每一次故障都是一次宝贵的学习机会。
引语##
故障是开发者头上悬着的一把剑。俗语曰：no zuo no die. 可是开发者很难做到 no zuo. 如何在 zuo 的时候防止 die 呢 ？
知己知彼才能百战不殆。要避免故障，就需要对故障有一个相对深入的理解。
故障，一般是指一段时间内较为密集的问题发生导致了一定的负面影响。业务量小的极少影响面的问题不算故障，否则就会混淆真正的故障，导致受限资源投入分配不合理，影响关键问题的解决进度；零星的非密集的问题可能不是故障，因为那可能是小概率事件触发了潜在BUG，需要解决，但定为故障有点勉强。
要避免故障，首先需要深入了解故障发生的原因。以下内容来自于对多起故障的分析、归类和总结。
分析方法##
拿到一个故障，如何分析它 ？ 如何从中学到最大的收获 ？ 如何给它进行归类呢 ？
首先，要确立分析目标。 我重点关注的是故障发生的主要原因及预防措施，而不是现象及处理过程和时长。因此，可以概览故障现象描述、处理过程及时长、次要因素等，除非其中有重要价值的内容；
其次，软件的根本任务是处理数据。 故障的本质就是数据处理出错了。 或者是 数据处理成非预期的结果，或者是数据处理延迟，或者数据展示有问题，或者兼而有之 。 因此，数据是故障分析的一个重要关注视角。
再次，处理可以抽象为算法。 处理有问题，或者是选用了错误的算法，或者是算法里新增或修改的部分对某些场景不适配，破坏了原有约定 ，或者兼而有之。因此，算法是故障分析的另一个重要关注视角。
最后，如果一个故障的原因有一个明确的判定，就可以为之定名；如果它不属于已有的任何一个定名，就要新建一个定名，将其放入其中。
故障原因##
多发源###
故障多发源，是指发生故障的最常见原因。谨防这几种情形，可以预防大部分的故障可能性。
核心流程出错####
核心流程的某个环节出问题，导致整体流程失败，或者部分业务场景的整体流程失败，都会导致密集问题发生。通常是在主流程中添加了一段代码，而这段代码没有考虑到某个场景或者健壮性不佳，影响了整体；在测试的时候，只验证了改动点部分，没有回归核心流程，或者回归了核心流程，却遗漏了某个场景的回归。
预防措施：
评估改动点！ 非常重要！哪怕只有一行，只要在主流程中，都要仔细评估其影响范围。在主流程中添加的代码越长，越要警惕。
增加必要的 try-catch 。如果增加的代码只有局部影响，可以添加必要的 try-catch，防止未预料的情形的处理异常影响整体流程。
最好不要轻易改动影响全局的通用方法和配置（影响面和回归面非常大）； 尽可能只新增而不是修改。
覆盖全面的核心流程的测试用例，每次发布都需要回归通过。
有风险性的改动，增加开关。一旦出错，立即关闭改动。
真实案例：
场景遗漏####
业务会逐渐发展成庞然大物，随着人员的流动，很多业务知识和场景会逐渐被淡忘。新进的同学如果没有充分评估到各种场景，就很容易以为遗漏某个场景，导致问题。要解决这种原因，是比较棘手的。
预防措施：
沉淀业务文档和业务场景。
有全景图意识，不限于眼前的一亩三分地。
有熟悉业务的同学进行方案评估和 CodeReview 。
缺乏健壮性####
实现服务之后，健壮性是保证服务能够平稳运行、正确应对错误和异常的第一道关卡，也是合格程序员的必备代码素养之一。
健壮性不佳，很容易导致由于未预料的局部细节、脏数据、局部调用失败影响整体的流程和展示。
预防措施：
思考错误和异常，多多益善。
善用 try-catch 保驾护航。
使用空字符串、空列表替代 null 。
异常分支的测试覆盖。
真实案例：
由于一个 null 值导致整个订单列表加载失败。
由于一个次要的依赖出错导致整个详情页加载失败。
异常分支的代码有问题，但没有测试；当流程走到异常分支代码，任务直接跪掉，反复重启和跪掉。
瞬时大流量####
瞬时大流量是造成故障的一大杀手。 瞬时大流量，会导致机器资源短缺，CPU 飙升或内存爆满或网卡、连接数打满，直接影响整体服务的稳定性。
对于消息处理应用来说，瞬时大流量会导致消息处理延迟，业务状态流转滞后，影响后续环节；对于非消息处理应用来说，则会导致任务处理阻塞，接口响应变慢或不响应。
低性能、低吞吐量在面临持续多个较大业务量的冲击时，很容易出现阻塞、延迟；如果应用无限流，或限流失效，或限流不够精确，都可能难以抵挡大流量的侵袭。
预防措施：
集群环境：保证集群各机器或 Region 的负载均衡；
单机环境：有针对性地限流、限速和限数，并严格测试和验证。
压测演练。容器化后的压测。
减少或消除过重的锁逻辑。
大流量预警和感知。比如线程池队列阻塞预警，计算出的大数据集处理的预警 等。
批量调用替换循环单个调用；O(nlogn) 算法；减少不必要的访问和服务依赖。
真实案例：
极端情况####
极端情况是指，一些很罕见的事件的发生挑战了系统的某个局部极限，导致系统出了问题。
比如说，一个订单内的商品种数通常不会超过 10 ，但商家或买家刷单，导致大量含有 50 多个商品的订单，然后密集导出，就会导致应用 FullGC 严重，引起接口响应超时或任务无法进行下去。
预防措施：
思考极端情形及影响；
提前做好极端情形测试和设计方案。
真实案例：
记一起Java大对象引起的FullGC事件及GC知识梳理
HBase指定大量列集合的场景下并发拉取数据时卡住的问题排查
依赖失败####
依赖失败有如下情形：
所依赖的服务、配置或变量不存在或处于不合适的版本，导致应用启动失败，或者启动后的服务不能正常运行；
所依赖的基础服务不稳定出现大量报错时，会导致依赖它的高频应用也出现大量报错，导致雪崩效应。
配置或服务循环依赖，导致死循环。
预防措施：
当一个项目发布涉及多个系统或许多细节时，就需要编写发布文档，仔细指定发布配置和顺序，保证应用依赖的正确性。在具体发布时，则要严格执行发布文档里指定的检查点清单和发布顺序。检查依赖项：API 版本、Jar 版本、依赖服务、配置项、DB 字段。
自动降级。严格控制超时，隔离或去掉不必要的弱依赖。
制定明确的依赖原则，上游依赖基础，避免循环依赖。
前后端对接口约定的返回值及格式沟通达成一致。
资损####
资产是客户非常敏感的私有产权。发生资损时，通常是最高故障级别。
资损一般发生在：1. 直接资损： 系统处理未考虑幂等，导致重复消息多次处理；2. 业务方根据基础服务方的某些字段进行资金业务处理，而字段返回值有误，导致少算或多算。3. 诱导性资损，由于某些展示信息，诱导用户做出某种难以追回的行为，比如已发货订单展示为待发货；
预防措施：
直接处理资金业务，注意幂等处理；
有依赖状态的资金业务处理？
消除诱导性信息；
对资金计算敏感，尤其注意边界值处理，避免 +1 或 -1 导致问题。
新旧迁移出错####
多发生于技术重构优化的时候。比如旧的领域模型迁移新模型、旧的技术栈迁移新技术栈、旧的页面迁移新页面。做技术改造，侧重点往往在于新服务的测试，而容易忽略老服务的测试兼容。
新旧迁移存在一个权衡：彻底还是减少出错。更为彻底的迁移，出错和故障概率会更大，但新系统会更加清爽；向老系统作一些妥协，可以减少一些出错和故障概率，但新系统会带着老系统的包袱前行，后续依然会出问题。
预防措施：
分流。 分流可以确保新服务上线之后的影响面逐渐扩大，即使有未考虑的点，也会将影响面控制在最小范围。
充分测试，事先评估好测试用例并严格执行。
旧接口迁移到新接口时，返回值的结构和值约定最好一致，确保 新对新，老对老，避免“新对老”的不兼容导致问题。
老的页面和功能要回归全面，避免重要场景遗漏。
新的和老的代码改动分开 CR ，分批 CR 。
老代码####
不可否认，老代码在企业初创期曾立下汗马功劳。可是，随着时间推移，业务量越来越大，复杂度也在快速增加，很多老代码的简单处理就逐渐变成了“定时炸弹”，冷不防让地震一震，让人抖一抖。
预防措施： 定期梳理和清除。
真实案例：
数据泄露####
数据安全性越来越成为企业的重要关注点。对于 SaaS 来说，要保证各个租户的数据和操作互不影响，不能看到和操作未授权的数据。
预防措施： 1. 敏感数据脱敏； 2. 避免覆盖； 3. 权限控制； 4. XSS 安全问题。
真实案例：
设备及网络####
设备及网络属于互联网的基础设施，位于最底层，一旦出现问题，影响面也是巨大的。当设备老旧出现硬件故障或宕机，或者网络抖动或突然断开，也是很容易导致大面积失败。
预防措施：
定期检查和更换老旧设备。花点钱更换老旧设备，比宕机出现问题花费时间、精力和金钱补偿，要划算得多。
备用链路和机房。
避免单点故障。
操作不当####
操作不当主要有如下情形：
两种操作同时进行，发生冲突导致出错；
代码合并冲突解决不当；
操作不规范，引发系统处理失常或失控。
预防措施：
代码合并冲突解决，双方确认。
同时更改系统配置，需要沟通协调顺序，避免并发。
批量数据修复方案要仔细 CodeReview , 当做正式发布处理；
批量数据修复在业务低峰期进行，除非是紧急修复。
变更操作的工具自动化，审批流程。
真实案例：
在业务量比较大的情形下，对表进行 truncate 操作可能会导致数据库 hang 住。
其他原因###
资源未隔离####
底层集群未能隔离不同业务的资源， A 业务的大流量导致集群机器资源被打满，间接影响了 B 业务。
预防措施：
规划和实现资源隔离策略：重要业务和次要业务的资源进行隔离；不同业务的资源进行隔离。
脏数据####
由于脏数据缺乏整体的关联性约束，应用读取到脏数据，容易出错；如果应用有一连串的逻辑处理，可能生成更多的脏数据，引出更大的麻烦。
预防措施：
检测和消除脏数据。
避免在线上造测试数据。
故障处理##
发生故障时，第一反应不是立即排查原因，而是立即止损，将影响面最小化。
若能确定是发布导致，立即回滚发布。 回滚发布后，再仔细排查原因。
及时同步进度，让关注方知悉；
建立快速同步机制，预防小问题演变成大故障。
为了更好地减少故障的可能性，还需要事先做好故障应急预案。
梳理底层的强弱依赖，确定强依赖不可用时导致的影响面；
当强依赖不可用时，能够快速恢复的方案，将影响面降低到最小。
故障演练。模拟大流量、极端情况和故障情形发生，检测应急预案是否生效和快速恢复。
根因探讨##
故障层出不穷，现象眼花缭乱，究竟从何处来，去往何处呢 ？ 是否有根本规律可循 ？
事实上，绝大多数的软件故障都是具备内在的逻辑关联的。从基础逻辑关联来推理，可以推断出很多本可以预防和避免的问题。与正常流程相比，故障本身也是一种路径，产生出特定的数据集，只是这些数据集及引发的现象是不符合人们的预期的。以下是部分基础逻辑关联分析：
依赖问题。 一个功能会依赖某个字段、配置、校验、接口约定等；当字段或配置变更不合理，或语义发生变化时，会导致问题； 两个业务 A 和 B 均依赖同一段代码 c ，根据对 A 的某个需求在代码 c 修改了一些逻辑 ，影响了 B ，结果导致 B 出了问题；在原有流程中多了不必要的校验或少了必要的校验，会导致问题；原来依赖格式 A，迁移新服务后变成了不兼容的格式 B。 绝大部分功能性问题都可以归结为评估影响面不准确。
流量问题。通常是大流量或极端情形导致，超过了系统能够承载的阈值。对系统的阈值压测摸底并提前预估好容量，辅以经过严格测试和验证过的限流、限速等。
环境问题。依赖的环境假设出现问题，导致依赖链路阻断，从而引发各种问题。需要在运维层面保证环境的高可用高可靠性，避免单点。
小结##
故障，是每个开发者乃至企业法人都不愿意经历的事情。可是，每一次故障，都蕴含着不同形式的疏忽、未知、真理，正向思考，其实是一次非常珍贵的学习机会。故障，也会引导人抵达更深入的境地，去理解事情的本质与关联。正视故障，从故障里学习真知，预防和避免故障，乃是更佳的姿势。
要预防故障：
第一是细心。多个心眼，准确评估影响面，兼顾考虑老业务老功能的回归， 仔细检查依赖项，保证返回约定的一致性，规范执行；
设计和实现要考虑健壮性、大流量和极端情形，避免低性能。
有针对性避免安全性和资损问题。
设置严密的监控报警，在问题的萌芽期掐灭。
支付宝扫一扫
微信扫一扫
