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分布式数据采集系统发生故障怎么办

分步排查网络、节点状态，隔离故障模块，恢复

分布式数据采集系统发生故障怎么办？

分布式数据采集系统因其高可用性和可扩展性被广泛应用，但在实际运行中仍可能因网络、硬件、软件等问题出现故障，以下是一套系统性的故障处理方案，涵盖故障检测、定位、解决、恢复及预防措施,帮助快速恢复系统并降低影响。

监控系统告警
- 通过Prometheus、Zabbix等监控工具实时采集系统指标（CPU、内存、网络延迟、数据吞吐量等）,设置阈值触发告警。
- 示例告警场景：
  - 某节点数据写入速率骤降50%以上
  - 心跳包丢失超过设定时间（如30秒）
  - 磁盘使用率超过90%
日志分析
- 集中查看各节点日志（如ELK Stack），关注错误关键词：
  - TimeoutException（网络超时）
  - OutOfMemoryError（内存溢出）
  - DataConsistencyException（数据一致性错误）
- 使用日志分级（ERROR/WARN/INFO）快速定位关键问题。
数据流健康检查
- 验证数据链路完整性：
  - 输入端：检查传感器、API接口是否正常推送数据
  - 中间传输：确认消息队列（如Kafka、RabbitMQ）是否积压
  - 存储端：验证数据库（如HBase、Cassandra）是否可写

步骤1：验证网络连通性
- 使用ping和telnet测试节点间端口连通性（如RPC端口、数据库端口）。
- 检查防火墙规则是否阻止关键端口（如2181/Kafka、9092/RocketMQ）。
步骤2：切换网络路径
- 若使用多机房部署，临时切换到备用网络链路。
- 调整负载均衡器策略（如Nginx健康检查频率）。

步骤3：重启网络服务

# 重启网卡驱动（以Linux为例）
systemctl restart network-manager
# 清除TCP连接队列积压
sysctl -w net.ipv4.tcp_max_orphans=4096

时间同步问题
- 强制所有节点同步NTP时间服务器：
```
ntpdate -u pool.ntp.org
```
主从库数据修复
- 使用工具（如Percona Toolkit）对比主从库差异并修复：
```
pt-table-checksum --repair --no-check-replication-filters
```
去重与补全
通过唯一标识（如UUID）过滤重复数据,结合时间戳补全缺失片段。

内存溢出
- 立即停止高消耗进程，清理缓存文件。
- 调整JVM参数（如-Xmx限制堆内存）。
磁盘满
- 删除过期数据（如保留7天策略）：
```
DELETE FROM raw_data WHERE timestamp < NOW() INTERVAL '7 days';
```
- 扩展存储容量或迁移至冷存储（如MinIO）。

逐步回滚变更
若故障由版本升级引起，回退到上一个稳定版本。
数据完整性校验
- 对比输入端与存储端数据量，确保无丢失：
```
SELECT COUNT() FROM raw_data WHERE timestamp > '2023-10-01';
```

压力测试

模拟高并发场景，验证系统稳定性：

# 使用JMeter或Locust压测数据采集接口
jmeter -n -t test_plan.jmx -l result.jtl

策略	实施方法
高可用设计	部署至少3个副本节点，使用Raft/Paxos协议保证选举一致性
自动化监控	集成Prometheus+Grafana，设置动态阈值告警
容灾演练	每季度模拟单机房断电、主节点宕机等场景，检验恢复流程
代码健壮性	实现熔断机制（如Hystrix）、重试策略（指数退避算法）
文档与培训	编写故障处理手册，定期开展运维人员实战演练