一个核心下单接口在大促开始 5 分钟后，错误率从 0.1% 飙到 15%，同时数据库主库 CPU 打到 100%，下游支付依赖也反馈超时。团队里出现四种声音：立刻回滚最近一次发布、限流非核心流量、给数据库扩只读副本、直接重启应用。请说明你的止损决策顺序和依据，以及你怎么判断这是自身发布引入的问题、还是流量或下游依赖导致的问题。

面试官在考什么

判断候选人在高压故障场景下能否把“止损优先于定位”落地成有依据的动作顺序，是否理解各止损手段的适用边界与副作用。

线上故障排查

回答框架 · 前两步

1. 止损优先于定位：先用限流、降级、熔断保住核心链路；在重启或回滚前先抓指标、日志、线程栈等现场快照，避免证据丢失。
2. 判断变更关联：对齐故障开始时间与发布、配置、依赖变更的时间线，看灰度比例和流量曲线；几小时前的发布不能直接背锅，要看是否存在延迟触发条件。

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• 生产环境某接口每天偶发几笔“参数校验失败”，现有日志只有一行“invalid param”，没有请求上下文，也无法在测试环境复现。约束：不能重启服务、不能停流量、不能改业务逻辑。你如何在不影响线上稳定的前提下补日志或使用断点定位？请给出操作顺序、日志字段和级别、断点使用条件，以及日志量过大时的控制手段。
• 线上一个服务 QPS 约 5000，某核心接口 P99 约 200ms。存在一个约万分之一概率的数据不一致问题，平均每天出现 3~5 次，本地和压测环境都复现不出来，下一次上线窗口在一周后。现在要在生产现场抓这个问题的证据。请具体说明：你会用日志还是断点（或动态追踪）？日志打在哪一层、打哪些字段、如何控制采样？如果在 5000 QPS 的进程上挂一个阻塞式断点，会造成什么后果，你用什么手段规避？
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• 一个 Flask 接口线上每天有几次返回 500，日志里只有一行 "handle request failed"，没有堆栈；本地用同样的参数打了几千次都复现不了。请说出你接下来会怎么改日志让下一次失败能自证原因：加哪些字段、用什么级别？另外有人提议直接在线上挂断点单步调试，你怎么看？
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