你好呀，我是歪歪。

昨天晚上语雀发布了关于 10 月 23 日的故障公告，公告中关于故障的时间点梳理如下：

这是公告链接：https://mp.weixin.qq.com/s/WFLLU8R4bmiqv6OGa-QMcw

• 14:07 数据存储运维团队收到监控系统报警，定位到原因是存储在升级中因新的运维工具 bug 导致节点机器下线；
• 14:15 联系硬件团队尝试将下线机器重新上线；
• 15:00 确认因存储系统使用的机器类别较老，无法直接操作上线，立即调整恢复方案为从备份系统中恢复存储数据；
• 15:10 开始新建存储系统，从备份中开始恢复数据，由于语雀数据量庞大，此过程历时较长；
• 19:00 完成数据恢复，同时为保障数据完整性，在完成恢复后，用时 服务器托管网2 个小时进行数据校验；
• 21:00 存储系统通过完整性校验，开始和语雀团队联调。
• 22:00 恢复语雀全部服务，用户所有数据均未丢失。

我们一起盘一下这个时间点，多从别人的事故中总结经验教训，学习避坑指南。

14:07

首先第一个时间点，14:07，数据存储运维团队收到了健康系统的报警，然后开始定位问题。

我翻了一下微博，这个时间点几乎和微博话题“#语雀崩了#”下的一条微博的时间点能对应上，而且还早了 7 分钟。

不要小看这 7 分钟，这说明系统人员先于用户感知到了问题的存在，说明监控系统的预警是有效的。

不知道在其他公司是什么规定，但是在歪师傅所在的公司，一切生产问题，只要是有监控手段、是通过监控系统自主发现的、上报故障时间早于用户反馈的，不管最后的情况又多严重，都会一定程度上的减轻惩罚力度。

甚至对于一些属于严重 BUG 但是没有造成严重后果的，因为有监控的存在，监控及时生效，出了问题你立马就监控出来了的，是可以免责的。

监控，全方面、细粒度、低噪音、高触达的监控，非常非常重要。

这一点，从公告上来，语雀的运维团队是做到了。

但是这一点也不值得表扬，因为这样的监控本来就是应该要做到的。

14:15

这个时间点的操作是“联系硬件团队尝试将下线机器重新上线”。

这句话我确实看不懂，就不乱评论了。

但是我盲猜一个，因为我读到这句话的时候，看到“硬件”两个字的时候就自动联想到了机房里面的硬盘，所以脑海里面浮现出来的一个莫名其妙的画面是这样的：

一个运维老哥，穿着鞋套，带着帽子，站在机房里面，把硬盘一个个的拔出来，吹口气，又一个个的插进去，并仔细的观察着信号灯的情况。

15:00

从 14:15 分到 15:00，中间有 45 分钟的时间。

这 45 分钟我想应该是极其精彩的 45 分钟。

因为在这 45 分钟内，确定了之前制定的“将下线机器重新上线”方案是不可用的，而且不可用肯定不是一句话的事情，硬件团队的负责人或者其他的某个同事，需要给领导大致的汇报清楚，并探讨新的解决方案。

是的，我猜测领导也是在这 45 分钟内才知道发生了这么大的事情，因为当新方案制定出来之后，需要给领导同步一个噩耗：这个方案执行完成，需要很长的时间，乐观估计需要 3 个小时，这 3 个小时内，我们的服务将完全不可用。而且经过讨论，我们当前只有这一个方案可以使用。

所以，这 45 分钟内，发生了几个重要的事情：原方案毙了；新方案讨论；新方案执行时间太长，事件必须升级到上级领导；编写公告，同步用户。

由于运维工具的 BUG 导致当前的存储系统已经不行了，我简单的理解为就是数据库崩了，整个崩的稀碎，里面的数据“死伤无数”，救活的成本比重新搭一个还高。

因此制定出来的新方案就是：从备份系统中恢复存储数据。

所以在官方的公告下，我们才看到了这样的一句话：

预计最晚今天内，最快6点前

这个时间怎么估算出来的？

15 点到 16 点，3 个小时是给领导汇报的时候最乐观的情况，属于老天开眼，帮一把这个可怜的孩子，恢复数据的过程异常丝滑、毫无疑问的情况。

而最晚今天内，15 点到 24 点，有 9 个小时，多出来的 6 个小时，应该是够处理恢复过程中的异常情况了…吧？

15:10

开始架势，正式从备份文件中开始恢复数据。

在官方的公告中说到“由于语雀数据量庞大”，这个庞大到底到了什么级别就不得而知了。

反正数据恢复的事件和数据量的大小成正比。

昨天我在微博看到一个评论说的是：8 个小时，我重新开始把服务全部部署一遍也绰绰有余了。

是的，服务部署是分分钟的事情，哪怕是人肉运维也服务全部重启一边也要不了 8 个小时。

其实当时我心里就在嘀咕：不会是数据方面的问题吧。

歪师傅也算是一个久经沙场的程序猿了，以我浅薄的经验来说，对一个生产事故，定位生产 BUG，修复生产 BUG 是一件相对容易的事情，最难受的一个环节就是修复由于 BUG 导致的数据问题。

这玩意，谁遇到过，谁就知道有多痛了。

我曾经遇到过一个生产 BUG，由于参数配置错误，导致跨了好几个系统的一串数据全都算错了，而且数据的量级还不少，而且还叠加了正常业务下这些数据还在动态变化的 BUFF，要把这一批数据修复正确，我搞了半个月的时间，基本上每天都搞到 23 点之后。

从第二周的时候，心态就完全崩成渣渣了，一边搞数据一边嘟囔着：这波搞完了，我 TM 的必须要离职了，太难受了。

后来你猜怎么着？

数据搞完之后，心情一下就舒畅了，发现自己又能支棱起来了，同事私下问感受如何，我也只是轻描淡写的说了一句：这能有啥感受，能通过修数修复的问题，都不是大问题。

所以我非常理解这个“恢复时间”长的原因，涉及到数据了，没办法，急也没用。

19:00

从 15 点开始恢复，到 19 点恢复完成，用时 4 个小时，比乐观预计时间只长了一小时而已，可以说是老天保佑了，没出啥大岔子。

数据修复完成之后，语雀干了一件什么事情？

看看公告上的这句话：为保障数据完整性，在完成恢复后，用时 2 个小时进行数据校验。

首先我不管他们是真的在进行数据校验，还是为了从公告上缩短恢复数据的时间，或者其实这个时间段内还有其他步骤，或者其他什么不方便透露的原因等等，我都不关心。

我只关心这个动作：在完成恢复后，用时 2 个小时进行数据校验。

这个动作真的是太重要了，你想想，如果语雀团队在数据修复完成之后，不做这个事情，或者说只是花了几分钟时间进行了一些极其简单的验证，最后导致用户发现他的数据丢了，势必会掀起更加疯狂的舆论浪潮，导致更加严重的用户流失和口诛笔伐。

所以我认为这两个小时虽然很长，但是是非常重要的一环，哪怕最后验证的结果是确实没有数据丢失，也是非常值得的，团队心里有了底。

而在时间已经到了 19 点，宕机 6 个小时的情况下，愿意拍板再拿出 2 小时时间进行数据完整性校验的人，是个团队大心脏，稳得一笔。

处理生产事件，大家都是火急火燎的，这个时候出来一个说话有分量的人说：大家千万别急，既然事情已经发生了，我们就一点点的把事情做好，不要引入新的问题，防止事态进一步扩散。

这个人，他简直就是在发光。

之后的这两个时间点，就不再展开说了：

• 21:00 存储系统通过完整性校验，开始和语雀团队联调。
• 22:00 恢复语雀全部服务，用户所有数据均未丢失。

语雀再次强调了“用户所有数据均未丢失”，这点确实很重要，从各个平台的反馈来看，也没有看到有用户反馈数据丢失的情况。

（但是歪师傅还是不明白，明明是从备份中恢复的数据，怎么可能服务器托管网不丢失数据呢？哪怕一小时一备份，也至少丢一小时的数据呀。）

关于改进措施

这里面以这次故障为抓手，结合各团队通力协作，上下游拉通对齐，打出了一套组合拳，对焦本次事故，沉淀出了一份可复用的方法论，想要给系统更好的赋能：

• 保命箴言：可监控，可灰度，可回滚
• 能力建设：从同 Region 多副本容灾升级为两地三中心的高可用能力
• 定时演练：进行定期的容灾应急演练

在改进措施的部分，我建议所有开发，运维，包括测试同学，都应该把“可监控，可灰度，可回滚”这九个字贴在工位上，刻在脑子里，做方案、写代码、提测前、上线前都把这九个字拿出来咂摸一下。

这九个字，说起来简单，但是落地是真的难。

虽然落地难，但是是真的可以保命的，至少保过我的命。

另外这次事件从描述上来看，是运维人员的锅，所以改进措施里面也多次提到了“运维”这个关键词。

不知道这个运维老哥是否被开除了，这很难说。

但是通过这个事情，或者我遇到过的一些生产事故来说，我想要表达的，如果一个公司或者团队，遇到事情之后，第一反应是找对应的责任人出来处罚、开除某些人、扣某些人的绩效等等这些惩罚手段，那么带来的后果是大家再次遇到事情的时候，第一反应就是先甩锅，把自己撇干净，或者先隐瞒，瞒住了就过去了，瞒不住就导致更大的问题，这样很不好。

正确的做法应该是拿着相关人员进行整个事件的复盘，看看这次事件到底暴露了哪些问题。

就拿语雀的这次事件来说：生产运维操作，运维工具有 BUG，那么是否经过充分的测试？是否留有足够的灰度观察时间？是否有双人复核机制？是否有生产紧急事件预案？等等…

这些都是流程上的问题，而不是某个运维人员的问题。

或者说应该是先找流程上的问题，那么最后才是找到某个具体的人身上。

有了流程，经过了流程评审，形成了规则制度，宣讲了规章制度，操作的人没有按照流程来，那么这个人确实该罚。

而且这个流程，应该是通过一次又一次大大小小的事件不断演进优化的流程。

最后

以上就是歪师傅通过语雀这个事情的一点看法吧，它的严重生产故障，对于我来说也是一个学习的过程。

最后，语雀给的赔偿方案还是比较有诚意的，直接给六个月会员：

那没啥说的了，反正对我没有产生什么实质上的影响，还蹭到了一波热度《语雀，这波故障，放眼整个互联网也是炸裂般的存在。》

还免费领了六个月会员。

好了，我就当没事发生了。