SRE关于稳定治理的工作思考

本文主要是介绍SRE关于稳定治理的工作思考，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

SRE（Site Reliability Engineering，站点可靠性/稳定性工程师），与普通的开发工程师（Dev）不同，也与传统的运维工程师（Ops）不同，SRE更接近是两者的结合，也就是2008年末提出的一个概念：DevOps，这个概念最近也越来越流行起来。SRE模型是Google对Dev+Ops模型的一种实践和拓展（可以参考《Google运维解密》一书），SRE这个概念我比较喜欢，因为这个词不简单是两个概念的叠加，而是一种对系统稳定性、高可用、团队持续迭代和持续建设的体系化解决方案；

那么要如何做好一个SRE呢，这是本文要探讨的话题，同时重点探讨稳定性治理工作的相关经验和心得。

1. 团队建设

1.1 谁适合做稳定性？

想要做好稳定性，心态最重要，业务团队想要找到合适做稳定性的人，态度也很重要。对于业务团队，要如何挑选和培养团队中最合适做稳定性的人呢？

必须选择负责任的人，负责任是第一要素，主动承担，对报警、工单、线上问题、风险主动响应，不怕吃苦；一个不负责任的人，遇到问题与我无关的人，边界感太强的人，难以做好稳定性的工作；
原则上不要选择新人，对于团队leader而言，“用新人做别人不愿意做的工作”，这个决定比较容易做出，但是这也相当于是把团队的稳定性放在了一定程度的风险上，用新人做稳定性，其实只是用新人占了稳定性的一个坑而已。新人不熟悉业务，不了解上下游，最多只能凭借一腔热血，对业务和系统感知不足，容易导致线上风险无法被快速发现、故障应急无法迅速组织。
不要用过于"老实"的人，这里的“老实”的定义是不去主动想优化的办法，不主动出头解决问题，但是很能吃苦，任劳任怨，也很能忍耐系统的腐烂和低效；这样的人平时很踏实，用起来也顺手，但是却无法主动提高系统稳定性，有的时候反而会给系统稳定性造成伤害（稳定性就像大堤，不主动升级，就早晚会腐烂）。

1.2 业务团队如何支持稳定性SRE人员

给资源，稳定性从来不只是稳定性负责人的事情，而是全团队的事情，稳定性负责人要做的是建立机制，主动承担，但是稳定性意识，要深入到团队所有人脑子里，稳定性的事情，要能够调动团队一切资源参与。
给空间，做稳定性的人，往往面临一个尴尬场景：晋升困难，主要是因为在技术深度和业务价值两个方面，很容易被挑战，对于业务团队，一定要留给做稳定性的人足够的思考和上升空间，将稳定性与团队的技术架构升级、业务项目结合起来，共同推动。
区分责任，当出现故障时，区分清楚责任，到底是稳定性工作没有做到位，还是做到位了，但是团队同学疏忽了，还是说只是单纯的业务变化；

1.3 开发和SRE的区别

都是做技术的，很多开发刚刚转向负责稳定性时，有些弯转不过来。
举个例子：对于“问题”，传统的开发人员更多的倾向于是“bug/错误”，而SRE倾向于是一种“风险/故障”，所以，两者对“问题”的处理方法是不一样的：

开发：了解业务 -> 定位问题 -> 排查问题 -> 解决问题
SRE：了解业务归属 -> 快速定位问题范围 -> 协调相关人投入排查 -> 评估影响面 -> 决策恢复手段
可见，开发人员面对问题，会首先尝试去探究根因，研究解决方案；而SRE人员首先是评估影响，快速定位，快速止损恢复。目标和侧重点的不同，造成了SRE思考问题的特殊性。

所以，成为一名SRE，就一定要从态度和方式上进行转变，切换到一个“团队稳定性负责人”的角度上去思考问题。

2. SRE体系建设

不出问题，就是稳定性的基线，也是SRE的基本目标，所以这个话虽然残酷，但是也不能说错，关键在于：你要如何去做。如果抱着一个“背锅” / “打杂”的思想去做稳定性，那么“做好没好处、做不好背锅”这句话就会成为击垮心理防线的最重的稻草。

2.1 机制建设，切实落地

前面已经说过，“稳定性从来不只是稳定性负责人的事情”，这一点，要深入到团队每个人的心里，更要深入到SRE自己心里，一人抗下所有，不是英雄的行为，在SRE工作中，也不值得赞许，很多时候一人抗下所有只会让事情变得更糟糕。

作为一个SRE，想做到“不出问题”这个基线，关键还是要靠大家，如何靠大家呢？就是要落地一套稳定性的机制体系，用机制的严格执行来约束大家，这套机制也必须得到团队leader的全力支持，不然无法展开，这套机制包括：

稳定性意识
日常值班机制
报警响应机制
复盘机制
故障演练机制
故障奖惩机制
大促保障机制

比如，如果总是SRE人员去响应报警和值班，就会非常疲惫劳累，人不可能永远关注报警，那怎么办呢？可以从报警机制、自动化、值班机制 3个方面入手：

让报警更加准确和完善，减少误报和漏报，防止大家不必要的介入
另一方面产出自动化机器人，自动进行一些机器重启，工单查询，问题简单排查之类的工作，还有就是建立值班轮班，让每个人都参与进来，既能让大家熟悉业务，又能提高每个人的稳定性意识。

对于SRE来说，指定机制并且严格落地，比事必躬亲更加重要

2.2 主动走到最前线

SRE工作，容易给人一种错觉：“是做后勤保障的”，如果有这种思想，是一定做不好的，也会把“做好没好处、做不好背锅”这个疑惑无限放大。作为SRE人员，一定要主动走到最前线，把责任担起来，主动做以下几个事情：

梳理: 主动梳理团队的业务时序、核心链路流程、流量地图、依赖风险，通过这个过程明确链路风险，流量水位，时序冗余；
治理: 主动组织风险治理，将梳理出来的风险，以专项的形式治理掉，防患于未然。
演练: 把风险化成攻击，在没有故障时制造一些可控的故障点，通过演练来提高大家响应的能力和对风险点的认知。这一点将在后面详述。
值班: 不能仅仅为了值班而值班，值班不止是解决问题，还要能够发现风险，发现问题之后，推动上下游解决，减少值班中的重复问题，才是目标。
报警: 除了前面说过的主动响应之外，还要经常做报警保险和机制调整，保证报警的准确度和大家对报警的敏感度。同时也要做到不疏忽任何一个点，因为疏忽的点，就可能导致问题。

2.3 故障及时、快速响应

这是最关键的一点，作为一个SRE，能够及时、快速的响应是第一要务，遇到报警、工单、线上问题，能够第一时间冲上去，不要去问是不是自己的，而是要问这个事情的影响是什么，有没有坑，有没有需要优化的风险？这是对自己负责；
同时，快速响应，还需要让你的老板第一时间知悉，这个不是在老板面前爱表现拍马屁，而是要让你的老板第一时间了解风险的发生，一个好的团队leader，一定是对质量、稳定性和风险非常敏感的leader，所以，你要将风险第一时间反馈。

反馈也是有技巧的，不仅仅是告知这么简单，你需要快速说明以下几个信息：

尽快告知当前告警已经有人接手，是谁接手的，表明问题有人在处理了。（这一步叫“响应”）
组织人员，快速定位问题，告知问题初步定位原因（这一步叫“定位”）。
初步影响范围是什么？给出大致数据（这一步方便后面做决策）
有哪些需要老板、产品、业务方决策的？你的建议是什么？（这一步很关键，很多时候是：两害相权取其轻，你的评估和建议，直接影响老板的决策）
当前进展如何，是否已经止血？（这一步是“恢复”，要给出“进展”，让决策者和业务方了解情况）

需要注意的是：

如果响应了，但是没有及时的同步出来，等于没响应，默默把事情做了，是开发者（Dev）的思维，作为SRE，风险和进展的及时组织和通报，才是你应该做的。
通报要注意控制范围，最好优先同步给你的主管和产品进行评估，避免范围过大引起恐慌，要根据事情的严重程度来共同决定，这是对团队负责。

及时、快速的响应，是保证不出问题的关键，也是SRE人员赢得领导、业务方、产品和其他合作方信任的关键，赢得信任，是解决“做好没好处、做不好背锅”的基石。

2.4 自动化、系统化、数据化

SRE不是在做一种收尾型、擦屁股的工作，而是在做一种探索性、前瞻性的工作，但SRE不可避免的，会面对很多重复性的工作，所以除了要在组织和机制上做好分工，让恰当的人做恰当的事之外，SRE人员要经常思考产品的系统化和弹性化，要

常常思考下面几个问题：

常常思考产品和系统哪里有问题，如何优化，如何体系化？
常常思考有没有更好的办法，有没有提高效率的办法？
常常思考如何让稳定性本身更加有价值，有意义？

这3个问题，我觉得可以从3个方面着手：

自动化
系统化
数据化

2.4.1 自动化

这里自动化，包括自动和自助2个部分。

自动是指能够系统能够对一些异常自动恢复、自动运维，这部分，也可以叫做“弹性”，它一方面包括兜底、容灾，另一方面也包括智能化、机器人和规则判断。比如，对一些可能导致问题的服务失败，能够自动走兜底处理逻辑，能够建立一个调度任务，自动对这部分数据进行调度处理；对一些机器的load飚高、服务抖动等，能自动重启，自动置换机器。
自助是让你的客户自己动手，通过提供机器人，自动识别订单类型，自动排查订单状态和节点，自动告知服务规则特征，自动匹配问题类型给出排查结果或排查过程等。

Google SRE设置了一个50%的上限值，要求SRE人员最多只在手工处理上花费50%的时间，其他时间都用来编码或者自动化处理。这个可以供我们参考。

2.4.2 系统化

系统化，可以体现在SRE工作的方方面面，我觉得，可以主要在“监控、链路治理、演练” 3方面入手。这3个方面也正好对应着“发现问题、解决风险、因事修人” 3个核心。通过系统化，目的是让我们SRE的工作形成体系，不再是一个个“点”的工作，而是能够连成“面”，让SRE工作不再局限于“后期保障/兜底保障”，而是能够通过监控体系、链路风险、演练体系发现问题。

2.4.3 数据化

稳定性工作，如果要拿到结果，做到可量化，可度量，就一定要在数据化上下功夫，这个数据化，包括如下几个方面：

数据驱动：包括日志标准化和错误码标准化，能够对日志和错误码反馈的情况进行量化；
数据对账：包括上下游对账、业务对账，能够通过对账，保障域内数据校准；
轨迹跟踪：包括变更轨迹和数据轨迹，目标是实现数据的可跟踪，和变更的可回溯、可回滚；
数据化运营：主要是将稳定性的指标量化，比如工单解决时间、工单数、报警数、报警响应时间、故障风险数、代码CR量，变更灰度时长等，通过量化指标，驱动团队同学建立量化意识，并且能给老板一份量化数据。

建议构建3张图、3张表, 可以让自己心中有数，不会抓瞎，这就像林彪在《怎样当好一个师长》一文中写的那样，心里要有个“活地图”。这样，一个新人才能快速熟悉起团队的业务和系统，明白风险在哪里，要往哪里打。才能让自己的工作变得被认可，直击痛点，有价值。

3张图：

1. 系统间依赖图（也包括业务时序，熟悉业务流程），参考5.4节系统依赖梳理方法；
2. 流量地图（知道上下游系统，团队内系统的流量关系和流量水位，也同时把控系统架构）
3. 系统保障图（知道稳定性保障的步骤和打法），参考5.2节作战地图；

3张表:

1. 机器资源表（做到占用多少资源，了然于胸，团队需要时能拿得出来）
2. 异常场景应急表（出现问题时知道怎么应对，演练知道哪里容易出问题）
3. 业务近30日单量表（知道哪些业务影响大，哪些业务是重点）

3. 监控建设

再牛的SRE，也不可能对整个复杂系统了如指掌，也不可能做到对每次变更和发布，都在掌控之内，所以对于SRE人员来说，就必须要有一双敏锐的“眼睛”，这双“眼睛”，无论是要快速响应，还是要发现风险，都能快速发现问题，这就是“监控”。

3.1 监控的5个纬度

监控的核心目标，是快速发现“异常”。那如何定位异常呢？是不是低于我们设置的阈值的，都是异常？如果要是这么定义的话，你会发现，报警非常多，应接不暇。
要定义异常，就要考虑一个问题：兼容系统的弹性，也就是系统要有一定的容错能力和自愈能力，不然就会非常脆弱和敏感。因此，我对“异常”的定义，是：在服务(体验)、数据、资金3个方面中至少1个方面出现了损失或错误。我认为，一个系统，如果在下面3个方面没有出现问题，那么即使中间过程出现了偏差，或者没有按既定路径达到最终结果，我也认为没有出现“异常”（这也是一种弹性）：

在服务方面没有异常（我把服务错误造成的用户体验，也认为是服务异常）
在数据上没有出错（我把订单超时等体验，也认为是数据出现了偏差）
在资金上没有资损（走了兜底逻辑，且按照业务可接受的预定范围兜底造成的损失，不算资损，如兜底运费）

所以监控一个系统是否具有健壮性（即：弹性(Resilient)，就要从这3个最终目标去实现，为了达到这3个目标，我们可以从 系统自身、服务接口、业务特征、数据、资金对账 5个维度保障监控的准确性。

3.2 监控大盘

建立监控大盘的目的，是在大促等关键时期，在一张图上能够看到所有的关键指标。所以大盘的key point应该是“直观简洁、指标核心、集中聚焦”。在大盘上，我认为要包括以下要素：

最核心业务入口的qps、rt、错误数、成功率，从这个维度可以看到入口流量的大小和相应时间，成功率。这一点，是在知道入口的健康情况；
错误码top N，这个维度可以看到系统运行过程中最核心的错误，快速直观定位问题原因（这个需要打通上下游错误码透传）。这一点，是在快速知晓问题出在哪里；
按业务维度（业务身份、行业、仓储、地区等，根据实际需要决定）分类统计计算的单量、或分钟级下单数量，用于确定核心业务的单量趋势。这一点，只在知道自身业务的健康情况；
核心下游依赖接口、tair、db的qps、rt、错误数、成功率，需要注意的是，这个一般比较多，建议只放最核心、量最大的几个。这一点，是在知道下游依赖的健康情况；
其他影响系统稳定性的核心指标，如限单量，核心计数器等，根据各个团队的核心来决定。这一点，是在个性化定义关键影响点的监控情况；

3.3 避免监控信息爆炸

在SRE的实践过程中，为了保证监控的全面，往往会增加很多报警项，报警多了之后，就会像洪水一样，渐渐的SRE对于监控就不再敏感了，让SRE比较烦恼的一个问题，就是如何做监控报警瘦身？

目前一般来说，我们的监控报警至少包括2种方式：

推送到手机的报警，如电话、短信报警；
推送到钉钉的报警，如报警小助手、报警；

我个人的建议是：

谨慎使用电话报警：因为这会让人非常疲惫，尤其是夜间，而且容易导致接收者将电话加入骚扰拦截，当真正需要电话报警的时候，就会通知不到位；因此电话报警，一定要设置在不处理要死人的大面积/关键问题上；
设置专门的唯一的报警群: 一定一定要建设专门报警群，而且1个团队只能建1个群，中间可以用多个报警机器人进行区分。报警群的目的只有1个：让所有的报警能够在这个群里通知出来。只建一个群，是为了报警集中，且利于值班同学在报警群中集中响应。
报警留底: 所有报警，一定要能留底，也就是有地方可以查到历史报警，所以建议所有报警，不管最终用什么方式通知，都要在报警群里同时通知一份，这样大家只看这个群，也能查到历史报警。在进行复盘的时候，历史报警作用非常关键，可以看到问题发现时间，监控遗漏，问题恢复时间。
日常报警数量限制: 一般来说，如果一段时间内，报警短信的数量超过99条，显示了99+，大家就会失去查看报警的兴趣，因此，一定要不断调整报警的阈值，使其在业务正常的情况下，不会频繁报警。在盒马履约，我们基本可以做到24小时内，报警群内的报警总数，在不出故障/风险的情况下小于100条；这样的好处是明显的，因为我们基本上可以做到1个小时以上才查看报警群，只要看到报警群的新增条数不多（比如只有10条左右），就能大致判断过去的一个小时内，没有严重的报警发生；减少报警的方法，可以采用如下手段：
1. 对于系统监控报警，采用范围报警，比如load，设置集群内超过N %且机器数大于M的机器load都升高了才报警。毕竟对于一个集群而言，偶尔一台机器的load抖动，是不需要响应的。
2. 对于业务报警，一定要做好同比，不但要同比昨天，还要同比上周，通过对比确认，对于一些流量不是很大的业务来说，这一点尤其重要，有些时候错误高，纯粹是ERROR级别日志过度打印，所以只要相对于昨天和上周没有明显增加，就不用报警；
3. 对于qps、rt等服务报警，要注意持续性，一般来说，要考虑持续N分钟，才需要报警，偶尔的抖动，是不用报警的。当然，对于成功率下跌，异常数增加，一般要立即报出来；
4. 复合报警，比如一方面要持续N分钟，一方面要同比昨天和上周，这样来减少一些无需报警的情况；
5. 根据需要设置报警的阈值，避免设置>0就报警这种，这种报警没有意义，一般来说，如果一个报警，连续重复报10条以上，都没有处理，一般是这个报警的通知级别不够，但是如果一个报警，重复10条以上，经过处理人判断，不需要处理，那就肯定是这个报警的阈值有问题；
报警要能够互补: 我们经常提到监控的覆盖率，但是覆盖还是不够的，因为监控可能出现多种可能性的缺失（丢日志、通信异常等），因此要能够从多个维度覆盖，比如，除了要直接用指标覆盖qps，还需要通过日志来覆盖一遍，除了要用日志覆盖一些订单趋势，还要从db统计上覆盖一遍，这样一个报警丢失，还至少有另外一个报警可以backup；

3.4 有效发现监控问题

作为一个SRE人员，很容易发现一个点，如果有几次线上问题或报警响应不及时，就会被老板和同事质疑。同样的，如果每次线上问题都能先于同事们发现和响应，就会赢得大家信任，那要如何做到先于大家发现呢？我的建议是：像刷抖音一样刷监控群和值班群；
一般来说，一个团队的稳定性问题在3类群里发现：BU级消防群、团队的监控报警群、业务值班群；所以没有必要红着眼睛盯着监控大盘，也没必要对每个报警都做的好像惊弓之鸟，这样很快自己就会疲惫厌烦。

我的经验是按下面的步骤：

首先当然是要监控治理，做到监控准确，全面，然后按照前面说的，控制报警数量，集中报警群，做到可控、合理；
然后像刷抖音一样，隔三差五（一般至少1个小时要有一次）刷一下报警群，如果报警群里的新增条数在20条以内，问题一般不大，刷一刷就行；
如果突然一段时间内报警陡增，就要看一下具体是什么问题了，小问题直接处理，大问题分工组织协调；
消防群中的问题，要及时同步到团队中；
值班群中的工单，需要关注，并有一个初步的判断：是否是大面积出现的业务反馈；是否有扩大的隐患；

要做到“有效”两个字，SRE人员，需要有一个精确的判断：当前报警是否需要处理？当前报警是否意味着问题？当前报警的影响范围和涉及人员是谁？当前工单/问题是否可能进一步扩大，不同的判断，采取的行动是不同的。

4. 服务治理和资源管理

4.1 服务治理

服务治理的3个关键动作，提前消除系统风险，能够提前走到风险前面，提前规避

梳理: 主动梳理团队的业务时序、核心链路流程、流量地图、依赖风险，通过这个过程明确链路风险，流量水位，时序冗余，需要构建可视化的监控试图，能够作为治理的相关依据
1. 核心链路以及相关强依赖：高可用架构、配置等
2. 相关链路配套的监控和告警，是否有缺漏等
3. 系统容量：经常遇到由于配置不合理等问题，导致服务都连接到了单个组件或者集群，从而导致系统容量风险

治理: 根据梳理出来的风险项目主动组织风险治理，将梳理出来的风险，以专项的形式治理掉，防患于未然。
演练: 把风险化成攻击，在没有故障时制造一些可控的故障点，通过演练来提高大家响应的能力和对风险点的认知

4.2 资源管理

作为一个SRE，在资源管控领域，一定要保证自己域有足够的机器，同时又不会浪费太多。我个人的建议是，核心应用，应该控制load在1-1.5左右（日常峰值或A级活动场景下），控制核心应用在10个以内，非核心应用，应该控制load在1.5-2左右（日常峰值或A级活动场景下）。目前集团很多应用load不到1，甚至只有0.几，其实很浪费的。

一个团队的SRE，至少随时手上应该握有20%左右的空余额度buffer，方便随时扩容，或者应对新业务增长。这些额度，目前按照集团的预算策略，只要不真的扩容上去，都是不收费的，所以应当持有。

除了机器以外，tair、db、消息、精卫等，也要如上操作，除了年初准备好一年的预算，还要额外准备20%左右的buffer。

SRE要自己梳理一份资源表，表中一方面要明确有哪些资源，余量多少，另一方面要明确资源的当前水位、压力。比如机器资源，要关注当前机器数、额度、load，如：再比如对数据库资源，要关注数据库的配置、空间、日常和峰值qps、单均访问量（创建一个订单，要读和写DB多少次，这一点很关键）

目前很多公司对资源有将本增效的要求，因此不能进行过多的资源浪费，在保留必要的buffer外，还需要推动业务进行将本增效，提升资源利用率。资源管理一定程度上需要跟服务治理想配套，在不影响服务治理的条件下，尽可能的提升资源利用率。

服务治理和资源利用率，两者并不相互违背。在一定程度上，两者能够兼容并且能够在不同的思路上相互结合，从而提升服务的稳定性和性能。

通常利用率治理途径如下

准确的统计和梳服务的资源使用情况，并且归纳统计到各个业务方，将服务治理的压力能够传导到业务方，从而更有效的推动资源利用率
依据各个业务方的资源情况，统计较为准确的服务使用率情况，从而换算出相关成本。值得说明的是，数据准确是第一位的，如果能够白屏化展示相关的业务资源使用率当然更好，如果不能，通过黑屏展示也是接收的，根据实际情况灵活调整。
制定通用的资源用率基线标准，并汇报到上层中心领导，获取更高层领导支持，从而为推动资源治理提供助力。值得说明的是，不同业务对于资源使用率的基线有差异（不同的业务方对能够随时应对的业务量不同，比如微信要随时能够应对5倍的业务压力，因此机器的资源使用率不能高于20%），需要跟对应的业务方协商，并成为后续扩、缩容的依据。
定期资源晾晒各个业务方当前的资源使用率情况，并推送相关业务方进行资源治理。

通过如上方式，能够将整体的资源治理框架搭建完成，并准确的展示各个业务方的资源使用情况，并 将降本增效 的压力传递到各个业务方。但是如果将所有的资源治理压力全部转移到业务方，也不是很合适的。作为SRE平台方，如果能够统一进行服务治理，实现自动弹性扩、缩容（HPA），能够更大的提升资源利用率。

5. 故障应急

5.1 系统可用性的定义

在2017年的经典弹性设计PPT：《Resilient software design in a nutshell》中，对系统可用性的定义如下：

可见，影响系统可用性的指标包括2个方面：MTTF（不出故障的时间）和MTTR（出故障后的恢复时间），所以，要提高系统可用性，要从2个方面入手：

尽量增加无故障时间，
尽量缩短出故障后的恢复时间；

对故障应急来说，也要从这两个方面入手

首先要增加无故障时间，包括日常的风险发现和风险治理，借大促机会进行的链路梳理和风险治理。只有不断的发现风险，治理风险，才能防止系统稳定性腐烂，才能增加无故障时间。
其次，要缩短出故障之后的恢复时间，这一点上，首先要把功夫花在平时，防止出现故障时的慌张无助。平时的功夫，主要就是场景梳理和故障演练。

5.2 场景梳理

故障场景梳理，重点在于要把可能出现故障的核心场景、表现、定位方法、应对策略梳理清楚，做到应对人员烂熟于心，为演练、故障应急提供脚本；

业务域

关键场景
问题表现
问题定位
止血措施

预案执行

业务影响
上游影响
下游影响
数据影响（操作人）
服务侧、业务侧应对策略
产品端应对策略

相关域，要分别梳理上游和下游

服务场景，每行列出一个场景，要列出所有可能的场景
逐条列出当前场景的所有可能表现
对应前面的问题表现，列出每一个表现的定位方法和指标
对每个定位的原因，给出快速止血的措施
逐条列出可以执行的预案
逐条列出可能导致的业务影响和严重程度、范围
逐条列出在上游的影响
逐条列出对下游的影响
逐条列出数据的影响（qps、rt、单量），以及捞取数据的方法、订正数据的方法
列出服务端、业务侧的应对话术和退款、赔付、补偿方案；
列出产品侧对业务侧的沟通方案、客服话术、产品降级方案；

通过这种程度的梳理，SRE以及其掌控的故障应对人员，能够快速的明确发生问题的场景，以及场景下的影响、表现、定位方法、应对策略。当然，如果要把这些场景牢记，做到快速应对，就需要依靠：演练。

5.3 故障演练

演练对故障应急无比重要，但是，我个人十分反对把演练作为解决一切问题的手段。演练本身，应该是验证可行性和增加成熟度的方式，只能锦上添花，而不能解决问题，真正解决问题的应该是方案本身。

不要进行无场景演练：有些演练，不设置场景，纯粹考察大家的反应，这种演练，上有政策下有对策，表面上是在搞突然袭击，其实已经预设了时间段，预设了参加的域，不太可能做到完全毫无准备，到了演练的时间点，大家可以通过死盯着报警群，调整各种报警阈值的方式，更快的发现问题；而且完全无场景的演练，一般只能演练如fullGC，线程池满，机器load高，接口注入异常，对于一些数据错误，消息丢失，异步任务积压等场景，很难演练。
针对性的，我建议多进行场景演练，各域要提前进行详细的场景梳理，通过场景攻击，提高大家的应对成熟度。事实上，现在横向安全生产团队不对各个业务团队进行场景攻击的原因，也是因为横向安全生产团队自己也不熟悉各个业务团队的业务场景，这个就需要加强对业务场景攻击方式的规范化，横向安全生产团队也要加强机制建设，让纵向业务团队能够产出场景，而不是每次都在线程池、fullGC、磁盘空间这些方面进行攻击。
也不要无意义的提速演练：演练本身虽然确实有一个重要目的是提高应对熟练度，但是不同的业务是有区别的，有些业务的发现本身，就不止1分钟（比如某些单据积压场景，消息消费场景），这些场景，如果不参加评比，或者流于形式了，就会让攻击本身没有意义。
针对性的，我建议各个业务根据各自的特点，定制演练。如：普通电商业务，关注下单成功率，有大量的实时同步调用；新零售业务，关注单据履约效率，有大量的异步调度；每个业务，根据实际场景和业务需要，制定“有各自特色的要求”的演练标准，演练不一定要千篇一律，但是一定要达到业务的需求标准。这样也更加有利于演练场景的落地，有利于蓝军针对性的制定攻击策略。

各个SRE同学，不管大的政策怎么样，还是要关注团队内部的场景本身：

对于系统性故障注入（load、cpu、fullGC、线程池等），直接套用集团的mk注入即可；
对于服务型故障注入（下游异常、超时，接口超时、限流），mk也有比较好的支持；
对于订单异常型故障注入，要自主开发较好的错误订单生成工具，注入异常订单，触发故障报警；
对于调度、积压型故障注入，要关注schedulex、异步消息的故障注入方式，同时防止积压阻塞正常订单影响真正的线上业务；

同时，在演练前后，要注意跟老板的沟通，要让老板理解到你组织的演练的目标和效果，不然就不是演习，而是演戏了。要和老板的目标契合，在演练过程中，通过演练提高大家对业务场景的理解深度和对问题的应对速度，增加大家的稳定性意识，达到“因事修人”的目的。

5.4 故障应急过程

如果不幸真的产生了故障，作为SRE，要记得如下信息：

冷静: 作为SRE，首先不能慌，没有什么比尽快定位和止损更重要的事情
拉电话会议同步给大家信息。记住，在出现故障时，没什么比电话会议更加高效的沟通方式了；
参考前面快速响应流程，在电话会议中同步给大家：
尽快告知当前告警已经有人接手，是谁接手的，表明问题有人在处理了。（这一步叫“响应”）
组织人员，快速定位问题，告知问题初步定位原因（这一步叫“定位”）。
1. 初步影响范围是什么？给出大致数据（这一步方便后面做决策）
2. 有哪些需要老板、产品、业务方决策的？你的建议是什么？（这一步很关键，很多时候是：两害相权取其轻，你的评估和建议，直接影响老板的决策）
3. 当前进展如何，是否已经止血？（这一步是“恢复”，要给出“进展”，让决策者和业务方了解情况）
组织大家按照故障场景梳理的应对方案进行应对，如果没有在故障场景列表中，一定要组织最熟练的人员进行定位和恢复。
故障过程中，对外通信要跟团队和老板统一评估过再说；
处理故障过程中，要随时组织同学们进行影响数据捞取和评估，捞出来的数据，要优先跟老板、业务熟练的同学一起评估是否有错漏。
在处理完故障后，要及时组织复盘（不管GOC是不是统一组织复盘，内部都要更加深刻的复盘），复盘流程至少包括：详细的时间线，详细的原因，详细的定位和解决方案，后续action和改进措施，本次故障的处理结果。