摘要：服务发生性能恶化时，需要投入大量人力分析性能异常根因，分析成本高，耗时长。我们提出了一种先在异常调用链内部分析候选根因，再在全局拓扑环境下对候选根因进行汇聚的二级分析方法，克服了调用链之间异常相互影响导致根因难以确定的问题，快速识别和定位恶化接口的根因。
本文分享自华为云社区《【AIOps专题】API性能恶化根因分析》，作者：DevAI。
当微服务系统发生性能恶化问题时，真正有问题的服务和与它相关的服务，都会出现指标异常以及发出告警。大量的告警让运维人员无法确定哪个服务才是恶化根因，只能逐个服务去检查，排除掉那些本身并没有异常的服务，定位成本高。自动化的恶化根因定位服务对于快速处理基于服务的系统恶化是非常重要的。
图例 调用链上的根因定位
一种常见的根因分析方法是将耗时长尾事件作为性能异常的根因事件。首先获得指定时间窗口内的恶化调用链，遍历接口恶化关联的多个调用链，选择耗时最长的一条；再基于耗时主导原则，对这条耗时最长的调用链找到耗时最长的调用事件，并将其作为恶化根因。这种方法的主要缺点在于，只考虑服务的耗时情况，认为根因只会发生在耗时最长的一条恶化调用链，对调用链结构异常、参数错误等导致的性能异常不具有识别能力；
基于单调用链拓扑的性能恶化定位方法，首先从历史成功调用链数据中提炼正常调用链模板，对于每条待测用例，匹配最佳模板，再进行差异分析，最后排序推荐根因。这种根因分析方法仅着眼于根因在单条调用链上的影响因素，忽略了异常在调用链之间的相互影响以及调用链之间的差异。
此方法针对目前相关性分析方法没有很好考虑到微服务动态位移的问题，设计新的异常评分算法以衡量微服务组件的恶化程度，构建恶化传播图；然后对传统随机游走算法进行优化。然而基于随机游走的方法都存在一个缺陷，即当系统中同时出现多个恶化时，服务可能会受到叠加影响，而导致定位的准确性下降。
针对当前痛点，我们提出了一种基于拓扑汇聚的性能恶化根因分析方法，该方法最创新的特征是提出了一种先在异常调用链内部分析候选根因，再在全局拓扑环境下对候选根因进行汇聚的二级分析方法，综合利用了微服务场景下尽可能多的信息，并进行了综合汇聚和多指标评价，克服了调用链之间异常相互影响导致根因难以确定的问题，快速识别和定位恶化接口事件粒度的根因，减少了根因定位分析成本。方案主要包含两个模块，预处理模块和汇聚定位模块。
预处理模块通过输入时间窗口内的正常调用链数据，学习正常调用链模式并建立全局拓扑，包括三个部分：建立正常模板库、提取真实节点拓扑和维护反向可达性表。
汇聚定位模块首先对候选根因从三个维度进行分数计算，再根据汇聚公式对候选根因进行汇聚，包含三个维度的计算：链上得分的计算、链间得分的计算和拓扑得分的计算；再根据组合公式，得到最终的根因推荐分数，分数越高表示越有可能是根因。
针对目前性能恶化定位成本高的问题，我们提出了一种先在异常调用链内部分析候选根因，再在全局拓扑环境下对候选根因进行汇聚的二级分析方法，并提出了一种计算三项得分的多维评价方法，综合考虑真实环境中的多种因素，以更准确更高效地推荐根因。
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如果用户是所有者，我有一个条件来检查说删除和文章。delete_articleifuser.owner?另一种方式是user.owner?&&delete_article选择它有什么好处还是它只是一种写作风格 最佳答案 性能不太可能成为该声明的问题。第一个要好得多-它更容易阅读。您future的自己和其他将开始编写代码的人会为此感谢您。 关于ruby-on-rails-如果条件与&&，是否有任何性能提升，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题：
