测试老兵之问题排查知识点
1. 说之前
由于业务应用 bug(本身或引入第三方库)、环境原因、硬件问题等原因，线上服务出现故障 / 问题几乎不可避免。例如，常见的现象包括请求超时、用户明显感受到系统发生卡顿等等。
作为一个合格的研发人员（技术人员），不仅要能写得一手好代码，掌握如何排查问题技巧也是研发人进阶必须掌握的实战技能。这里提到的排查问题不仅仅是在Coding的过程中Debug，还包括测试阶段、线上发布阶段问题的排查。特别是在生产环境中，一般是没办法或很难进行Debug操作的。
而通过掌握服务线上问题排查思路并能够熟练排查问题常用工具 / 命令 / 平台来获取运行时的具体情况，这些运行时信息包括但不限于运行日志、异常堆栈、堆使用情况、GC情况、JVM参数情况、线程情况等。
排查出问题并找到根本原因加以解决，其实是一件很成就感的事情。曾经有人问过我：“你是怎么想到问题出现在xxx的？又是怎么确认根本原因是xxx的？”，我只能轻描淡写的回答：“靠经验”，其实这里说的“靠经验”是很模糊的，一直以来大家可能都觉得排查问题要靠经验，但是又说不出具体通过什么样的经验排查出了问题。
而本质上排查定位线上问题是具有一定技巧或者说是经验规律的，排查者如果对业务系统了解得越深入，那么相对来说定位也会容易一些。排查问题的关键是什么？一句话总结：给一个系统定位排查问题的时候，知识、经验是关键，数据是依据，工具是运用知识处理数据的手段！在此，我将结合自身经历、总结，说关于“问题排查”的方法论，希望能与您产生更多的共鸣。
注：由于针对不同技术问题，所用到的排查工具，命令千差万别，所以本文将只介绍思路，不涉及具体排查命令的介绍。
2. 有哪些常见问题
那我们经常说遇到这样那样的问题，那到底有哪些问题，问题又集中在哪些方面？对于不同技术框架、语言族所可能引发的问题也会存在很大的差异，但基本的套路排查思路都还是一致的，以Java为例。
所有 Java 服务的线上问题从系统表象来看归结起来总共有四方面：CPU、内存、磁盘、网络。例如 CPU 使用率峰值突然飚高、内存溢出 (泄露)、磁盘满了、网络流量异常、FullGC 等等问题。基于这些现象我们可以将线上问题分成两大类: 系统异常、业务服务异常。
1. 系统异常
常见的系统异常现象包括: CPU 占用率过高、CPU 上下文切换频率次数较高、磁盘满了、磁盘 I/O 过于频繁、网络流量异常 (连接数过多)、系统可用内存长期处于较低值 (导致 oom killer) 等等。
这些问题如果是在Linux系统下可以通过 top(cpu)、free(内存)、df(磁盘)、dstat(网络流量)、pstack、vmstat、strace(底层系统调用) 等工具获取系统异常现象数据。
注：CPU 是系统重要的监控指标，能够分析系统的整体运行状况。对CPU的分析或监控指标，一般包括运行队列、CPU 使用率和上下文切换等，内存是排查线上问题的重要参考依据，内存问题很多时候是引起 CPU 使用率较高的主要因素。
而经常遇到内存占用飙高它的原因可能有很多。最常见的就是内存泄露。可以得到堆dump文件后，进行对象分析。如果有大量对象在持续被引用，并没有被释放掉，那就产生了内存泄露，就要结合代码，把不用的对象释放掉。
2. 业务服务异常
常见的业务服务异常现象包括: PV 量过高、服务调用耗时异常、线程死锁、多线程并发问题、频繁进行 Full GC、异常安全攻击扫描等。
频繁的 GC 将导致应用吞吐量下降、响应时间增加，甚至导致服务不可用。
3.问题排查方法论
一、排查问题犹如破案
排查线上问题犹如警察破案一样，是一个不停分析线索，推理的过程，但在准备排查问题之前，我们应该明白三个认知:
系统出现异常是正常的
时至今日计算机系统已经变得异常复杂，一次用户请求可能要经过发送请求，DNS解析，运营商网络，负载均衡，服务器，虚拟机（容器），视业务逻辑的复杂程度可能还要调用组件，缓存，存储和数据库等。每个环节都可能出现问题，有的组件又是分布式的，大大增加的排查问题的难度，所以出现问题后不要慌，保持好的心态。
首要任务是恢复系统
飞机在发生紧急情况下，飞行员的首要任务是保持飞机飞行，相比保证乘客与飞机安全着陆，故障定位和排除是次要目标”，所以恢复线上系统是首要任务，而不是立马找到它发生的原因。
真相永远只有一个
计算机是一门科学，而且计算机的世界里都是由0或1组成，在这个世界里只有是或否，没有中间地带，所以在计算机世界凡事都有根本原因，没有偶然发生，一切都是必然。正如墨菲定律所提到的“如果事情有变坏的可能，不管这种可能性有多小，它总会发生！”
二、了解案情，评估大小
先评估出这个问题的影响范围，是全网，某些地区，还是某条链路不可用的问题，还是很多业务线都出现问题，评估出案情的大小，到底是普通的民事案件，还是刑事案件。
三、理清线索，整理分析
理清手头已得到的信息或线索，比如监控上有网络报警，有用户反馈无法访问，有开发人员反馈服务器有问题，同时间段有做变更等等，尽量不要漏掉这些看似无关紧要的线索，把这些线索先整理下来，后面一并分析。
推理的过程，就是根据已知线索，通过合理的想象、推断得出一个唯一的结果。线索是整个推理过程的起点，线索给出的好有不好、是否有错误，直接会影响推理的质量，因此是最基础、也是最重要的一环。线索的梳理，最常犯错误就是信息不足，主观臆断。
其中整理分析过程中，很重要的一点：尽可能搞清楚问题的前因后果！
不要一下子就扎到服务器前面，你需要先搞明白对这台服务器有多少已知的情况，还有故障的具体情况。不然你很可能就是在无的放矢。
必须搞清楚的问题有：
故障的表现是什么？无响应？报错？
故障是什么时候发现的？
故障是否可重现？
有没有出现的规律（比如每小时出现一次）
最后一次对整个平台进行更新的内容是什么（代码、服务器等）？
故障影响的特定用户群是什么样的(已登录的, 退出的, 某个地域的…)?
基础架构（物理的、逻辑的）的文档是否能找到?
是否有监控平台可用? （比如Munin、Zabbix、 Nagios、 New Relic… 什么都可以）
是否有日志可以查看?. （比如Loggly、Airbrake、 Graylog…）
另外也可以进一步从应用层、数据库层、网络层进行检查：
应用层：
应用最近是否有上线？
软硬件环境最近是否有变更？
应用日志是否有异常？
重启是否有效？
数据库：
数据库系统级配置最近是否有变更？
telnet端口是否畅通？
tnsping监听是否正常（连通性、延迟）
数据库是否有异常的等待？
远程、本地SQL执行是否正常？
网络：
网络最近是否有变更?
ping是否正常？
traceroute -l 是否正常？
网络是否有丢包、延迟？
尽可能地获取到更多的已知有效信息，汇总信息并从多条排查线去进行分析，这里推荐思路有：
通过变更记录来咨询相关人员，大量问题其实都是上线、变更等引起的，所以排查下同时期有过业务相关的变更操作人员，往往就可以把很多问题排除在这道线上了。
通过日志、数据等，把一些已知问题筛选出来。
通过影响人群、问题点等信息尝试找出复现方法。一般来说，能有方法稳定复现的问题，就比较容易排查到了。
到这一步的问题，基本上都属于一些疑难杂症了，就没有一些特别通用的方法了。需要开阔思路，找找规律，将平时没关注到的技术、业务点再了解的更细致，更深入一些，或者求助于团队的帮助一起来解决。
需要注意一点：通过分析日志时，业务日志除了要关注系统异常与业务异常之外，还要关注服务执行耗时情况，耗时过长的服务调用如果没有熔断等机制，很容易导致应用性能下降或服务不可用，服务不可用很容易导致雪崩。如果没办法直接从日志中发现异常，那就只能看看应用到底在干嘛了（可分析应用在异常时期的线程内存堆栈信息）。
这一步原则很简单：找出系统正在执行“什么”，询问系统“为什么”执行这些操作，以及系统的资源都被用在了“哪里”可以帮助你了解系统为什么出错。
四、扩大你的信息量
主动扩大信息的接收面，比如问询一下开发或其它相关同学，今天有没有做线上改动，网络组有无重大调整。从中获取到有价值的信息点，对于排查问题至关重要。查看监控，细看某个监控项的变化，追踪日志和调试信息都是扩大信息量的手段。
拓展知识面，闲暇时间多些了解相关联系统，比如架构，部署，逻辑等。一旦故障发生，讨论中也可提供你解决办法的思路，举一反三，推进问题的排查与解决。
收集问题及环境信息，需要收集的信息可能有：
问题的已知首次发生时间
问题反馈人员所处的环境，例如省、市、ip、ISP、浏览器、手机型号、app 版本等
问题是全员的还是部分的。
问题发生在哪些服务器上。
同期相关的日志、数据信息。
同时期的上线、配置变更、运维操作、基础服务变更等记录。
同时期基础服务提供商的变更、故障公告等。
五、分析证词，甄别对错
如果是外部提出的问题，比如业务投诉，用户反馈等信息，有时候是可信的，有时候人却是不可信的，举个例子之前有开发反馈效果有问题，有些广告位bias异常，有些正常，让我们帮查查系统的问题，但是最后是代码调用一处动态配置造成的。有些时候反馈的信息，是经过描述者过滤加工过的信息，他的排查和分析有可能把你带偏了，在收集信息同时需要以审视、怀疑的态度，分析每个人的证词。
六、看清问题本质
“当你听到蹄子声响时，应该先想到马，而不是斑马”，看到一件现象或一件事情，要看实质而不只是表面的东西，听到马蹄声时候猜是什么马，是什么人的马，是来干什么的而不是猜它是斑马还是白马还是黑马。排查问题也一样切忌先入为主，有时候你觉得极其简单，看似非常不可能发生的事情，可能就是原因，不要轻易的排除掉某项原因。例比：之前遇到有个mysql连接异常的问题，查了很久，做了很多调优都没有解决，最后发现是网卡跑满了。
七、确定方向，开展定位
排查步骤，可以先“从大到小”，先看比如运营商网络，机房状态等比较宏观的地方是否有问题，逐一排除，逐步缩小问题范围。再“从上到下”，先从现象发生的顶端调用链逐一排查，逐步向下深入。
但也并不是所有问题都从大到小从上到下，宏观问题只有达到一定量级才会引发”质变”，从而引起的注意，在通往质变过程中，你的业务可能已经收到某中影响而表现的很明确，此时需要微观分析，然后再逐渐到宏观来诊断。
八、卷宗记录，破案归档
问题排查解决后，养成事后总结的习惯。好记性不如烂笔头，然而在一片混乱问题分析当中，心平气和地记录下问题与判断确实有点不切实际。但即使如此，我们仍然可以在事情结束后为保留一份分析资料，总结并记录处理过程中的执行步骤以及解决途径，则能帮助自己和团队积累宝贵的处理经验。
对于个人
一次问题的定位解决往往伴随着个人的成长，我们不要放弃这样的机会。在追查过程中了解的知识点是比较零碎的，不系统。事后就需要大家将这些点整体串起来，并且以点带面，将知识点变更知识面。
对于团队
是对这次问题的反思，我们应该在流程、代码、工具或者哪些方面做出调整，可以更好的避免同类型问题的出现。
是对追查过程的总结，在问题定位的过程中，我们缺少哪些帮助及工具的支持，能否更好的提升排查问题的效率，然后相关人员是否对过程结果存在异议。
4. 长期改进建议
吃一堑长一智出了问题并不可怕，怕的是我们从问题中学不到什么，怕的是类似的问题重现，提高问题定位的效率，有哪些值得去做，比如：
1、建立长效错误码机制，使用具统计、可视意义的数字来简短描述错误含义和范畴，正所谓浓缩就是精华，这一点在错误码屡试不爽。
2、正常程序中打错误日志主要是为了更好地排查问题和解决问题，提供重要线索和指导。但是在实际中打的错误日志内容和格式变化多样，错误提示上可能残缺不全、没有相关背景、不明其义，使得排查解决问题成为非常不方便或者耗时的操作。而实际上只要开发稍加用心，也需就会减少排查问题的很多无用功。如何编写有效的错误日志，建立日志标准，也是非常有利于问题分析的。
3、定位问题避免二次损害，当某个看似难以捉摸的难题出现时，本能可能是重启，尽快让系统恢复正常。虽然这样的方式经常能够解决问题而且起效神速，但同时也很可能把情况推向令人难以置信的恶化深渊。问题排查手段包括重新启动不稳定系统、尝试自动记录数据库、文件系统修复等等，这些方式往往确实能搞定难题并让系统重回生产轨道，但同时也没准导致数据恢复努力付之东流，毁掉确定问题根本原因的机会甚至大大延长关键性系统的停机时间。
保留现场也非常重要，跟破案现场要要求现场勘察、样本采集、排查、锁定如出一辙，对于难以重现问题，尽量创造条件保留了可以用于故障重现的数据或现场。线上环境复杂多变，虽然这一点并不能马上解决问题起到直接作用，但坚持这种处理思路，为开发和测试创造条件，降低因难以重现的疑难故障的挂起率，最终有助于业务的长期稳定。
4、建立集中的数据可视平台，不至于遇到问题才开始着手分析，若是对业务没有足够的了解又没有数据依赖，就很可能在解决问题时雪上加霜。
5、建立沙箱影子系统，模拟复杂多变的现网环境，规避线上影响，重现或压测问题，如tcpcopy、dubbocopy等。
6、搭建开源的日志可视方案，协助我们去解决最后”一公里”的问题，常见如ELK、Log.io等。
7、善其事必先利其器，常见系统排查工具perf、iptraf、netperf、tcpdump、gdb、pstack、jstack、strace，top、iotop、tsar等。
8、在升级版本或者替换或修改文件时，一定要做好备份，要保证随时可以还原。
9、程序在使用多线程时，尽可能的减少多线程竞争锁，可以将数据分段，各个线程分别读取。
10、尽量不要在线程中做大量耗时的网络操作，如查询数据库（可以的话在一开始就将数据从从 DB 中查出准备好）。
11、建议对线程取一个有意义的名称，这样对于在排查问题时很有必要，如当拿到程序线程堆栈信息时，可直接根据线程名在日志中找到相关的堆栈。
12、生产环境进行问题排查时一定要保证不要影响正常的业务执行。
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题图：测试开发技术
