背景

系統(tǒng)穩(wěn)定性問題往往涉及復(fù)雜的因果關(guān)系。例如，一個系統(tǒng)的崩潰可能由多個因素引起，包括硬件故障、軟件bug、業(yè)務(wù)配置、外部攻擊或其他操作不當?shù)?。理解這些因素之間的因果關(guān)系對于系統(tǒng)穩(wěn)定性建設(shè)至關(guān)重要。

?

舉個例子：服務(wù)雪崩 A服務(wù)調(diào)用B服務(wù)之間發(fā)生了雪崩效應(yīng)，原本B本身有點小問題，而A由于內(nèi)置的各種容錯和重試機制，反而加劇了B的服務(wù)負載，導(dǎo)致其出現(xiàn)更多的失敗。這些失敗觸發(fā)了A的無限重試，使得情況進一步惡化，最終引發(fā)了雪崩。在這一過程中，究竟是A的重試導(dǎo)致的B的過載，還是B的原有問題引發(fā)了A的重試，形成了一個因果循環(huán)。這里看誰是因誰是果呢？ 在這種情況下，我們可以認為A和B之間發(fā)生的是一種相互作用，導(dǎo)致了一個負反饋循環(huán)，最終引發(fā)了雪崩效應(yīng)。具體來說，A和B之間的因果關(guān)系可以這樣理解： B的小問題是初始因：B服務(wù)的小問題是觸發(fā)事件，它導(dǎo)致了A服務(wù)的一些請求失敗。 A的容錯和重試機制是中間因：通常，容錯和重試是為了提高系統(tǒng)的穩(wěn)定性。然而，在這種情況下，A服務(wù)的容錯機制和重試策略反而放大了問題，因為它們沒有正確地識別到B服務(wù)已經(jīng)過載的情況。 B的服務(wù)過載是直接果：A服務(wù)無限重試導(dǎo)致B服務(wù)的負載急劇增加，這是問題惡化的直接結(jié)果。 雪崩效應(yīng)是終極果：由于A的過度重試和B的服務(wù)過載，整個系統(tǒng)最終經(jīng)歷了雪崩效應(yīng)，這是整個事件鏈的最終結(jié)果。 在這個場景中，我們可以說B服務(wù)的小問題是初始的“因”，而A服務(wù)的無限重試是一個關(guān)鍵的“因”，它放大了B服務(wù)的問題，并導(dǎo)致了最終的“果”——雪崩效應(yīng)。 要解決這個問題，我們需要在因果鏈的不同環(huán)節(jié)進行干預(yù)： 在B端：提高服務(wù)的容錯能力，確保小問題不會導(dǎo)致服務(wù)響應(yīng)變慢或失敗。 在A端：實施智能的重試策略，比如指數(shù)退避，或者在檢測到下游服務(wù)B過載時，停止重試。 監(jiān)控和警報：強化監(jiān)控系統(tǒng)，確保在發(fā)生過載前能夠及時發(fā)現(xiàn)問題并觸發(fā)警報。 流量控制：在系統(tǒng)中實施流量控制和熔斷機制，以避免服務(wù)的過載。 通過這樣的干預(yù)，我們可以打破這種負反饋循環(huán)，避免類似的雪崩效應(yīng)發(fā)生。

一：因果推斷簡介

因果關(guān)系學習皮毛中~~~~~~

1）因果推斷的基本概念

因果關(guān)系，又稱為因果性，簡稱因果，是一個事件（即“因”）和第二個事件（即“果”）之間的作用關(guān)系，其中后一事件被認為是前一事件的結(jié)果。一般來說，一個事件是很多原因綜合產(chǎn)生的結(jié)果，而且原因都發(fā)生在較早時間點，而該事件又可以成為其他事件的原因。

統(tǒng)計相關(guān)性是指兩個或多個變量之間的關(guān)聯(lián)程度。如果兩個變量通常一起變化（無論是同向還是反向變化），它們就是相關(guān)的。然而，相關(guān)性并不意味著因果關(guān)系。例如，冰淇淋銷量的增加與溺水事件的增加可能相關(guān)，但這并不意味著冰淇淋銷量的增加導(dǎo)致了溺水事件的增加。

2）因果推斷方法-潛在結(jié)果框架

潛在結(jié)果框架是因果推斷中的一個核心概念，它基于對“如果情況不同，會發(fā)生什么”的假設(shè)性問題的考慮。在這個框架下，每個個體都有一系列的潛在結(jié)果，這些結(jié)果對應(yīng)于可能的不同干預(yù)或處理。對于任何個體，我們只能觀察到其中一個潛在結(jié)果——即在實際發(fā)生的干預(yù)下觀察到的結(jié)果。潛在結(jié)果框架的關(guān)鍵是比較同一個個體在實際干預(yù)下的觀察結(jié)果和在假設(shè)的其他情況下的未觀察（潛在的）結(jié)果。

潛在結(jié)果框架的關(guān)鍵組成部分：

?處理變量：一個二元變量，通常用 ( T ) 表示，其中 ( T=1 ) 表示個體接受了干預(yù)，( T=0 ) 表示個體沒有接受干預(yù)。

?潛在結(jié)果：對于每個個體，都有兩個潛在結(jié)果：( Y(1) ) 是個體在 ( T=1 ) 時的潛在結(jié)果，( Y(0) ) 是個體在 ( T=0 ) 時的潛在結(jié)果。

?因果效應(yīng)：對于個體 ( i )，其因果效應(yīng)定義為 ( Y_i(1) - Y_i(0) )，即個體在接受干預(yù)與未接受干預(yù)兩種情況下潛在結(jié)果的差異。

因果推斷的挑戰(zhàn)：

?基本問題：我們無法同時觀察到同一個個體在接受和未接受干預(yù)下的兩種潛在結(jié)果，因此無法直接計算個體的因果效應(yīng)。

?解決方法：通過對比實驗組和對照組來估計平均因果效應(yīng)（ATE），或者使用其他統(tǒng)計方法來估計個體層面或群體層面的因果效應(yīng)。

二：因果推斷在穩(wěn)定性分析中的應(yīng)用

1）系統(tǒng)穩(wěn)定性問題的復(fù)雜性

多變量交互：不同的系統(tǒng)組件和操作可能交織在一起，使得問題難以隔離。例如，數(shù)據(jù)庫延遲可能與緩存策略不當相互作用，導(dǎo)致性能瓶頸。

動態(tài)環(huán)境：應(yīng)用程序運行在不斷變化的環(huán)境中，負載波動、配置更改、依賴服務(wù)的可用性等都可能影響穩(wěn)定性。這意味著一個問題可能只在特定的環(huán)境條件下出現(xiàn)，而在其他情況下無法觀察到。

非確定性行為：并發(fā)和網(wǎng)絡(luò)通信等因素引入的非確定性使問題難以復(fù)現(xiàn)和分析。例如，一個由于競爭條件導(dǎo)致的偶發(fā)性錯誤可能只在特定的線程調(diào)度順序下發(fā)生。

資源限制和泄漏：內(nèi)存泄漏、文件描述符耗盡、線程死鎖等資源管理問題可能隨時間積累，最終導(dǎo)致應(yīng)用程序崩潰或性能下降。

代碼和架構(gòu)問題：應(yīng)用程序的代碼質(zhì)量和架構(gòu)設(shè)計也會影響其穩(wěn)定性。例如，沒有遵循設(shè)計原則和模式可能導(dǎo)致系統(tǒng)脆弱，難以適應(yīng)變化。

用戶行為和數(shù)據(jù)驅(qū)動的問題：用戶的特定行為或特定的數(shù)據(jù)輸入可能觸發(fā)隱藏的缺陷，這些問題在標準測試中可能沒有被發(fā)現(xiàn)。

監(jiān)控和日志不足：如果監(jiān)控系統(tǒng)不能提供足夠的可見性，或者日志不夠詳細，那么診斷問題可能會變得非常困難。

2）因果推動與代碼架構(gòu)梳理

"因果推斷"是一種強大的問題解決框架，它可以幫助開發(fā)者理解和解決技術(shù)問題，尤其是在系統(tǒng)穩(wěn)定性和錯誤排查方面。以下是因果推斷與技術(shù)代碼梳理之間的幾個關(guān)聯(lián)點：

1.問題診斷：

?因果推斷：用于識別和分析導(dǎo)致軟件缺陷或性能問題的根本原因。

?代碼鏈路梳理：提供一個清晰的視圖，展示代碼中的各個組件是如何相互關(guān)聯(lián)和交互的。

2.錯誤和性能分析：

?因果推斷：幫助開發(fā)者理解特定的代碼變更或外部因素是如何影響系統(tǒng)性能的。

?代碼鏈路梳理：使開發(fā)者能夠追蹤性能瓶頸可能存在的路徑，從而更準確地定位問題所在。

3.代碼維護和優(yōu)化：

?因果推斷：在進行代碼重構(gòu)或優(yōu)化時，預(yù)測代碼變更可能帶來的影響，以及這些影響如何傳播到整個系統(tǒng)。

?代碼鏈路梳理：為重構(gòu)提供了必要的信息，明確了哪些部分的代碼需要更新，以及這些更新如何與系統(tǒng)的其他部分相互作用。

4.風險管理：

?因果推斷：在引入新功能或進行大規(guī)模更新時，評估可能出現(xiàn)的風險以及這些風險的潛在后果。

?代碼鏈路梳理：確保開發(fā)者了解新變更將影響哪些代碼路徑，以便進行適當?shù)臏y試和風險緩解。

5.測試策略：

?因果推斷：分析測試失敗的原因，確定哪些代碼或數(shù)據(jù)可能導(dǎo)致了問題。

?代碼鏈路梳理：幫助制定有效的測試計劃，確保關(guān)鍵路徑得到充分的測試覆蓋。

6.故障恢復(fù)：

?因果推斷：在系統(tǒng)發(fā)生故障時，通過邏輯分析追溯到引發(fā)問題的初始事件。

?代碼鏈路梳理：指導(dǎo)故障恢復(fù)過程，通過理解代碼間的依賴關(guān)系來確定修復(fù)策略。

案例：API代碼鏈路梳理，關(guān)鍵環(huán)節(jié)12345對應(yīng)的「因」和最終的67「果」。

?

簡而言之，因果推斷為開發(fā)者提供了一種分析和解決軟件問題的思維工具，而代碼鏈路梳理則提供了必要的結(jié)構(gòu)信息和上下文，使得因果關(guān)系能夠在代碼的具體實現(xiàn)中被識別和理解。兩者相輔相成，共同支持軟件的穩(wěn)定性和可維護性。

3）案例：RPC服務(wù)超時時間和重試次數(shù)最佳設(shè)置

背景

我們想要測試RPC通信調(diào)整超時時間和重試次數(shù)是否能提高整體的服務(wù)穩(wěn)定性和TP99性能。

實驗設(shè)計

1.處理變量（Treatment）：不同的超時時間和重試次數(shù)配置。例如，我們可以設(shè)置兩個處理變量，( T_{timeout} ) 代表超時時間，( T_{retries} ) 代表重試次數(shù)。

2.潛在結(jié)果（Potential Outcomes）：每個服務(wù)在不同超時時間和重試次數(shù)配置下的穩(wěn)定性指標，如成功響應(yīng)率、TP99響應(yīng)時間、系統(tǒng)吞吐量等。

3.因果效應(yīng)（Causal Effect）：對于每個服務(wù)實例 ( i )，其因果效應(yīng)可以定義為在特定超時和重試配置下的穩(wěn)定性指標與默認配置下穩(wěn)定性指標的差異。

4.因果推斷的挑戰(zhàn)：不同的服務(wù)可能對超時和重試的敏感度不同，而且服務(wù)間可能存在依賴關(guān)系，這使得直接比較不同配置的影響變得復(fù)雜。

5.解決方法：我們可以設(shè)計一個隨機對照試驗，隨機選擇服務(wù)實例并為它們分配不同的超時時間和重試次數(shù)配置。為了控制混雜因素，我們可以在開始實驗前對服務(wù)進行分層，確保每一層中的服務(wù)都有不同配置的代表。

復(fù)雜性增加

?服務(wù)分類：根據(jù)服務(wù)的重要性和穩(wěn)定性需求，將服務(wù)分為不同的類別，并為每個類別設(shè)計不同的超時和重試策略。

?流量模式：流量可能在一天中的不同時間有顯著變化，這可能需要動態(tài)調(diào)整超時和重試設(shè)置。

?依賴服務(wù)的狀態(tài)：如果一個服務(wù)依賴于另一個服務(wù)，那么依賴服務(wù)的超時和重試設(shè)置可能需要根據(jù)被依賴服務(wù)的狀態(tài)進行調(diào)整。

數(shù)據(jù)分析

在實驗運行一段時間后，我們會收集相關(guān)的指標數(shù)據(jù)，并使用統(tǒng)計方法來分析不同配置對服務(wù)穩(wěn)定性的影響。比如，來確定不同超時和重試配置對成功響應(yīng)率的影響是否顯著。

結(jié)果應(yīng)用

如果我們發(fā)現(xiàn)某些配置顯著提高了服務(wù)的穩(wěn)定性和性能，我們可以將這些配置作為新的標準應(yīng)用到生產(chǎn)環(huán)境中。此外，我們還可以根據(jù)服務(wù)的分類和流量模式，設(shè)計一個動態(tài)調(diào)整策略，以實時優(yōu)化超時和重試設(shè)置。

?

三：團隊視角下的因果推斷

1）團隊與因果推斷

在團隊中，因果推斷是一種重要的工具，它幫助工程師理解和解決復(fù)雜系統(tǒng)中的問題，以及預(yù)防未來的故障。

2）事故管理和因果推斷

在事故管理中，因果推斷幫助團隊確定故障的根本原因，并評估不同因素對故障的貢獻度。這種方法可以減少推測和偏見，提高故障分析的準確性。

3）因果推斷在團隊實踐中的整合

1.事故后分析的改進：使用因果推斷來分析故障，以便更全面地理解故障發(fā)生的條件和原因。

2.預(yù)防措施和風險評估：利用因果模型預(yù)測潛在的風險點，制定有效的預(yù)防措施。

3.改進監(jiān)控和警報系統(tǒng)：基于因果關(guān)系，設(shè)計更為精準的監(jiān)控指標和警報機制。

4）故障預(yù)防與因果推斷

1.容量規(guī)劃：應(yīng)用因果推斷分析歷史數(shù)據(jù)，預(yù)測系統(tǒng)負載，從而進行有效的容量規(guī)劃。

2.壓力測試和因果關(guān)系：使用壓力測試結(jié)果更新因果模型，以更好地理解系統(tǒng)在高負載下的行為。

3.預(yù)測性維護：利用因果關(guān)系模型識別可能導(dǎo)致未來故障的信號，進行預(yù)測性維護。

5）案例：因果推斷在團隊實踐中的應(yīng)用

故障場景：服務(wù)突然遭遇性能下降，用戶的請求延遲增加，部分請求超時。

1.數(shù)據(jù)收集：團隊收集了相關(guān)的監(jiān)控數(shù)據(jù)、日志文件和系統(tǒng)指標。

2.初步分析：初步分析提示可能是數(shù)據(jù)庫查詢性能下降導(dǎo)致的問題。

3.因果推斷：團隊使用因果推斷方法分析了數(shù)據(jù)庫性能問題與最近的代碼變更、配置更新、流量增長之間的關(guān)系。

4.驗證假設(shè)：通過回滾最近的變更和調(diào)整數(shù)據(jù)庫配置，團隊驗證了因果關(guān)系。

5.改進監(jiān)控：基于發(fā)現(xiàn)的因果關(guān)系，團隊增加了對關(guān)鍵數(shù)據(jù)庫性能指標的監(jiān)控。

6.預(yù)防措施：團隊還引入了新的代碼審查和測試流程，以預(yù)防未來類似的性能問題。

通過這個過程，團隊能夠不僅解決了即時的故障，還加強了系統(tǒng)的長期穩(wěn)定性和可靠性。

?

四、因果推斷和5Whys

1）5 Whys

5Why分析法，也叫做“5問法”，就是對于一個問題點，連續(xù)問5個為什么，以追求其真正原因，這種方法最初由豐田的創(chuàng)始人豐田佐吉提出的。5Why分析法簡單易行，一句話描述就是：沿著“為什么？...為什么？...”的因果路徑，逐一提問，以此來挖掘出問題的真正原因。

注意事項：

關(guān)鍵不在于具體的數(shù)字“五”，而是要不斷詢問，直到達到并消除根本原因。

5Why連續(xù)追問，每次追問得出的原因一定是要和上一級產(chǎn)生直接、唯一、可控、或充要或充分條件或最高影響的答案，否則就不能繼續(xù)下去，也追問不到問題的本質(zhì)了。

?

2）關(guān)系

盡管因果推斷和“5個為什么”在方法論上有所不同，但它們的目標相似：都是為了理解事件之間的因果關(guān)系。兩者都可以用于識別問題的原因，并幫助制定解決方案。

?因果推斷提供了一種科學和定量的方法來確定因果關(guān)系，適合于需要精確測量和驗證假設(shè)的場景。

?5個為什么提供了一種更快速、更基于直覺的方法來探索和識別可能的因果鏈，適合于需要快速診斷和解決問題的場景。

在實際應(yīng)用中，兩者可以結(jié)合使用。例如，可以先通過“5個為什么”快速識別潛在的因果鏈，然后通過因果推斷的方法來驗證這些因果關(guān)系是否成立。這種結(jié)合使用可以使問題解決過程既高效又有深度。

五、結(jié)論

因果推斷在穩(wěn)定性保障中的作用和潛力是顯著的。通過有效地應(yīng)用因果推斷，能夠：

1.提高故障診斷的準確性：準確地識別系統(tǒng)性能問題的根本原因，而不僅僅是表面現(xiàn)象。

2.縮短故障恢復(fù)時間：快速定位問題源頭，減少系統(tǒng)故障的持續(xù)時間，提高服務(wù)的可用性。

3.優(yōu)化資源分配：精確地識別問題，避免資源浪費在不相關(guān)的調(diào)查和修復(fù)上。

4.預(yù)防未來故障：通過理解問題的因果關(guān)系，可以更好地預(yù)防未來的系統(tǒng)故障。

5.提升決策質(zhì)量：為管理層提供基于數(shù)據(jù)的決策支持，優(yōu)化技術(shù)和業(yè)務(wù)流程。

因果推斷的潛力還未完全挖掘，未來的研究和實踐改進有以下可能性：

1.數(shù)據(jù)治理：建立更嚴格的數(shù)據(jù)治理流程，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量，為因果推斷提供堅實基礎(chǔ)。

2.多元數(shù)據(jù)源整合：整合更多類型的數(shù)據(jù)源，提高分析的全面性和深度。

3.自動化流程：自動化因果推斷流程，減輕人工負擔，提高響應(yīng)速度。

因果關(guān)系學習皮毛中~~~~~~，如文中知識有誤，歡迎指正，評論、一起探討，謝謝！

審核編輯 黃宇