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排障方法论

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帖 同一个 P99 抖动,RED / USE / 业务漏斗三套指标体系给出三个不同根因——你的团队到底信哪个、怎么对齐?
【背景】 我在一家中台团队负责核心链路的指标体系搭建(3 年,Java + Go 混合栈,MySQL + Redis + Kafka,K8s 部署)。去年 Q3 一次典型的 P99 抖动(订单查询接口 P99 从 12ms 飙到 85ms,
帖 P99 毛刺排查,你的团队第一反应是「查 GC」还是「查 DB」还是「查网络」?——5 年踩坑经验:80% 的根因不在你以为的地方
【背景】 做了 5 年性能优化,处理过 20+ 次线上 P99 毛刺事故。发现一个有趣的规律:每次毛刺发生时,团队的第一反应高度一致——「肯定是 GC」「肯定是慢 SQL」「肯定是网络抖动」。但复盘之后,真正根因往往在另一个地方。 我印象最