MongoDB 故障报告流程

故障分类

1. 按故障严重程度分类

级别	描述	影响范围	响应时间
P0	致命故障	生产环境完全不可用	立即响应（<15分钟）
P1	严重故障	生产环境部分功能不可用，影响核心业务	1小时内响应
P2	中度故障	生产环境性能下降，不影响核心业务	4小时内响应
P3	轻微故障	非生产环境问题或生产环境小问题	24小时内响应
P4	建议/优化	非故障类问题，建议或优化项	72小时内响应

2. 按故障类型分类

• 硬件故障：服务器、存储、网络设备故障
• 软件故障：MongoDB 服务崩溃、复制集故障、分片集群故障
• 性能故障：慢查询、高 CPU/内存使用率、磁盘 I/O 瓶颈
• 数据故障：数据丢失、数据不一致、索引损坏
• 安全故障：未授权访问、数据泄露、安全漏洞
• 配置故障：错误的配置导致服务异常
• 人为故障：误操作、配置错误、部署错误

故障报告内容

1. 基本信息

• 故障报告人：姓名、联系方式、所属团队
• 报告时间：精确到分钟
• 故障级别：P0-P4
• 故障类型：硬件/软件/性能/数据/安全/配置/人为
• 影响范围：受影响的业务系统、用户数量、数据范围

2. 故障现象

• 具体症状描述
• 错误日志、告警信息截图
• 监控数据截图（CPU、内存、磁盘、网络）
• 复现步骤（如果可复现）
• 业务影响描述

3. 初步诊断

• 已执行的检查步骤
• 初步判断的故障原因
• 已尝试的解决方法及结果
• 后续诊断计划

4. 期望结果

• 期望的修复时间
• 期望的故障解决程度
• 对业务的最低影响要求

故障报告渠道

1. 内部报告渠道

• 即时通讯工具：Slack、Microsoft Teams 等专用故障频道
• 电话/视频会议：对于 P0/P1 级故障，立即召开电话会议
• 故障管理系统：Jira、ServiceNow、Zabbix 等专业故障管理工具
• 邮件：正式故障报告和后续跟进

2. 外部报告渠道

• MongoDB 官方支持：企业版用户通过官方支持渠道报告
• 社区论坛：社区版用户通过 MongoDB 社区论坛寻求帮助
• GitHub Issues：针对 MongoDB 软件 bug 提交 GitHub Issues

故障报告流程

1. 故障发现

• 自动发现：监控系统告警、日志分析工具触发
• 手动发现：用户反馈、业务监控、运维人员巡检

2. 故障确认

• 验证故障真实性
• 确认故障级别和影响范围
• 通知相关人员

3. 故障报告

• 选择合适的报告渠道
• 填写完整的故障报告内容
• 分配故障处理责任人
• 启动故障处理流程

4. 故障处理

• 按照故障处理流程进行排查和修复
• 定期更新故障处理进展
• 记录所有操作步骤
• 确保数据安全和业务连续性

5. 故障关闭

• 验证故障已彻底解决
• 恢复业务正常运行
• 通知相关人员故障已关闭
• 整理故障处理记录

6. 故障复盘

• 召开故障复盘会议
• 分析故障根因
• 总结经验教训
• 制定改进措施
• 更新文档和流程

故障报告模板

P0/P1 级故障报告模板

【故障报告】MongoDB 生产环境 P1 级故障

1. 基本信息
   - 报告人：张三（运维团队）
   - 报告时间：2023-01-01 14:30
   - 故障级别：P1
   - 故障类型：软件故障（复制集故障）
   - 影响范围：电商交易系统，影响用户下单和支付功能

2. 故障现象
   - 复制集主节点崩溃，无法自动故障转移
   - 从节点状态异常，无法提升为主节点
   - 应用连接超时，大量 500 错误
   - 监控显示复制集状态为 DEGRADED

3. 初步诊断
   - 检查主节点日志发现 OOM 错误
   - 从节点 oplog 窗口过小，无法同步
   - 已尝试重启主节点，失败
   - 已尝试手动提升从节点，失败

4. 期望结果
   - 30分钟内恢复核心业务
   - 1小时内完全恢复服务
   - 数据不丢失

5. 后续进展
   - 14:35：运维团队全员响应
   - 14:40：开始分析日志和监控数据
   - 14:50：确定故障根因
   - 15:00：开始实施修复方案
   - 15:15：核心业务恢复
   - 15:30：服务完全恢复

P2/P3 级故障报告模板

【故障报告】MongoDB 生产环境 P2 级故障

1. 基本信息
   - 报告人：李四（开发团队）
   - 报告时间：2023-01-02 10:00
   - 故障级别：P2
   - 故障类型：性能故障（慢查询）
   - 影响范围：数据分析系统，查询响应时间延长

2. 故障现象
   - 部分查询响应时间从 100ms 延长到 5s
   - 数据库 CPU 使用率从 30% 上升到 80%
   - 慢查询日志中出现大量全表扫描

3. 初步诊断
   - 新上线的查询缺少必要索引
   - 数据量增长导致现有索引效率下降
   - 已尝试优化查询，效果不明显

4. 期望结果
   - 4小时内优化查询性能
   - 响应时间恢复到正常水平

5. 后续进展
   - 10:05：运维团队响应
   - 10:15：开始分析慢查询
   - 10:30：确定缺少的索引
   - 11:00：创建索引
   - 11:15：性能恢复正常

故障报告工具

1. 监控告警工具

• MongoDB Atlas：内置监控和告警功能
• Prometheus + Grafana：自定义监控仪表盘和告警规则
• Datadog：智能告警和异常检测
• Zabbix：传统监控和告警系统

2. 故障管理工具

• Jira Service Management：IT 服务管理和故障跟踪
• ServiceNow：企业级 IT 服务管理平台
• PagerDuty：告警通知和事件响应
• OpsGenie：告警管理和事件响应

3. 日志分析工具

• ELK Stack：Elasticsearch + Logstash + Kibana
• Splunk：企业级日志管理和分析
• Graylog：开源日志管理平台
• Datadog Log Management：日志和指标关联分析

故障报告最佳实践

1. 快速响应

• 建立 24/7 告警响应机制
• 对于 P0/P1 级故障，立即召开电话会议
• 确保所有相关人员都能及时收到通知

2. 准确报告

• 提供详细的故障信息
• 避免模糊不清的描述
• 使用客观数据和事实
• 及时更新故障进展

3. 协作处理

• 建立跨团队协作机制
• 明确故障处理责任人和协作流程
• 保持沟通渠道畅通
• 记录所有讨论和决策

4. 数据驱动

• 基于监控数据和日志进行诊断
• 使用 explain()、db.currentOp() 等工具分析
• 避免凭经验猜测故障原因

5. 持续改进

• 定期回顾故障报告和处理流程
• 识别流程中的瓶颈和改进点
• 更新文档和培训材料
• 实施预防性措施

故障报告常见问题

1. 故障报告不及时

原因：

• 监控系统配置不当，未及时告警
• 告警通知渠道不畅
• 运维人员响应不及时

解决方案：

• 优化监控告警规则
• 建立多级告警机制
• 定期测试告警通知
• 实行轮值制度

2. 故障报告内容不完整

原因：

• 报告人对故障情况了解不全面
• 缺少必要的工具和数据
• 报告模板不清晰

解决方案：

• 提供详细的故障报告模板
• 培训报告人如何收集和分析故障信息
• 集成监控和日志工具，方便获取数据

3. 故障责任不明确

原因：

• 团队之间职责划分不清
• 故障涉及多个系统和团队
• 缺少明确的故障处理流程

解决方案：

• 明确团队和个人职责
• 建立跨团队协作机制
• 制定详细的故障处理流程
• 使用故障管理工具跟踪责任

4. 故障复盘不深入

原因：

• 复盘会议流于形式
• 未深入分析根因
• 未制定有效的改进措施

解决方案：

• 采用 5W1H 或 Fishbone 分析法
• 明确改进措施的责任人
• 设定改进措施的完成时间
• 跟踪改进措施的执行情况

常见问题（FAQ）

Q1: 如何确定故障级别？

A1: 确定故障级别的方法：

• 根据故障对业务的影响范围和严重程度
• 参考故障级别定义表
• 与业务团队协商确定
• 可以根据故障进展动态调整级别

Q2: 故障报告需要包含哪些关键信息？

A2: 故障报告的关键信息包括：

• 基本信息（报告人、时间、级别、类型）
• 故障现象（症状、日志、监控数据）
• 初步诊断（检查步骤、初步原因、尝试的解决方法）
• 期望结果（修复时间、解决程度）

Q3: 如何提高故障报告的质量？

A3: 提高故障报告质量的方法：

• 使用统一的故障报告模板
• 提供详细的故障信息和数据
• 及时更新故障进展
• 确保报告内容准确、客观
• 包含足够的上下文信息

Q4: 故障报告后需要做什么？

A4: 故障报告后的后续工作：

• 启动故障处理流程
• 定期更新故障进展
• 记录所有操作步骤
• 验证故障解决
• 召开故障复盘会议
• 制定改进措施

Q5: 如何避免重复发生类似故障？

A5: 避免重复发生类似故障的方法：

• 深入分析故障根因
• 制定并执行改进措施
• 更新文档和流程
• 培训团队成员
• 实施预防性监控和告警
• 定期进行故障演练