研发线上事故风险解读之技术漏洞

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一 前言

本文基于上篇《线上事故案例集》一文，继续深入剖析线上事故的主要原因，旨在为读者提供有价值的见解与思考。
通过对这些事故的细致分析，我们发现技术漏洞、运营环境配置不当、系统设计缺陷等因素是导致线上事故频发的关键所在。

• 技术编码漏洞：
  包括数据库使用不当、违反编码规范等问题，这些问题往往源于对技术细节的忽视，以及对编码规范的漠视。
• 运营环境配置错误：
  如机器扩容时忘记绑定host，导致扩容未生效，或线上传参调用错误环境等，这些配置错误常常由于流程不规范或人工干预过多而引发。
• 系统设计缺陷：
  如多个业务共用MQ主题导致消息积压，或数据库读写分离设计不当导致读从库数据无结果等，这些设计缺陷在系统设计初期未能充分考虑业务场景和性能需求。
• 安全意识薄弱：
  包括日志不规范输出、敏感信息泄露等问题，这些问题反映出安全意识在开发过程中的重要性。
• 中间件使用不当：
  如ExecutorCompletionService线程池使用不当导致OOM，这类问题源于对中间件使用的不熟悉或误解。
• 测试覆盖不全：
  包括测试用例场景覆盖不全、预发布和线上配置不一致等问题，这些问题导致线上事故在测试阶段未能被及时发现。
• 数据一致性设计不足：
  如数据在两个系统之间同步时未触发同步逻辑，导致业务数据状态不一致，这类问题反映出数据一致性设计在系统设计中的重要性。
• 环境隔离不足：
  如预发布环境引用了生产环境服务，导致向用户推送无效文案，这类问题源于环境隔离措施不足。

本文将聚焦于技术漏洞这一核心议题进行深入探讨。技术漏洞的根源多种多样，可能源自架构设计的不合理，技术选型的不恰当，或是编码实现的过于草率。然而，在这些显而易见的表象之下，隐藏着一个更为深层次的问题——工程思维。

二 边界思维的重要性

• 在业务运营中，为各项业务活动设定明确的边界阈值，是至关重要的。即使业务团队或产品部门并未明确提出此类需求，技术层面也应当基于过载保护、控制边际成本等关键因素，主动设定合理的边界。这种做法旨在预防系统因过度承载而崩溃，确保业务能够稳健运行。

• 以实际场景为例，我们可以为个人用户设定领取优惠券的最大数量限制，防止因恶意刷券或系统漏洞导致的资源滥用。同样，在商品库存管理上，设定库存的最小值限制，可以确保商品供应的稳定性，避免因库存告急而引发的用户体验下降。

综上所述，边界思维不仅体现了技术层面的前瞻性，更是对业务稳健运营的有力保障。通过设定合理的边界阈值，我们可以在源头上规避潜在风险，确保业务在可控范围内高效运行。

三 底线思维的实践

在保障生产系统的稳定运行方面，底线思维扮演着至关重要的角色。它要求我们在核心业务流程中，必须配置合理的异常处理机制，如重试逻辑、快速失败策略、限流措施以及降级方案等。这些保护机制的存在，旨在有效防止单点故障扩散，避免整个服务系统因局部问题而陷入全面崩溃的境地。

四 墨菲定理的警示

在软件开发领域，墨菲定理提醒我们绝不能心存侥幸。程序是严格按照既定逻辑执行的，因此，任何可能存在缺陷或出错的地方，都有很大的概率会在某个时刻暴露出问题。

举例来说，当代码发生变动时，我们必须审慎地思考是否需要进行代码审查（code review），以及是否已经完成了全面的回归测试，来确保改动的正确性和系统的稳定性。

五 奥卡姆剃刀原理

在技术选型的过程中，我们应当时刻铭记“如无必要，勿增实体”的精简原则。这意味着我们需要综合考虑业务场景、团队的知识储备以及技术方案的长期效益，以避免不必要的沉默成本。

这些成本可能包括高昂的准入门槛、复杂的漏洞修复流程以及繁琐的运营维护工作。
以下三个案例深刻揭示了忽视这一原则可能带来的后果。

案例一：MongoDB的困境

商品系统中，某团队选择了MongoDB作为存储方案。然而，随着商品业务的不断扩展和数据量的急剧增加，MongoDB的局限性逐渐暴露出来。扩容变得困难重重，运维和技术优化也显得力不从心。核心系统对接了上下游上百个调用方，团队付出了巨大努力，仍难以快速完成技术转型，导致系统性能瓶颈突破困难。

案例二：FastJson的安全隐患

FastJson类库频繁爆出安全漏洞问题，这使得所有依赖该中间件的应用不得不频繁进行维护升级。这不仅增加了开发团队的工作量，还可能对系统的稳定性和安全性造成潜在威胁。在未来的技术选型中，团队必须权衡这一因素，避免再次陷入类似的困境。

案例三：Jar包版本冲突的困扰

有时，程序在没有进行任何重大调整的情况下却突然无法启动。预发布环境一切正常，但部署到线上环境后却出现了问题。这种情况往往是由引入的Jar包版本冲突导致的。为了避免这类问题，我们需要严格控制项目依赖，确保每个Jar包的版本都是经过充分测试和验证的。同时，我们也要遵循“如无必要，勿增实体”的原则，避免引入不必要的依赖和组件。

综上所述，“如无必要，勿增实体”的精简原则对于技术选型至关重要。它提醒我们在选择技术方案时要综合考虑各种因素，以确保系统的稳定性、安全性和可维护性。

六 技术债务的管理

• 在软件开发过程中，面对环境限制、紧迫的工期以及临时功能需求等客观挑战，我们时常会采取一些低成本、快速的解决方案，如硬编码、功能删减或复制其他应用的代码等，以迅速实现需求交付。然而，从软件生命周期的长远视角来看，这些做法实际上是在积累技术债务。随着债务的不断累积，软件的运营成本将大幅上升，可靠性也将受到严重威胁。

• “让营地比来时更干净”这一军事原则，在软件开发领域同样具有深刻的启示意义。它强调每次代码提交都应比拉取时更加整洁，每个方法在被修改后都应比原先更加优化，哪怕只是进行了一次微小的改进，如重命名变量或消除少量重复代码。这种持续优化的态度是保持工程整洁、延缓系统腐化的关键。

• 为了有效管理技术债务，建立一个系统的技术债务表是一个明智之举。债务表的存在能够让我们时刻保持危机意识，将系统优化纳入日程。随着债务条目被逐一解决，我们对系统的掌控力将不断增强，软件的整体质量和性能也将得到显著提升。

因此，在软件开发过程中，我们应时刻警惕技术债务的积累，坚持持续优化和改进，以确保软件的长期稳定性和可靠性。

七 技术漏洞重灾区

• 跨系统数据一致性设计的脆弱性

在多个系统间进行数据交互时，数据一致性的设计往往成为漏洞的高发地带。若缺乏有效的同步和校验机制，易导致数据在不同系统间出现偏差，进而引发业务异常。

• 异常处理流程的合理性考验

异常处理流程是否设计得当，直接关系到系统在面对异常情况时的稳定性和恢复能力。若处理不当，不仅可能掩盖潜在问题，还可能加剧系统的不稳定性。

• 方法入参和出参处理的细微差别

方法入参和出参的处理细节，往往决定了系统间交互的准确性和可靠性。若处理不当，可能导致数据传递错误，进而影响业务逻辑的正确执行。

• 测试场景覆盖的全面性挑战

测试场景的全面性直接关系到系统上线后的稳定性和安全性。若测试覆盖不全，易遗漏潜在问题，导致系统在实际运行中出现漏洞。

八 总结

“有道无术，术尚可求；有术无道，则止于术。”这句话深刻地揭示了工程思维的重要性。它不仅仅是一种技能或方法，更是一种需要不断学习、实践、积累和沉淀的思维模式，最终升华为指导我们行动的方法论。

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