故障治理

一、故障治理的第一性原理

1. 故障不可避免，但失控是可以避免的

因此，故障治理关注的不是“零故障”，而是 可控性（Controllability）。

2. 故障治理的核心目标模型

所有机制、流程、预案，最终都应服务于以下稳定目标：

  1. **缩短 MTTR（平均恢复时间）**
  2. **限制影响半径（Blast Radius）**
  3. **降低重复故障概率**
  4. **提升组织应对确定性**

二、统一的故障生命周期模型

故障治理是一个闭环系统，而非线性处理流程：

发生 → 发现 → 判断 → 决策 → 执行 → 恢复 → 复盘 → 演进

该模型强调：

三、故障的多维分类模型（核心抽象）

单一维度的“故障类型”无法支撑治理，需要引入多维标签体系。

1. 故障多维坐标系

维度说明
触发阶段发布 / 运行 / 运维 / 外部依赖
根因类型设计缺陷 / 实现错误 / 配置问题 / 容量不足 / 依赖异常
影响对象用户体验 / 资金资产 / 数据正确性 / 合规安全
系统层级基础设施 / 平台 / 应用 / 业务
可预防性可预防 / 可缓解 / 不可控

一次真实故障 = 多维标签的组合结果，而不是单一分类。

2. 典型故障场景的模型化映射

资损类故障（结果维度）

治理策略：

流量与容量类故障（系统能力维度）

治理策略：

发布类故障（触发阶段维度）

治理策略：

数据类故障（系统一致性维度）

治理策略：

四、统一的故障处理认知模型

所有故障处理行为都可抽象为同一认知路径：

信号 → 判断 → 决策 → 动作 → 反馈

1. 信号（发现）

2. 判断（定位）

3. 决策（止血策略）

4. 动作（执行）

5. 反馈（验证）

五、风险控制与变更治理体系

1. 风险定级模型

类型风险认知
查询类大数据量存在潜在风险
变更类取决于影响范围与可回滚性

风险控制手段：

2. 发布治理原则

发布前卡点：

发布窗口：

六、预案体系：从被动响应到主动治理

1. 预案的本质

预案不是脚本，而是 “确定性决策的固化”。

2. 预案闭环模型

stateDiagram-v2预案维护 --> 指标沉淀预案维护 --> 问题发现指标沉淀 --> 预案执行问题发现 --> 预案执行预案执行 --> 风险预防预案执行 --> 止血情况止血情况 --> 效果评估风险预防 --> 效果评估效果评估 --> 预案维护

七、故障复盘：系统性学习机制

1. 复盘关注点

2. 复盘产出要求

复盘的目标不是追责，而是 降低未来不确定性。

八、故障演练：将不确定性前移

1. 演练原则

2. 演练评估指标

九、总结：从"处理故障"到"治理不确定性"

成熟的系统不是没有故障的系统，而是 故障发生后行为高度确定的系统。

故障治理的终极目标，是：

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