1、问题确认和信息收集
- 问题描述：明确问题的具体表现，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，是持续性还是间歇性；
- 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；
2、快速响应
- 评估严量程度：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；
3、日志分析
- 应用日志：检查应用日志中的错误信息、异常堆等；
- 系统日志：查看操作系统日志，如 Linux 的 /var/log/messages
- 中间件日志：检查数据库、缓存、消息队列等中间件的日志；
4、监控数据分析
- 系统监控：查看CPU、内存、磁盘I/0、网络等系统资源使用情况；
- 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；
5、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。
6、数据库分析
- 慢查询日志：检查是否存在性能低下的 SQL 语句；
- 数据库状态：查看数据库连接数、锁等待情况等，分析数据库的性能问题；
- 执行计划：分析关键 SQL 的执行计划是否合理；
7、代码级别分析
- 线程转储：获取 Java 线程转储 (Thread Dump) 分析线程状态，寻找死锁或长时间运行的线程；
- 堆转储：必要时获取堆转储 (Heap Dump) 分析内存问题，查找内存泄漏或高内存使用；
- 代码回顾：检查最近的代码变更，是否引入了新的 bug 或性能问题；
8、性能分析与监控工具使用
- 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；
9、复现问题
- 在测试环境中尝试复现问题，以便更深入地分析；
- 模拟生产环境的负载和数据量，确保复现的准确性；
10、根因分析
- 基于收集到的所有信息，进行根因分析；
11、解决方案
- 制定短期解决方案以快速修复问题，如调整配置或优化代码；
- 规划长期优化方案以防止类似问题再次发生，如代码重构、架构优化等；
12、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，并持续监控系统，确保问题得到彻底解决；
13、复盘和总结
- 编写详细的问题分析报告，记录问题的发生、处理过程及解决方案；
- 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，FuIGC 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；
