处理线上故障的技术和基础设施储备

博客原文

由于最近出现了几次生产故障,处理的不是那么完美。于是leader组织了一次头脑风暴,讨论如何快速高效的处理生产故障问题,由此还引发了另外一个问题,如何有效地避免(或者说减少)生产故障的出现。本来打算好好地写一篇文章《软件开发运维中如何快速处理故障》,结果网上已经有一篇《如何快速处理线上故障》,自我感觉这是一篇我无法超越的文章。于是改名了~

来自网络

0. 前言

读完《如何快速处理线上故障》作者的相关文章之后,对处理线上故障有了一定的认识,这不仅是一个技术活,而且还考验了团队的反应能力、决策能力、判定能力、组织能力,同时还检查了团队的各种基础设施是否健全。

下面是文章《如何快速处理线上故障》的目录和总结性序列图:

如何快速处理线上故障的目录
线上排障总结

想进一步学习的请移步如何快速处理线上故障,文章中还推荐了一本书goole出版的《Google SRE》,抽空要看一下,但是别忘了回来继续看~

到此为止,我也思考自己和所在的团队是否具备线上排障的能力,需要的基础设施是否健全。下面我就这方面的内容展开介绍一下。

1. 现状

在生产环境遇到故障时,你们都是什么样的状况,是否会有下面描述的情形,如果是小公司的话,可能大部分都能遇到,这也是我们目前的现状:

  1. 处理故障的责任人不明确,出现等待情况;
  2. 支撑混乱,无统一资源调度;
  3. 人员响应慢;
  4. 无故障处理流程,方法论;
  5. 应用日志输出不规范;
  6. 故障处理时间长;
  7. 无法复盘,找出问题根源;
  8. 无总结知识,推而广之;
  9. 消息发布无统一口径,影响团队信誉度;

其中,有些是管理的问题,有些是技术和基础设施储备的问题。

2. 原因

导致当前现状的原因有哪些呢,讨论之后也总结了一些:

  1. 业务逻辑不熟悉,难以定位问题;
  2. 硬件及操作系统了解太少;
  3. 部门协调慢;
  4. 原因分析不明确,片面,限于表象;
  5. 测试环境不具备调试条件;
  6. 对于项目业务/技术不熟悉;
  7. 人员分工不明确;
  8. 缺乏配合人员信息(公司外部系统);
  9. 处理中缺乏消息沟通;
  10. 不了解已发现的bug(排查方向);
  11. 监控和处理问题的人员缺少备份;
  12. 责任心和对生产问题的重视程度有待提高;

3. 应对措施

针对上面的各种原因,我们可以采取一些措施来改善这种现状:

  1. 优先恢复业务;
  2. 明确当日值班人员及备份人员;
  3. 制定常规的故障处理流程;
  4. 制定故障排查顺序;
  5. 总结归纳以往故障和问题,形成可查询的问题库(wiki);
  6. 处理故障时,采用约定分工,并行方式处理;
  7. 健康性检查和业务拨测;
  8. 做好例行检查,最好实现自动化检查;
  9. 最好工具,防止误操作;

4. 故障排查方法

这里根据个人经验提供一个故障排查方法,希望能有作用。排查故障的时候,你的大脑再高速运转,思考相关怀疑点,然后进行一一排除,最终定位故障,排除故障。

常见怀疑点:

  1. 新版本发布
  2. 相关设备或系统(数据库/网络设备/操作系统)升级变化
  3. 激发潜在bug(高并发)
  4. 业务量暴涨(机器扛不住压力)
  5. 下游服务异常
  6. 网络问题
  7. 服务器故障

有了这些故障怀疑点,这就是我们的目标,一个个排除,一般排除的时候也是按照这个顺序做。定位故障,需要一定的技术和工具辅助。

5. 故障排查所需技术

在实际的故障排除中需要全面的技术能力和完善的基础设施支撑。

5.1. 技术能力

  1. linux命令的能力,常用ping、telnet、netstat、grep、less、top、df、ps等。
  2. jvm相关分析能力,dump内存分析,jstack打印线程堆栈等。
  3. 掌握web服务器(tomcat、jetty、nginx、Apache等)。
  4. 掌握网络设备(交换机、防火墙、F5等)和基础网络知识(七层协议栈、长连接、短连接等)。
  5. 掌握数据库原理(连接池、数据库事务等)。

5.2. 基础设施

  1. 现在大部分系统都是分布式系统,部署的机器少则四五台,多则几十台。如果使用人肉支持查询日志,困难可想而知,这时需要日志集中收集平台,比如ELK。
  2. 日志的质量问题,日志中必须有关键的信息能够将日志串联起来,单独的一条日志意义是不大的,系统需要引入标准的日志格式化定义
  3. 服务器监控指标,包括cpu、内存、io、tcp连接数、disk、线程数、GC、连接池等,比如工具zabbix和nagios。
  4. 服务监控指标,一般使用了分布式服务框架的系统,都会有对服务维度的监控,包括调用服务的错误数、错误率、服务的时延、最大值、平均值、吞吐量等。


    服务监控
  5. 服务治理,当遇到服务请求量暴增需要对非重点服务进行服务降级时,当遇到下游系统故障需要对服务降级或者隔离时,或者调整机器负载时,这时服务治理系统就派上用场了。


    服务治理
  6. 业务监控指标,与服务监控相比这个的维度更大,从业务角度能看到公司全局的系统状况,有利于排查系统关联性故障,例如天旦系统。
  7. 系统上线历史版本的维护,当遇到需要回退版本时使用,相关工具比如SVN(GIT)和Jenkins。

拥有了这些技术和基础设施,可以帮助我们快速进行线上故障的定位和处理。

6. 总结

为了在遇到线上故障时能够完美地处理,需要各种能力储备。从管理流程到技术人员能力,再到基础运维设施建设都需要完善。想想我们这些系统基本已经健全,但是真正能够运用自如的技术人员好像极少,所以最后人是关键中的关键。

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