最近在思考 MDD 结合 SRE，花了两周的时间打造了小程序端的可观测平台，接下来和大家分享一下整个心历路程。谈谈我的一些启发，顺便谈谈当工程师具备 MDD 意识后，是否能如虎添翼。

事情的背景是这样的，2 月 10 日，好大夫部分小程序用户投诉上传图片失败。整个排查过程有 10 多人参加，排查了三天才有结论。我们来回顾一下当时的情况。

一、一团乱麻，谁人背锅侠？

大家知道上传图片失败问题，一直是个老大难，因为失败的原因太多了。对一般的工程师而言，整个流程可能是一个黑盒模型，缺少一个抓手去分析问题。

这时候工程师大脑中会有一堆问号。

简单说一下这个问题是如何排查的。

• 怀疑用户网络问题，联系用户切换网络尝试依然失败。加上分析 Kong 日志，发现部分用户重试多次都是失败，切换到好大夫的 APP 能上传成功，前端认为不是用户侧网络问题。

• 怀疑链路传输问题，我们有多家网络节点运营商，尝试切换链路，甚至直接回源，问题还依然存在。期间通过抓包并和运营商技术一起排查未能明确问题原因，给出的反馈还是用户侧问题。

• 怀疑小程序版本问题，2 月 9 日有个业务方向上线了小程序，修改的是 http2 相关的，大家很兴奋，时间点也能对上，觉得抓到罪魁祸首了，然后就是紧急上线，用户更新包后问题依然存在，这下打击有点大。

• 怀疑 Kong 进程处理异常。前面几个关键点都怀疑了，大家谁都说服不了谁的问题。11 日晚上重启 Kong 进程，担心 Kong 进程启动太久，有垃圾没有回收，有点病急乱投医了，试一试总不差。重启后第二天问题依然没有得到缓解。

• 经过几轮排查，对比最近几天 code=400 的占比趋势，2 月 10 ~ 11 日比之前多了一倍，Code=400 的 route_name 基本上也都是小程序侧的上传图片接口。基本上定位是小程序端的问题，越发怀疑微信端是否异常了。联系微信社区，联系微信内部开发，2 月 13 日下午才得到反馈：“2 月 9 日下午微信升级了基础库，灰度了 1%IOS 用户，并于 2 月 11 日回滚，部分用户还有异常需要清理缓存”。

虽然这次问题是找到了，整整三天，包括运维、前端、服务端、系统架构组一共有 10 多人参入了排查。

痛定思痛，有没方式缩短异常定位时长呢？首先我们来看看用户上传会经历哪几个环节。

一次网络请求，中间其实经历了很多环节，细节这里就不展开讨论了，我们来看一下简化后的模型，用户发起请求，到网络节点，再到源站处理，再经过网络节点返回响应给用户。

从图中可以看出，上传失败存在几个关键的环节中：用户侧、网络节点、入口网关、后端服务。

• 可能是用户侧本地异常，如机器内存不足，小程序闪退。可能是用户网络不稳定，还有可能是用户在上传图片的过程中，中途将小程序切换到后台，重新唤起小程序续传失败。

• 为了请求的安全和加速，在请求打到源站入口网关前，是先走运营商传输节点，传输节点也对接了多家运营商，传输不稳定或命中防火墙策略也会造成上传失败。

• 入口网关用的是 kong，如果路由策略配置异常，或者 Kong 节点异常，或者某个 upstream 节点异常都会造成上传失败。

• 后端图片服务，如果处理能力不足，负载高，进程夯住，或其他异常也会造成上传失败。

经过思考，如何做到普适性呢，就要面临以下几个问题。

• 异常能被有效地观测到吗？

• 异常定位对经验要求很高，如何减少传承成本？

• 异常分析有哪些提效的工具链，能平台化吗？

• 异常千千万万，再加上排练组合，真的能通过数据分析出来吗？

• 异常分析平台增加了学习成本，会不会增加工程师负担，会质疑研发平台的受益？

深入思考，有点细思极恐，异常定位好难呀，提效异常定位更难！

二、追本溯源，能否提效异常定位？

很多工程师在分析异常的时候，往往聚焦单次问题，一上来就陷入个案分析的细节，耗神耗力，心态都会查崩。

随着网站拓扑的演进，异常定位也越来难，很多公司都在推进 SRE 体系建设，其中对可观测性呼声也越来越高。异常如何被量化，被观测。这其实是一个“工程问题”。

所谓工程问题本质上是数学，需要在一个定义良好的环境里，用定义良好的参数描写一个定义良好的问题。引起网站异常的的原因有各种各样，就像诊断患者一样。统计分析健康的人和病患各项身体基能指标的差异性，从而判断病患程度及探究病因。

结合我的一些日常排障经验，来看一下异常定位这个工程问题。

异常定位需要在一个参照系中进行，通过可视化界面去呈现 SLI 的波动性，而 SLI 的波动性往往是和引起异常的根因相关联。分析不同 SLI 波动振幅差异性大小，从而推断异常的可能性原因。

简单来说，就是给异常进行数学建模，并关联到可观测的 SLI 上。透过 SLI 的表象反查异常原因。说起来比较简单，和医生诊断一样，往往一种病理现象对应了不同的病因，而同一种病因也会有不同的表象。有急性有慢性，还有扩散传递性，一种病变可能引发一系列身体其他的病变，溯源病因可能需要多次会诊。当然经验越丰富，数据越多，模型分析也就越准确。