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一、事故背景与现象

时间范围

  • 2022年2月3日 18:11~18:43(历时32分钟)

受影响系统

系统名称角色影响范围
dc3订单数据库主库订单生成、事务回滚
dc4订单数据库从库数据同步、容灾切换

业务影响

  • 核心业务:手机点餐、C扫B支付订单无法推送至POS系统,购物车初始化失败
  • 用户指标:下单成功率下跌至85%(基线99.9%)
  • 技术指标
    • 数据库主库CPU峰值98%,连接池耗尽

    • swan_saga_local_branch_transaction表插入RT飙升至1.8s

    • 数据库主库因慢查询触发级联雪崩,sjstrmsodc4主库发生ORC切换失败,连接池耗尽。

    • 订单号生成服务与事务回滚逻辑共用集群,故障扩散至上游服务(odc.orderprocess、odc.menu等)。

    • 其他服务访问sjstrmsodc4开始出现获取连接超时


二、处理流程与关键操作

时间线

时间节点关键操作数据指标/效果
18:11上游服务触发超时告警接口超时率75%(持续15分钟)
18:12DBA定位慢SQL(SQL ID:2171f2ab)慢查询数1200+/分钟
18:15启动跨团队协作(DBA/SRE/Swan)参与团队:DBA 3人、SRE 2人、研发4人
18:23dc4主库ORC切换失败主从延迟峰值90秒
18:27分阶段限流(50%→10%→0%)QPS从5000降至200
18:29PT-KILL清理慢查询终止慢查询4500+条,CPU回落至40%
18:42修复索引(新增idx_xid_branch查询耗时从1.8s降至5ms
18:43放开限流,服务恢复推单成功率恢复至99.9%

核心处置手段

  1. 限流与熔断

    • 动态调整SQL流量,优先保护核心链路
    • 使用pt-kill终止慢查询,释放连接池资源
  2. 索引修复

    • 修正联合索引顺序为(xid, branch_id),消除全表扫描
    • 使用gh-ost工具执行在线DDL,主从同步延迟归零
  3. 业务补偿

    • 人工补推**15%**异常订单(依赖商家手动处理)

三、根因分析

直接原因

分类描述
索引设计缺陷swan_saga_local_branch_transaction表索引顺序错误(idx_bid_xid),导致DELETE语句全表扫描
业务逻辑耦合订单生成与事务回滚共享数据库集群,缺乏物理隔离

间接原因

分类描述
巡检机制失效全表扫描检测阈值过高(1000行),未覆盖高频低行数场景
预案缺失无数据库故障降级工具,依赖人工补偿(耗时2小时以上)

在这里插入图片描述

四、改进措施与验证

技术优化

  1. 索引治理

    • 建立联合索引顺序审核规则,覆盖**100%**高频操作表
    • 重建swan_saga系列表索引,查询性能提升90%
  2. 熔断升级

    • 开发多维度限流工具(SQL ID + 服务标签),限流覆盖率提升至95%

架构解耦

措施预期效果进度
订单生成服务独立部署降低跨服务影响80%2022Q3落地
事务回滚表迁移与核心业务物理隔离已完成

监控增强

  • 全链路追踪:部署慢SQL实时指纹分析,响应时间>50ms自动告警
  • 动态阈值调整:全表扫描阈值降至500行,覆盖高频场景

五、系统性改进模型

改进维度具体措施预期收益
技术债务治理索引顺序强制审核(Code Review)减少**70%**索引缺陷引发的故障
容量韧性核心集群QPS弹性扩容(基线×200%)峰值承载能力提升至1.2万QPS
组织协同DBA-研发-Swan联合巡检机制高风险SQL漏检率下降85%
故障自愈自动化补偿工具 + 无损降级策略MTTR从32分钟缩短至8分钟

六、经验总结

技术视角

  • 索引即资产:高频表需定期审计索引命中率,纳入发布流程卡点
  • 容量兜底:核心服务预设弹性扩缩容策略,避免级联故障

管理视角

  • 跨团队协作:建立常态化巡检机制,提前暴露耦合风险
  • 预案演练:通过真实场景验证工具有效性(如限流覆盖率)

最终结论:通过索引治理、逻辑解耦与自动化工具建设,系统性降低数据库级联故障风险,保障订单核心链路SLA≥99.99%

http://www.dtcms.com/wzjs/222615.html

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