故障排除：永不过时的技能
从工作至今，我始终认为故障排除是一项永不过时的技能。而且这个技能需要时间积累，需要经验沉淀，需要不断学习。
所谓的故障排查，也就是查找系统中不希望出现的行为的原因，并对其进行修复。记得刚步入工作时，遇到故障问题，首先就是挠头，然后开始谷歌错误信息。针对搜索的结果一行行的进行过滤筛选，最终思考测试找到问题所在。我相信这也是大多数新手工程师的通病，遇到问题首先就是谷歌，然后根据搜索结果进行排查。但是这样排查的效率很低，而且很容易陷入死胡同。而现如今AI如此发达的今天，或许过滤筛选这一步的省略掉了，很多同学都是直接将错误扔给AI，然后AI给于答案和解决方案，尝试，错误，再尝试，直到成功。不能说哪种方法好，哪种方法不好，但是我认为故障排查这个技能，还是需要我们自己一步一步的积累经验，才能有质的飞跃。每一次排查故障，都是一次成长，都是一次经验的积累。借助于AI很容易让我们陷入舒适区，而舒适区往往是我们进步的绊脚石，会让我们一步步丧失思考和假设的能力。思考和测试假设是故障排查的时候的重要步骤，可以帮助我们以缩小搜索空间。但是即使常常提示自己，我也经常发现自己犯以前犯过的错误🤣。
切勿着急
在排查故障的时候，很容易急于求成，想要尽快解决问题。但是这样往往会让自己陷入死胡同，而忽略了问题的本质，甚至一些很明显的错误，在高压或者紧张的状态下，都会忽略掉。因此，我很讨厌在解决问题的时候出现着急的情绪，这会影响自己的判断和思维。因此，对于我来说有时更有效的方法是慢慢地、深思熟虑地、沉思地处理故障，即使在匆忙的情况下也是如此。
理解系统
在写代码的时候，对我来说，思路比写代码更重要。清晰的思路和合理的设计往往能让自己事半功倍，不仅是后续的维护，还是排查故障，亦或是功能迭代，都能减少很多不必要的麻烦。而排查故障的时候，思路同如此。而清晰的思路来源于对系统、对代码的理解，花费大量时间试图"解决"问题是很容易的。但这是容易的部分。困难的部分是理解系统，然后分离和理解问题。
输入、转换【或者叫程序】、输出。这是从学习编程开始就接触到的，但是随着时间的推移，某些时候越来越不关注这个本质，而是一头扎进业务代码中。而系统的故障，大多数也来自于输入对应的输出不符合预期。因此在问题排查的中，首先要明确系统的输入、输出和转换是什么？流经系统的不同类型的部分能否被分组成不同的子系统？
好在在规范的系统中，都会对数据进行追踪打印成日志，因此，在排查故障的时候，可以先从日志入手，分析日志，找出流经的输入、输出的数据，进而判断是在哪一步导致了数据不符合预期，缩小排查的边界。
举个例子，在处理一个订单状态异常的问题时：
输入：
- 用户提交订单的请求数据
- 支付系统的回调数据
- 物流系统的状态更新
转换过程：
- 订单创建逻辑
- 支付状态处理
- 库存扣减
- 物流状态更新
输出：
- 订单状态变更
- 用户通知
- 库存更新结果
通过分析每个环节的日志，我们可以清晰地看到数据在各个子系统间的流转，快速定位是哪个环节出现了问题。比如，如果发现支付系统的回调数据正常，但订单状态未更新，那么问题很可能出在支付状态处理的转换逻辑中。
另外补充一点，永远不要自我认为自己了解了该系统。即使是自己建立的系统。甚至看似简单的系统也极其复杂。而这往往也是我们排查故障的障碍。
观察症状
对于开发环境的故障，我们往往可以通过一些方式重现，然后进行排查。但是生产环境出现的某些问题不是偶发的，仅仅通过梳理数据的流向不容易重现（比如数据a，在8点为10【正确应该是20】，此时导致了系统故障，但是9点数据a为20，系统正常，而又没有相应的数据追踪，此时排查就无从下手了），只能通过观察症状来排查。
这里应该发生什么，实际发生了什么，两者有什么不同？如果可能，可以根据观察到的症状缩小受影响的子系统范围。
举个例子：
接口响应变慢
- 预期行为：接口响应时间在200ms以内
- 实际情况：响应时间超过1s
- 观察方向：
- 查看系统负载是否异常
- 检查数据库慢查询日志
- 分析接口调用链路的耗时分布
用户反馈数据不一致
- 预期行为：订单状态显示"已完成"
- 实际情况：用户端显示"已完成"，但后台显示"进行中"
- 观察方向：
- 检查缓存与数据库的同步状态
- 查看状态流转相关的日志
- 分析是否存在并发更新问题
通过这样的对比分析，我们可以更有针对性地进行故障排查，而不是漫无目的地查找问题。
假设问题
当对于系统的问题症状有一定的了解后，接下来便需要对这个问题形成一个假设，这可能是来自现象的直觉第一印象（就好像经验老道的医师，一眼就能看出病症所在），也可能是来自长期观察的最佳猜测。
首先从自身出发，思考问题可能出在哪个区域，是否是自身的问题，是否是之前遇到过的问题，是否是之前解决过的问题。
如果没有简单的方法来猜测问题出在系统的哪个区域，那么就像二分搜索一样，先缩小范围，再逐步缩小范围。
设计一个最简单的方法来证明自己的假设。一般来说，就是提取出问题所在的边界，然后制定一个最简单的测试。
换句话说，就是类似分治法一样，先缩小范围，从小范围一步一步进行验证。这样有几个好处：
- 缩小问题范围，减少排查时间
- 减少排查成本，避免不必要的资源浪费
- 减少排查难度，避免陷入死胡同
- 可以保护系统的其他部分不受错误行为的影响
在假设问题的过程中，可以考虑切断与三方系统的交互，或者进行mock，假设依赖的三方系统是正常的，尽量先从自身找出问题，不去麻烦他人。 如果最终确定问题出现在三方系统，那么再和依赖的系统的开发人员进行沟通，寻求帮助。（有可能别人也在忙，或者一时半会解决不了，这些都是需要 考虑的因素，及时做好反馈和备用方案）
找准平衡点
在排查故障的时候，需要平衡成本。许多时候既承担了许多开发工作，还有其他一些文档、沟通、协调等工作。如果此时恰好有遇到了一个棘手的问题，那么此时就需要找准平衡点。
应该投入多少精力来尝试解决问题，又应该投入多少精力来获取有关问题的信息？
如果我的直觉没错，直接解决问题要快得多。但如果不是这样，从长远来看，系统地收集信息会更有效率。
我们在进行故障排除时，会预先了解我们所面临的问题的困难程度和紧急程度，这可以告知我们何时尝试介入并解决问题，以及何时尝试收集更多有关问题的信息。
了解风险
解决问题之前，了解问题导致的风险是必要的。就好比医院治病也并不是包治百病，不同的人的体质、病情、条件等不一样，承担的风险就不一样。 解决系统问题是同理，在开始着手解决问题前，可以先思考一下。
能发生的最坏的事情是什么？如果我搞砸了会有什么风险？我搞砸的可能性有多大？
尝试修复和不尝试修复的相对风险是什么？
这个问题影响的用户是哪些？
我怎样才能降低这种干预的下行风险？
信息过滤
问题排查的时候，很多时候取决于系统和问题的细节。当遇到不熟悉的领域，可以从官方文档入手，了解系统，了解问题。而如果身边有相关领域的大拿， 也可以向他们请教（请教的时候最好带上一杯咖啡亦或完事后请对方吃一顿饭）。
回到文章开始，搜索引擎和AI现在是必不可缺的问题排查工具。但是如何使用搜索引擎和AI，也是需要技巧的。 具体可以下来仔细想想。
其他
在排查故障的时候，经常会进行一些更改。但我发现有时候，还没确定更改是否生效就进行了下一步，这样第一步就错了，还会扰乱排查的思路，改着改着发现问题越来越复杂，越来越乱。明明是这样，为什么是那样，开始怀疑自己。因此，如果在更改代码亦或配置还是其他的什么，更改后的第一步是确保更改有效，再进行下一步。
例如，当排除CSS bug时，通常可以设置* {color: red !important；}，在更改了配置后，可以先查看是否生效。不管是通过控制台输出，还是日志收集还是其他方式。选择自己最顺手的方式，确保更改有效。
另外检索、debug等工具，也是排查故障的利器。在真正排查线上问题的时候，仍然有许多细节和技巧需要学习。上面的内容也只是泛泛而谈，想在工作中遇到问题时，能有所帮助。还是需要多积累经验，多思考，多总结。 特别是初入职场，遇到问题，不要着急，不要慌，不要急着解决问题，先思考，再动手。如果身边有经验丰富的同事，那就更好了，可以向他们请教。
有些路和坑唯有自己走过，才能深刻体会。搜索引擎也好、AI也好，都是工具，都是辅助。而真正排查故障的时候，还是需要自己一步一步的思考。