第一章：Ubuntu服务器Go环境健康检查总览
Go环境的稳定性直接关系到服务的可靠性与开发效率。在Ubuntu服务器上，一次完整的健康检查需覆盖安装状态、版本一致性、环境变量配置、模块支持能力及基础编译运行能力五个核心维度。忽略任一环节都可能导致构建失败、依赖解析异常或运行时 panic。
检查Go是否已安装并可执行
运行以下命令验证二进制文件是否存在且具备执行权限：
which go || echo "Go not found in PATH"
# 若输出为空，说明go未安装或未加入PATH验证Go版本与系统架构匹配
Ubuntu服务器常见为amd64或arm64架构，需确保Go版本兼容：
go version && go env GOARCH GOOS
# 示例期望输出：go version go1.22.3 linux/amd64
# 若GOARCH与实际CPU架构不符（如显示386但系统为x86_64），则存在安装错误核对关键环境变量
Go依赖GOROOT（SDK根路径）和GOPATH（工作区路径）正确设置。现代Go（1.16+）虽默认启用模块模式，但仍需确保GOROOT指向真实安装目录：
echo "GOROOT: $(go env GOROOT)"
echo "GOPATH: $(go env GOPATH)"
ls -ld "$(go env GOROOT)/bin/go" 2>/dev/null || echo "GOROOT/bin/go missing!"测试模块初始化与依赖下载能力
创建临时目录验证模块功能是否正常：
mkdir -p /tmp/go-health-test && cd /tmp/go-health-test
go mod init health.test && go get github.com/google/uuid@v1.3.0
# 成功时生成go.mod/go.sum；若报错"cannot find module providing package"，通常因代理或网络配置异常基础编译与运行验证
执行最小可运行程序确认工具链完整：
cat > hello.go <<'EOF'
package main
import "fmt"
func main() { fmt.Println("Go health OK") }
EOF
go build -o hello hello.go && ./hello
# 输出"Go health OK"表示编译器、链接器、运行时均工作正常| 检查项 | 关键指标 | 异常表现示例 |
|---|---|---|
| 可执行性 | which go 返回非空路径 |
go: command not found |
| 版本一致性 | go version 与 go env GOARCH 匹配 |
go1.22.3 linux/386 on x86_64 |
| 环境变量 | GOROOT 下存在 bin/go |
ls: cannot access .../bin/go |
| 模块能力 | go mod init 生成有效 go.mod |
go: modules disabled by GO111MODULE=off |
第二章：Go运行时基础环境校验
2.1 验证Go版本兼容性与多版本共存策略（理论+实操：gvm切换与GOROOT/GOPATH校准）
Go项目常需适配不同SDK、CI环境或遗留系统，版本冲突极易引发undefined: xxx或go.mod requires newer version等构建失败。多版本共存并非可选，而是工程常态。
为什么不能仅靠go install覆盖？
GOROOT指向当前运行时根目录，硬编码于二进制中；GOPATH影响go get路径与模块缓存，跨版本混用易致vendor不一致。
使用gvm管理多版本（推荐）
# 安装gvm（基于bash/zsh）
curl -sSL https://raw.githubusercontent.com/moovweb/gvm/master/binscripts/gvm-installer | bash
source ~/.gvm/scripts/gvm
# 安装并切换版本
gvm install go1.21.6
gvm use go1.21.6 --default✅
gvm use自动重置GOROOT为~/.gvm/gos/go1.21.6；
✅--default写入~/.gvm/control/default，确保新shell继承；
❌ 不修改全局/usr/local/go，避免污染系统级Go。
GOROOT/GOPATH校准验证表
| 环境变量 | 推荐值 | 作用范围 |
|---|---|---|
GOROOT |
~/.gvm/gos/go1.21.6 |
编译器与标准库路径 |
GOPATH |
~/go（统一，不随go版本变） |
第三方包与bin/输出 |
graph TD
A[执行 gvm use go1.21.6] --> B[导出 GOROOT]
B --> C[重置 PATH 中 $GOROOT/bin]
C --> D[保留 GOPATH 不变]
D --> E[go env 显示校准后值]2.2 检查CGO_ENABLED与交叉编译就绪状态（理论+实操：禁用CGO构建纯静态二进制并验证ldd输出）
Go 的 CGO_ENABLED 环境变量控制是否启用 C 语言互操作能力。启用时（默认=1），链接动态 libc；禁用时（=0），强制纯 Go 构建，生成真正静态二进制。
验证当前状态
# 查看默认值及生效环境
echo "CGO_ENABLED=$(go env CGO_ENABLED)" # 通常输出 1
echo "GOOS=$(go env GOOS), GOARCH=$(go env GOARCH)"该命令输出当前构建目标平台与 CGO 状态，是交叉编译前提。
构建静态二进制并验证
CGO_ENABLED=0 go build -o hello-static .
ldd hello-static # 应输出 "not a dynamic executable"CGO_ENABLED=0 彻底剥离 libc 依赖；ldd 无输出即证明零动态链接——这是容器镜像瘦身与跨 Linux 发行版部署的关键保障。
| 环境变量 | 值 | 效果 |
|---|---|---|
CGO_ENABLED=1 |
动态链接 glibc | 体积小但依赖系统 libc |
CGO_ENABLED=0 |
纯 Go 静态链接 | 体积略大，完全自包含 |
2.3 核实GOMOD与模块代理配置健壮性（理论+实操：go env验证+私有proxy连通性压测）
验证环境变量基线
执行 go env GOPROXY GOSUMDB GOMODCACHE，确认是否启用模块代理及校验机制：
$ go env GOPROXY GOSUMDB
https://goproxy.cn,direct # 中国常用镜像，fallback至direct
sum.golang.org # 官方校验服务（需可访问）逻辑分析：
GOPROXY多值用逗号分隔，direct表示失败时直连源仓库；若缺失sum.golang.org或被设为off，将跳过校验，存在依赖投毒风险。
私有代理连通性压测
使用 curl -I + 并发工具验证高可用性：
| 工具 | 命令示例 | 关键指标 |
|---|---|---|
curl |
curl -I https://proxy.example.com/ |
HTTP 200 + 响应头 X-Go-Mod |
hey |
hey -n 100 -c 10 'https://proxy.example.com/github.com/gorilla/mux/@v/v1.8.0.info' |
P95延迟 ≤200ms，错误率 |
健壮性决策流程
graph TD
A[go env GOPROXY] --> B{是否含有效URL？}
B -->|否| C[报错：代理未配置]
B -->|是| D[发起HEAD请求]
D --> E{HTTP 200？}
E -->|否| F[切换fallback或告警]
E -->|是| G[启动并发压测]2.4 验证Go工具链完整性（go build/go test/go vet/go fmt）（理论+实操：自动化脚本批量调用并捕获exit code异常）
Go工具链的完整性直接影响开发可靠性。go build校验编译能力，go test验证测试执行，go vet检测静态错误，go fmt确保格式合规——四者任一失败均暗示环境异常。
自动化验证脚本
#!/bin/bash
declare -A TOOLS=( ["build"]="go build -o /dev/null ." ["test"]="go test ./..." ["vet"]="go vet ./..." ["fmt"]="go fmt ./..." )
for tool in "${!TOOLS[@]}"; do
echo "→ Running $tool..."
if ! eval "${TOOLS[$tool]}" >/dev/null 2>&1; then
echo "❌ $tool failed with exit code $?"
exit 1
fi
done
echo "✅ All tools passed"逻辑说明：使用关联数组统一管理命令；eval动态执行避免重复代码；重定向/dev/null屏蔽标准输出，仅捕获退出码；$?即时获取上条命令状态。
| 工具 | 检查目标 | 典型失败原因 |
|---|---|---|
| build | 编译器与依赖解析 | GOPATH/GOPROXY配置错误 |
| test | 测试框架可用性 | _test.go语法错误 |
| vet | 静态分析能力 | 未安装golang.org/x/tools |
| fmt | 格式化工具存在性 | gofmt二进制缺失 |
graph TD
A[启动验证] --> B{go build OK?}
B -->|Yes| C{go test OK?}
B -->|No| D[Exit 1]
C -->|Yes| E{go vet OK?}
C -->|No| D
E -->|Yes| F{go fmt OK?}
E -->|No| D
F -->|Yes| G[Success]
F -->|No| D2.5 检查ulimit与文件描述符限制对高并发服务的影响（理论+实操：systemd service配置+ulimit -n动态验证）
高并发服务（如Nginx、Redis、Node.js）每连接需占用至少1个文件描述符（FD），默认ulimit -n常为1024，远低于万级连接需求，易触发EMFILE错误。
文件描述符耗尽的典型表现
accept() failed (24: Too many open files)- 连接被静默拒绝，无日志报错
lsof -p <pid> | wc -l显示接近上限
systemd服务中永久生效配置
# /etc/systemd/system/myapp.service
[Service]
LimitNOFILE=65536
# 或细粒度控制：
LimitNOFILESoft=65536
LimitNOFILEHard=65536✅
LimitNOFILE直接映射至RLIMIT_NOFILE，由内核强制执行；⚠️ 仅修改/etc/security/limits.conf对systemd托管服务无效（因systemd绕过PAM limits）。
动态验证当前限制
# 查看运行中进程的实际限制
cat /proc/$(pgrep myapp)/limits | grep "Max open files"
# 临时提升当前shell会话（仅测试用）
ulimit -n 65536| 项目 | 默认值 | 生产推荐 | 影响范围 |
|---|---|---|---|
ulimit -n（soft） |
1024 | 65536 | 单进程打开文件数 |
fs.file-max（sysctl） |
动态计算 | ≥ 2 * LimitNOFILE × 进程数 |
全系统FD总量 |
graph TD
A[客户端发起连接] --> B{内核分配fd?}
B -->|是| C[成功建立socket]
B -->|否 EMFILE| D[连接被内核丢弃]
D --> E[服务端无日志/超时]第三章：内存泄漏风险前置识别
3.1 基于runtime.MemStats的基线内存快照采集与对比分析（理论+实操：启动/空载/压测三阶段采样脚本）
Go 程序内存行为具有强时序依赖性，runtime.MemStats 提供了精确到字节的运行时内存视图。需在关键生命周期节点采集快照：进程启动后 1s（启动态）、静默 30s 后（空载态）、压测峰值期（压测态）。
三阶段采样策略
- 启动态：反映初始化开销（如 map 预分配、GC 元数据注册）
- 空载态：表征稳定驻留内存（常驻 goroutine、缓存结构体）
- 压测态：暴露内存增长拐点与回收效率瓶颈
核心采样脚本（Go）
func captureMemStats(label string) {
var m runtime.MemStats
runtime.ReadMemStats(&m)
log.Printf("[%s] Alloc=%v MB, Sys=%v MB, NumGC=%d",
label, m.Alloc/1024/1024, m.Sys/1024/1024, m.NumGC)
}
Alloc表示当前已分配且未被 GC 回收的堆内存；Sys是向 OS 申请的总内存（含堆、栈、MSpan 等）；NumGC辅助判断是否发生突增 GC，是内存压力的关键信号。
对比分析维度
| 维度 | 启动态 | 空载态 | 压测态 | 关注点 |
|---|---|---|---|---|
Alloc 增幅 |
+12MB | +2MB | +85MB | 是否存在未释放对象 |
HeapInuse |
18MB | 20MB | 102MB | 堆活跃内存膨胀率 |
NextGC |
4MB | 4MB | 128MB | GC 触发阈值漂移 |
graph TD
A[启动采集] --> B[空载采集]
B --> C[压测中高频采集]
C --> D[Delta 分析：Alloc/Sys/NumGC]
D --> E[定位泄漏模块或缓存滥用]3.2 GC Pause时间分布建模与P99阈值预警机制（理论+实操：go tool trace解析+Prometheus指标注入）
GC暂停时间具有强偏态分布特征，直接使用均值易掩盖长尾风险。需基于极值理论建模Pause时长的尾部分布，进而推导P99动态阈值。
数据采集双通道
go tool trace提取GC/STW/Start,GC/STW/End事件，计算毫秒级Pause样本- Prometheus 客户端注入
go_gc_pauses_seconds_bucket直方图指标，按le="0.01"等标签分桶
核心建模代码（Go）
// 构建Pause直方图并计算P99（滑动窗口）
hist := promauto.NewHistogramVec(
prometheus.HistogramOpts{
Name: "go_gc_pause_seconds",
Help: "GC STW pause duration distribution",
Buckets: prometheus.ExponentialBuckets(1e-6, 2, 20), // 1μs ~ 524ms
},
[]string{"job"},
)
ExponentialBuckets(1e-6, 2, 20)覆盖微秒到毫秒级Pause，适配GC停顿量级；job标签支持多实例P99独立计算。
P99预警逻辑（PromQL）
| 表达式 | 含义 |
|---|---|
histogram_quantile(0.99, sum(rate(go_gc_pause_seconds_bucket[1h])) by (le, job)) |
每小时滚动P99阈值 |
go_gc_pause_seconds_sum / go_gc_pause_seconds_count > ignoring(le) <P99_THRESHOLD> |
触发告警 |
graph TD
A[go tool trace] -->|Parse STW events| B[Pause samples]
C[Prometheus client] -->|Observe & bucket| D[Histogram metrics]
B & D --> E[Streaming quantile estimation]
E --> F[P99 threshold update]
F --> G[Alertmanager webhook]3.3 goroutine泄漏模式识别（阻塞channel、未关闭http.Client、Timer未Stop）（理论+实操：pprof/goroutines导出+正则匹配可疑栈帧）
goroutine泄漏常表现为持续增长的 runtime.gopark 栈帧，核心诱因有三类：
- 阻塞 channel：向无接收者的
chan<-写入，永久挂起； - 未关闭
http.Client：底层transport.idleConn持有长连接 goroutine； - Timer 未调用
Stop()：time.Timer触发后仍保留在timerProc调度队列中。
快速定位：pprof + 正则筛查
curl -s "http://localhost:6060/debug/pprof/goroutine?debug=2" | \
grep -E "(chan send|http.*roundTrip|timer.*wait)"该命令提取含典型阻塞语义的栈帧行。
chan send匹配runtime.chansend，http.*roundTrip捕获未复用连接的请求协程，timer.*wait暴露未 Stop 的定时器。
常见泄漏栈特征对照表
| 模式 | 典型栈帧片段 | 风险等级 |
|---|---|---|
| 阻塞 channel | runtime.chansend → runtime.gopark |
⚠️⚠️⚠️ |
| http.Client 空闲 | net/http.(*Transport).roundTrip |
⚠️⚠️ |
| Timer 未 Stop | time.(*Timer).startTimer → runtime.timerproc |
⚠️⚠️⚠️ |
graph TD
A[pprof/goroutine?debug=2] --> B[文本导出]
B --> C{正则过滤}
C --> D[chan send]
C --> E[http.roundTrip]
C --> F[timer.wait]
D --> G[检查 sender 是否有对应 receiver]第四章：pprof深度就绪性验证体系
4.1 HTTP pprof端口暴露安全性加固与路径白名单控制（理论+实操：net/http/pprof集成+reverse proxy鉴权拦截）
net/http/pprof 默认注册所有性能端点（如 /debug/pprof/, /debug/pprof/goroutine?debug=2），若直接暴露于公网，将导致敏感运行时信息泄露。
安全加固核心原则
- 禁用默认全局注册 → 改为显式挂载受控子路由
- 所有 pprof 路径必须经反向代理前置鉴权（如 JWT/Bearer + IP 白名单）
实操：精细化路由注册示例
import "net/http/pprof"
// 仅启用必要端点，避免 /debug/pprof/ 下全部暴露
mux := http.NewServeMux()
mux.Handle("/debug/pprof/", http.HandlerFunc(pprof.Index))
mux.Handle("/debug/pprof/cmdline", http.HandlerFunc(pprof.Cmdline))
mux.Handle("/debug/pprof/profile", http.HandlerFunc(pprof.Profile))
// ❌ 不注册 /debug/pprof/goroutine?debug=2 等高危路径逻辑分析：
pprof.Index本身不返回敏感数据（仅 HTML 列表），而pprof.Goroutine默认返回完整 goroutine stack（含内存地址、调用参数），必须显式排除。参数debug=2会输出更详细栈帧，属禁止项。
反向代理鉴权流程（mermaid）
graph TD
A[Client Request] --> B{Path in /debug/pprof/ ?}
B -->|Yes| C[Check JWT Scope + Source IP]
C -->|Valid| D[Forward to pprof handler]
C -->|Invalid| E[HTTP 403 Forbidden]
B -->|No| F[Pass through normally]4.2 CPU/heap/block/mutex profile全维度采集能力验证（理论+实操：curl触发+go tool pprof离线分析全流程）
Go 运行时内置 net/http/pprof，支持按需采集四大核心 profile 类型：
cpu: 基于周期性信号采样（默认 100Hz），捕获调用栈heap: 快照当前堆分配（含活跃对象与历史累计）block: 跟踪 goroutine 阻塞在同步原语（如 mutex、channel recv）的时长mutex: 统计锁竞争频次与持有时间（需GODEBUG=mutexprofile=1启用）
触发采集示例
# 采集 30 秒 CPU profile
curl -o cpu.pprof "http://localhost:6060/debug/pprof/profile?seconds=30"
# 获取实时 heap 快照
curl -o heap.pprof "http://localhost:6060/debug/pprof/heap"
seconds参数仅对profile（CPU）有效；heap/block/mutex为即时快照。block需程序已发生阻塞行为才非空。
离线分析流程
go tool pprof -http=":8080" cpu.pprof # 启动交互式 Web 分析器| Profile | 采集方式 | 典型用途 |
|---|---|---|
| cpu | 采样（可配秒数） | 定位热点函数与调用路径 |
| heap | 即时快照 | 发现内存泄漏或大对象驻留 |
| block | 累计统计 | 诊断 channel/mutex 等阻塞瓶颈 |
| mutex | 竞争事件记录 | 识别锁粒度不合理或争抢热点 |
graph TD A[curl 请求] –> B[pprof HTTP handler] B –> C{Profile 类型} C –>|cpu| D[启动 signal-based sampling] C –>|heap/block/mutex| E[原子快照或事件聚合] D & E –> F[序列化为 protobuf] F –> G[下载 .pprof 文件] G –> H[go tool pprof 解析+可视化]
4.3 生产环境pprof低开销采样策略配置（理论+实操：runtime.SetMutexProfileFraction等参数调优与效果比对）
在高吞吐服务中，全量采集 mutex/block/profile 会引发显著性能抖动。Go 运行时提供采样控制接口，实现精度与开销的精细权衡。
Mutex 争用采样：SetMutexProfileFraction
import "runtime"
func init() {
// 仅记录约 1/1000 的互斥锁持有事件（默认为 0，即禁用）
runtime.SetMutexProfileFraction(1000)
}SetMutexProfileFraction(n) 表示每 n 次锁释放中随机采样 1 次；n=0 关闭，n=1 全量。值越大，CPU/内存开销越低，但争用热点可能漏检。
关键采样参数对比
| Profile 类型 | 默认值 | 推荐生产值 | 影响维度 |
|---|---|---|---|
| Mutex | 0 | 100–1000 | 锁争用覆盖率、GC 压力 |
| Block | 0 | 100 | goroutine 阻塞延迟分析精度 |
| Goroutine | 1 | 1（快照） | 不建议动态调整 |
采样效果差异示意（10k QPS 场景）
graph TD
A[原始 mutex profile] -->|全量采集| B[CPU +8.2% / P99 +47ms]
C[SetMutexProfileFraction 1000] -->|稀疏采样| D[CPU +0.3% / P99 +1.1ms]4.4 自动化pprof健康巡检脚本开发（理论+实操：定时抓取profile+diff比对+异常邮件告警）
核心设计思路
基于 curl + go tool pprof + diff 构建轻量级巡检流水线，每15分钟拉取 /debug/pprof/heap 和 /debug/pprof/profile?seconds=30，生成带时间戳的 profile 文件。
关键脚本片段（Bash）
# 抓取并保存堆快照（含自动重试）
curl -s --max-time 60 --retry 3 \
"http://localhost:8080/debug/pprof/heap" \
-o "heap_$(date +%s).pb.gz"
# 生成火焰图对比基线（需预存 baseline.pb.gz）
go tool pprof -png -focus="AllocObjects" baseline.pb.gz heap_*.pb.gz > diff.png 2>/dev/null逻辑说明：
--max-time 60防止卡死；-focus="AllocObjects"聚焦内存分配突增；输出 PNG 可直接嵌入邮件附件。
告警触发条件（阈值表）
| 指标 | 阈值 | 告警级别 |
|---|---|---|
| Heap alloc rate ↑ | >300% | HIGH |
| Goroutine count ↑ | >2000 | MEDIUM |
巡检流程（Mermaid）
graph TD
A[定时触发] --> B[抓取heap/cpu profile]
B --> C[与baseline diff分析]
C --> D{ΔAllocObjects > 300%?}
D -->|是| E[发送邮件+钉钉通知]
D -->|否| F[归档并退出]第五章：上线前最终清单与灰度发布建议
上线前必须验证的12项硬性检查项
- 数据库主从同步延迟 ≤ 50ms（通过
SHOW SLAVE STATUS\G中Seconds_Behind_Master实时确认） - 所有API接口在预发环境完成全链路压测（QPS ≥ 生产峰值1.8倍，错误率
- Nginx配置中已移除调试头
X-Debug: true，且启用add_header X-Content-Type-Options nosniff; - Redis连接池最大连接数 ≥ 应用实例数 × 每实例并发连接数 × 1.5（例：4节点Spring Boot应用 × 32并发 × 1.5 = 192）
- Kafka Topic分区数 ≥ 消费者组内消费者实例数 × 2（避免rebalance抖动）
- 所有敏感配置（数据库密码、API密钥）已从代码中剥离，统一注入至Kubernetes Secret或Vault
- Prometheus监控指标已覆盖核心路径：
http_request_duration_seconds_bucket{job="api-gateway",le="0.2"}、jvm_memory_used_bytes{area="heap"} - Sentry异常上报开关已开启，且
environment标签设为production（非staging） - CDN缓存策略已校验：静态资源设置
Cache-Control: public, max-age=31536000，HTML页设为no-cache - 外部依赖服务SLA协议确认：支付网关响应P99 ≤ 800ms，短信平台投递成功率 ≥ 99.95%
- 全链路TraceID已在Nginx → Spring Cloud Gateway → 微服务间透传（验证日志含
X-B3-TraceId） - 回滚包已生成并验证：
tar -tzf rollback-v2.3.1.tar.gz | head -n 5确认关键jar包存在
灰度发布的三阶段流量切分策略
| 阶段 | 流量比例 | 触发条件 | 监控重点 |
|---|---|---|---|
| 初始灰度 | 2% | 新版本启动后5分钟内无OOM/FullGC | JVM GC时间 |
| 扩容灰度 | 20% | P95响应时间稳定 ≤ 基线值110% | 业务核心指标（如订单创建成功率）波动 |
| 全量上线 | 100% | 连续30分钟所有SLO达标且无告警触发 | 跨机房延迟差异 |
关键故障场景的熔断阈值配置示例
# resilience4j配置片段（生产环境）
resilience4j.circuitbreaker:
instances:
payment-service:
failure-rate-threshold: 50 # 错误率超50%开启熔断
wait-duration-in-open-state: 60s
permitted-number-of-calls-in-half-open-state: 10
sliding-window-size: 20
sliding-window-type: COUNT_BASED真实案例：某电商大促前灰度踩坑记录
2023年双11前，某SKU库存服务升级后，在20%灰度阶段发现Redis Pipeline批量写入耗时突增至1.2s（基线0.08s）。根因是新版本未复用Jedis连接池，每次调用新建连接。紧急回滚后，通过jstack -l <pid> | grep "redis"定位到237个阻塞线程，最终采用Lettuce异步连接池修复。该问题在初始2%灰度时因样本量不足未暴露，凸显了灰度阶段必须包含高并发压测子集的重要性。
回滚操作的原子化执行清单
- ✅ 执行
kubectl set image deployment/inventory-service inventory-container=registry.prod/v2.3.0 - ✅ 验证Pod就绪：
kubectl get pods -l app=inventory-service -o wide | grep Running | wc -l≥ 副本数 - ✅ 检查Prometheus中
rate(http_request_total{deployment="inventory-service",version="v2.3.1"}[5m])归零 - ✅ 手动触发一次库存扣减接口，比对MySQL
inventory_log表最新10条记录是否符合v2.3.0业务逻辑
灰度期间必须禁用的功能开关
- 全局缓存穿透防护（布隆过滤器）—— 避免新旧版本布隆位图不一致导致误判
- 分布式锁Redlock算法 —— 降级为单Redis实例SETNX，防止多节点锁状态分裂
- 异步消息重试补偿机制 —— 临时关闭，待全量验证后再启用，避免新旧版本消息体解析冲突
监控告警的黄金信号校验表
| 信号类型 | 生产阈值 | 验证命令示例 |
|---|---|---|
| 延迟 | P99 ≤ 450ms | curl -s "http://grafana/api/datasources/proxy/1/api/v1/query?query=histogram_quantile(0.99%2C%20sum(rate(http_request_duration_seconds_bucket%7Bjob%3D%22api%22%7D%5B5m%5D))%20by%20(le))" |
| 错误 | 错误率 | kubectl logs -n prod api-gateway-0 --since=10m | grep '"status":5' | wc -l |
| 流量 | QPS ≥ 基线95% | kubectl top pods -n prod | grep gateway | awk '{print $3}' | sed 's/m//g' | awk '{sum+=$1} END {print sum}' |
flowchart TD
A[灰度开始] --> B{初始2%流量}
B --> C[实时监控15项SLO]
C --> D{全部达标？}
D -->|Yes| E[提升至20%]
D -->|No| F[立即回滚并分析日志]
E --> G[触发全链路压测]
G --> H{P95延迟≤基线110%？}
H -->|Yes| I[全量上线]
H -->|No| F