2023的线上事故复盘总结（OOM，数据库崩溃）持续更新中～

项目场景：

智慧门禁系统，公司研制的一个saas系统，基于Springcloud框架，主要是面向高校对老师学生的通行方式做统一的管理，可通过卡、码、脸等多种方式进出，可实现不同人员进出不同的场所，例如宿管人员不可进入图书馆。

在此也告诫我们，coding其实很简单，但是要考虑接口对数据库中间介的影响和接口可支持的并发量，你无法预测项目未来的用户量。

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问题1: 项目OOM

有一场景是通过门禁系统对面板机进行下发人脸，项目OOM。

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原因分析：

低级问题，进行数据下发，设备要求执行的协议是进行下发照片base64数据，想当然的对照片批量进行转换Base64（OOM）List体过大。

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解决方案：

改为for循环，一张张照片转换下发，下发完成及时清理。

问题2: 项目OOM

有一场景是通过门禁系统对面板机进行下发人脸，后续调用业务系统OOM。

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原因分析：

iot系统进行统一合并至物联网关后，业务线进行统一下发物联网关，不允许直接对接操作设备，由于同步人脸数量过多，整个学校的人员，大概两万多张。哈哈哈哈哈～并发过高，大量的Base64流打过去，物联网关系统down了。

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解决方案：

1. 网关增加限流处理。

2. 由于图片是从阿里云取的，改为传递url，但是要注意图片有效期

问题3: mq疯狂堆积

有一场景是通过门禁系统对面板机进行下发人脸，发送mq进行异步处理，然后自消费下发到设备，线上mq疯狂堆积和重试，对公司所有业务线都造成了严重影响。

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原因分析：

我特喵～我也是接盘的。

1. 发送mq没有考虑过这种场景是否适合使用mq，下发2w个人脸，直接mq怼怼怼了两万条进去，其中信息中还包含着base64流，一张照片1M算的话，2w张照片*设备数量，诸位自行体会mq的磁盘占有量。

2.没有考虑超时未回复ack的情况，在频繁重试。

3.异常处理不到位，对业务异常和代码异常都进行重试处理，如果是业务异常，照片不符合规范重试也没用。

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解决方案：

1. 临时紧急发版，消费代码全部删除，全部进行消费。

2. 取消mq的使用，考虑下发人脸的场景既不涉及支付又无关痛痒，改为异步线程处理，LIst中含两万个名单，本身对内存占有率影响不大。

问题4: 数据库拖死

设备会实时的进行通行记录的上传，某某某同学通过哪个设备进入了哪里，由于校方有台设备长期处于离线过程中，某一天它突然上线了，开启离线上传，可谓是一瞬间怼过来了8w条数据，由于整个公司的业务线都是一个数据库上，导致其它业务线都受影响。

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原因分析：

我特喵～我也是接盘的～也是之前哥们给我留的小惊喜

1. 主要还是接口的并发量过高。

2. 接收通行记录后，推送了一个大屏，没有人连接大屏的socket，也进行推送了，推送的代码中查询了通行记录这张表，这张表的数据量已经超级多了，也相当于查询了8w次，大批量慢sql。

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解决方案：

1. 接口增加限流处理。

2. 项目问题太多了，影响到其它业务线了，把我们撵出来了....单独购买了一个数据库。

3. 不是当日的数据，不进行推送，无人连接socket，不进行推送。

4. 通行记录表索引优化。

复盘总结：

问题还有很多，正在整理过程中。

1.  在coding过程中，一定要做好代码评审环节。

2.  及时发现问题，钉钉告警群等，出问题第一时间知道，而不是用户反馈。

3.  运维工具要跟上，比如实时接口限流工具，出现问题接口直接阻断，进行流量打入。

4.  编码的性能和优化最终还是落在了我们mysql上，前期一定要规划好索引，查询语句要规划好，后期真的欲哭无泪。