因的 bug 时,更是欲哭无泪。Trace Profiling 就是为了帮忙开发从与生产 bug“纠缠恶斗”中解救出来,它实在还原了程序执行现场,把 bug 的“立功证据”都收罗起来给你整顿展现。咱们前期会持续推出相干系列文章,以大家在生产环境中会遇到的常见故障场景为例,实现在 10 分钟黄金期内疾速排障。
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