现代应用程序是由相互连接的组件构成的复杂系统，必须平衡用户需求、安全风险和基础设施限制。一旦某个组件出现问题，其连锁反应可能迅速升级为停机、收入损失和客户不满。

幸运的是，故障很少毫无征兆地发生。细微的信号——无论是系统指标、日志还是用户行为的变化——通常都会提前数小时甚至数天显现。通过学习检测并响应这些早期预警信号，技术团队可以在小故障发展成全面故障之前进行干预。以下，国外部分专家所依赖的指标，以便在应用程序下线之前发现问题。

1. 用户行为转变

一个关键信号是用户行为模式的突然转变，例如异常的访问时间或交易流程。这些通常暗示着应用程序中存在压力点或隐藏的漏洞。将这些异常不仅视为安全警示信号，更应将其视为韧性缺口的早期指标，这有助于团队在故障发生前采取行动。——Senthil Muthu，SITCA Pty Ltd.

2. 数据库等待和线程累积

在关系数据库系统中，即将发生的中断通常由高等待时间、内存页面寿命接近零，或由锁、死锁或IO相关等待导致的线程累积等信号引起。这些事件的阈值会根据数据库主机特性（例如CPU、内存和IO）以及配置设置（例如最大查询并行度）而有所不同。——Ronald Nelson，Shift Technology

3. Google搜索查询有关中断

当像“X宕机了吗？”这样的谷歌搜索查询开始激增时，你就知道出了问题。谷歌团队会针对这些搜索查询设置警报，将应用程序作为黑匣子进行监控——这种监控方式不是查看系统内部的日志或指标，而是将其视为一个“黑匣子”，通过观察其外部行为来推断其健康状况。——Lalit Kundu，Delty

4. 开放和过期的AppSec漏洞

持续监控应用安全指标（例如开放的应用安全漏洞数量和过期应用安全漏洞百分比）至关重要。这些指标的升高可能表明遭受恶意攻击的风险增加，这不仅可能导致应用程序故障，还可能导致网络漏洞，从而造成严重的组织和声誉损害。——Sivan Tehila，Onyxia Cyber

5. 内存增长和垃圾回收下降

最具预测性的信号是内存消耗逐渐增加，同时垃圾回收效率下降。当堆利用率超过85%但回收率降至20%以下时，应用程序将在两到四小时内发生故障。这种模式在崩溃发生前几小时出现，为团队提供了关键的响应时间，以实施自动扩展、重启服务或触发故障转移协议。——Rishi Gupta，Infosys DX Consulting

6. 服务台工单激增

实时帮助台工单激增，其中提到一些看似无关的奇怪错误（尤其是与第三方集成相关的错误），这往往预示着应用程序将发生连锁故障。通过将工单趋势与系统事件关联起来，团队可以比单独使用自动化指标更快地发现隐藏问题，从而在停机事件扩大规模之前将其阻止。——Lindsey Witmer Collins，WLCM“Welcome”应用工作室

7. 响应延迟增加

一个信号是响应延迟的增加。用户请求和系统响应之间的延迟增加可能是应用程序即将发生故障的早期信号，并突显网络负载拥堵。系统内存限制和高流量可能会导致系统响应缓慢，并最终由于系统持续超负荷而导致应用程序崩溃。——Daniel Keller，InFlux Technologies Limited (FLUX)

8. 异常的用户流失率

一个有用的信号是异常的用户流失。如果大量用户突然离开应用程序或中途停止某个进程，通常表示速度缓慢、存在隐藏错误或系统压力过大。尽早跟踪这些情况有助于团队找到根本问题，并在应用程序完全崩溃或崩溃之前修复它。——Jay Krishnan，NAIB IT Consultancy Solutions WLL

9. 数据库连接池耗尽

即使整体流量看似正常，也要注意数据库连接池耗尽的突然激增。这通常预示着内存泄漏或低效查询，这些查询可能在数小时内导致应用程序彻底崩溃。与CPU或内存等显而易见的指标不同，连接池饱和度虽然不明显，但却很危险——应用程序可能看似健康，但实际上却在慢慢地自我扼杀。——Harshith Vaddiparthy，JustPaid

10.对数误差方差

应用程序故障的一个强有力的预测因素是错误日志的差异。即使平均错误率看起来稳定，错误分布的突然变化也可能预示着系统不稳定。监控这种差异有助于团队在发生故障之前发现问题。——Vivek Venkatesan，先锋集团

11. 重试循环

应用程序故障的一个微妙警告信号是系统不断重试同一项任务。这看似正常的流量，但通常表明更深层次的问题出现了。发现并修复这些早期的重试循环可以防止小问题滚雪球般发展成全面中断。——Rishi Kumar，MatchingFit

12. 关键指标缓慢下降

最明显的信号是关键指标缓慢、线性地下降——“千刀万剐”。我们曾经漏掉了一个每天仅增长0.1%的内存泄漏，却导致三个月后发生了大规模崩溃。不要只监控静态阈值；要跟踪变化率。如果你的P99延迟连续一周每天增加1毫秒，那才是真正的“煤矿里的金丝雀”。——Nikhil Jathar，AvanSaber Technologies

13. 磁盘IOPS使用率高

磁盘IOPS使用率是需要监控的最重要指标之一。它经常被忽视，但跟踪它可以通过显示存储负载来预测未来的故障。保存历史数据可以揭示峰值发生的时间，并有助于识别其根本原因。——Osmany Barrinat，SecureNet MSP

14. 非关键日志异常

非关键日志异常会在系统故障升级之前就将其揭示出来。虽然团队通常关注致命错误，但早期预警信号隐藏在“噪音”中——例如集群超时、重试模式或依赖项警告。“重试成功”消息或良性警报的突然激增通常预示着隐藏的瓶颈。对这些日志进行异常检测可以提前数小时预测问题。——Mohit Menghnani，Twilio

15. 内存泄漏和线程争用

警惕分布式系统中日益严重的内存泄漏和线程争用。这些隐患往往被忽视，但却预示着系统性的衰退。在一个由自主平台、人工智能代理和全球规模组成的世界里，故障并非崩溃，而是缓慢地陷入混乱的过程。智能系统应该在人类察觉之前就进行自我诊断和调整。如果你等待警报，那就为时已晚了。——Kalyan Gottipati，公民金融集团

16. 速率限制导致流量激增

传入流量的突然增加或请求达到速率限制是未来故障的明显早期指标。此类异常通常会导致连锁故障（例如数据库过载或API限流），从而导致应用程序宕机。及早发现突发流量高峰，团队就能在故障发生前采取行动。——Sid Dixit，CopperPoint保险公司

17. 静默数据完整性漂移

一个微妙却强大的信号是静默数据完整性漂移，例如交易不匹配或服务间记录不一致。如果不加以控制，它就会像滚雪球一样，导致服务中断或财务风险。大规模数据一致性监控是确保未来韧性的早期预警系统。——Anusha Nerella

18.次要错误代码激增

诸如超时、4xx或瞬态故障等小错误代码的突然增多，往往是即将发生更大规模中断的早期预警。当这些小异常与近期的代码部署或流量变化关联时，团队就有机会在问题升级为应用程序全面故障之前主动修复。——Judit Sharon，OnPage Corporation

19.Kubernetes Pod驱逐和节点压力

在Kubernetes中，Pod驱逐数量激增，同时节点压力过大，是故障的强烈早期信号。通常，配置错误的Pod缺乏适当的请求和限制，会占用CPU和内存，导致邻居节点资源不足，并导致节点不稳定。手动诊断这种情况可能需要数小时，但当与延迟或错误率关联起来时，团队可以及早发现连锁问题，防止中断并控制成本。——Ben Ofiri，Komodor

20.后台作业队列增长

后台作业和进程的增长显而易见，但却常常被忽略。想想你的笔记本电脑运行缓慢时你会怎么做——关闭不必要的会话。企业应用程序通常集成了各种系统和异步调用。如果作业队列数量增加或等待的作业没有得到处理，集成应用程序就会失败，即使它的其他性能指标看起来不错。——Abhijeet Mukkawar，西门子数字工业软件