项目上线之后，出现过线上问题吗？怎么排查和解决的？

在面试中，相信大家都遇到过这个问题。

本文将通过训练营内部抽奖项目的问题案例——抽奖结果通知延迟和抽奖列表加载缓慢，讲清楚它们的解决方法和优化策略。

回答思路

这些问题都是在我负责的项目中出现过的，给我留下了深刻的印象。

一、出现的线上问题

1. 抽奖结果通知延迟

2. 问题表现：有部分中奖用户未能及时收到抽奖结果通知，影响了用户体验。

3. 影响范围：部分中奖用户。

4. 抽奖列表加载缓慢

5. 问题表现：在高峰时段，用户获取抽奖列表的速度明显变慢，甚至出现长时间等待的情况。

6. 影响范围：所有查询抽奖列表的用户。

二、问题排查

1. 对于抽奖结果通知延迟问题

2. 检查消息队列（如 Kafka）的运行状态，确认是否存在消息积压或消费缓慢的情况。

3. 查看异步任务队列（如 Asynq）的日志，确定开奖策略执行和通知发送的时间点。

4. 检查小程序端的网络连接情况，排除网络问题导致的通知接收延迟。

5. 对于抽奖列表加载缓慢问题

6. 分析数据库性能指标，查看是否存在查询瓶颈，如慢查询、索引失效等问题。

7. 检查缓存的命中率和过期策略，确定是否因为缓存未命中或频繁过期导致重新从数据库加载数据。

8. 监控服务器的资源使用情况，包括 CPU、内存、网络带宽等，判断是否因为资源不足导致性能下降。

三、问题解决

1. 针对抽奖结果通知延迟问题

2. 优化消息队列：通过调整 Kafka 的消息队列配置，比如增加消费者的数量和消费速率，确保消息能够迅速被处理。

3. 调整任务队列：修改 Asynq 任务队列的执行间隔和并发限制，确保开奖策略执行和通知推送的及时性。

4. 增强客户端功能：在小程序中增加通知重试机制，若用户在设定时间内没有接收到通知，则自动重新查询抽奖结果。

5. 针对抽奖列表加载缓慢问题

6. 优化数据库查询：对抽奖列表的查询语句进行优化，引入更适合的索引，提高数据库查询效率。

7. 改进缓存策略：延长缓存的有效期，减少因缓存失效而导致的数据库访问次数。同时，采用缓存预热机制，在高峰时段前提前将热门抽奖数据加载到缓存中。

8. 动态调整服务容量：根据服务器的实际负载，利用 Docker 和 Kubernetes 等技术实现服务的自动扩展和收缩，确保系统能够在高峰期保持良好的响应速度。

代码示例

为了便于理解和应用上述解决方案，下面提供了一些关键的代码示例。

2.1 使用 Go 语言和 Kafka 消息队列优化消费者数量和消费速度

package main
import (    "fmt"    "github.com/Shopify/sarama"    "time")
func main() {    config := sarama.NewConfig()    // 设置消费者组    config.Consumer.Group.Rebalance.Strategy = sarama.BalanceStrategyRange    // 增加消费者数量    config.Consumer.Group.MembershipRebalanceTimeout = 5 * time.Second    config.Consumer.Fetch.Min = 1024    config.Consumer.Fetch.Default = 10 * 1024    config.Consumer.MaxWaitTime = 2 * time.Second
    // 创建消费者    consumer, err := sarama.NewConsumer([]string{"your-kafka-broker-address"}, config)    if err != nil {        panic(err)    }    defer consumer.Close()
    // 订阅主题    partitionConsumer, err := consumer.ConsumePartition("your-topic", 0, sarama.OffsetNewest)    if err != nil {        panic(err)    }    defer partitionConsumer.Close()
    // 处理消息    for msg := range partitionConsumer.Messages() {        fmt.Printf("Received message: %s\n", string(msg.Value))        // 处理通知消息的逻辑    }}

在上述代码中，通过设置sarama.Config的参数来优化消费者的行为，增加了消费者数量（可以通过多个消费者组或多个分区消费者来实现）和消费速度（调整Fetch.Min、Fetch.Default和MaxWaitTime等参数），以确保能够及时处理通知消息。同时，要确保 Kafka 集群的配置也能够支持高并发的消费。

2.2 使用 Go 语言结合 Redis 实现调整缓存策略和缓存预热

package main
import (    "context"    "fmt"    "time"
    "github.com/go-redis/redis/v8")
var ctx = context.Background()var redisClient *redis.Client
func init() {    redisClient = redis.NewClient(&redis.Options{        Addr:     "localhost:6379",        Password: "",        DB:       0,    })}
// 设置缓存并延长过期时间func setWithExtendedTTL(key string, value interface{}, expiration time.Duration) error {    return redisClient.Set(ctx, key, value, expiration).Err()}
// 获取缓存func getFromCache(key string) (string, error) {    return redisClient.Get(ctx, key).Result()}
// 缓存预热（假设热门抽奖数据的key有特定前缀）func warmUpCache() {    // 假设热门抽奖数据的key前缀为"hot_lottery_"    for i := 1; i <= 10; i++ {        key := fmt.Sprintf("hot_lottery_%d", i)        // 这里模拟从数据库获取热门抽奖数据        value := fmt.Sprintf("Hot lottery data %d", i)        err := setWithExtendedTTL(key, value, 2*time.Hour)        if err != nil {            fmt.Printf("Error warming up cache for key %s: %v\n", key, err)        }    }}

你可以在项目启动时调用warmUpCache函数进行缓存预热，并且在设置缓存数据时使用setWithExtendedTTL函数来延长缓存过期时间，减少缓存未命中的情况。注意：代码中的模拟数据只是为了示例目的，实际应用中需要从真实的数据源获取数据进行缓存预热。

2.3 监控 Linux 服务器的资源使用情况，包括 CPU、内存、网络带宽等，常用命令有哪些？

1. CPU 监控

• top

• 这是一个功能强大且常用的命令。运行top后，会实时显示系统的进程信息以及 CPU、内存等资源的使用情况。

• 输出结果中，%Cpu(s)部分展示了总的 CPU 使用率，包括us（用户空间占用 CPU 百分比）、sy（内核空间占用 CPU 百分比）、ni（用户进程空间内改变过优先级的进程占用 CPU 百分比）、id（空闲 CPU 百分比）、wa（等待输入输出的 CPU 时间百分比）等子项。

• 对于每个进程，%CPU列显示该进程占用 CPU 的百分比，可以据此找出占用 CPU 资源较高的进程。

• mpstat

• 用于查看多处理器系统的 CPU 统计信息。例如，mpstat -P ALL 1命令会每秒更新一次所有 CPU 核心的使用情况。

• 输出结果包括每个 CPU 核心的%usr（用户模式时间百分比）、%nice（用户模式下 nice 值为负的进程占用 CPU 时间百分比）、%sys（内核模式时间百分比）、%iowait（等待 I/O 完成时间百分比）等信息，方便查看各个核心的负载情况。

• vmstat

• 可以查看 CPU 和其他系统资源的综合情况。例如，vmstat 1（每秒更新一次）。

• 在输出中，r列表示运行队列中的进程数量，b列表示处于不可中断睡眠状态的进程数量，us（用户 CPU 时间百分比）、sy（系统 CPU 时间百分比）、id（空闲 CPU 时间百分比）等列能帮助判断 CPU 的使用状态。

2. 内存监控

• free

• 简单直观地显示系统内存的使用情况。free -h命令以人类可读的格式（如 KB、MB、GB）输出内存信息。

• 输出内容包括total（总内存）、used（已使用内存）、free（空闲内存）、shared（共享内存）、buff/cache（缓冲/缓存内存）等项，并且还会显示available（可用于启动新应用的内存）。

• vmstat

• 除了能查看 CPU 信息外，也能监控内存。swpd列表示交换分区（虚拟内存）的使用量，free列是空闲物理内存量，buff（缓冲内存）和cache（缓存内存）列的大小也能帮助了解内存的使用情况。

• top

• 在top命令的输出中，%MEM列显示每个进程占用内存的百分比，同时也可以看到系统总的内存使用情况，包括总内存、已用内存和空闲内存等信息。

3. 网络带宽监控

• ifconfig（较旧但仍常用）或 ip

• ifconfig可以查看网络接口的基本信息。例如，ifconfig eth0（假设 eth0 是网络接口）可以查看该接口接收和发送的字节数、数据包数量等。

• ip -s link show dev eth0（较新的方式）也可以查看类似的网络接口统计信息，包括接收和发送的字节数、数据包数量、错误数等详细数据。

• nload

• 这是一个实时查看网络带宽使用情况的实用命令。运行nload后，会显示网络接口的入站和出站流量，以直观的图表形式展示带宽使用情况，并且可以通过-i和-o选项指定要监控的网络接口的入站和出站带宽。

• sar -n DEV

• sar -n DEV 1命令可以每秒更新一次网络设备的统计信息。

• 输出内容包括每个网络接口的接收和发送的数据包数量（rxpck/s和txpck/s）、字节数（rxbyt/s和txbyt/s）等详细数据，用于查看网络接口的吞吐率。

希望这些经验和方法能够给你带来启发和帮助。

欢迎关注 ❤

我们搞了一个免费的面试真题共享群，互通有无，一起刷题进步。

没准能让你能刷到自己意向公司的最新面试题呢。

感兴趣的朋友们可以加我微信：wangzhongyang1993，备注：infoq 面试群。