异常诊断核心流程
服务器异常诊断应遵循标准化流程：首先通过top、htop等工具确认系统负载状态，识别异常进程PID；其次结合journalctl日志分析服务状态；最后通过vmstat、iostat检查I/O和内存交换情况。
- 资源监控工具（CPU/内存/磁盘）
- 网络诊断命令（ping/traceroute）
- 应用日志分析（Apache/Nginx/Database）
高负载应急处理策略
当服务器负载超过阈值时，建议分步执行：
- 即时缓解：终止异常进程或重启服务（需提前评估业务影响）
- 流量控制：配置WAF防火墙规则过滤恶意请求，启用QoS策略
- 弹性扩容：通过负载均衡分配请求至备用节点，自动扩展云资源
对于持续性高负载，需检查代码级性能瓶颈，例如优化数据库查询语句或增加缓存机制。
监控与资源配置优化
建立三层监控体系：
- 基础设施层：设置CPU>85%、内存>90%的报警阈值
- 应用层：监控请求响应时间（推荐<200ms）和错误率
- 业务层：跟踪核心交易成功率与并发连接数
资源配置需遵循动态调整原则，建议预留20%的资源余量应对突发流量，并定期执行压力测试。
案例分析与最佳实践
某视频转播平台通过以下措施解决CPU 100%问题：
- 使用
show-busy-java-threads.sh脚本定位到时间处理函数性能缺陷 - 优化算法复杂度（从O(n²)降为O(n)）
- 增加本地缓存减少数据库查询频次
该案例表明，70%的高负载问题可通过代码优化和缓存策略解决。
服务器异常处理需建立标准化的诊断流程和应急预案，建议结合自动化监控工具与人工巡检机制。关键点包括：实时资源监控阈值设定、代码级性能优化、弹性扩缩容策略实施，以及定期进行故障演练。
