线上某核心接口的 P99 从 200ms 涨到 2s,用户开始投诉,P50 基本没变。你手上只有监控指标、日志和链路追踪三样东西。请说明:你第一步看什么、按什么顺序排查,以及你打算怎么在十几分钟内把问题收敛到某一个环节?
面试官在考什么
考察是否理解 P99 与均值的差异意味着什么、能否用指标体系而不是靠翻日志定位问题,以及是否有成本意识(采样率、指标基数)。
回答框架 · 前两步
- P99 涨而 P50 不动,说明大部分请求是正常的,只有一小撮请求被拖慢:优先怀疑尾部因素,比如下游某个分片/某台机器慢、连接池被少数慢请求占满、GC 停顿、锁竞争、个别大 key 或慢 SQL,而不是全链路整体劣化
- 排查顺序是自外向内、逐层二分:先看入口 QPS 和错误率有没有变化(RED 指标),再看本服务的 RT 分解(各下游调用耗时)、线程池/连接池饱和度、以及宿主机资源(CPU、内存、GC、网络),最后才落到具体日志
还有 3 条答案要点、 3 层追问、 5 个常见坑, 以及针对你简历的追问路径,在定制报告里。
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- 一个下单接口要扛峰值 2 万 QPS,库存只有 1000 件且不能超卖,MySQL 单实例写入大约只能承受 3000 TPS,Redis 可用。你会按什么顺序做改造?每一步解决的是哪一段瓶颈,做完之后怎么验证它确实有效?
- 一个限时抢购活动:商品库存 500 件,预计开抢后 1 秒内涌入 10 万个下单请求。硬性要求是绝对不能超卖,成功下单的响应时间要在 200ms 内,没抢到的用户也要在 1 秒内收到明确的失败提示(不能一直转圈)。请给出你的整体链路设计,并说明每一层分别在挡什么、为什么放在那一层。
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- 商品详情页读多写少,峰值 5 万 QPS,缓存命中率 99%,底层是 MySQL。现在运营做一次批量调价,一次要改 2000 个商品的价格。请说明你的缓存更新方案:删缓存还是更新缓存、先动 DB 还是先动缓存、批量改价时怎么避免缓存集中失效把 DB 打穿。