如何运用结构化思维进行故障处理

导读：运用结构化思维进行故障处理，其目的是为了将故障应急操作标准化，进而提升处理效率。

近期收到朋友赠送的一本书—《深入浅出MySQL》。闲暇之余，阅读了部分章节，书中针对故障处理一节，给我印象颇深。书中提炼出的一些方法论，正是我之前在团队中推广的方法。其目的是为了将故障应急操作标准化，进而提升处理效率。推而广之，这其实是一种结构化思维在具体工作中的体现。而这种思想在某具体工作、乃至个人、团队发展等，均可发挥重要作用。特写下此文。

一、故障处理流程

1.1 示例：数据库故障处理

下面是来自网易的一些经验，整理自《深入浅出MySQL》一书。

1.1.1 事前：故障处理原则

1）沟通第一

在数据库出现故障时，务必和运维、开发、产品等其他团队保持高效沟通。DBA在遇到故障时，一定不要忘了沟通的重要性，即使时间紧迫，简要的沟通往往也能带来事半功倍的效果。从长远来看，也有利于培养和其他人、其他团队之间的合作和信任关系。

2）关注人为

人为故障占有不小的比例。要通过及时沟通并查看历史记录，确认操作是否有误、要和其他团队沟通是否有特殊操作。当然，解决人为故障最好的方法还是将数据库运维自动化、标准化、规范化。

3）快速恢复

在处理故障的时候，要明确的一个思路是要优先恢复服务，确保服务的最大可用性，其他的不一定要优先考虑。

4）三思后行

有些故障处理方式，可能对数据库造成难以恢复的影响，务必慎重，并尽量做好备份。对于操作本身不熟悉带来额外的问题，要尽量避免。认真考虑命令可能带来的后果，避免对系统造成二次伤害。

5）服务分级

平时应当对服务、应用、数据库做好分级，一旦出现大面积故障，可以按照服务的优先级来恢复核心业务。

1.1.2 事中：故障处理流程

1）故障发现

OS指标
- 负载
- CPU使用率
- 磁盘空间
- IO使用率
- SWAP使用情况
DB指标
- 数据库存活
- 连接数
- 慢SQL
- 主从延迟

2）故障定位

检查操作
- 程序发布
- 在线表变更
- 在线数据修改
- 后台任务、数据统计
- 数据库参数调整
- 其他误操作
检查OS
- 系统进程
- CPU
- 内存、SWAP
- IO
- 系统日志
检查DB
- 连接
- 慢查询
- 锁等待
- QPS
- 错误日志

1.1.3 事后：故障解决方法

1）慢SQL

选择条件上没有索引或者索引效率低。
有索引，但没有用到索引，或者选择了错误的索引。
过滤条件不强，结果集太大。

2）SQL执行频率高

恶意攻击
缓存失效
应用实现逻辑不合理
业务量突增

3）锁冲突

大事务
热点问题

4）硬件问题

RAID卡缓存问题
硬件损坏

5）参数不合理

1.2 示例：GP数据库异常处理（我的经验）

下面是我在之前单位总结的，针对GP的异常处理流程。图中的【】部分对应具体的处理步骤（对应脚本或操作文档）。

从上述两个示例可以看出，这是一种"统筹式"的工作方式，而非"应急式"的。它强调的是在出现故障后，按照规划好的原则、步骤进行分析排查，找出核心问题；然后针对既有问题，再按照已有的相关预案进行处理。同时在处理过程中，注意规避风险及沟通协调，以期达到故障的快速解决。显然这种方式，代表着一种对工作的前瞻力，防患于未然；避免了那种忙于救火，使工作永远处于被动之中。上述其实就是一种"结构化思维"的体现。

二、结构化思维

2.1 什么是"结构化思维"？

思考的时候没有逻辑，大多数时候不知道从哪里下手。
讲话时没有条理，费很多口舌却很难把事说清楚。
处理问题时效率低，东捡西漏，忙得团团转效果却不佳。
当你面临上述窘境时，正是可以考虑训练自己的结构化思维来解决。

结构化思维:是指一个人在面对工作任务或者难题时能从多个侧面进行思考，深刻分析导致问题出现的原因，系统制定行动方案，并采取恰当的手段使工作得以高效率开展，取得高绩效。当你这样做事的时候，你就拥有了结构化思维，这将对你的职场晋升起到巨大的帮助作用。思维决定发展，思维层面不同导致结果不同。简言之，结构化思维指从整体思考到局部，是一种层级分明的思考模式。就是借用一些思维框架来辅助思考，将碎片化的信息进行系统化的思考和处理，从而扩大思维的层次，更全面地思考。

2.2 结构化思维方法

如何进行结构化思考呢，也是有方法论的，总的来说是有两个步骤，首先是“建立中心”，然后再进行“分解”。

1）建立中心

建立中心也就是要定义清楚要解决的问题，要明确目标，也是一种以终为始的思考方式。也就是说，首先要搞清楚why，然后再进行how。建立中心有两种方式：自上而下、自下而上。后面我们会详细说明。

建立中心通常不会是一次成型的，随着对问题理解的变化，对中心的抽象也会进行相应的调整。不同的抽象层次其面对的问题宽度是不一样的。具体要用哪个层次的抽象作为“中心”，要视具体情况而定。抽象层次越高，要解决的问题域就越宽，外延越大。比如面对“系统 bug 多”的问题，向上抽象是“提升代码质量”，向下抽象是“加强测试”，都可以作为中心，选择哪个为中心取决于你当前要解决的问题是什么。

2）结构化分解

使用结构化的思维对问题进行分解。分解策略就是常见的四种逻辑顺序，即演绎顺序、时间顺序、空间顺序和程度顺序。

3）逻辑顺序

下面配图为XMind工具的对应图例。

演绎（因果）顺序

“大前提、小前提、结论”的演绎推理方式就是演绎顺序。比如，经典三段论：所有人都要死，苏格拉底是人，苏格拉底要死。

时间（步骤）顺序

“第一、第二、第三”，“首先、然后、再者”等，很多的时间顺序同时也是因果顺序。

空间（结构）顺序

“前端、后端、数据”，“波士顿、纽约、华盛顿”，化整为零（将整体分解为部分）等都是空间顺序。在做空间分解的时候，要注意满足 MECE（Mutually Exclusive Collectively Exhaustive，相互独立，完全穷尽）原则。

程度（重要性）顺序

比如“最重要、次重要、不重要”等。

2.3 "自上而下"的思考

自上而下的思考，适用于问题比较明确的情况，我们只需要找到问题的核心要素即可，然后进行展开即可。这就是一个非常典型的总分结构化思维的思考方式。先总结，后发散。用这种方式思考，有助于形成、整理和构造思维导图，从而促进大脑自然有序地思考，从而让你更全面地去分析一个问题。下面介绍几种常见的自上而下的思考模型：

1）STAR法则