报警来了，先别慌
上周三晚上十点，手机突然疯狂震动。钉钉、短信、电话接连不断，监控平台报出核心服务延迟飙升。作为值班SRE，第一反应是心跳加速——这种场景太熟悉了，系统一出问题，业务方马上就会打电话过来问‘什么时候恢复’。
但干这行久了就明白，越急越要稳。我们团队现在有一套固定的响应流程，不是为了写文档好看，而是真刀真枪踩过坑总结出来的。
第一步：确认问题真实性
不是所有报警都值得冲进机房。有一次半夜三级警报响了，查了半天发现是监控采集器自身负载过高导致数据异常，实际服务完全正常。从那以后，我们加了一条铁规：看到报警先看多个指标交叉验证。
比如接口超时，不能只看延迟图，还要结合错误率、QPS、下游依赖状态一起判断。有时候只是某个边缘功能抖动，根本不需要拉全组人起来加班。
第二步：快速止损比根因更重要
去年双十一流量高峰，订单创建接口突然变慢。排查五分钟没找到原因，我们直接切走了数据库主库的流量，切换到备用集群。虽然损失了一点写入性能，但保住了下单链路不崩。
SRE不是侦探，不需要每次都要找出‘真凶’。用户只关心能不能继续下单，老板只关心交易额掉没掉。这时候能快速执行预案的人，比熬夜查日志的英雄更值钱。
我们把常见故障都做成一键操作脚本，像熔断、降级、切换、扩容这些动作，全部封装成命令行工具。值班手册里写着：‘能自动就不手动，能简单就不复杂’。
第三步：沟通节奏决定事故影响面
很多人忽略这一点：技术处理的同时，信息同步必须跟上。我们用企业微信群做实时通报，每十分钟更新一次进展，哪怕只是说‘还在排查’也得发一条。
有次支付网关出问题，运营同事没收到消息，还在外面推促销活动，结果大量用户支付失败投诉暴增。后来我们就定下规则：只要P1级报警触发，自动@相关产品和运营负责人，系统发模板消息过去。
第四步：事后必须有人‘翻旧账’
问题恢复了不等于结束。我们要求48小时内必须开复盘会，不是为了追责，而是要把整个过程还原出来。
会上只讲三件事：时间线对不对得上？预案有没有覆盖到这个场景？下次能不能更快一点？记录下来的改进项会进入 backlog，由专人跟进闭环。
有次发现一个脚本执行需要手动输入确认，拖慢了三分钟。会后直接改成了可选跳过模式，还加上了执行日志追踪。这种细节堆起来，才让平均恢复时间从47分钟降到18分钟。
自动化是SRE的命根子
我们现在有个小工具叫‘事故快照’，报警触发后自动收集那段时间的日志、监控图、变更记录打包存档。以前查历史事件要到处翻，现在点一下就能看到完整上下文。
代码长这样：
#!/bin/bash
<br># 采集事故前后10分钟的关键数据
collect_logs --service payment-api --range -600:+600 \
& collect_metrics --dashboard pay-latency \
& capture_config_version > /var/sre/incident_snapshot_$(date +%s).tar.gz这种脚本不炫技，但天天用得上。SRE的工作就是这样，少一点浪漫主义，多一点机械重复的准备。你永远不知道下一个故障什么时候来，但你可以让自己每次都更快站起来。
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