面试重要程度：⭐⭐⭐⭐⭐

真题来源：美团2024春招技术面试

考察重点：故障排查思路、问题定位能力、应急处理经验

预计阅读时间：50分钟

真题背景

面试官： "我们的电商系统在双11大促期间突然出现大量超时，用户下单失败率激增。请描述你会如何快速定位问题并解决？需要考虑完整的故障排查流程、监控体系、应急预案等。"

考察意图：

• 线上故障排查的系统性思维
• 监控告警体系的设计和使用
• 应急处理和快速恢复能力
• 故障复盘和预防措施

🚨 故障排查方法论

故障排查流程框架

/**
 * 线上故障排查框架
 */
public class IncidentResponseFramework {
    
    /**
     * 故障等级定义
     */
    public enum IncidentLevel {
        P0("致命故障", "核心功能完全不可用", "15分钟内响应"),
        P1("严重故障", "核心功能部分不可用", "30分钟内响应"),
        P2("一般故障", "非核心功能异常", "2小时内响应"),
        P3("轻微故障", "性能下降或警告", "24小时内响应");
        
        private final String name;
        private final String description;
        private final String responseTime;
        
        IncidentLevel(String name, String description, String responseTime) {
            this.name = name;
            this.description = description;
            this.responseTime = responseTime;
        }
    }
    
    /**
     * 故障排查步骤
     */
    public static final String[] TROUBLESHOOTING_STEPS = {
        "1. 故障确认：验证故障现象和影响范围",
        "2. 快速止损：采取临时措施减少影响",
        "3. 问题定位：分析日志、监控、链路追踪",
        "4. 根因分析：深入分析问题根本原因",
        "5. 解决方案：制定和实施修复方案",
        "6. 验证恢复：确认问题完全解决",
        "7. 故障复盘：总结经验和改进措施"
    };
    
    /**
     * 故障排查决策树
     */
    public static String getNextAction(String symptom) {
        switch (symptom) {
            case "HIGH_RESPONSE_TIME":
                return "检查应用性能指标 -> 数据库慢查询 -> 缓存命中率";
            case "HIGH_ERROR_RATE":
                return "查看错误日志 -> 检查依赖服务 -> 分析异常堆栈";
            case "MEMORY_LEAK":
                return "生成堆转储 -> 分析内存使用 -> 检查对象引用";
            case "CPU_HIGH":
                return "查看线程栈 -> 分析热点方法 -> 检查死循环";
            case "DATABASE_TIMEOUT":
                return "检查连接池 -> 分析慢SQL -> 查看锁等待";
            default:
                return "按照标准流程逐步排查";
        }
    }
}

🔍 实战案例：电商下单超时故障

故障现象与快速止损

/**
 * 电商下单超时故障分析
 */
public class OrderTimeoutIncident {
    
    /**
     * 故障现象记录
     */
    public static void recordSymptoms() {
        System.out.println("=== 故障现象 ===");
        System.out.println("时间: 2024-11-11 20:00:00");
        System.out.println("现象: 用户下单接口响应时间从200ms激增到5s+");
        System.out.println("影响: 下单成功率从99%降至60%");
        System.out.println("范围: 影响所有用户，订单服务集群");
        System.out.println("监控告警: CPU使用率90%+，数据库连接池耗尽");
    }
    
    /**
     * 快速止损措施
     */
    @Component
    public static class EmergencyActions {
        
        /**
         * 限流降级策略
         */
        @SentinelResource(value = "createOrder", 
                        fallback = "createOrderFallback",
                        blockHandler = "createOrderBlocked")
        public Result<String> createOrder(OrderRequest request) {
            return orderService.createOrder(request);
        }
        
        public Result<String> createOrderFallback(OrderRequest request, Throwable ex) {
            // 简化订单创建，跳过非核心步骤
            String orderId = generateOrderId();
            asyncOrderProcessor.processOrderAsync(orderId, request);
            return Result.success(orderId, "订单已提交，正在处理中");
        }
        
        public Result<String> createOrderBlocked(OrderRequest request, BlockException ex) {
            return Result.fail("系统繁忙，请稍后重试");
        }
        
        /**
         * 扩容操作
         */
        public void scaleOutServices() {
            String k8sCommands = """
                # 快速扩容订单服务
                kubectl scale deployment order-service --replicas=10 -n production
                
                # 扩容数据库连接池
                kubectl patch configmap order-service-config -n production --patch '
                {
                  "data": {
                    "spring.datasource.hikari.maximum-pool-size": "100"
                  }
                }'
                """;
            System.out.println("执行扩容操作：" +