Введение: Когда простых решений недостаточно
Представьте ситуацию: вечер, срабатывает тревога - ваш интернет-магазин лежит в самый разгар распродажи. В логах куча ошибок, но явной причины не видно. Знакомо? Вот тут-то и начинается самое интересное.
Я 3 года проработал в отделе сопровождения информационных систем и накопил десятки подобных случаев. Расскажу, как принимать решения, когда стандартные "перезагрузи и проверь" не работают.
Понимаю, что кому-то мой опыт может показаться небольшим, а с некоторыми предложенными методами вы не будете согласны - предлагаю всё обсудить в комментариях. Расскажите о том, как это делается у вас в системах, а также поделитесь своим мнением.
Часть 1. Разбираемся с типами сбоев
1.1 Простые сбои - когда всё очевидно
Пример из практики:
Проблема: Сработал мониторинг, нет места в директории.
Причина: Логи забили всё место, а клинер на таймере не сработал.
Решение: Перезапустили таймер/сервис или почистили ручками -> всё нормально заработало.
Такие случаи решаются за 5 минут по инструкции. Но что делать, когда причина не ясна?
1.2 Сложные сбои - где нужно думать
Реальный кейс из моей практики:
После обновления:
Главная страница работает
Корзина не открывается
Платежи проходят, но чеки не сохраняются
Варианты решения:
Откатить обновление (рискуем потерять новые товары)
Попробовать починить сервис или базу данных (может занять часы)
Включить ограниченный режим, к примеру, выключить целиком функционал покупки товаров - оставить только просмотр и информационные страницы
Часть 2. Метод трёх экспертов - как это работает на практике
2.1 Собираем команду для принятия решения
Идеальный состав:
Разработчик (понимает код)
Системный администратор (знает инфраструктуру)
Продуктовый менеджер (понимает бизнес-последствия)
2.2 Подробный разбор примера с интернет-магазином
Критерии оценки:
Скорость восстановления (1-10 баллов)
Риск потери данных (1-10, где 10 - максимальный риск)
Влияние на клиентов (1-10 баллов)
Оценка вариантов:
Вариант | Разработчик | Админ | Менеджер | Итого |
|---|---|---|---|---|
Откат обновления | 7/4/6 | 8/3/5 | 6/5/7 | 7/4/6 |
Анализ логов и исправление сервиса или БД | 5/2/4 | 4/1/3 | 3/2/5 | 4/2/4 |
Ограниченный режим | 8/6/8 | 9/7/9 | 9/8/9 | 9/7/9 |
Как считали:
Откат: быстро (7), но рискуем данными (4)
Ремонт: долго (4), зато безопасно (2)
Аварийный режим: очень быстро (9), но функционал ограничен (7)
2.3 Что выбрали и почему
По итогам выбрали аварийный режим:
Клиенты смогли просматривать товары, сохранять их в избранное для покупки потом
Параллельно начали смотреть логи, чинить сервис
Через 3 часа всё восстановили полностью
Часть 3. Ещё реальные примеры с разбором
3.1 Случай с "исчезающими" заказами
Проблема:
Каждый 10-й заказ пропадал через 5 минут после оформления
Варианты:
Отключить кэш (риск увеличения нагрузки)
Перейти на резервную БД (потеря последних заказов)
Включить логирование каждого шага (замедлит систему)
Решение:
Выбрали вариант 3 + временно удвоили мощность серверов. Оказалось, баг в кэшировании.
3.2 История с рандомными письмами
Проблема:
CRM-система начала отправлять клиентам случайные письма
Варианты:
Отключить все автоматические письма
Перезапустить всю систему
Вручную проверить каждое правило
Решение:
Сначала вариант 1 (экстренная мера), потом нашли сбойный скрипт, который запускался по расписанию.
Часть 4. Продвинутые техники принятия решений
4.1 Матрица приоритетов
Создаём таблицу с двумя осями:
Важность для бизнеса
Сложность реализации
Пример для сбоя в платежах:
Решение | Важность | Сложность |
|---|---|---|
Включить ручную проверку | 9 | 3 |
Запустить резервную систему | 7 | 8 |
Вернуть старую версию | 5 | 4 |
4.2 Метод "Пяти почему"
Пример использования:
Почему упал сервер? - Перегрузка CPU
Почему перегрузка? - Много запросов к API
Почему много запросов? - Новый скрипт аналитики
Почему скрипт так нагружает? - Нет ограничения частоты запросов
Почему нет ограничения? - Не учли при разработке
Вывод: нужно добавить rate-limiting в скрипт
Часть 5. Чего делать нельзя: ошибки новичков
Паниковать и делать всё сразу - так только усугубите проблему
Игнорировать мнение коллег - один человек может не видеть всей картины
Забывать про откат - всегда имейте "план Б"
Не документировать решения - потом не разберётесь, что сделали
Реальный пример ошибки:
Инженер в панике ребутнул сервер с БД разом - потеряли 15 минут данных.
Заключение: Главные принципы принятия решений
Не спешите - 10 минут на анализ сэкономят часы работы
Советуйтесь - три эксперта видят больше, чем один
Действуйте по плану - от простого к сложному
Учитесь на ошибках - после каждого инцидента проводите разбор
А теперь мне интересно послушать, как это происходит у вас? Делитесь в комментариях своими кейсами!
