级联故障该咋办？

单个服务发生故障，有可能导致故障沿着调用链路，扩散至多个上游服务，进而可能会导致多个服务均产生不同的故障现象，这就是典型的级联故障。在级联故障中，常常会被复杂多变的故障现象所误导，进而选择了错误的排查方向导致不可能及时完成排障。面对棘手的级联故障，究竟该怎么办？

什么是级联故障

这里以一个例子来展示级联故障。在如下所示的服务调用结构中，对 ts-route-service 服务注入故障。之后受多种因素的影响，在 ts-route-service 的上游节点甚至旁路节点都出现不同的程度的故障现象，这就是典型的级联故障在实际系统中的现象。

为什么级联故障难以处置

这里继续以前文的系统为例，试试看能否找到故障。

该如何开始？

打开 Skywalking，筛选持续时间在 500ms - 10000ms 之间的近10分钟的请求数据，可以看到有667页近 10,000 条数据，这还是在并发量不大的情况下，如果稍有并发量这个数字更是难以想象，这么多 Trace 数据中究竟哪些有问题？哪些又能对我们定位帮助有帮助？该从哪些 Trace 数据着手开始分析？还没开始解决问题，就已经又得到了一堆的问题。

既然看似都有问题，那就先随机选择几条 Trace 数据，抓紧时间开始排障。

下面这条数据看上去是 ts-travel-service 有问题。

接下来这条看上去也是 ts-travel-service 出现了故障。

再打开一条显示 ts-travel-service 和 ts-basic-service 调用时间很长。

看到这里一头雾水就暂且认为故障发生在 ts-travel-service 或 ts-basic-service 。

该如何选择，选择是否完备？

通过对 Trace 数据的分析，大致定位问题原因是 ts-travel-service 或 ts-basic-service 出现故障，导致链路在 ts-route-plan-service 调用下游服务时候出现问题。那么这两个服务该如何选择先处理哪个？系统中当前只有这两个服务出现了故障？是不是有可能两个服务都出现了故障？分析到这里我们得到的是更多的疑问。可事实上，在这里我们无论选择哪一个开始排查，都并不能找到造成问题的根因所在。实际情况中那只能重头来过，听天由命各凭本事了。

级联故障中一旦选错了排查方向就会导致做无用功，浪费了大量时间得到的是更多的疑问。传统工具的告警或 Trace 数据往往以单体应用的视角为出发点，更加容易分散注意力。大量的 Trace 数据反而会成为选择错误排查方向的诱因。在实际故障处置过程中往往变成无从下手，无法抉择。要不凭经验拍脑袋，要不就在所有人焦急的催促中不停地重启、穷举，希望能够撞个大运。

是否有更好的方法处理棘手的级联故障

面对棘手的级联故障，从本质来讲其实有两种优化手段

• 通过算法判断出故障线索之间的潜在依赖关系，从而找到故障的根因，这也是传统 AIOps 的思路。
• 重新组织故障线索，加快每个故障线索的分析，一分钟将所有故障线索都分析出结论。

Kindling-OriginX 选择了第二种方式，通过 Trace 来组织故障线索，每个故障 Trace 都直接给出当前故障 Trace 根因报告。

重新组织故障线索

Kindling-OriginX 以全局视角切入，一方面将出现 SLO 违约服务入口的故障节点全部列出，以节点比例进行统计根因占比，另一方面聚合故障报告数据。能够在排障开始阶段就能够对全局状态有所掌控，不再盲目查找数据。

直接给出故障根因

Kindling-OriginX 在报告中已直接给出了故障根因，无需人工分析，即使像上图所示有多个节点的报告，也只需逐个打开查阅即可，而无需逐节点查找数据再进行人工分析。只需将全部故障节点报告逐个阅读后，统一判定即可，不用再苦于如何选择 Trace 数据进行排障。

标准化级联故障排障方式

在复杂的级联故障中，通过 Kindling-OriginX 逐个查询全部故障报告后，结合排障优先级原则进行故障处置（被依赖的故障根因节点和基础设施故障「CPU、网络、存储」优先解决）即可。同时关联的各类 Trace、Log、Metrics 数据也为各职能团队进行定界与任务交接提供标准化的数据，这也能够使多团队协作排障有标准化的流程与依据。

Kindling-OriginX 提供了一种新的处理级联故障的思路和方法，快速组织和分析故障线索，给出根因报告，并根据优先级原则进行故障处理。这种方法可以加速故障定位，避免级联故障中排查方向错误，同时能够以标准化的流程进行级联故障的排查，真正的有机会去在实践中落地 1-5-10 故障响应机制。