1.问题确认与收集

  • 问题描述 :明确问题的具体表现,比如系统慢,服务不可用,数据异常等
  • 影响范围: 确定问题影响的用户群体,功能模块或服务
  • 时间点:确定问题发生的事件,是持续性还是间歇性
  • 环境信息: 收集环境信息,服务器配置,jdk版本,应用版本等

2.快速响应

  • 评估严重程度:根据影响范围和业务的重要性评估问题严重程度
  • 应急措施 :考虑紧急措施,如服务降级,流量控制回滚版本

3.日志分析

  • 应用日志: 检查应用日志的错误信息,异常堆栈等
  • 系统日志:查看操作系统日志 如linux 的 /var/log/messages
  • 中间件日志: 检查数据,缓存,消息队列等中间件的日志

4. 监控数据分析

  • 系统监控:查看cpu ,内存,磁盘 IO,网络等系统资源使用情况。
  • jvm 监控: 分析 GC日志,堆内存使用,线程状态等
  • 应用性能监控: 检查请求响应事件,吞吐量,错误率等指标

5. 网络分析

  • 网络连接:检查网络连接状态,如防火墙设置,端口开放情况。
  • 网络性能:分析网络延迟,丢包率等指标

6.数据库分析

  • 慢日志:检查是否存在性能低下的SQL语句
  • 数据库状态: 查看数据库连接数,锁等待情况等
  • 执行计划 分析关键SQL执行计划是否合理

7.代码级别分析

  • 线程转储 :获取java 线程转储 (THREAD DUMP ) 分析线程状态
  • 堆转储: 必要时获取堆转储 HEAD DUMP 分析内存问题
  • 代码回顾:检查最近代码变更,是否引入新的bug

8.性能风险与监控工具的使用

  • Profiler :使用 althas,jvisualvm 等工具进行cpu 和内存分析
  • 监控工具: 使用 prometheus,grafana,skywalking 等工具进行全链路跟踪

9.复现问题

  • 在测试环境中常使复现问题,以便深入分析
  • 模拟生产环境的负载和数据量

10 根因分析

  • 基于收集到的所有信息 ,进行根因分析

11.解决方案

  • 制定短期解决方案以快速修复问题
  • 规划长期方案,防止类似的问题再次发生

12. 验证和监控

  • 在测试环境验证解决方案的有效性
  • 谨慎将方案应用到生产环境
  • 持续监控系统,确保问题得到彻底解决

13 复盘与总结

  • 编写详细的问题分析报告
  • 总结经验教训,更新相关文档和最佳实践
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