摘要：但不知道你想过没有，代码只是起点，把它部署到线上，让成千上万的人稳定使用，这才是真正考验一个工程师功力的地方。这也是AI暂时还做不好的事。而这事，随着现在Devops开发运维一体化早已成为趋势，也早就不是运维工程师的专属了。
Hey，朋友们，最近是不是也刷到不少AI写代码的视频？感觉挺厉害的。
但不知道你想过没有，代码只是起点，把它部署到线上，让成千上万的人稳定使用，这才是真正考验一个工程师功力的地方。这也是AI暂时还做不好的事。而这事，随着现在Devops开发运维一体化早已成为趋势，也早就不是运维工程师的专属了。
今天咱们就着这几张图，聊聊如何给系统建立一套“免疫系统”，这也是很多公司面试时，非常看重的一块儿。
咱们先说第一部分：可观测性。说白了，就是你得能随时知道系统“活得好不好”。
它主要分三块：第一是指标监控。你可以把它想象成给系统装了个心率手环。我们通常用 Prometheus 去收集数据，然后用 Grafana 画成漂亮的图表。你需要重点关注几个核心指标：比如 每秒请求数QPS，看流量压力；P99/P999 延迟，看最慢的那批用户体验怎么样；还有 CPU、内存这些基本资源。当这些指标的曲线出现一个尖刺，你就知道，可能出问题了。
第二是链路追踪。现在的系统都很复杂，一个请求可能要经过七八个服务。如果变慢了，到底是哪一环出的问题？链路追踪工具，比如 Jaeger 或者 SkyWalking，就能画出一张完整的调用地图，每个环节耗时多少，一目了然。
第三是日志分析。这是最后的底牌，也是信息最全的地方。但系统级别的日志可不像应用日志随便打打就行，最好用统一结构的JSON格式。然后把所有服务的日志统一收集到 ELK (Elasticsearch, Logstash, Kibana) 平台里。这样出问题时，你就能根据用户ID或者请求ID，快速搜到所有相关的日志，拼凑出完整的“案发现场”。
好了，能看到问题了，下一步就是怎么让系统自己“扛揍”，这就是弹性架构。
首先是智能限流。当流量突然超出你的处理能力时，你不能让系统直接崩溃，而是要有礼貌地拒绝一部分用户，告诉他们“现在太忙了，请稍后再试”。实现方式有很多，比如简单的固定窗口，好一点的滑动窗口，还有大厂很喜欢的令牌桶算法，它能允许一定的突发流量，更符合真实场景。
然后是服务熔断。这个特别重要。比如你的订单服务依赖库存服务，结果库存服务挂了。你不能让所有查订单的请求都卡在那儿死等，最后把你自己的服务也拖垮。熔断器就像个智能开关，它发现库存服务连续失败，就会“啪”地一下跳闸，在接下来一段时间里，所有访问库存的请求都直接返回失败，给你下游服务一个喘息的机会。这个熔断器的“闭合-打开-半开”状态机模型，面试时特别容易被问到，你最好提前准备一下。
最后是服务降级。双十一零点，流量最大的时候，可以暂时把“商品评价”、“为你推荐”这些次要功能关掉，把所有服务器资源都留给“下单”、“支付”这些核心功能。这就是丢车保帅。
接下来聊聊发布。发布新功能，不影响用户体验，这是专业团队的基本功
蓝绿部署就是准备两套一模一样的环境，一键切换流量，出问题也能一键切回来，简单粗暴但有效。
灰度发布，也叫金丝雀发布，更稳妥，先让1%的用户用上新功能，观察没问题，再慢慢放大到100%。
注意，下面这个是重点中的重点：分布式事务。这是中高级工程师面试的必考题。
你想，一个下单操作，要同时“创建订单”、“扣减库存”、“增加积分”，这三个动作分别在不同的服务里。怎么保证它们要么都成功，要么都失败？
图里列了几种方案，比如2PC、TCC、SAGA。但对于很多场景，我个人比较推荐**“本地消息表”**这个方案。它结合了数据库和消息队列（比如 RocketMQ 或 Kafka），思路很巧妙，实现起来相对简单，也能保证数据最终是一致的。对于几种分布式事务方案的详细介绍，可以观看我之前录制的视频。
最后，一个成熟的工程师不仅要会救火，更要会防火。这就需要事前主动规划，事后从容应对。
事前容量规划就是通过压力测试，提前算好你的系统到底能抗住多大流量，别等大促来了才发现服务器不够。其核心的思想就是要将业务目标转化为技术资源需求。
事后故障应急就是提前写好预案，万一真出事了，谁在什么时间做什么操作，都清清楚楚，而不是一群人手忙脚乱。其核心思想就是要从被动响应转向主动防御。
很多朋友面试时都被强调要有实际项目经验。这些规划与应急的方案，就是项目经验最好的体现。
你看，把这些东西串起来，一个稳定系统的轮廓就出来了。
记住图上最后那句话：在AI可以生成代码的时代，保障系统稳定运行的能力，才是我们工程师无法被替代的核心护城河。
这些知识点，可能比你多会一个框架、一个语法糖，更能体现你的价值。
好了，今天就先聊到这。觉得有帮助的话，点赞关注，咱们一起踏踏实实，把技术搞明白。
来源：正正杂说
