网络计算平台突发流量处理技巧 - 汇知百科故障排查指南

突发流量为何会引发平台故障

某天早上，公司官网突然打不开，运维人员一查监控，发现服务器CPU冲到了98%，接口响应时间从50毫秒飙升到几秒。这种情况很典型——突发流量击穿了系统防线。尤其是在促销活动、热点事件或爬虫误触时，网络计算平台很容易遭遇短时间内的请求激增。

很多平台在设计时只考虑日常负载，没为“高峰时刻”留足余量。一旦流量翻倍甚至十倍涌入，连接池耗尽、线程阻塞、数据库锁表等问题接踵而至，最终导致服务不可用。

常见的流量冲击场景

比如电商平台在双十一零点，瞬间订单量暴涨；新闻网站遇到突发事件，被社交媒体引流百万访问；又或者某个API接口被恶意扫描，每秒收到上万请求。这些都不是系统本身出了bug，而是外部输入超出了承载能力。

更麻烦的是，有些突发流量来自内部。例如一个定时任务写错了逻辑，循环调用关键接口，结果自己把自己拖垮。这种“内耗型”冲击往往更难察觉，等发现时服务已经卡死。

如何快速识别流量异常

第一反应不该是重启服务，而是看监控。重点盯三个指标：QPS（每秒请求数）、响应延迟、错误率。如果这三项同时拉高，基本可以判定是流量问题。

接着查来源。通过Nginx日志或网关记录，按IP、User-Agent、URL路径做聚合分析。有没有某个IP在疯狂刷接口？是不是某个移动端版本存在重试机制缺陷？这些线索能帮你快速定位源头。

有时候问题出在缓存失效。比如缓存集群重启后，所有数据清空，大量请求直接打到数据库，形成“缓存雪崩”。这时候你看到的现象是数据库压力骤增，但根因其实是缓存层没扛住突增的读请求。

应急处置手段

流量已经冲进来，先保主干功能。最直接的办法是限流。比如用Redis+令牌桶算法控制接口调用频率：

local key = KEYS[1]
local limit = tonumber(ARGV[1])
local window = tonumber(ARGV[2])
local current = redis.call('INCR', key)
if current == 1 then
    redis.call('EXPIRE', key, window)
end
if current > limit then
    return 0
else
    return 1
end

这段Lua脚本可以在Redis里实现原子化的请求计数，超过阈值就拒绝服务。虽然会丢掉部分请求，但能保住核心链路不崩溃。

另一个办法是临时扩容。如果是云环境，立即增加应用实例数量。但要注意，加机器不等于立刻解决问题——新实例启动需要时间，中间件连接也要重新建立。所以最好提前配置好自动伸缩策略，而不是等到出事才手动操作。

预防比抢救更重要

平时就得做压测。别等到上线才测性能，每次大版本发布前，用JMeter或wrk模拟峰值流量，看看系统能不能撑住。设定明确的SLA目标，比如“支持5000 QPS下P99延迟低于200ms”。

分级保护也很关键。把接口分成核心和非核心两类。支付、登录算核心，用户头像、评论列表可以降级。一旦压力过大，优先保障核心流程，其他功能返回默认值或静态页面。

还有就是预热缓存。活动开始前几分钟，主动触发热点数据加载，避免冷启动时全部走数据库。比如商品详情页，在大促前用脚本批量访问一遍ID靠前的商品，让它们提前进缓存。

别忽视DNS和CDN的作用

很多人只盯着后端服务，却忘了前端也能分流。合理配置CDN缓存规则，把静态资源交给边缘节点处理。图片、JS、CSS这些内容根本不该打到源站。同样的，DNS层面也可以做调度，比如根据用户地域分配最近的接入点，减少单点压力。