最近两周间联遇到三场生产环境服务事故。趁着记忆还热乎，赶紧记录下来。 why what who how howmuch

1. 代码兼容问题

背景是某业务库因为业务需求表结构要变更，相应的为了构造中间表，供给到下一层业务，需要写相应的清洗代码。在旧的清洗代码中，逻辑不能完全覆盖到新的表结构。在产生了一条预期外的数据后，我的清洗逻辑失效，代码抛错。

为什么会发生这种情况？

第一宗罪就是跨部门业务沟通问题，在产品作出重大决策到实施上线前，数据处理相关人员并没有通知到位，导致留给测试和调整的时间不多，几乎是在短短几天内完成修整后的业务逻辑。作为一名最后的数据核验方，对产品决策居然不知情。这是脱离组织的下场。

我的更大的问题在于没有针对异常的数据结构做兼容考虑，清洗逻辑没有覆盖到该类型的数据结构:

// 旧结构
{
    "a": "b"
}
// 直接读取然后经过parser

// 新结构
[
    {"a": "b"},
    {"c": "d"}
]
// 判断不同的key，过不同的parser
// 有一个预期外的key产生，没有相应的parser

第二宗罪就是在编写清洗逻辑过程中，由于业务人员也处于开发阶段，并没有真实的数据源供给测试，”自作聪明”的我选择了mock数据。根据表结构mock数据是一种前置测试的手段，但是完全依赖mock数据作为生产环境最终的测试用例，那就有极大的问题了。部署上线后确实安稳的过完了年，但突然产生预期外数据那天，整个调用链因为一条没有覆盖到的新的数据结构崩溃了。

未来应该怎么做？

1. 主动关注产品决策，考虑决策对整个数据流产生的影响
2. 要求提前予以验证用例，提前mock测试会导致一些问题，抛出风险
3. 代码要足够严谨，针对异常数据做try catch然后保留日志
4. 对于要求精确的数据，遇到异常就立马崩溃是正确的，可以根除潜在风险

2. 埋下的历史炸弹

业务耦合不可怕，可怕的是历史上部署的脚本一直跑着，然后突然某一天和现有业务产生耦合。

至少一年前我部署了一个每隔5分钟执行一次的计划任务，负责监控我们的生产库，如果崩溃就主动重启，如果磁盘空间占用率高达95%就主动清理旧业务库数据：

*/5 * * * * cd /home/master/yangcongDatabase/monitorBackup/ && /usr/bin/python ./monitOnMongoDbInstance.py >> /tmp/mongodbInstance.log

听着很合理的一款小运维工具是吗？

直到最近磁盘真的占用率到95%那天……主动清理旧业务库数据开始执行，悬崖勒马挽救了磁盘，但是一年以后，对于业务库的依赖关系已经由一变多，删一发而动全身，删除的部分恰恰有分析人员需要。好多报表都错了。

于是就开始补回被删除的数据。不怕不怕，我们有一款专门的数据恢复工具，就是预防这种情况，将误删的数据从线上重新拉下来。第二颗历史炸弹就是这款数据恢复工具。简单的说是专业的，历史直到现在不断进化的表结构，有些同含义名的字段被改成了其它名，比如a改名叫aa了。新的程序都已经适配了aa的叫法，但是这款古老的数据恢复工具忘了升级这档子事情。

在我半夜拉完数据，重跑验证发现结果还是错误的时候陷入沉思。如果不是偶然的翻阅了几条数据，真想不到是改名导致的。

未来应该怎么做？

1. 有任何改动，一定要系统、全局的思考
2. 各种临时方案一定要备案，集中写一个“临时方案备忘录”
3. 数据流相关的程序定期新旧结合对比
4. 慎重决定每一次改名的决策

3. 计划任务耦合

随着业务发展，我们负责的日报逐增。日报的计算依赖于每天业务表同步之后。从开始的单一到多处的耦合，逐步发展成为多耦合多依赖，调用关系不再清晰。在可预见的未来，只会继续增加依赖，且耦合关系会愈发严重。

事故之初，一个重要业务库增量更新失败，导致数据出错后产生报表，没有预警的前提下，已经下发给需求方。

当一个报表的指标发生波动或异常，如果想精确反推到到底是哪一处计算出了问题，已经成为耗时耗力的工作。初步清点后发现每日计划任务数已经有三十余个脚本必须执行，而这些脚本存在链式依赖关系。更坑的是，是各种数据源、各种脚本语言组合而成。一块一块的积木虽然简单，但组合到一起的时候，当任何一块出现问题，整体结构都崩。

应该怎么做？

1. 将调用关系梳理成DAG图，感知整体结构
2. 在关键卡点做好日志输出
3. 监控关键数据源
4. 建立血缘关系网，可以通过表面的指标直观的看到到底是来自哪个数据源

关键还是要思考如何解耦，对于分散的东西，一定存在解耦的可能性，而且让部分脚本可以并发起来，减少每日计划任务耗时。