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反思线上问题定位效率

时间:2024-08-20 09:27:28浏览次数:7  
标签:定位 为啥 代码 问题 引入 线上 反思 100 数据

背景说明

我在排查 https://www.cnblogs.com/xushengbin/p/18368362 问题过程中,前前后后花了超过16小时。
做了各种尝试,才搞明白原来是自己上周做了一个性能优化引入的问题。

定位问题原因时间成本很高,原因如下:

  1. 最近几天数据不一致的行数明显增多(1天2000多行),之前是稳定的100行。 这造成了干扰,让我无法对问题引入时间下确定性结论。因为到现在还不确定为啥每天有100条左右数据不一致(对用户影响较小,没有反馈类似问题)
  2. 有考虑过可能是最近代码修改引入的问题,做过相关代码的review。但是这一条执行的不够彻底,没有对上游关联代码做check
  3. 后来加了日志,基本能推断是乱序导致的。但是无法100%肯定,后来又加了花时间加了一些日志定位、分析问题。
  4. 被问题表象困扰了。 每天设置一个window,允许1天的迟到数据。第二天凌晨5点会做当天数据初始化,此时,也触发了前一天window的计算,这个应该是合理的。 当时把心里花在:为啥会触发前一天的计算?即使触发了为啥会有bug,是不是代码逻辑有问题。 后来发现,trigger只是表象,最关键是前一天内存中数据已经乱序了。

教训

  1. 还是应该更多聚焦在引入问题诱因上。诱因找到了,问题就很容易修复。诱因分析要全面。 显然,我花了大量时间在分析各种可能性上,最终虽然问题解决了,但是时间成本真的太高了。
  2. 知识盲区(如不知道为啥每天有100行左右的不一致数据)会增加问题分析的复杂度。

标签:定位,为啥,代码,问题,引入,线上,反思,100,数据
From: https://www.cnblogs.com/xushengbin/p/18368742

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