线上问题排查思路

博主：爽爽
发布时间：2025 年 08 月 07 日
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分类：服务相关

线上问题排查是一个常见任务，下面是系统化的排查思路和步骤

问题确认和信息收集

问题描述：明确问题具体表现，如系统响应慢、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：确定问题发生的时间，是持续性的还是间断性的
环境信息：收集系统环境信息，如服务器配置、JDK版本、应用版本等

快速响应

评估严重程度：根据影响范围和业务重要性评估问题严重程度
应急措施：如果问题严重，考虑采取紧急措施，如服务降级、流量限制或回滚版本

日志分析

应用日志：检查应用日志中的错误信息、异常堆栈等
系统日志：查看操作系统日志
中间件日志：检查数据库、缓存、消息队列等中间件日志

监控数据分析

系统监控：查看CPU、内存、磁盘I/O，网络等资源使用情况
JVM监控：分析GC日志、堆内存使用、线程状态等
应用性能监控：检查请求响应时间、吞吐量、错误率等指标

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

数据库分析

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

代码分析

线程转储：获取Java线程转储分析线程状态
堆转储：必要时获取堆转储分析内存问题
代码回顾：检查最近代码变更

性能分析

Profiler：使用Arthas、JProfiler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

复现问题

在测试环境中尝试复现问题，以便深入地分析
模拟生产环境的负载和数据量

原因分析

基于收集到的所有信息，进行原因分析

解决方案

指定短期解决方案以快速修复问题
指定长期优化方案以防止类似问题再次发生

验证和监控

在测试环境验证解决方案的有效性
谨慎地将解决方案应用到生产环境
持续监控系统，确保问题得到解决

复盘总结

编写详细的问题分析和报告
总结经验教训，更新相关文档和最佳实践

案例

假设遇到一个Java应用响应变慢的问题

问题确认：确认响应时间从原来的200ms增加到2000ms
日志分析：应用日志显示大量GC警告
监控数据：JVM监控显示老年代内存使用率高，Full GC频繁
线程分析：Thread Dump显示多个线程在等待数据库连接
数据库分析：发现数据库连接池耗尽，大量慢查询
代码审查：最近的代码变更引入了一个无效的数据库连接释放
根因：由于连接未正确释放，导致连接池耗尽，引发了大量等待，进而导致内存积压和频繁GC
解决方案：修复连接释放的bug，优化相关SQL，增加连接池大小
验证和监控：修复后，响应时间恢复正常，GC频率降低

通过这种系统优化的方法，我们能够有效地定位和解决线上问题，同时积累经验以防止未来可能出现的类似问题

最后修改：2025 年 08 月 07 日

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线上问题排查思路

爽爽 • 2025 年 08 月 07 日

<p><strong>线上问题排查是一个常见任务，下面是系统化的排查思路和步骤</strong></p><h2>问题确认和信息收集</h2><ul><li><strong>问题描述：明确问题具体表现，如系统响应慢、服务不可用、数据异常等</strong></li><li><strong>影响范围：确定问题影响的用户群体、功能模块或服务</strong></li><li><strong>时间点：确定问题发生的时间，是持续性的还是间断性的</strong></li><li><strong>环境信息：收集系统环境信息，如服务器配置、JDK版本、应用版本等</strong></li></ul><h2>快速响应</h2><ul><li><strong>评估严重程度：根据影响范围和业务重要性评估问题严重程度</strong></li><li><strong>应急措施：如果问题严重，考虑采取紧急措施，如服务降级、流量限制或回滚版本</strong></li></ul><h2>日志分析</h2><ul><li><strong>应用日志：检查应用日志中的错误信息、异常堆栈等</strong></li><li><strong>系统日志：查看操作系统日志</strong></li><li><strong>中间件日志：检查数据库、缓存、消息队列等中间件日志</strong></li></ul><h2>监控数据分析</h2><ul><li><strong>系统监控：查看CPU、内存、磁盘I/O，网络等资源使用情况</strong></li><li><strong>JVM监控：分析GC日志、堆内存使用、线程状态等</strong></li><li><strong>应用性能监控：检查请求响应时间、吞吐量、错误率等指标</strong></li></ul><h2>网络分析</h2><ul><li><strong>网络连接：检查网络连接状态，如防火墙设置、端口开放情况</strong></li><li><strong>网络性能：分析网络延迟、丢包率等指标</strong></li></ul><h2>数据库分析</h2><ul><li><strong>慢日志查询：检查是否存在性能低下的SQL</strong></li><li><strong>数据库状态：查看数据库连接数、锁等待情况</strong></li><li><strong>执行计划：分析关键SQL的执行计划是否合理</strong></li></ul><h2>代码分析</h2><ul><li><strong>线程转储：获取Java线程转储分析线程状态</strong></li><li><strong>堆转储：必要时获取堆转储分析内存问题</strong></li><li><strong>代码回顾：检查最近代码变更</strong></li></ul><h2>性能分析</h2><ul><li><strong>Profiler：使用Arthas、JProfiler等工具进行CPU和内存分析</strong></li><li><strong>监控工具：使用Prometheus、Grafana、Skywalking等工具进行全链路跟踪</strong></li></ul><h2>复现问题</h2><ul><li><strong>在测试环境中尝试复现问题，以便深入地分析</strong></li><li><strong>模拟生产环境的负载和数据量</strong></li></ul><h2>原因分析</h2><ul><li><strong>基于收集到的所有信息，进行原因分析</strong></li></ul><h2>解决方案</h2><ul><li><strong>指定短期解决方案以快速修复问题</strong></li><li><strong>指定长期优化方案以防止类似问题再次发生</strong></li></ul><h2>验证和监控</h2><ul><li><strong>在测试环境验证解决方案的有效性</strong></li><li><strong>谨慎地将解决方案应用到生产环境</strong></li><li><strong>持续监控系统，确保问题得到解决</strong></li></ul><h2>复盘总结</h2><ul><li><strong>编写详细的问题分析和报告</strong></li><li><strong>总结经验教训，更新相关文档和最佳实践</strong></li></ul><h2>案例</h2><p><strong>假设遇到一个Java应用响应变慢的问题</strong></p><ol><li><strong>问题确认：确认响应时间从原来的200ms增加到2000ms</strong></li><li><strong>日志分析：应用日志显示大量GC警告</strong></li><li><strong>监控数据：JVM监控显示老年代内存使用率高，Full GC频繁</strong></li><li><strong>线程分析：Thread Dump显示多个线程在等待数据库连接</strong></li><li><strong>数据库分析：发现数据库连接池耗尽，大量慢查询</strong></li><li><strong>代码审查：最近的代码变更引入了一个无效的数据库连接释放</strong></li><li><strong>根因：由于连接未正确释放，导致连接池耗尽，引发了大量等待，进而导致内存积压和频繁GC</strong></li><li><strong>解决方案：修复连接释放的bug，优化相关SQL，增加连接池大小</strong></li><li><strong>验证和监控：修复后，响应时间恢复正常，GC频率降低</strong></li></ol><p><strong>通过这种系统优化的方法，我们能够有效地定位和解决线上问题，同时积累经验以防止未来可能出现的类似问题</strong></p>