问题背景

上周五下午，监控系统突然告警：核心业务接口响应时间从正常的50ms飙升到2000ms以上，错误率超过30%。这是一个典型的服务雪崩前兆。作为运维负责人，我立即投入了这场"救火"行动。

排查过程

初步定位

首先查看应用监控大盘：

  • 网关层：所有请求都出现了延迟
  • 业务服务A：响应时间正常，但调用量异常增高
  • 业务服务B：CPU使用率95%，大量线程阻塞
  • 数据库：连接数爆满，慢查询激增
# 快速检查服务状态
kubectl top pods -n production
# 发现service-b的CPU使用率异常

# 查看服务日志
tail -f /var/log/service-b/application.log | grep ERROR

深入分析

通过APM工具发现，问题根源在于一个缓存穿透场景：

  • 某个热门商品ID的缓存突然失效
  • 大量请求直接打到数据库
  • 数据库连接池被占满
  • 其他正常请求也开始排队等待
  • 形成恶性循环
// 问题代码示例
public Product getProduct(String id) {
    // 缓存未命中时直接查询数据库
    Product product = cache.get(id);
    if (product == null) {
        product = db.query("SELECT * FROM products WHERE id = ?", id);
        // 这里缺少缓存空值的处理
    }
    return product;
}

解决方案

紧急处理

  1. 立即扩容

    • 将service-B的副本数从3扩展到8
    • 增加数据库连接池大小
    • 启用备用Redis集群分担压力

  2. 临时熔断

    • 对问题商品接口添加限流规则
    • 设置降级策略，返回默认商品信息

根本解决

  1. 缓存策略优化

    public Product getProduct(String id) {
 // 使用布隆过滤器先判断数据是否存在
 if (!bloomFilter.mightContain(id)) {
     return null;
 }
 
 Product product = cache.get(id);
 if (product == null) {
     // 使用互斥锁防止缓存击穿
     String lockKey = "lock:product:" + id;
     if (tryLock(lockKey)) {
         try {
             product = db.query("SELECT * FROM products WHERE id = ?", id);
             if (product != null) {
                 cache.set(id, product, 300); // 缓存5分钟
             } else {
                 // 缓存空值，防止缓存穿透
                 cache.set(id, NULL_OBJECT, 60); // 空值缓存1分钟
             }
         } finally {
             releaseLock(lockKey);
         }
     } else {
         // 未获取到锁，等待并重试
         Thread.sleep(50);
         return getProduct(id);
     }
 }
 return product;
}

  2. 数据库优化

    • 为热点查询添加数据库从库
    • 优化SQL查询，添加合适的索引
    • 实施查询超时机制

经验总结

监控体系完善

  • 必须建立完善的APM监控
  • 设置合理的告警阈值
  • 定期进行容量规划

架构设计原则

  • 服务要有弹性，能够应对突发流量
  • 关键路径必须有降级方案
  • 缓存策略要考虑各种异常场景

应急响应流程

  • 建立标准化的故障排查流程
  • 定期进行故障演练
  • 建立知识库，记录处理经验

这次事故虽然惊险，但让我们团队的应急能力和架构设计都得到了提升。运维工作就是这样，每一次故障都是最好的学习机会。