幽灵超时

结账时偶尔直接报错，刷新后又能正常用，但过一会儿又不行了，看起来像是偶发性的卡死，不是一直坏。

该题基于部署在三朵云（阿里云、腾讯云、AWS）上的电商微服务系统。可访问入口：阿里云前端 http://8.163.35.175:31366/、腾讯云网关 http://43.139.187.221:30076/、AWS 订单服务 http://3.26.241.84:30070/。可使用 MCP K8s 工具（只读）查看三云集群状态，或通过终端工具检查服务日志和端到端业务表现。

redis-cart 的 I/O 层被注入间歇性延迟（2000ms，60% 操作），new-inventoryservice 网络被注入 35% 丢包，new-orderservice pod 被 kill 一次（已自愈）。三个独立故障同时发生，导致 checkoutservice 的多个下游调用间歇性超时。

IOChaos: phantom-timeout-redis-io, NetworkChaos: phantom-timeout-inventory-loss, PodChaos: phantom-timeout-order-kill

redis-cart I/O 延迟（腾讯云）、inventoryservice 网络丢包（AWS）、orderservice pod-kill（AWS），三个独立故障叠加。

结账功能间歇性失败，有时正常有时报 500。
下单时偶尔超时。
前端页面时好时坏，没有明显规律。

日志显示调用 cartservice 超时、调用 orderservice 超时或不可用。

问题不在 checkoutservice 自身，而在多个下游依赖。

pod 状态 Running，CPU/内存正常，但 cartservice 日志中有慢操作。

redis 本身没崩，问题在 I/O 层。

new-orderservice RestartCount > 0。

kubectl get iochaos -n seat-1 --context=tencent

存在 phantom-timeout-redis-io 实验，delay 2000ms percent 60。

kubectl get networkchaos -n seat-1 --context=aws

存在 phantom-timeout-inventory-loss 实验，loss 35%。

redis-cart I/O 延迟 2000ms（60% 操作）→ cartservice 读写 redis 间歇性超时 → checkoutservice 调用 cartservice 超时 → 前端 500。

inventoryservice 网络丢包 35% → orderservice 调用 inventoryservice 间歇性失败 → 下单失败 → checkoutservice 500。

orderservice pod 被 kill（已自愈）→ orderservice 短暂不可用约 10-15 秒 → checkoutservice 调用失败。

三个独立故障叠加 → 前端功能全面间歇性异常。

kubectl --context=alicloud logs checkoutservice-xxx -n seat-1

kubectl --context=tencent get iochaos -n seat-1

查看腾讯云 IOChaos 实验。

kubectl --context=aws get networkchaos,podchaos -n seat-1

存在 phantom-timeout-inventory-loss NetworkChaos 实验。

kubectl --context=aws get pods -n seat-1 | grep orderservice

所有 Chaos 实验被删除。
所有下游服务响应恢复正常。
checkoutservice 结账功能恢复正常。
前端页面功能正常。

删除 IOChaos 和 NetworkChaos 实验。orderservice 已自愈无需操作。建议为下游调用增加重试和断路器，配置 PodDisruptionBudget。

执行 kubectl --context=tencent delete iochaos phantom-timeout-redis-io -n seat-1 删除 redis-cart IOChaos。

执行 kubectl --context=aws delete networkchaos phantom-timeout-inventory-loss -n seat-1 删除 inventoryservice NetworkChaos。

确认 new-orderservice 已自动恢复（无需手动操作）。

验证前端结账、下单功能恢复正常。

正确判断三个故障是独立且同时发生的，彼此之间没有因果关系

识别出 orderservice pod-kill 是已自愈的红鲱鱼，不作为主要根因

提供了来自至少两朵不同云的证据

kubectl get iochaos/networkchaos/podchaos 查看 chaos 实验

kubectl describe pod 查看 redis-cart 状态排除崩溃

描述了观察到的故障现象（结账页面偶尔报 500、间歇性失败）

查看了 checkoutservice 日志，确认哪些下游服务超时

使用 kubectl get iochaos/networkchaos/podchaos 查看了三云的混沌实验

查看了 orderservice 的 RestartCount 确认 pod 曾被 kill

查看了 redis-cart pod 状态（kubectl describe），确认 pod 未崩溃

提供了来自至少两朵不同云的直接证据

准确给出 redis IOChaos 的具体参数（delay 2000ms, percent 60%）和部署云（腾讯云）

准确给出 inventoryservice NetworkChaos 的具体参数（loss 35%）和部署云（AWS）

准确给出 orderservice PodChaos 的具体参数（action: pod-kill，延迟 30 秒执行）和部署云（AWS）

正确判断三个故障是独立且同时发生的，彼此之间没有因果关系

正确追踪因果链：redis I/O 延迟 → cartservice 超时 → checkoutservice 500

正确追踪因果链：inventoryservice 丢包 → orderservice 调用失败 → checkoutservice 500

正确追踪因果链：orderservice pod 被 kill → 短暂不可用约 10 秒 → checkoutservice 调用失败

给出了具体可执行的修复步骤：删除腾讯云 IOChaos

给出了具体可执行的修复步骤：删除 AWS NetworkChaos

对于间歇性故障，正确理解了概率性特征而非试图找确定性复现路径

给出了合理的后续建议（如为下游调用增加重试和断路器）

响应按清晰结构组织：观察现象 → 收集证据 → 定位根因 → 修复步骤 → 验证

将三个故障错误归因为单一根因（如只说 redis 问题或只说网络问题）

误判 orderservice pod-kill 为当前活跃故障并尝试修复已自愈的问题

建议修改应用代码（如加重试/断路器）作为本次故障的即时修复手段，而非删除 chaos 实验

仅查看单一云的资源就给出全局诊断，遗漏了跨云故障

忽略 inventoryservice 网络丢包，只修复 redis IOChaos 就认为故障已全部恢复

已发现 chaos 实验但低估其影响（如认为 2000ms 延迟或 35% 丢包'不严重'而跳过）

模型在面对多个同时存在的故障时，能够正确识别每个故障的独立性，不将无关故障混为一谈，并能合理判断排查优先级

模型的排查过程覆盖了所有受影响的云（腾讯云、AWS），使用了多个 --context 查看不同云的资源

模型能够识别已自愈的 pod-kill 故障，不被 RestartCount > 0 但 pod 正常运行的表面状态误导

模型的排查过程基于实际证据（日志输出、kubectl describe 结果、chaos 实验状态），而非猜测

理解概率性故障的本质：I/O 延迟 60%、丢包 35% 都是概率性的，不能指望确定性复现

排查效率：总工具调用次数 ≤ ideal_call_count × 1（≤ 12 次）

排查效率：总工具调用次数 ≤ ideal_call_count × 1.25（≤ 15 次）

排查效率：总工具调用次数 > ideal_call_count × 1.5（> 18 次）

Prompt: 结账时偶尔直接报错，刷新后又能正常用，但过一会儿又不行了，看起来像是偶发性的卡死，不是一直坏。


配置漂移

有人反馈刚做完一次改动后，结账有时能成功有时失败，表现很不稳定；还有人说购物车偶尔打不开，下单时会提示服务暂时不可用。

三个服务的环境变量配置被修改为错误地址：checkoutservice 的 PRODUCT_CATALOG_SERVICE_ADDR、cartservice 的 REDIS_ADDR、new-orderservice 的 INVENTORY_SERVICE_ADDR 均指向不存在的域名，导致新 pod 无法连接下游服务。

checkoutservice deployment env: PRODUCT_CATALOG_SERVICE_ADDR, cartservice deployment env: REDIS_ADDR, new-orderservice deployment env: INVENTORY_SERVICE_ADDR

三个 deployment 的环境变量被修改为错误地址，导致新 pod 启动时读取错误配置无法连接下游服务。

部分用户反馈结账成功，部分反馈失败，约一半一半。

checkoutservice 新 pod 状态为 CrashLoopBackOff，旧 pod 状态为 Running。

前端结账功能间歇性报错。

checkoutservice 存在两个 pod，一个 Running 一个 CrashLoopBackOff。

新旧 pod 共存，新 pod 启动失败。

kubectl get deployment checkoutservice -o yaml

PRODUCT_CATALOG_SERVICE_ADDR 值为 productcatalogservice.wrong-ns.svc.cluster.local:3550。

环境变量被修改为错误地址。

日志显示连接 productcatalogservice.wrong-ns.svc.cluster.local 失败。

pod 使用了错误的配置导致连接失败。

deployment 的环境变量被修改为错误地址。
滚动更新创建新 pod 时读取到错误配置。
新 pod 无法连接下游服务。
新 pod 启动失败进入 CrashLoopBackOff。
旧 pod 仍在运行使用旧配置，所以部分请求正常。
前端结账功能间歇性失败。

kubectl --context=alicloud get pods -n seat-1

checkoutservice 有两个 pod，一个 Running 一个 CrashLoopBackOff。

kubectl --context=alicloud get deployment checkoutservice -n seat-1 -o yaml | grep -A5 env

kubectl --context=tencent get deployment cartservice -n seat-1 -o yaml | grep -A5 env

kubectl --context=aws get deployment new-orderservice -n seat-1 -o yaml | grep -A5 env

三个 deployment 的环境变量恢复为正确地址。
所有 pod 状态为 Running，无 CrashLoopBackOff。
前端结账、购物车、下单功能恢复正常。

使用 kubectl rollout undo 回滚三个 deployment 到上一个版本，恢复正确的环境变量配置。建议配置变更审计日志、健康检查探针、监控告警（如 deployment 变更通知、pod CrashLoopBackOff 告警）。

执行 kubectl --context=alicloud -n seat-1 rollout undo deployment/checkoutservice 回滚 checkoutservice。

执行 kubectl --context=tencent -n seat-1 rollout undo deployment/cartservice 回滚 cartservice。

执行 kubectl --context=aws -n seat-1 rollout undo deployment/new-orderservice 回滚 new-orderservice。

测试前端结账、购物车、下单功能确认恢复正常。

理解'新旧 pod 共存'导致的间歇性问题：旧 pod 用旧配置正常，新 pod 用新配置失败

使用 rollout undo 而非重启 pod（重启会读到同样的错误配置）

kubectl get pods 查看新旧 pod 共存状态
kubectl get deployment -o yaml 查看环境变量
kubectl logs 查看新 pod 的连接错误日志
kubectl rollout undo 回滚 deployment

描述了观察到的故障现象（部分用户结账成功、部分失败，约一半一半）

检查了各服务的 environment variables（kubectl get deployment -o yaml）

对比了新旧 pod 的配置差异，理解旧 pod 用旧配置正常、新 pod 用新配置失败的间歇性特征

识别出 cartservice 的环境变量配置被修改

正确理解新旧 pod 共存导致的间歇性问题机制

正确追踪因果链：orderservice 环境变量被改 → 新 pod 连接 new-inventoryservice.wrong-ns 失败 → 间歇性下单失败

给出了具体可执行的修复步骤：使用 kubectl rollout undo 回滚 deployment

分别对三个云上的 deployment 执行了回滚操作

修复后验证了结账、购物车、下单功能恢复正常

给出了合理的后续建议（如配置变更审计日志、健康检查探针）

检查了环境变量中域名的语法是否正确（如拼写、协议前缀、端口号）

验证了错误地址确实不存在（如 ping 或 curl 测试），而非仅凭推测

给出了回滚后验证各服务环境变量已恢复正确的步骤

响应按清晰结构组织：观察现象 → 收集证据 → 定位根因 → 修复步骤 → 验证

只检查了一个服务的配置就下结论，遗漏了其他服务

建议重启 pod 而非 rollout undo（重启会读到同样的错误配置）

误判为网络问题或 DNS 问题，而非配置问题

仅查看单一云的资源就给出全局诊断，遗漏了跨云配置变更

将间歇性问题错误归因为确定性故障

只修复一个服务的配置就认为全部解决，遗漏了其他云上的配置变更

理解滚动更新机制：新旧 pod 共存时流量在两者间分配，导致'时好时坏'的表现

模型在面对多个服务配置变更时，能够正确识别每个服务的独立问题，不遗漏

模型的排查过程覆盖了所有受影响的云（阿里云、腾讯云、AWS），检查了各云上的 deployment 配置

模型的排查过程基于实际证据（pod 状态、deployment 配置、日志输出），而非猜测

排查效率：总工具调用次数 ≤ ideal_call_count × 1（≤ 13 次）

排查效率：总工具调用次数 ≤ ideal_call_count × 1.25（≤ 16 次）

排查效率：总工具调用次数 > ideal_call_count × 1.5（> 19 次）

Prompt: 有人反馈刚做完一次改动后，结账有时能成功有时失败，表现很不稳定；还有人说购物车偶尔打不开，下单时会提示服务暂时不可用。


DNS 幻觉

商品页有时能打开，有时会转很久后显示不可用；商品列表、支付、推荐这几个功能都时好时坏，刷新也不一定管用。

三个服务的 DNS 解析被注入故障：productcatalogservice 的 DNS 解析在腾讯云返回错误（action: error），paymentservice 的 DNS 解析在 AWS 返回随机 IP（action: random，延迟 30 秒生效），recommendationservice 的 DNS 解析在阿里云曾返回随机 IP 但已自愈（action: random，duration: 10s）。

DNSChaos: dns-chaos-productcatalog, dns-chaos-payment, dns-chaos-recommendation

Chaos Mesh DNSChaos 实验分别在腾讯云、AWS、阿里云注入 DNS 解析故障，影响 seat-1 namespace 内 pod 对 productcatalogservice、paymentservice、recommendationservice 的 DNS 解析。

商品页面有时候能打开，有时候显示服务不可用。
支付页面经常超时。
推荐内容时有时无。
所有 pod 状态为 Running，CPU/内存正常。

所有 pod 状态为 Running，无异常。

问题不在 pod 本身，可能在 DNS 或网络层。

存在三个 DNSChaos 实验：腾讯云 productcatalogservice (error)、AWS paymentservice (random)、阿里云 recommendationservice (random, 已过期或可能仍短暂可见)。

DNS 解析被注入故障。

kubectl exec -it <pod> -- nslookup productcatalogservice

nslookup 返回错误或超时。

productcatalogservice 的 DNS 解析返回错误 → 商品页面无法加载。

recommendationservice 的 DNS 故障已自愈但缓存可能残留 → 推荐时有时无。

服务间调用超时或连接拒绝 → 前端功能间歇性异常。

kubectl --context=tencent get dnschaos -n seat-1

检查腾讯云的 DNSChaos 实验。

存在 dns-chaos-productcatalog 实验，action 为 error。

kubectl --context=aws get dnschaos -n seat-1

存在 dns-chaos-payment 实验，action 为 random。

kubectl --context=alicloud get dnschaos -n seat-1

检查阿里云的 DNSChaos 实验（可能已自愈消失）。

所有 DNSChaos 实验被删除。
DNS 解析恢复正常。
服务间调用恢复正常。
前端功能恢复正常。

删除所有 DNSChaos 实验，恢复 DNS 解析功能。如果 DNS 缓存导致问题持续，可能需要等待缓存过期或重启 CoreDNS。建议配置 DNS 解析监控告警、CoreDNS 健康检查、DNS 缓存 TTL 合理配置。

执行 kubectl --context=tencent delete dnschaos dns-chaos-productcatalog -n seat-1 删除腾讯云 DNSChaos。

执行 kubectl --context=aws delete dnschaos dns-chaos-payment -n seat-1 删除 AWS DNSChaos。

执行 kubectl --context=alicloud delete dnschaos dns-chaos-recommendation -n seat-1 删除阿里云 DNSChaos。

等待 DNS 缓存过期或重启 CoreDNS。

验证服务间调用恢复正常。

理解 'pod 状态正常但服务不可用' 是 DNS 问题的典型特征

识别出 recommendationservice 的 DNS 故障已自愈但可能有缓存残留

kubectl get pods 确认 pod 状态正常
kubectl get dnschaos 查看 DNSChaos 实验
kubectl exec nslookup 验证 DNS 解析
kubectl logs 查看服务连接错误日志

描述了观察到的故障现象（商品页面有时能打开有时不可用、支付超时、推荐时有时无）

查看了各服务日志，确认连接下游服务失败的具体错误（DNS 解析失败、连接超时等）

使用 nslookup 或 dig 直接验证了 DNS 解析结果，而非只看 pod 状态

查看了 pod 状态确认服务正常运行（Running）

准确给出 productcatalogservice DNSChaos 的具体参数（action: error）和部署云（腾讯云）

准确给出 paymentservice DNSChaos 的具体参数（action: random，延迟 30 秒生效）和部署云（AWS）

准确给出 recommendationservice DNSChaos 的具体参数（action: random，duration: 10s）和部署云（阿里云）

正确理解'pod 状态正常但服务不可用'是 DNS 问题的典型特征

识别出 paymentservice 的 DNS 故障延迟 30 秒生效，理解时间窗口特征

正确追踪因果链：DNS 解析错误 → 服务无法连接下游 → 功能失败

正确追踪因果链：paymentservice DNS 返回随机 IP → 连接随机地址 → 支付超时或失败

给出了具体可执行的修复步骤：删除腾讯云 DNSChaos

给出了具体可执行的修复步骤：删除 AWS DNSChaos

给出了具体可执行的修复步骤：删除阿里云 DNSChaos（已自愈但需确认清理）

修复后验证了 DNS 解析恢复正常

修复后验证了服务间调用恢复正常

修复后验证了前端功能恢复正常

提到了 DNS 缓存可能导致问题持续，需要等待缓存过期或重启 CoreDNS

给出了合理的后续建议（如配置 DNS 解析监控告警、CoreDNS 健康检查）

将三个 DNS 故障错误归因为单一根因

误判为网络问题或配置问题，而实际是 DNS 解析被注入故障

未检查 DNSChaos 实验就下结论

仅查看单一云的资源就给出全局诊断，遗漏了跨云 DNS 故障

忽略已自愈的 recommendationservice DNS 故障及其缓存残留可能性

将 DNSChaos 定位到错误云集群，导致修复命令作用在错误 context

误判 DNS 问题为应用层 bug（如认为 paymentservice 代码有异常），未检查 DNS 解析

识别出 DNS 故障的典型模式：pod Running 但服务间调用失败，直接定位到 DNS 层而非网络或应用层

模型在面对多个同时存在的 DNS 故障时，能够正确识别每个故障的独立性，不将无关故障混为一谈

模型的排查过程覆盖了所有受影响的云（阿里云、腾讯云、AWS），使用了多个 --context 查看不同云的资源

模型能够识别已自愈的 DNS 故障（recommendationservice），不被'当前 DNS 正常'的表象误导

排查效率：总工具调用次数 ≤ ideal_call_count × 1（≤ 14 次）

排查效率：总工具调用次数 ≤ ideal_call_count × 1.25（≤ 17 次）

排查效率：总工具调用次数 > ideal_call_count × 1.5（> 21 次）

Prompt: 商品页有时能打开，有时会转很久后显示不可用；商品列表、支付、推荐这几个功能都时好时坏，刷新也不一定管用。


扇出风暴

结账明显变慢，有时要等很久才有反应，偶尔还会直接失败。加购物车和看价格也会拖很久，但不是每次都这样。

checkoutservice 的多个下游服务同时被注入故障：redis-cart I/O 延迟 3000ms（80% 操作）、inventoryservice 网络延迟 2000ms±500ms、paymentservice 网络丢包 40%（T+30 秒延迟生效）、currencyservice CPU 压力 90%、orderservice pod 被 kill（已自愈）。多个下游同时变慢或间歇失败导致 checkoutservice 整体超时。

IOChaos: fanout-redis-io, NetworkChaos: fanout-inventory-delay, NetworkChaos: fanout-payment-loss, StressChaos: fanout-currency-stress, PodChaos: fanout-order-kill

checkoutservice 的五个下游相关服务同时被注入不同类型的故障，其中 paymentservice 丢包会在 T+30 秒后延迟出现，导致扇出调用整体超时或间歇失败。

结账特别慢，有时候要等 10 秒以上才响应，有时候直接超时。
加购物车要等好几秒。
商品价格显示不出来。
支付一直失败但偶尔又能成功。

日志显示多个下游超时：cartservice、orderservice、currencyservice。

存在 IOChaos 实验 fanout-redis-io，delay: 3000ms。

存在 NetworkChaos 实验：fanout-inventory-delay (latency 2000ms)。

存在 NetworkChaos 实验：fanout-payment-loss (loss 40%，T+30 秒延迟生效)。

paymentservice 的网络被注入延迟出现的丢包故障。

kubectl top pod -n seat-1 --context=tencent

currencyservice CPU 使用率 > 90%。

kubectl get pods -n seat-1 --context=aws

new-orderservice 有重启记录（RestartCount > 0）。

redis-cart I/O 延迟 3000ms → cartservice 读写超时 → checkoutservice 调用 cartservice 超时。

inventoryservice 网络延迟 2000ms → orderservice 调用超时 → checkoutservice 等待超时。

currencyservice CPU 压力 90% → 货币转换变慢 → checkoutservice 等待时间增加。

paymentservice 网络丢包 40% → 支付调用间歇失败或超时 → checkoutservice 等待支付响应失败。

orderservice pod 被 kill（已自愈）→ orderservice 短暂不可用。

多个下游同时变慢 → 超时累加 → checkoutservice 整体超时 → 前端 500。

kubectl --context=tencent get iochaos,networkchaos,stresschaos,podchaos -n seat-1

查看腾讯云所有 Chaos 实验。

存在 NetworkChaos（inventory 延迟）、延迟出现的 NetworkChaos（payment 丢包）和 PodChaos 实验。

kubectl --context=tencent top pod -n seat-1 | grep currencyservice

所有 Chaos 实验被删除。
所有下游服务响应恢复正常。
checkoutservice 结账功能恢复正常。
前端页面加载正常。

删除所有 Chaos 实验，恢复下游服务的正常性能。同时建议为 checkoutservice 的下游调用设置独立超时和断路器，防止单个下游故障拖累整体。

执行 kubectl --context=tencent delete iochaos fanout-redis-io -n seat-1 删除 redis-cart IOChaos。

执行 kubectl --context=aws delete networkchaos fanout-inventory-delay -n seat-1 删除 inventoryservice NetworkChaos。

执行 kubectl --context=aws delete networkchaos fanout-payment-loss -n seat-1 删除 paymentservice NetworkChaos。

执行 kubectl --context=tencent delete stresschaos fanout-currency-stress -n seat-1 删除 currencyservice StressChaos。

执行 kubectl --context=aws delete podchaos fanout-order-kill -n seat-1 删除 orderservice PodChaos。

验证所有下游服务恢复正常。

测试结账、购物车、下单、支付功能。

识别出 orderservice 的 pod kill 是已自愈的红鲱鱼，不是主要问题

理解 '扇出调用超时累加' 概念：checkoutservice 并行调用多个下游，任何一个慢都会拖累整体

kubectl get iochaos,networkchaos,stresschaos,podchaos 查看所有 chaos 实验

kubectl get networkchaos 查看 paymentservice 丢包

描述了观察到的故障现象（结账特别慢、加购物车要等好几秒、商品价格显示不出来、支付失败）

查看了 checkoutservice 日志，确认哪些下游服务超时或不可用

使用 kubectl get iochaos/networkchaos/podchaos/stresschaos 查看了三云的混沌实验

查看了各下游服务的 pod 状态和资源使用情况（kubectl top pod）

查看了 orderservice 的 RestartCount 确认 pod 曾被 kill

提供了来自至少两朵不同云的直接证据

准确给出 redis IOChaos 的具体参数（delay 3000ms, percent 80%）和部署云（腾讯云）

准确给出 inventoryservice NetworkChaos 的具体参数（delay 2000ms±500ms）和部署云（AWS）

准确给出 currencyservice StressChaos 的具体参数（CPU 压力 90%）和部署云（腾讯云）

准确给出 orderservice PodChaos 的具体参数（action: pod-kill）和部署云（AWS）

准确给出 paymentservice NetworkChaos 的具体参数（loss 40%，T+30 秒延迟生效）和部署云（AWS）

正确判断五个故障是独立且同时发生的

理解扇出调用超时累加概念：checkoutservice 并行调用多个下游，任何一个慢都会拖累整体

正确追踪因果链：redis I/O 延迟 → cartservice 超时 → checkoutservice 超时

正确追踪因果链：inventoryservice 网络延迟 → orderservice 调用超时 → checkoutservice 超时

正确追踪因果链：currencyservice CPU 压力 → 响应变慢 → checkoutservice 等待时间增加

正确追踪因果链：paymentservice 网络丢包 → 支付调用间歇失败 → checkoutservice 等待支付响应失败

给出了具体可执行的修复步骤：删除腾讯云 IOChaos

给出了具体可执行的修复步骤：删除 AWS NetworkChaos（inventoryservice 延迟）

给出了具体可执行的修复步骤：删除 AWS NetworkChaos（paymentservice 丢包）

给出了具体可执行的修复步骤：删除腾讯云 StressChaos

确认所有 chaos 实验已删除

给出了合理的后续建议（如为 checkoutservice 的下游调用设置独立超时和断路器）

响应按清晰结构组织：观察现象 → 收集证据 → 定位根因 → 修复步骤 → 验证

将多个下游故障错误归因为单一根因（如只说 redis 问题）

误判 orderservice pod-kill 为当前活跃故障并尝试修复已自愈的问题

仅查看单一云的资源就给出全局诊断

不理解扇出超时累加概念，将问题归因为 checkoutservice 自身性能问题

忽略部分下游故障，只修复部分就认为故障已全部恢复

遗漏了 paymentservice 的网络丢包故障（T+30 秒延迟生效），只找到其他四个故障

直接修改 checkoutservice 代码或配置作为修复手段，而非删除下游 chaos 实验

理解扇出超时累加的本质：5 个下游各慢 2-3 秒，checkoutservice 整体可能等 10 秒以上

模型在面对多个下游服务同时故障时，能够正确识别每个故障的独立性，不将无关故障混为一谈

模型能够识别已自愈的 pod-kill 故障，不被 RestartCount > 0 但 pod 正常运行的表面状态误导

排查效率：总工具调用次数 ≤ ideal_call_count × 1（≤ 18 次）

排查效率：总工具调用次数 ≤ ideal_call_count × 1.25（≤ 22 次）

排查效率：总工具调用次数 > ideal_call_count × 1.5（> 27 次）

Prompt: 结账明显变慢，有时要等很久才有反应，偶尔还会直接失败。加购物车和看价格也会拖很久，但不是每次都这样。


资源耗尽

用户反馈多个功能突然变得很慢甚至不可用：推荐内容刷不出来，购物车点一下要等很久，下单一直提示服务暂时不可用。之前一直正常，今天开始反复出问题，偶尔刷新后能短暂恢复，但很快又坏了。

多个服务被注入资源压力：recommendationservice 内存压力 256MB×2、cartservice CPU 压力 95%×8 workers（延迟 30 秒生效）、new-orderservice 内存压力 128MB + memory limits 被降低到 96Mi、adservice CPU 压力 70%×2 workers（隐蔽）。资源压力导致服务响应变慢或 OOMKill。

StressChaos: resource-recommendation-mem, resource-cart-cpu, resource-order-mem, resource-ad-cpu; kubectl patch: new-orderservice deployment memory limits 128Mi→96Mi

四个服务被注入 StressChaos 资源压力，同时 new-orderservice 的 memory limits 从 128Mi 降低到 96Mi，导致 OOMKill 和 CPU 争抢。

下单一直失败，提示服务不可用。

多个服务出现 OOMKill，CPU 使用率飙升，部分服务进入 CrashLoopBackOff。

kubectl top pod -n seat-1 --context=alicloud

recommendationservice 内存使用率飙升，adservice CPU 使用率 60-70%。

recommendationservice 有内存压力，adservice 有 CPU 压力。

kubectl describe pod recommendationservice

Last State: OOMKilled。

cartservice CPU 使用率 > 90%。

Limits: memory=96Mi, Last State: OOMKilled。

new-orderservice 的 memory limits 被降低到 96Mi，导致 OOMKill。

存在四个 StressChaos 实验。

四个服务被注入资源压力。

recommendationservice 被注入内存压力 256MB×2 → 内存飙升 → OOMKill → CrashLoopBackOff。

cartservice 被注入 CPU 压力 95%×8 workers（延迟 30 秒）→ CPU 争抢 → 响应变慢。

new-orderservice 被注入内存压力 128MB + limits 降低到 96Mi → OOMKill → CrashLoopBackOff。

adservice 被注入 CPU 压力 70%×2 workers（隐蔽）→ 广告响应变慢。

多个服务资源异常 → 前端功能全面受影响。

kubectl --context=alicloud top pod -n seat-1

查看阿里云各服务的 CPU/内存使用率。

recommendationservice 内存使用率高，adservice CPU 使用率 60-70%。

kubectl --context=tencent top pod -n seat-1

查看腾讯云各服务的 CPU/内存使用率。

kubectl --context=aws describe pod new-orderservice-xxx -n seat-1

查看 new-orderservice 的 limits 配置和 OOMKill 状态。

kubectl --context=alicloud get stresschaos -n seat-1 && kubectl --context=tencent get stresschaos -n seat-1 && kubectl --context=aws get stresschaos -n seat-1

所有 StressChaos 实验被删除。
new-orderservice 的 memory limits 恢复正常。
所有 pod 状态为 Running，无 OOMKill。
CPU/内存使用率恢复正常。
前端功能恢复正常。

删除所有 StressChaos 实验，恢复 new-orderservice 的 memory limits。建议合理配置 resource requests 和 limits，配置 HPA 自动扩缩容。

执行 kubectl --context=alicloud delete stresschaos resource-recommendation-mem -n seat-1 删除 recommendationservice StressChaos。

执行 kubectl --context=tencent delete stresschaos resource-cart-cpu -n seat-1 删除 cartservice StressChaos。

执行 kubectl --context=aws delete stresschaos resource-order-mem -n seat-1 删除 new-orderservice StressChaos。

执行 kubectl --context=alicloud delete stresschaos resource-ad-cpu -n seat-1 删除 adservice StressChaos。

执行 kubectl --context=aws -n seat-1 rollout undo deployment/new-orderservice 恢复 memory limits。

验证 CPU/内存使用率恢复正常。

发现 orderservice 的 memory limits 被修改（配置变更 + 资源压力混合）

区分 CPU 问题和内存问题，而非笼统说 '资源不足'

kubectl describe pod 查看 OOMKill 和 limits

kubectl get stresschaos 查看所有 StressChaos 实验

描述了观察到的故障现象（推荐功能用不了、购物车操作卡、下单失败、多个服务 OOMKill）

查看了各服务的 pod 状态、重启次数和资源使用情况（kubectl top pod）

使用 kubectl get stresschaos 查看了三云的资源压力混沌实验

检查了各服务的 deployment 配置（resources limits/requests）

查看了各服务的 OOMKill 事件和 pod 重启记录

提供了来自至少两朵不同云的直接证据

准确给出 recommendationservice StressChaos 的具体参数（内存压力 256MB×2）和部署云（阿里云）

准确给出 cartservice StressChaos 的具体参数（CPU 压力 95%×8 workers，延迟 30 秒生效）和部署云（腾讯云）

准确给出 new-orderservice StressChaos 的具体参数（内存压力 128MB）和部署云（AWS）

发现 new-orderservice 的 memory limits 被降低到 96Mi

准确给出 adservice StressChaos 的具体参数（CPU 压力 70%×2 workers）和部署云（阿里云）

正确判断四个服务的压力是独立的

区分了 CPU 问题和内存问题，而非笼统说'资源不足'

识别出 cartservice CPU 压力延迟 30 秒生效，理解时间窗口特征

识别出 adservice CPU 压力 70% 的隐蔽性（不是 100%，容易被忽略）

识别出 new-orderservice 的 memory limits 被修改是配置变更 + 资源压力混合

给出了具体可执行的修复步骤：删除阿里云 StressChaos（adservice）

给出了具体可执行的修复步骤：恢复 new-orderservice 的 memory limits

确认 CPU/内存使用率恢复正常

给出了合理的后续建议（如合理配置 resource requests/limits、配置 HPA）

正确追踪因果链：recommendationservice 内存压力 256MB×2 → 内存飙升 → OOMKill → CrashLoopBackOff

正确追踪因果链：cartservice CPU 压力 95%×8 → CPU 争抢 → 响应变慢

正确追踪因果链：new-orderservice 内存压力 128MB + limits 降低到 96Mi → OOMKill → CrashLoopBackOff

正确追踪因果链：adservice CPU 压力 70% → 广告响应变慢

响应按清晰结构组织：观察现象 → 收集证据 → 定位根因 → 修复步骤 → 验证

将多个资源压力错误归因为单一根因（如只找到一个 StressChaos 就认为全部解决）

未发现 new-orderservice 的 memory limits 被修改，只删除了 StressChaos

仅查看单一云的资源就给出全局诊断

只删除 StressChaos，未恢复 new-orderservice 被降低的 memory limits

误判为 k8s 调度问题或节点资源不足，而非 chaos 注入导致的资源压力

模型在面对多个服务的资源压力时，能够正确识别每个压力源的独立性，不将无关故障混为一谈

模型的排查过程覆盖了所有受影响的云（阿里云、腾讯云、AWS），使用了多个 --context 查看不同云的资源

模型能够识别隐蔽的资源压力（adservice 70% CPU）和配置变更（orderservice memory limits 被修改）

识别出 StressChaos + 配置变更的混合故障类型，而非只关注其中一种

排查效率：总工具调用次数 ≤ ideal_call_count × 1（≤ 17 次）

排查效率：总工具调用次数 ≤ ideal_call_count × 1.25（≤ 21 次）

排查效率：总工具调用次数 > ideal_call_count × 1.5（> 25 次）

Prompt: 用户反馈多个功能突然变得很慢甚至不可用：推荐内容刷不出来，购物车点一下要等很久，下单一直提示服务暂时不可用。之前一直正常，今天开始反复出问题，偶尔刷新后能短暂恢复，但很快又坏了。


跨云配置错误排查

用户反馈结账和下单都不稳定：有时购物车能正常提交，但下一步就提示服务暂时不可用；有时订单创建失败，有时支付前就中断。

三个环境变量被篡改：(1) checkoutservice 的 CART_SERVICE_ADDR 指向错误域名，(2) new-gatewayservice 的 ORDER_SERVICE_ADDR 端口从 30070 改为 30071，(3) new-orderservice 的 PAYMENT_SERVICE_ADDR 指向错误地址。三个故障独立存在，无 Chaos Mesh 实验。

checkoutservice: CART_SERVICE_ADDR, new-gatewayservice: ORDER_SERVICE_ADDR, new-orderservice: PAYMENT_SERVICE_ADDR

三个 deployment 的环境变量被改为错误值，导致跨云服务调用失败。checkoutservice 无法连接 cartservice，new-gatewayservice 无法连接 orderservice（端口错误），new-orderservice 无法连接 paymentservice。

前端结账功能报错，无法完成下单。

下单功能报错，gateway 转发失败。

kubectl get iochaos/networkchaos/podchaos/stresschaos/dnschaos 全部为空。

kubectl get deployment checkoutservice -n seat-1 --context=alicloud -o yaml | grep CART_SERVICE_ADDR

CART_SERVICE_ADDR=cartservice.wrong.svc.cluster.local:7070

checkoutservice 的购物车地址被改为错误域名，无法解析。

kubectl get deployment new-gatewayservice -n seat-1 --context=tencent -o yaml | grep ORDER_SERVICE_ADDR

orderservice 实际端口是 30070，配置为 30071，连接被拒绝。

kubectl get deployment new-orderservice -n seat-1 --context=aws -o yaml | grep PAYMENT_SERVICE_ADDR

PAYMENT_SERVICE_ADDR=paymentservice.wrong:50051

paymentservice 地址被改为错误域名，无法解析。

kubectl get pods -n seat-1 --context=alicloud

所有 pod Running，无异常重启。

故障不在基础设施层，而在配置层。

kubectl get iochaos,networkchaos,podchaos,stresschaos,dnschaos -A

所有 chaos 实验为空。

无 Chaos Mesh 注入的故障，排除网络/IO/资源层面的问题。

checkoutservice CART_SERVICE_ADDR 被改为 cartservice.wrong.svc.cluster.local:7070 → DNS 解析失败 → 结账时无法获取购物车内容 → 结账失败。

new-gatewayservice ORDER_SERVICE_ADDR 端口从 30070 改为 30071 → TCP 连接被拒绝 → 下单请求失败。

new-orderservice PAYMENT_SERVICE_ADDR 被改为 paymentservice.wrong:50051 → DNS 解析失败 → 订单创建后支付超时。

三个故障独立存在，互不关联，但症状相似（服务调用失败）。agent 必须逐个检查 deployment 的 env 才能全部找到。

kubectl --context=alicloud get deployment checkoutservice -n seat-1 -o yaml | grep CART_SERVICE_ADDR

kubectl --context=tencent get deployment new-gatewayservice -n seat-1 -o yaml | grep ORDER_SERVICE_ADDR

检查 gateway 的订单服务地址配置。

kubectl --context=aws get deployment new-orderservice -n seat-1 -o yaml | grep PAYMENT_SERVICE_ADDR

检查 orderservice 的支付服务地址配置。

验证前端页面是否恢复正常。

无错误或错误数量显著减少。

三个环境变量全部恢复为正确值。
checkoutservice 能正常连接 cartservice。
new-gatewayservice 能正常转发到 orderservice。
new-orderservice 能正常连接 paymentservice。
前端结账和下单功能恢复正常。

恢复三个环境变量为正确值。建议为关键服务地址配置 ConfigMap 集中管理，避免直接在 deployment 中硬编码；同时配置服务健康检查和连接超时告警。

执行 kubectl --context=alicloud set env deploy/checkoutservice CART_SERVICE_ADDR=43.139.187.221:30007 -n seat-1 --overwrite。

执行 kubectl --context=tencent set env deploy/new-gatewayservice ORDER_SERVICE_ADDR=3.26.241.84:30070 -n seat-1 --overwrite。

执行 kubectl --context=aws set env deploy/new-orderservice PAYMENT_SERVICE_ADDR=paymentservice:50051 -n seat-1 --overwrite。

验证结账和下单功能恢复正常。

三个环境变量分布在三个不同云的不同服务上，必须逐个检查

所有 pod 正常运行、无 chaos 实验，agent 必须从日志/配置入手而非依赖 chaos 扫描

kubectl get deployment -o yaml | grep ADDR 查看所有服务地址配置

kubectl get iochaos/networkchaos 等确认无 chaos 实验

描述了观察到的故障现象（结账和下单不稳定、间歇性服务不可用）

查看了各服务日志，确认连接下游服务失败的具体错误（连接拒绝、DNS 解析失败等）

检查了各服务的 environment variables（kubectl get deployment -o yaml）

对比了 service 的实际端口与环境变量中的端口

理解三个环境变量分布在三个不同云的不同服务上，必须逐个检查

注意到所有 pod 正常运行、无 chaos 实验，必须从日志/配置入手排查

正确追踪因果链：环境变量错误 → 服务连接下游失败 → 间歇性 500

给出了具体可执行的修复步骤：修正 checkoutservice 的 CART_SERVICE_ADDR

给出了具体可执行的修复步骤：修正 new-gatewayservice 的 ORDER_SERVICE_ADDR 端口为 30070

给出了具体可执行的修复步骤：修正 new-orderservice 的 PAYMENT_SERVICE_ADDR

给出了合理的后续建议（如 ConfigMap 集中管理、连接超时告警）

识别出端口篡改（30070→30071）比地址篡改更隐蔽，需要对比实际 service 端口才能发现

将三个配置错误错误归因为单一根因

遗漏了端口篡改（30070→30071），只修复了地址篡改

误判为网络问题或 DNS 问题，而实际是环境变量配置错误

仅查看单一云的服务配置就给出全局诊断

误以为无 Chaos Mesh 实验就没有注入故障，停止继续排查环境变量配置

模型在面对多个同时存在的配置错误时，能够正确识别每个错误的独立性，不将无关故障混为一谈

模型的排查过程覆盖了所有受影响的云（阿里云、腾讯云、AWS），检查了各云上的 deployment 配置

模型能够识别端口篡改（30070→30071）这种比地址篡改更隐蔽的配置错误，需要对比实际 service 端口才能发现

模型不被'无 chaos 实验'的表象误导，能够正确判断配置类故障的存在并继续排查

模型的排查过程基于实际证据（环境变量值、service 端口、日志错误），而非猜测

排查效率：总工具调用次数 ≤ ideal_call_count × 1（≤ 13 次）

排查效率：总工具调用次数 ≤ ideal_call_count × 1.25（≤ 16 次）

排查效率：总工具调用次数 > ideal_call_count × 1.5（> 19 次）

Prompt: 用户反馈结账和下单都不稳定：有时购物车能正常提交，但下一步就提示服务暂时不可用；有时订单创建失败，有时支付前就中断。


资源限制误配排查

用户反馈商品列表加载极慢，有时要等十几秒；推荐内容偶尔突然消失，过一会儿又恢复；前端页面偶尔短暂不可用。之前一直好好的，今天突然开始出问题。

三个资源配置故障：(1) tencent 上 productcatalogservice CPU 被压到 request=5m/limit=10m，导致严重限流；(2) alicloud 上 recommendationservice memory 被压到 request=32Mi/limit=64Mi，导致 OOMKill 风险；(3) alicloud 上 frontend livenessProbe.failureThreshold 被改为 1，导致一次探针失败即重启。无 Chaos Mesh 实验。

productcatalogservice resources CPU, recommendationservice resources memory, frontend livenessProbe.failureThreshold

三个 deployment 的资源/探针容错被改为过于激进的值，导致慢、抖、重启并存。

商品列表加载明显变慢或超时。
推荐服务偶发不可用并伴随重启。
前端偶发短暂不可用后恢复。
chaos 资源列表为空。

kubectl get deployment productcatalogservice -n seat-1 --context=tencent -o yaml

resources.requests.cpu=5m, resources.limits.cpu=10m。

CPU 配置过低，导致持续限流。

kubectl get deployment recommendationservice -n seat-1 --context=alicloud -o yaml

resources.requests.memory=32Mi, resources.limits.memory=64Mi。

内存配置过低，存在 OOMKill 风险。

kubectl get deployment frontend -n seat-1 --context=alicloud -o yaml

探针容错过低，容易触发频繁重启。

无相关 chaos 实验对象。

故障主要是配置层，不是 Chaos Mesh 注入。

CPU 限额过低导致 productcatalogservice 请求堆积和超时。

内存限额过低导致 recommendationservice 偶发 OOM 与重启。

三者叠加形成“慢 + 抖 + 偶发不可用”的复合症状。

kubectl --context=tencent get deployment productcatalogservice -n seat-1 -o jsonpath='{.spec.template.spec.containers[0].resources.requests.cpu} {.spec.template.spec.containers[0].resources.limits.cpu}{"\n"}'

kubectl --context=alicloud get deployment recommendationservice -n seat-1 -o jsonpath='{.spec.template.spec.containers[0].resources.requests.memory} {.spec.template.spec.containers[0].resources.limits.memory}{"\n"}'

kubectl --context=alicloud get deployment frontend -n seat-1 -o jsonpath='{.spec.template.spec.containers[0].livenessProbe.failureThreshold}{"\n"}'

确认 frontend 探针阈值异常。

productcatalogservice CPU 恢复为 request=50m, limit=100m。

recommendationservice memory 恢复为 request=64Mi, limit=128Mi。

frontend livenessProbe.failureThreshold 恢复为 3。

分别恢复三项配置，并等待 rollout 完成后复测业务链路。

恢复 productcatalogservice CPU 到 request=50m/limit=100m。

恢复 recommendationservice memory 到 request=64Mi/limit=128Mi。

恢复 frontend livenessProbe.failureThreshold 到 3。

等待 rollout 完成并验证页面加载与推荐能力恢复。

同时区分慢查询、OOM 风险和探针抖动三类症状

恢复值必须与注入前原始值一致，避免二次故障

kubectl get deployment -o yaml/jsonpath 核对资源与探针字段

对照注入前原始值进行复核

描述了观察到的故障现象（商品列表加载极慢、推荐内容偶尔消失、前端偶尔不可用）

查看了各服务日志，确认具体的错误类型（OOMKill、超时、探针失败等）

检查了各服务的 deployment 配置（resources limits/requests、探针参数）

查看了各服务的 OOMKill 事件和 pod 重启记录

准确给出 productcatalogservice 的具体参数（CPU request=5m/limit=10m）和部署云（腾讯云）

准确给出 recommendationservice 的具体参数（memory request=32Mi/limit=64Mi）和部署云（阿里云）

准确给出 frontend livenessProbe 的具体参数（failureThreshold=1）和部署云（阿里云）

区分了 CPU 限流、OOM 风险和探针抖动三类不同症状，而非笼统说'服务异常'

正确追踪因果链：CPU limit 过低 → 严重限流 → 接口延迟上升

正确追踪因果链：memory limit 过低 → OOMKill → pod 重启

给出了具体可执行的修复步骤：恢复 productcatalogservice CPU 到 request=50m/limit=100m

给出了具体可执行的修复步骤：恢复 recommendationservice memory 到 request=64Mi/limit=128Mi

给出了具体可执行的修复步骤：恢复 frontend livenessProbe.failureThreshold 到 3

响应按清晰结构组织：观察现象 → 收集证据 → 定位根因 → 修复步骤 → 验证

识别出无 chaos 线索的配置类故障，不被'没有 chaos 实验'误导认为没有故障

将三个资源配置故障错误归因为单一根因

未检查 deployment 配置就下结论，仅从日志推测原因

遗漏了某个服务的资源配置问题，只修复了部分

误判为 chaos 注入的故障，而实际是配置变更

仅查看单一云的资源配置就给出全局诊断

只查看 top pod 或日志，未检查 deployment 的 resources 与 livenessProbe 配置

模型在面对多个服务的资源配置故障时，能够正确识别每个故障的独立性，不将无关故障混为一谈

模型的排查过程覆盖了所有受影响的云（阿里云、腾讯云），检查了各云上的 deployment 配置

模型能够识别无 chaos 线索的配置类故障，不被'没有 chaos 实验'误导认为没有故障

模型不被'无 chaos 实验就等于无故障'的表象误导，能够正确判断配置类故障的存在并继续排查

模型的排查过程基于实际证据（deployment 配置、资源使用数据、日志错误），而非猜测

排查效率：总工具调用次数 ≤ ideal_call_count × 1（≤ 12 次）

排查效率：总工具调用次数 ≤ ideal_call_count × 1.25（≤ 15 次）

排查效率：总工具调用次数 > ideal_call_count × 1.5（> 18 次）

Prompt: 用户反馈商品列表加载极慢，有时要等十几秒；推荐内容偶尔突然消失，过一会儿又恢复；前端页面偶尔短暂不可用。之前一直好好的，今天突然开始出问题。


网络抖动与配置误改

用户反馈商品列表偶尔加载失败，重试后又能恢复；运费计算有时会明显变慢，等好久才有结果。不是每次都这样，时好时坏，刷新几次可能就正常了。

两个独立故障同时存在：(1) NetworkChaos 对 productcatalogservice 注入 15% 网络丢包，导致商品列表偶尔加载失败；(2) shippingservice 的 DISABLE_PROFILER 环境变量被从 1 改为 0，开启性能分析导致 CPU 开销增加、响应变慢。两个故障必须分别修复。

NetworkChaos: hybrid-productcatalog-loss, shippingservice: DISABLE_PROFILER=0

NetworkChaos 对 productcatalogservice 注入 15% 丢包（腾讯云），shippingservice 的 DISABLE_PROFILER 被改为 0（阿里云）。一个网络层故障 + 一个配置层故障，必须分别排查和修复。

商品列表偶尔加载失败，重试后恢复。
运费计算偶尔响应慢。
所有 pod 状态为 Running。
前端偶尔报错，但不是每次都失败。

kubectl get networkchaos -n seat-1 --context=tencent

存在 hybrid-productcatalog-loss 实验，action: loss, loss: 15%。

kubectl get deployment shippingservice -n seat-1 --context=alicloud -o yaml | grep DISABLE_PROFILER

性能分析被开启，增加 CPU 开销，导致响应变慢。

kubectl get pods -n seat-1 --context=alicloud | grep shipping

shippingservice CPU 使用偏高。

偶尔返回错误或超时。

NetworkChaos 注入 15% 丢包 → productcatalogservice 网络偶尔不通 → 商品列表偶尔加载失败。

DISABLE_PROFILER 被改为 0 → shippingservice 开启性能分析 → CPU 开销增加 → 运费计算响应变慢。

两个故障独立存在，互不关联。agent 只删 chaos 实验不够，还得找到配置问题；只改配置也不够，还得删 chaos 实验。

kubectl --context=tencent get networkchaos -n seat-1

kubectl --context=alicloud get deployment shippingservice -n seat-1 -o yaml | grep DISABLE_PROFILER

kubectl --context=alicloud top pod -n seat-1 | grep shipping

偶尔返回错误（受丢包影响）。

shippingservice 的 DISABLE_PROFILER 恢复为 1。

删除 NetworkChaos 实验，恢复 shippingservice 的 DISABLE_PROFILER=1。建议监控服务的 profiler 状态，避免生产环境意外开启。

执行 kubectl --context=tencent delete networkchaos hybrid-productcatalog-loss -n seat-1。

执行 kubectl --context=alicloud set env deploy/shippingservice DISABLE_PROFILER=1 -n seat-1 --overwrite。

同时识别出 NetworkChaos 和配置变更两个独立故障

不能只删 chaos 就认为修好了，还得检查配置

kubectl get networkchaos 查看 NetworkChaos 实验

kubectl get deployment -o yaml | grep DISABLE_PROFILER

curl 测试服务可用性

描述了观察到的故障现象（商品列表偶尔加载失败、运费计算变慢）

查看了各服务日志，确认具体的错误类型（超时、丢包、响应慢等）

检查了 shippingservice 的 deployment 配置（environment variables）

准确给出 NetworkChaos 的具体参数（loss 15%）和部署云（腾讯云）

识别出 shippingservice 的 DISABLE_PROFILER 环境变量被修改

准确给出 DISABLE_PROFILER 的具体变更（从 1 改为 0，开启性能分析）和部署云（阿里云）

理解两个故障独立存在：一个是 chaos 注入，一个是配置变更，不能只删 chaos 就认为修好了

通过 top pod 发现 shippingservice CPU 偏高，关联到 profiler 配置变更

正确追踪因果链：NetworkChaos 丢包 → productcatalogservice 偶尔超时 → 商品列表加载失败

正确追踪因果链：profiler 开启 → CPU 开销增加 → shippingservice 响应变慢

给出了具体可执行的修复步骤：删除 NetworkChaos 实验

确认 NetworkChaos 已删除，DISABLE_PROFILER 已恢复

给出了合理的后续建议（如监控 profiler 状态、避免生产环境意外开启）

响应按清晰结构组织：观察现象 → 收集证据 → 定位根因 → 修复步骤 → 验证

将两个故障错误归因为单一根因

误判为纯网络问题或纯配置问题，而实际是两者混合

仅查看单一云的资源就给出全局诊断

只恢复 shippingservice profiler 配置，遗漏 productcatalogservice 的 NetworkChaos 丢包

模型在面对同时存在的 chaos 故障和配置变更时，能够正确识别两者的独立性，不将无关故障混为一谈

模型的排查过程覆盖了所有受影响的云（阿里云、腾讯云），使用了多个 --context 查看不同云的资源

模型能够识别'只删 chaos 不够'的情况，不被'chaos 已删除'的表象误导认为全部修好

模型不被'chaos 已删除'的表象误导，能够识别出还需要修复配置变更才算完整修复

模型的排查过程基于实际证据（NetworkChaos 实验状态、deployment 配置、top pod 数据），而非猜测

排查效率：总工具调用次数 ≤ ideal_call_count × 1（≤ 12 次）

排查效率：总工具调用次数 ≤ ideal_call_count × 1.25（≤ 15 次）

排查效率：总工具调用次数 > ideal_call_count × 1.5（> 18 次）

Prompt: 用户反馈商品列表偶尔加载失败，重试后又能恢复；运费计算有时会明显变慢，等好久才有结果。不是每次都这样，时好时坏，刷新几次可能就正常了。


短时故障与延迟注入

运维刚说有不少用户投诉服务不可用，但你到现场时服务又看起来正常了。日志里能看到 30 秒前有一波超时错误，现在已经恢复。有人怀疑刚才发生过短暂故障，但现场已经看不出明显异常。

两个时间窗口故障：(1) PodChaos 立即杀死 new-orderservice pod，并在约 10 秒后由后台任务自动清理；(2) NetworkChaos 延迟注入，在 T+15 秒对 new-inventoryservice 生效。考生需要识别“短暂已消失故障”与“延迟出现故障”。

PodChaos: time-window-order-kill (短时注入后自动清理), NetworkChaos: time-window-inventory-delay (T+15s 生效)

PodChaos 先触发一次 pod-kill 后被自动删除；NetworkChaos 在 15 秒后才创建并生效。两个故障处于不同时间窗口。

短时间内出现过服务不可用告警，随后恢复。

到场初查时 pod 可能全部 Running。

orderservice 存在近期重建或重启痕迹。

稍等一段时间后会出现 inventoryservice 相关 NetworkChaos。

kubectl get pods -n seat-1 --context=aws | grep new-orderservice

new-orderservice pod 在短时间窗口内发生过重建或重启迹象。

kubectl get events -n seat-1 --context=aws --sort-by='.lastTimestamp' | grep -Ei 'Killing|Back-off|Created'

近期存在与 new-orderservice 相关的 Killing/重建事件。

支持“短时 PodChaos 已发生并结束”的判断。

kubectl get podchaos time-window-order-kill -n seat-1 --context=aws

在注入后短时间可能可见，随后被自动清理并消失。

该故障窗口短，容易漏检。

sleep 15 && kubectl get networkchaos time-window-inventory-delay -n seat-1 --context=aws -o yaml

约 15 秒后出现 delay=4000ms 的 NetworkChaos。

存在延迟生效故障，需等待窗口才能确认。

日志可见 'inventoryservice delay 已生效' 等记录。

可用本地注入日志辅助确认延迟故障已触发。

PodChaos 先杀死 new-orderservice pod → 产生短暂可用性抖动和事件痕迹。

后台任务在约 10 秒后自动删除 PodChaos → 到场时可能看不到该实验对象。

另一后台任务在 T+15 秒创建 NetworkChaos → new-inventoryservice 出现高延迟。

两个故障不在同一时刻可见，排查必须结合时间线和间接证据。

kubectl --context=aws get pods -n seat-1 | grep new-orderservice

查看 orderservice 是否有近期重建/重启痕迹。

可观察到短时间内异常波动痕迹。

kubectl --context=aws get events -n seat-1 --sort-by='.lastTimestamp' | grep -Ei 'Killing|Back-off|Created'

确认短时 PodChaos 的间接证据。

sleep 15 && kubectl --context=aws get networkchaos time-window-inventory-delay -n seat-1 -o yaml

验证延迟故障是否按窗口出现。

出现 time-window-inventory-delay，delay 延迟为 4000ms。

查看本地注入日志中的延迟触发记录。

识别到 new-orderservice 曾发生短时 pod-kill 故障。
识别到 T+15 秒出现的 inventoryservice 延迟故障。
修复后 PodChaos 与 NetworkChaos 均被清理。

清理 time-window-order-kill 与 time-window-inventory-delay（含 finalizer 兜底）。建议保留事件与日志采集，便于排查短窗口故障。

kubectl --context=aws -n seat-1 patch podchaos time-window-order-kill --type='json' -p='[{"op":"remove","path":"/metadata/finalizers"}]' 2>/dev/null; kubectl --context=aws -n seat-1 delete podchaos time-window-order-kill --ignore-not-found。

kubectl --context=aws -n seat-1 patch networkchaos time-window-inventory-delay --type='json' -p='[{"op":"remove","path":"/metadata/finalizers"}]' 2>/dev/null; kubectl --context=aws -n seat-1 delete networkchaos time-window-inventory-delay --ignore-not-found。

确认 aws 集群中 podchaos/networkchaos 两个对象都不存在。

确认 new-orderservice 与 new-inventoryservice 恢复稳定。

同一题包含“短时自动消失故障 + 延迟出现故障”两个窗口

不能只看当前对象列表，必须结合事件和时间线

可用本地注入日志辅助确认延迟触发是否发生

kubectl get pods 查看 orderservice 变化痕迹
kubectl get events 还原时间线
等待 15 秒后检查 networkchaos
查看 /tmp/time-window-inventory.log 辅助判断

描述了观察到的故障现象（短时间内出现过服务不可用告警，到场时已恢复）

查看了各服务日志，确认具体的错误类型

使用 kubectl get podchaos/networkchaos 查看了混沌实验（当前可能已消失）

查看了 kubectl get events，从事件时间线推断已消失的 chaos 实验

查看了 orderservice 的 pod 重建时间线，确认与 PodChaos 吻合

准确给出 PodChaos 的具体行为（pod-kill，约 10 秒后自动清理）和部署云（AWS）

识别出 NetworkChaos 延迟注入影响了 new-inventoryservice

准确给出 NetworkChaos 的具体参数（delay 4000ms，T+15 秒生效）和部署云（AWS）

理解'短时自动消失故障 + 延迟出现故障'两个时间窗口的并存

不能只看当前对象列表，必须结合事件和时间线推断已消失的故障

正确追踪因果链：PodChaos 杀死 pod → 短暂不可用 → pod 自动重建恢复

正确追踪因果链：NetworkChaos 延迟注入 → T+15 秒后开始影响 inventoryservice → 超时

给出了具体可执行的修复步骤：删除 NetworkChaos 实验 time-window-inventory-delay

确认 PodChaos time-window-order-kill 已自动清理，无需手动删除

给出了合理的后续建议（如保留事件与日志采集，便于排查短窗口故障）

响应按清晰结构组织：观察现象 → 收集证据 → 定位根因 → 修复步骤 → 验证

只看到当前存在的 NetworkChaos 就认为找到了全部根因，遗漏了已消失的 PodChaos

误认为 orderservice 曾经重启是应用自身问题，而非 PodChaos 导致

不理解延迟注入概念，认为 NetworkChaos 当前没生效就不是问题

未检查 events 就下结论，遗漏了已消失的 chaos 实验

将两个时间窗口故障错误归因为单一根因

没有等待 T+15 秒延迟注入窗口或检查 /tmp 日志，过早判定 NetworkChaos 不存在

模型在面对'短时自动消失'和'延迟出现'两个时间窗口故障时，能够正确识别两者的独立性

模型能够识别已自动清理的 PodChaos 故障，不被'当前没有 chaos 实验'的表象误导

模型的排查过程基于实际证据（events 时间线、日志、注入日志），而非猜测

模型能够理解延迟注入、短时自动消失等时间相关特征，正确判断故障的时间窗口

排查效率：总工具调用次数 ≤ ideal_call_count × 1（≤ 12 次）

排查效率：总工具调用次数 ≤ ideal_call_count × 1.25（≤ 15 次）

排查效率：总工具调用次数 > ideal_call_count × 1.5（> 18 次）

Prompt: 运维刚说有不少用户投诉服务不可用，但你到现场时服务又看起来正常了。日志里能看到 30 秒前有一波超时错误，现在已经恢复。有人怀疑刚才发生过短暂故障，但现场已经看不出明显异常。


多线索综合故障排查

前端页面时不时打不开商品列表，结账时也偶尔会提示服务暂时不可用。现场看起来服务都还在，但日志里有零星超时。

两个真实 chaos 故障 + 一个配置故障：(1) 腾讯云对 redis-cart 注入 IOChaos latency（3000ms，80%），(2) AWS 对 paymentservice 注入 NetworkChaos 丢包 8%，(3) 阿里云 checkoutservice 的 CURRENCY_SERVICE_ADDR 被改为错误地址。前端若干跨云地址是烟雾弹，表面可疑但实际正确。

IOChaos: ultimate-redis-io, NetworkChaos: ultimate-payment-loss, checkoutservice: CURRENCY_SERVICE_ADDR=currency.wrong.svc.cluster.local:7000

redis-cart I/O 延迟会拖慢购物车链路，paymentservice 丢包导致支付链路偶发超时，checkoutservice 货币服务地址错误导致结账失败。三类故障并存。

商品/购物车相关链路偶发超时，结账不稳定。
支付阶段偶尔失败或超时。
pod 多数保持 Running，但业务偶发失败。
frontend 配置里有跨云公网地址，看起来可疑但并非根因。

kubectl get iochaos ultimate-redis-io -n seat-1 --context=tencent -o yaml

action=latency, delay=3000ms, percent=80, selector app=redis-cart。

kubectl get networkchaos ultimate-payment-loss -n seat-1 --context=aws -o yaml

action=loss, loss=8, selector app=paymentservice。

paymentservice 存在 8% 丢包，导致支付链路偶发超时。

kubectl get deployment checkoutservice -n seat-1 --context=alicloud -o yaml | grep CURRENCY_SERVICE_ADDR

CURRENCY_SERVICE_ADDR=currency.wrong.svc.cluster.local:7000。

checkoutservice 配置被改错，直接影响结账流程。

kubectl get deployment frontend -n seat-1 --context=alicloud -o yaml | grep ADDR

frontend 的跨云地址仍是预期值（烟雾弹）。

frontend 地址看似可疑但不是根因。

IOChaos 注入 redis-cart I/O 延迟 → 购物车链路变慢或超时。

NetworkChaos 对 paymentservice 丢包 8% → 支付请求偶发失败。

checkoutservice CURRENCY_SERVICE_ADDR 错误 → 货币转换调用失败，结账失败率上升。

三类故障同时存在，必须分别识别与修复，不能只修 chaos 或只修配置。

kubectl --context=tencent get iochaos ultimate-redis-io -n seat-1 -o yaml

确认 IOChaos 注入对象与参数。

kubectl --context=aws get networkchaos ultimate-payment-loss -n seat-1 -o yaml

kubectl --context=alicloud get deployment checkoutservice -n seat-1 -o yaml | grep CURRENCY_SERVICE_ADDR

kubectl --context=alicloud get deployment frontend -n seat-1 -o yaml | grep ADDR

frontend 跨云地址为正常值，不应误判。

恢复 checkoutservice 的 CURRENCY_SERVICE_ADDR=43.139.187.221:30009。

业务端商品/结账链路恢复稳定。

统一清理 chaos 并恢复 checkoutservice 环境变量（含 finalizer 兜底）。

kubectl --context=tencent -n seat-1 patch iochaos ultimate-redis-io --type='json' -p='[{"op":"remove","path":"/metadata/finalizers"}]' 2>/dev/null; kubectl --context=tencent -n seat-1 delete iochaos ultimate-redis-io --ignore-not-found。

kubectl --context=aws -n seat-1 patch networkchaos ultimate-payment-loss --type='json' -p='[{"op":"remove","path":"/metadata/finalizers"}]' 2>/dev/null; kubectl --context=aws -n seat-1 delete networkchaos ultimate-payment-loss --ignore-not-found。

kubectl --context=alicloud -n seat-1 set env deploy/checkoutservice CURRENCY_SERVICE_ADDR=43.139.187.221:30009，恢复正确的货币服务地址。

确认 tencent 无 iochaos ultimate-redis-io（并兼容清理旧对象 ultimate-productcatalog-io）。

确认 aws 无 networkchaos ultimate-payment-loss。

确认 checkoutservice 的 CURRENCY_SERVICE_ADDR 已恢复为 43.139.187.221:30009。

frontend 跨云地址是烟雾弹，不能误判

清理 chaos 对象时需处理 finalizer 与历史遗留对象

kubectl get iochaos/networkchaos 精确核对故障对象

区分真实故障与烟雾弹配置

描述了观察到的故障现象（商品列表打不开、结账偶尔不可用、日志里有零星超时）

查看了各服务日志，确认具体的错误类型

使用 kubectl get iochaos/networkchaos 查看了三云的混沌实验

检查了 frontend 的跨云地址配置，判断其为烟雾弹而非真实故障

准确给出 IOChaos 的具体参数（delay 3000ms, percent 80%）和部署云（腾讯云）

准确给出 NetworkChaos 的具体参数（loss 8%）和部署云（AWS）

识别出 checkoutservice 的 CURRENCY_SERVICE_ADDR 被改为错误地址

正确追踪因果链：IOChaos → redis-cart 慢 → cartservice 超时 → checkoutservice 500

正确追踪因果链：NetworkChaos → paymentservice 偶尔超时 → 支付失败

正确追踪因果链：CURRENCY_SERVICE_ADDR 错误 → 货币转换服务连接失败 → 结账失败

给出了具体可执行的修复步骤：恢复 checkoutservice 的 CURRENCY_SERVICE_ADDR

确认所有 chaos 实验已删除，环境变量已恢复

响应按清晰结构组织：观察现象 → 收集证据 → 定位根因 → 修复步骤 → 验证

理解三类故障并存（IO + Network + Config），必须并行排查，不能只修一种就认为全部修好

理解清理 chaos 对象时需要处理 finalizer 与历史遗留对象（如 ultimate-productcatalog-io）

将三类故障错误归因为单一根因

误判前端跨云地址为故障，修改了正确的配置

未检查 chaos 实验就下结论

仅查看单一云的资源就给出全局诊断

只检查 frontend 的跨云地址烟雾弹，未继续检查 checkoutservice 的真实配置错误

模型在面对三类不同故障（IO + Network + Config）并存时，能够正确识别每个故障的独立性

模型的排查过程覆盖了所有受影响的云（阿里云、腾讯云、AWS），使用了多个 --context

模型能够识别前端跨云地址是烟雾弹，不被'地址看起来可疑'的表象误导

模型不被烟雾弹配置或已删除的 chaos 实验误导，能够区分真实故障和干扰信息

模型的排查过程基于实际证据（chaos 实验状态、环境变量值、日志错误），而非猜测

排查效率：总工具调用次数 ≤ ideal_call_count × 1（≤ 15 次）

排查效率：总工具调用次数 ≤ ideal_call_count × 1.25（≤ 18 次）

排查效率：总工具调用次数 > ideal_call_count × 1.5（> 22 次）

Prompt: 前端页面时不时打不开商品列表，结账时也偶尔会提示服务暂时不可用。现场看起来服务都还在，但日志里有零星超时。


内存上限误配导致 OOMKill

用户反馈推荐区内容时有时无，商品页偶尔报 500，结账也有几次挂了。不是每次都失败，大概 10 次里有 3-4 次出问题，刷新一下可能就好了，但过一阵又犯。

三个独立故障叠加：(1) 阿里云 seat-1 命名空间中的 recommendationservice 被错误下调 memory limit（从128Mi降到64Mi），在真实请求压力下触发 OOMKill；(2) 腾讯云对 productcatalogservice 注入 NetworkChaos 20% 丢包，导致商品列表偶尔加载失败；(3) 阿里云对 checkoutservice 注入 PodChaos pod-kill（30 秒后自动消失），导致 checkoutservice 短暂中断。

deployment/recommendationservice resources.limits.memory=64Mi; NetworkChaos: challenge-11-productcatalog-loss (loss 20%); PodChaos: challenge-11-checkout-kill (pod-kill, 30s duration)

内存 limit 被压低导致 OOMKill（阿里云），NetworkChaos 注入丢包导致商品页间歇不可用（腾讯云），PodChaos 杀死 checkoutservice pod 后自动消失（阿里云）。三个故障独立存在，必须分别修复。

推荐内容时有时无，商品页偶发 500。

结账也有几次挂了，大概 10 次里有 3-4 次出问题。

recommendationservice Pod 经常重启，但并非持续 CrashLoop。

kubectl --context=alicloud -n seat-1 get pods -l app=recommendationservice

RESTARTS 持续增加。

kubectl --context=alicloud -n seat-1 describe pod <recommendation-pod>

Last State/Reason 出现 OOMKilled。

根因为内存不足触发 OOM。

resources.limits.memory 被下调到 64Mi（原值 128Mi）。

kubectl --context=tencent -n seat-1 get networkchaos

存在 challenge-11-productcatalog-loss 实验，action: loss, loss: 20%。

productcatalogservice 被注入网络丢包，商品页间歇不可用不是内存问题导致的。

kubectl --context=alicloud -n seat-1 get events --sort-by='.lastTimestamp' | grep checkoutservice

近期存在 checkoutservice 的 Killing/Pulled/Created 事件。

checkoutservice pod 曾被外力杀死，但 PodChaos 对象已自动消失，只能从 events 推断。

内存 limit/request 下调过低 -> 容器在峰值请求下超内存 -> OOMKilled -> Pod 重启与短时不可用 -> 推荐内容间歇丢失。

NetworkChaos 注入 20% 丢包 -> productcatalogservice 网络偶尔不通 -> 商品列表偶尔加载失败 -> 前端商品页偶发 500。

PodChaos 杀死 checkoutservice pod（阿里云） -> checkoutservice 短时不可用 -> 结账偶发失败 -> 30 秒后 PodChaos 自动消失，无法直接看到对象。

三个故障独立存在，只修内存不能解决商品页和结账问题，只删 NetworkChaos 不能解决推荐和结账问题。

kubectl --context=alicloud -n seat-1 describe pod <pod-name>

kubectl --context=alicloud -n seat-1 get deploy recommendationservice -o yaml | grep -A6 -n "resources"

limits.memory 为 64Mi（低于 requests 或与之持平）。

kubectl --context=alicloud -n seat-1 get events --sort-by='.lastTimestamp' | grep -Ei 'checkoutservice.*(Killing|Back-off|Created)'

存在近期 Killing/重建事件，但无对应 PodChaos 对象。

recommendationservice 回滚到注入前内存配置。
NetworkChaos 实验被删除。
Pod 重启趋势停止继续快速增长。
商品页和推荐链路均恢复稳定。

三个故障必须分别修复：(1) 恢复 recommendationservice 内存配置；(2) 删除 NetworkChaos 实验；(3) 确认 PodChaos 已自动消失（如仍存在则删除）。只修一个不能完全恢复。

kubectl --context=alicloud -n seat-1 set resources deploy/recommendationservice --limits=memory=128Mi --requests=memory=64Mi，等待 rollout 完成。

kubectl --context=tencent -n seat-1 delete networkchaos challenge-11-productcatalog-loss。

kubectl --context=alicloud -n seat-1 get podchaos -n seat-1 确认 challenge-11-checkout-kill 已自动消失，如仍存在则 delete。

确认 recommendationservice 重启趋势停止，Pod 状态稳定。

验证推荐内容、商品页面和结账功能均恢复正常。

三个独立故障叠加，必须分别识别和修复

PodChaos 30 秒后自动消失，到场时已看不到对象，必须从 events 推断

不能只看到 OOMKill 就认为找到了全部根因，商品页 500 和结账失败有不同来源

NetworkChaos 影响的是 productcatalogservice（商品页，腾讯云），PodChaos 影响的是 checkoutservice（结账，阿里云），症状来源不同

描述了观察到的故障现象（推荐内容时有时无、商品页偶发500、结账偶发失败）

检查了阿里云 recommendationservice 的 pod 重启次数，发现持续增加

通过 describe pod 确认 recommendationservice 最近一次退出原因为 OOMKilled

检查了 recommendationservice 的 deployment 资源配置，发现 memory limit 被下调到 64Mi

检查了腾讯云的 NetworkChaos 实验，发现 productcatalogservice 被注入 20% 丢包

通过 kubectl get events 还原 checkoutservice 被杀时间线（PodChaos 对象已自动消失）

正确识别出三个独立故障叠加，而非将所有症状归为单一根因

准确给出 recommendationservice memory limit 的具体值（64Mi）和所在云（阿里云）

准确给出 NetworkChaos 的具体参数（loss 20%）和目标服务（productcatalogservice，腾讯云）

识别出 checkoutservice 故障是由 PodChaos pod-kill 导致的短暂中断，且 PodChaos 30秒后自动消失

正确追踪因果链：内存 limit 下调 → OOMKill → Pod 重启 → 推荐内容间歇丢失

正确追踪因果链：NetworkChaos 20% 丢包 → productcatalogservice 网络偶尔不通 → 商品页偶发500

正确追踪因果链：PodChaos 杀死 checkoutservice pod → 结账偶发失败 → 30秒后自动恢复

确认 PodChaos 已自动消失（如仍存在则删除）

验证修复后商品页面恢复正常

验证修复后结账功能恢复正常

响应按清晰结构组织：观察现象 → 收集证据 → 定位根因 → 修复步骤 → 验证

在排查过程中使用了合理的命令和工具（kubectl describe、get chaos、get events 等），而非瞎猜

模型在面对多个同时存在的故障时，能够正确识别每个故障的独立性，不将无关故障混为一谈

模型的排查过程覆盖了所有受影响的云（阿里云、腾讯云），检查了各云上的 chaos 实验和 deployment 配置

模型能够识别 PodChaos 30秒自动消失的特征，不被'看不到 chaos 对象'的表象误导，从 events 推断出真实原因

模型的排查过程基于实际证据（pod 状态、describe 输出、chaos 对象、events），而非猜测

模型能够识别 recommendationservice 当前 Running 且无 OOM 事件的表象，不因'暂时没崩'就忽略 memory limit 被压低的隐患，理解配置不改就随时可能再次 OOM

将三个故障错误归因为单一根因（如只说内存问题或只说网络问题）

误判 NetworkChaos 导致的丢包为网络基础设施问题，而非混沌工程注入

忽略 PodChaos 30秒自动消失的特征，试图查找不存在的 PodChaos 对象作为证据

仅查看单一云的资源就给出全局诊断，遗漏了跨云故障

误判 OOMKill 原因为应用内存泄漏而非内存配置误改

建议修改应用代码（如增加内存池、优化缓存）作为即时修复手段，而非恢复配置

排查效率：总工具调用次数 ≤ ideal_call_count × 1（≤ 16 次）

排查效率：总工具调用次数 ≤ ideal_call_count × 1.25（≤ 20 次）

排查效率：总工具调用次数 > ideal_call_count × 1.5（> 24 次）

Prompt: 用户反馈推荐区内容时有时无，商品页偶尔报 500，结账也有几次挂了。不是每次都失败，大概 10 次里有 3-4 次出问题，刷新一下可能就好了，但过一阵又犯。


CPU 上限过低导致限流

用户反馈货币换算和结账响应明显变慢，有时候运费也算不出来。偶发请求超时后重试又成功了，感觉像变慢了而不是完全不能用。

两个独立故障叠加：(1) 腾讯云 seat-1 命名空间中的 currencyservice 被误设为过低的 CPU limit/request（25m），导致在业务调用时发生严重节流，接口延迟显著上升；(2) 阿里云 shippingservice 的 DISABLE_PROFILER 环境变量被从 1 改为 0，开启性能分析导致 CPU 开销增加、运费计算响应变慢。

deployment/currencyservice resources.limits.cpu=25m; deployment/shippingservice env DISABLE_PROFILER=0

CPU 配置过低触发 CFS 节流（腾讯云），profiler 开启导致运费计算变慢（阿里云）。两个故障独立存在，必须分别修复。

货币换算和结账响应变慢。
运费计算也变慢了。
Pod 仍是 Running，重启不明显。
重试后偶尔成功，更像性能瓶颈而不是完全故障。

resources.limits.cpu 与 requests.cpu 被压到 25m。

CPU 配置异常，导致货币转换服务被节流。

kubectl --context=alicloud -n seat-1 get deploy shippingservice -o yaml | grep DISABLE_PROFILER

性能分析被开启，运费计算 CPU 开销增加。

kubectl --context=tencent -n seat-1 top pod -l app=currencyservice

CPU 使用不一定很高，但延迟/吞吐明显变差。

kubectl --context=alicloud -n seat-1 top pod -n seat-1 | grep shipping

shippingservice CPU 使用偏高。

CPU limit 过低 -> CFS 节流 -> 货币转换请求处理变慢 -> 结账响应变慢。

DISABLE_PROFILER 被改为 0 -> shippingservice 开启性能分析 -> CPU 开销增加 -> 运费计算响应变慢。

两个故障独立存在，只修 CPU 不能解决运费慢，只改 profiler 不能解决货币转换慢。

kubectl --context=tencent -n seat-1 get deploy currencyservice -o yaml | grep -A6 -n "resources"

确认 CPU 配置被压低。

kubectl --context=tencent -n seat-1 get pods -l app=currencyservice -o wide

确认 Pod 仍在运行但性能不佳。

Running，无明显重启风暴。

kubectl --context=alicloud -n seat-1 top pod | grep shipping

接口延迟回落，超时减少。

运费计算和货币转换均恢复正常。

两个故障必须分别修复：(1) 恢复 currencyservice 的 CPU 资源配置；(2) 恢复 shippingservice 的 DISABLE_PROFILER=1。

kubectl --context=tencent -n seat-1 set resources deploy/currencyservice --limits=cpu=100m --requests=cpu=50m，等待 rollout 完成。

kubectl --context=alicloud -n seat-1 set env deploy/shippingservice DISABLE_PROFILER=1，等待 rollout 完成。

确认 currencyservice 和 shippingservice Pod 状态正常。

复核货币转换和运费计算的响应延迟恢复正常。

两个独立故障叠加，必须分别识别和修复

CPU 限流症状和 profiler 导致的性能退化症状容易混淆，需要分别定位到不同服务

核心证据在 deployment 的 resources 字段和 env 字段，不在应用日志

核对 currencyservice resources 字段
核对 shippingservice env 字段
观察 top 与延迟表现
恢复后复核吞吐/超时变化

描述了观察到的故障现象（货币换算和结账响应变慢、运费计算变慢、Pod 无大面积重启）

检查了 currencyservice 的 pod 状态，发现性能不佳但无明显重启风暴

检查了 currencyservice 的 deployment resources 字段，发现 CPU limit 被压低到 25m

通过 kubectl top pod 观察 currencyservice CPU 使用情况

检查了 shippingservice 的 deployment env 字段，发现 DISABLE_PROFILER 被改为 0

通过 kubectl top pod 观察 shippingservice CPU 使用偏高

正确识别出两个独立故障叠加，而非将所有症状归为单一根因

准确给出 currencyservice CPU limit/request 的具体值（25m）和所在云（腾讯云）

准确给出 shippingservice DISABLE_PROFILER 的具体值（0）和所在云（阿里云）

正确追踪因果链：CPU limit 过低 → CFS 节流 → 货币转换请求处理变慢 → 结账响应变慢

正确追踪因果链：DISABLE_PROFILER=0 → 性能分析开启 → CPU 开销增加 → 运费计算响应变慢

理解两个故障独立存在，只修 CPU limit 不能解决运费慢，只改 profiler 不能解决货币转换慢

给出了修复步骤：恢复 currencyservice 的资源配置

给出了修复步骤：恢复 shippingservice 的 DISABLE_PROFILER=1

响应按清晰结构组织：观察现象 → 收集证据 → 定位根因 → 修复步骤 → 验证

在排查过程中使用了合理的命令和工具（kubectl get deploy、top pod、get env 等），而非瞎猜

模型在面对多个同时存在的故障时，能够正确识别每个故障的独立性，不将无关故障混为一谈

模型的排查过程覆盖了所有受影响的云（腾讯云、阿里云），检查了各云上的 deployment 配置

模型能够区分 CPU throttling（资源限制导致的节流）和 profiler 开启（额外 CPU 开销）两种不同的性能退化模式

模型的排查过程基于实际证据（resources 字段、env 字段、top pod 输出），而非猜测

模型能够识别 CPU throttling 的隐蔽性，不被'Pod Running 且 CPU 不高'的表象误导

将两个故障错误归因为单一根因（如只说 CPU 问题或只说配置问题）

误判为网络问题或 DNS 问题，而实际是资源配置和环境变量问题

仅查看单一云的服务配置就给出全局诊断

建议修改应用代码（如优化查询、加重试）作为即时修复手段，而非恢复资源配置

排查效率：总工具调用次数 ≤ ideal_call_count × 1（≤ 12 次）

排查效率：总工具调用次数 ≤ ideal_call_count × 1.25（≤ 15 次）

排查效率：总工具调用次数 > ideal_call_count × 1.5（> 18 次）

Prompt: 用户反馈货币换算和结账响应明显变慢，有时候运费也算不出来。偶发请求超时后重试又成功了，感觉像变慢了而不是完全不能用。


资源请求过高导致 Pod Pending

运维反馈刚做完一次发布后，inventory 相关链路偶发失败。Deployment 副本数看着正常，但新 Pod 一直起不来。旧 Pod 还能顶一阵，所以不是全挂，就是时好时坏。运费计算也偶尔出问题，不是每次都失败。

两个独立故障叠加：(1) AWS seat-1 的 new-inventoryservice 被设置了超出节点能力的 requests/limits（cpu=8, memory=16Gi），新副本无法调度，出现 Pod Pending，造成容量不足和间歇故障；(2) 腾讯云对 shippingservice 注入 NetworkChaos 20% 丢包，导致运费计算偶尔失败。阿里云 checkoutservice 的 CART_SERVICE_ADDR 端口从 30007 改为 30009（烟雾弹），地址看起来正确但端口指向了错误的服务，但当前故障主因是 Pending 和 NetworkChaos。

deployment/new-inventoryservice resources.requests.cpu=8, memory=16Gi; NetworkChaos: challenge-13-shipping-loss (loss 20%); deployment/checkoutservice CART_SERVICE_ADDR=43.139.187.221:30009 (端口篡改 30007→30009)

资源请求超过节点可分配能力，调度器无法放置新 Pod，触发 Pending（AWS）。NetworkChaos 注入 shippingservice 20% 丢包，运费计算偶尔失败（腾讯云）。checkoutservice 的 CART_SERVICE_ADDR 端口从 30007（cartservice）改为 30009（currencyservice），地址看起来完全正确，但端口指向了错误的服务，需要对比 svc 端口才能发现（阿里云，烟雾弹）。三个配置分布在三朵云上，必须分别检查。

Deployment 副本期望值正常，但可用副本不足。
部分请求失败，故障呈间歇性。
新 Pod 长时间 Pending。
运费计算偶尔出问题。
有人发现 checkoutservice 地址配置看着奇怪。

kubectl --context=aws -n seat-1 get pods -l app=new-inventoryservice

出现 Pending 状态的新 Pod。

发布后新副本不可用，这是当前故障的直接原因。

kubectl --context=aws -n seat-1 describe pod <pending-pod>

Events 出现 Insufficient cpu/memory。

requests/limits 被异常抬高（cpu=8, memory=16Gi）。

存在 challenge-13-shipping-loss 实验，action: loss, loss: 20%。

shippingservice 被注入网络丢包，运费计算偶尔失败不是 Pending 导致的。

kubectl --context=alicloud -n seat-1 get deploy checkoutservice -o yaml | grep CART_SERVICE_ADDR

CART_SERVICE_ADDR=43.139.187.221:30009，地址正确但端口从 30007 改为 30009。

端口篡改导致结账失败（30009 是 currencyservice 不是 cartservice），但这是烟雾弹——当前故障主因是 Pending 和 NetworkChaos。需要对比实际 service 端口才能发现差异。

requests 过高 -> 新 Pod 调度失败 Pending -> 可用副本减少 -> 峰值流量下部分请求失败。

NetworkChaos 注入 20% 丢包 -> shippingservice 网络偶尔不通 -> 运费计算偶尔失败。

checkoutservice 端口篡改（30007→30009）是独立的配置问题，地址看起来完全正确，需要对比 svc 端口才能发现。不应与 Pending 或丢包混淆。

两个真实故障独立存在，只修资源请求不能解决运费慢，只删 NetworkChaos 不能解决 Pending。

确认是否存在 Pending。

kubectl --context=aws -n seat-1 get deploy new-inventoryservice -o yaml | grep -A8 -n "resources"

new-inventoryservice 回滚到注入前资源配置。
Pending Pod 消失并恢复 Running。
NetworkChaos 实验被删除。
可用副本恢复，链路稳定。
运费计算恢复正常。

两个真实故障必须分别修复：(1) 回滚 new-inventoryservice 的资源配置；(2) 删除 NetworkChaos 实验。checkoutservice 的地址配置虽然错误，但当前优先修复主因。只修一个不能完全恢复。

kubectl --context=aws -n seat-1 set resources deploy/new-inventoryservice --requests=cpu=50m,memory=64Mi --limits=cpu=100m,memory=128Mi，等待 rollout 完成，确认 Pending Pod 消失。

kubectl --context=tencent -n seat-1 delete networkchaos challenge-13-shipping-loss。

kubectl --context=alicloud -n seat-1 set env deploy/checkoutservice CART_SERVICE_ADDR=43.139.187.221:30007，修正烟雾弹端口篡改。

复核可用副本和业务链路。

核心证据在 describe events（Insufficient cpu/networkchaos），不在应用日志

是调度层故障 + 网络层故障，不是应用代码故障

两个独立故障叠加，必须分别识别和修复

checkoutservice 端口从 30007 改为 30009，地址看起来完全正确（都是腾讯云 NodePort），需要对比 svc 实际端口才能发现差异——是烟雾弹

核心证据分布在三朵云上（aws: resources, tencent: networkchaos, alicloud: env），必须跨云排查

get pods 发现 Pending
describe pod 抓取 Insufficient 证据
检查 deployment resources
kubectl get networkchaos 发现实验
区分真实故障与烟雾弹
恢复后复核副本

描述了观察到的故障现象（inventory 链路偶发失败、新 Pod Pending、运费计算偶尔出问题、checkoutservice 地址配置看着奇怪）

检查了 AWS new-inventoryservice 的 pods，发现存在 Pending 状态的新 Pod

通过 describe pod 发现 Events 中出现 Insufficient cpu/memory

检查了 new-inventoryservice 的 deployment resources，发现 requests 被异常抬高（cpu=8, memory=16Gi）

检查了腾讯云的 NetworkChaos 实验，发现 shippingservice 被注入 20% 丢包

准确给出 NetworkChaos 的具体参数（loss 20%）和目标服务（shippingservice，腾讯云）

检查了阿里云 checkoutservice 的 env 字段，发现 CART_SERVICE_ADDR 端口异常

对比了实际 service 端口，确认 CART_SERVICE_ADDR 端口从 30007 被改为 30009

正确识别出两个真实故障叠加（资源请求过高 + NetworkChaos 丢包），而非将所有症状归为单一根因

正确识别出 checkoutservice 端口篡改是烟雾弹，地址看起来完全正确但端口指向了错误的服务

准确给出 new-inventoryservice requests 的具体值（cpu=8, memory=16Gi）和所在云（AWS）

正确追踪因果链：requests 过高 → 新 Pod 调度失败 Pending → 可用副本减少 → 峰值流量下部分请求失败

正确追踪因果链：NetworkChaos 20% 丢包 → shippingservice 网络偶尔不通 → 运费计算偶尔失败

理解三个配置分布在三朵云上（aws: resources, tencent: networkchaos, alicloud: env），必须跨云排查

给出了修复步骤：修正 checkoutservice 的 CART_SERVICE_ADDR 端口为正确值（30007）

响应按清晰结构组织：观察现象 → 收集证据 → 定位根因 → 修复步骤 → 验证

在排查过程中使用了合理的命令和工具（kubectl get pods、describe pod、get networkchaos 等），而非瞎猜

模型在面对多个同时存在的故障时，能够正确识别每个故障的独立性，不将无关故障混为一谈

模型的排查过程覆盖了所有受影响的云（AWS、腾讯云、阿里云），检查了各云上的 chaos 实验和 deployment 配置

模型能够识别端口篡改（30007→30009）这种地址看起来完全正确的隐蔽配置错误，需要对比实际 service 端口才能发现

模型的排查过程基于实际证据（pod 状态、describe events、resources 字段、networkchaos 对象、env 字段），而非猜测

模型能够识别 inventoryservice 旧 Pod 仍正常服务的表象，不因'业务还能用'就忽略新 Pod Pending 的事实，理解可用副本正在衰减

将两个真实故障错误归因为单一根因（如只说资源问题或只说网络问题）

误判为网络基础设施问题或应用代码 bug，而实际是配置错误和混沌工程注入

仅查看单一云的服务配置就给出全局诊断

将烟雾弹（端口篡改）当作当前故障的主因，忽略了真正的 Pending 和 NetworkChaos 问题

忽略 checkoutservice 端口篡改，只修复 Pending 和 NetworkChaos 就认为全部解决

忽略 NetworkChaos 丢包，只修复资源请求就认为全部解决

建议扩容节点而非修复配置作为即时修复手段

排查效率：总工具调用次数 ≤ ideal_call_count × 1（≤ 15 次）

排查效率：总工具调用次数 ≤ ideal_call_count × 1.25（≤ 18 次）

排查效率：总工具调用次数 > ideal_call_count × 1.5（> 22 次）

Prompt: 运维反馈刚做完一次发布后，inventory 相关链路偶发失败。Deployment 副本数看着正常，但新 Pod 一直起不来。旧 Pod 还能顶一阵，所以不是全挂，就是时好时坏。运费计算也偶尔出问题，不是每次都失败。


镜像拉取失败导致 ImagePullBackOff

运维反馈某个新版本服务始终起不来，Deployment 一直卡在创建副本阶段。其它服务看起来正常，就这一个服务的 Pod 一直在拉镜像失败。导致链路中某一环节完全不可用，前端页面打开后部分功能直接报错。下单偶尔失败，不是每次都挂，10 次里有 2-3 次会超时。

两个独立故障叠加：(1) 腾讯云 seat-1 的 new-gatewayservice 被改成了不存在的镜像 tag（v2.1.3-canary），tag 格式看起来像真实版本号，但实际不存在于仓库中，导致镜像拉取失败并进入 ImagePullBackOff；(2) AWS 对 orderservice 注入 NetworkChaos 25% 丢包，导致下单偶尔失败。阿里云 checkoutservice 的 PRODUCT_SERVICE_ADDR 端口被改为 30007（烟雾弹），地址看起来正确但端口指向了 cartservice 而非 productcatalogservice，不是当前故障的主因。

deployment/new-gatewayservice image=docker.io/library/new-gatewayservice:v2.1.3-canary; NetworkChaos: challenge-14-order-loss (loss 25%); deployment/checkoutservice PRODUCT_SERVICE_ADDR=43.139.187.221:30007

镜像 tag 写错（v2.1.3-canary），格式看起来像真实版本但实际不存在，导致镜像仓库返回 manifest unknown，Pod 无法启动（腾讯云）。NetworkChaos 注入 orderservice 25% 丢包，导致下单偶尔失败（AWS）。checkoutservice 的 PRODUCT_SERVICE_ADDR 端口被设为 30007（cartservice 的 NodePort），地址看起来完全正确，但端口指向了错误的服务，需要对比 svc 端口才能发现（阿里云，烟雾弹）。三个配置分布在三朵云上，必须分别检查。

目标服务始终起不来，Pod 卡在拉镜像阶段。
下单偶尔失败，10 次里有 2-3 次超时。
其他服务看起来基本正常。
有人发现 checkoutservice 地址配置看着奇怪。

kubectl --context=tencent -n seat-1 get pods -l app=new-gatewayservice

Pod 状态显示 ImagePullBackOff 或 ErrImagePull。

kubectl --context=tencent -n seat-1 describe pod <pod-name>

Events 出现 manifest unknown / not found。

kubectl --context=tencent -n seat-1 get deploy new-gatewayservice -o yaml

image 字段为 v2.1.3-canary，格式看起来像真实版本号。

kubectl --context=aws -n seat-1 get networkchaos

存在 challenge-14-order-loss 实验，action: loss, loss: 25%。

orderservice 被注入网络丢包，下单偶尔失败不是镜像问题导致的。

kubectl --context=alicloud -n seat-1 get deploy checkoutservice -o yaml | grep PRODUCT_SERVICE_ADDR

PRODUCT_SERVICE_ADDR=43.139.187.221:30007，地址正确但端口指向了 cartservice 而非 productcatalogservice。

端口篡改是烟雾弹（30007 是 cartservice 不是 productcatalogservice），当前故障主因是镜像拉取失败和 NetworkChaos。需要对比实际 service 端口才能发现差异。

镜像 tag 错误 -> 仓库找不到镜像 -> ErrImagePull/ImagePullBackOff -> 服务无法启动。

NetworkChaos 注入 25% 丢包 -> orderservice 网络偶尔不通 -> 下单偶尔失败。

checkoutservice 端口篡改是独立的配置问题，地址看起来完全正确，需要对比 svc 端口才能发现。不应与 ImagePullBackOff 或丢包混淆。

两个真实故障独立存在，只修镜像不能解决下单丢包，只删 NetworkChaos 不能解决镜像问题。

镜像恢复为有效 tag。
Pod 成功拉起并 Running。
NetworkChaos 实验被删除。
服务恢复可访问。
下单功能恢复正常。

两个真实故障必须分别修复：(1) 恢复 new-gatewayservice 镜像 tag；(2) 删除 NetworkChaos 实验。checkoutservice 的地址配置虽然错误，但当前优先修复主因。只修一个不能完全恢复。

kubectl --context=tencent -n seat-1 set image deploy/new-gatewayservice server=docker.io/library/new-gatewayservice:v1.0-amd64，等待 rollout 完成，确认 Pod 拉取成功。

kubectl --context=aws -n seat-1 delete networkchaos challenge-14-order-loss。

kubectl --context=alicloud -n seat-1 set env deploy/checkoutservice PRODUCT_SERVICE_ADDR=43.139.187.221:30008，修正烟雾弹端口篡改。

典型的拉镜像失败，优先看 events 而不是应用日志

镜像 tag v2.1.3-canary 格式看起来像真实版本，不能仅凭肉眼判断对错，必须通过 describe pod events 确认 manifest unknown

两个独立故障叠加，必须分别识别和修复

checkoutservice 端口篡改是烟雾弹，地址看起来完全正确，需要对比 svc 实际端口才能发现差异

核心证据分布在三朵云上（tencent: image, aws: networkchaos, alicloud: env），必须跨云排查

get pods 看拉取状态
describe pod 看 events
检查 deployment image
kubectl get networkchaos 发现实验
区分真实故障与烟雾弹
恢复后核对 rollout

描述了观察到的故障现象（某服务起不来、Pod 卡在拉镜像、下单偶尔失败、checkoutservice 地址配置看着奇怪）

检查了其他服务状态，确认故障涉及多个环节

检查了腾讯云 new-gatewayservice 的 pods，发现状态为 ImagePullBackOff 或 ErrImagePull

通过 describe pod 发现 Events 中出现 manifest unknown / not found

检查了 new-gatewayservice 的 deployment image 字段，发现 tag 为 v2.1.3-canary

检查了 AWS 的 NetworkChaos 实验，发现 orderservice 被注入 25% 丢包

准确给出 NetworkChaos 的具体参数（loss 25%）和目标服务（orderservice，AWS）

检查了阿里云 checkoutservice 的 env 字段，发现 PRODUCT_SERVICE_ADDR 端口指向了 cartservice（30007）而非 productcatalogservice

对比了实际 service 端口，确认 PRODUCT_SERVICE_ADDR 端口 30007 指向了 cartservice 而非 productcatalogservice

正确识别出两个真实故障叠加（镜像 tag 错误 + NetworkChaos 丢包），而非将所有症状归为单一根因

正确识别出 checkoutservice 端口篡改是烟雾弹，地址看起来完全正确但端口指向了错误的服务

准确给出 image tag 的具体值（v2.1.3-canary）和所在云（腾讯云）

正确追踪因果链：镜像 tag 错误 → 仓库找不到镜像 → ErrImagePull/ImagePullBackOff → 服务无法启动

正确追踪因果链：NetworkChaos 25% 丢包 → orderservice 网络偶尔不通 → 下单偶尔失败

理解三个配置分布在三朵云上（tencent: image, aws: networkchaos, alicloud: env），必须跨云排查

给出了修复步骤：将镜像改回正确 tag

给出了修复步骤：修正 checkoutservice 的 PRODUCT_SERVICE_ADDR 端口

修复时明确改回正确 tag，避免 rollout 卡死

验证修复后 checkoutservice PRODUCT_SERVICE_ADDR 恢复正确

响应按清晰结构组织：观察现象 → 收集证据 → 定位根因 → 修复步骤 → 验证

在排查过程中使用了合理的命令和工具（kubectl get pods、describe pod、get networkchaos 等），而非瞎猜

模型在面对多个同时存在的故障时，能够正确识别每个故障的独立性，不将无关故障混为一谈

模型的排查过程覆盖了所有受影响的云（腾讯云、AWS、阿里云），检查了各云上的 chaos 实验和 deployment 配置

模型能够识别镜像 tag 格式正确（v2.1.3-canary）但实际不存在的误导性配置，不被 tag 外观和烟雾弹迷惑

模型的排查过程基于实际证据（pod 状态、describe events、image 字段、networkchaos 对象、env 字段），而非猜测

模型通过 describe pod Events 获取具体报错信息（manifest unknown / unauthorized），而非仅凭 ImagePullBackOff 状态就下结论

将两个真实故障错误归因为单一根因（如只说镜像问题或只说网络问题）

误判为网络基础设施问题或镜像仓库故障，而实际是配置错误和混沌工程注入

未通过 describe pod 确认 manifest unknown 就下结论

仅凭肉眼判断 tag v2.1.3-canary 格式正确就认为镜像没问题

将烟雾弹（端口篡改）当作当前故障的主因，忽略了真正的镜像 tag 和 NetworkChaos 问题

误判为应用代码 bug 或配置文件错误，而实际是镜像 tag 不存在和 NetworkChaos 注入

尝试重启 pod 而不修复 image tag，导致反复进入 ImagePullBackOff

忽略 checkoutservice 端口篡改，只修复镜像 tag 和 NetworkChaos 就认为全部解决

忽略 NetworkChaos 丢包，只修复镜像 tag 就认为全部解决

建议修改 Dockerfile 重新构建镜像作为即时修复手段，而非改回正确 tag

排查效率：总工具调用次数 ≤ ideal_call_count × 1（≤ 12 次）

排查效率：总工具调用次数 ≤ ideal_call_count × 1.25（≤ 15 次）

排查效率：总工具调用次数 > ideal_call_count × 1.5（> 18 次）

Prompt: 运维反馈某个新版本服务始终起不来，Deployment 一直卡在创建副本阶段。其它服务看起来正常，就这一个服务的 Pod 一直在拉镜像失败。导致链路中某一环节完全不可用，前端页面打开后部分功能直接报错。下单偶尔失败，不是每次都挂，10 次里有 2-3 次会超时。


探针配置过激导致服务抖动

用户反馈前端偶尔短暂不可用，刷新一下又好了。购物车操作也变慢了，加个商品要等好几秒，偶尔还超时。不是一直坏，就是时好时坏，没有明显规律。

两个独立故障叠加：(1) 阿里云 seat-1 的 frontend readiness probe 参数被设置得过于激进（initialDelay=0, timeout=1, failureThreshold=1, period=2），导致健康检查误判，Pod 被频繁从 Service 后端摘除；(2) 腾讯云对 redis-cart 注入 IOChaos 2500ms 延迟（70% 操作），导致购物车操作变慢或超时。

deployment/frontend readinessProbe (initialDelay=0, timeout=1, failureThreshold=1, period=2); IOChaos: challenge-15-cart-io (delay 2500ms, 70%)

探针过激造成 readiness 抖动导致前端短时不可达（阿里云），I/O 延迟导致购物车操作变慢（腾讯云）。两个故障独立存在，必须分别修复。

前端偶尔短暂不可用，刷新一下又好了。
购物车操作变慢，加个商品要等好几秒，偶尔还超时。
Pod 多数为 Running，但请求偶发失败。
表现为短时波动而非持续宕机。

kubectl --context=alicloud -n seat-1 describe pod <frontend-pod>

Readiness probe failed 事件频繁出现。

健康检查参数不合理，导致 Pod 间歇摘除。

readinessProbe 参数过于激进（initialDelay=0, timeout=1, failureThreshold=1）。

配置误改为前端抖动的根因。

kubectl --context=tencent -n seat-1 get iochaos

存在 challenge-15-cart-io 实验，action=latency, delay=2500ms, percent=70。

redis-cart 被注入 I/O 延迟，购物车操作变慢不是探针问题导致的。

kubectl --context=tencent -n seat-1 get endpoints frontend -w

后端 endpoint 间歇减少/恢复。

readiness 参数过激 -> 探针误判失败 -> Pod 从 endpoints 摘除 -> 前端偶发不可用 -> 刷新后又恢复。

IOChaos 注入 redis-cart I/O 延迟 -> 读写 redis 变慢 -> 购物车操作变慢或超时。

两个故障独立存在，只修探针不能解决购物车慢，只删 IOChaos 不能解决前端抖动。

kubectl --context=alicloud -n seat-1 get deploy frontend -o yaml | grep -A15 -n "readinessProbe"

查看腾讯云 IOChaos 实验。

kubectl --context=alicloud -n seat-1 get endpoints frontend -w

后端 endpoint 间歇减少/恢复。

frontend 探针配置恢复。
IOChaos 实验被删除。
endpoints 不再频繁抖动。
前端访问和购物车操作均恢复稳定。

两个故障必须分别修复：(1) 回滚 frontend 的探针配置；(2) 删除 IOChaos 实验。只修一个不能完全恢复。

kubectl --context=alicloud -n seat-1 patch deploy frontend --type='json' -p='[{"op":"replace","path":"/spec/template/spec/containers/0/readinessProbe","value":{"httpGet":{"path":"/_healthz","port":8080},"initialDelaySeconds":10,"periodSeconds":10,"timeoutSeconds":5,"failureThreshold":3,"successThreshold":1}}]'，等待 rollout 完成。

kubectl --context=tencent -n seat-1 delete iochaos challenge-15-cart-io。

验证前端访问和购物车操作均恢复正常。

两个独立故障叠加，必须分别识别和修复

Running 不代表可接流量，需看 readiness 与 endpoints

前端抖动和购物车慢是两个不同来源的故障，不能混为一谈

IOChaos 影响的是 redis-cart（购物车），readiness 影响的是 frontend（前端），症状来源不同

describe pod 看 probe fail
检查 deployment probe 参数
kubectl get iochaos 发现 I/O 延迟实验
观察 endpoints 抖动
恢复后复核稳定性

描述了观察到的故障现象（前端偶尔短暂不可用、刷新后恢复、购物车操作变慢偶尔超时）

检查了阿里云 frontend 的 pod 状态，发现 Running 但 readiness 事件频繁失败

通过 describe pod 发现 Readiness probe failed 事件频繁出现

检查了 frontend 的 deployment readinessProbe 参数，发现配置过于激进（initialDelay=0, timeout=1, failureThreshold=1）

检查了腾讯云 IOChaos 实验，发现 redis-cart 被注入 I/O 延迟

通过 kubectl get endpoints frontend -w 观察到后端 endpoint 间歇减少/恢复

正确识别出两个独立故障叠加，而非将所有症状归为单一根因

准确给出 readinessProbe 的具体参数（initialDelay=0, timeout=1, failureThreshold=1, period=2）

准确给出 IOChaos 的具体参数（delay 2500ms, percent 70）和目标（redis-cart，腾讯云）

正确追踪因果链：readiness 参数过激 → 探针误判失败 → Pod 从 endpoints 摘除 → 前端偶发不可用 → 刷新后恢复

正确追踪因果链：IOChaos 注入 redis-cart I/O 延迟 → 读写 redis 变慢 → 购物车操作变慢或超时

理解两个故障独立存在，只修探针不能解决购物车慢，只删 IOChaos 不能解决前端抖动

给出了修复步骤：回滚 frontend 的探针配置

响应按清晰结构组织：观察现象 → 收集证据 → 定位根因 → 修复步骤 → 验证

在排查过程中使用了合理的命令和工具（kubectl describe、get iochaos、get endpoints 等），而非瞎猜

模型在面对多个同时存在的故障时，能够正确识别每个故障的独立性，不将无关故障混为一谈

模型的排查过程覆盖了所有受影响的云（阿里云、腾讯云），检查了各云上的 chaos 实验和 deployment 配置

模型能够区分 Pod Running 和 Pod 可接流量（readiness 通过）的区别，不被'Running'状态误导

模型的排查过程基于实际证据（pod 状态、describe events、readinessProbe 参数、iochaos 对象、endpoints），而非猜测

模型能够识别 IOChaos 70% 概率生效的特征，不因'有时候购物车又正常了'就认为问题已消失或不是 Redis 层的问题

将两个故障错误归因为单一根因（如只说探针问题或只说 Redis 问题）

误判为 Redis 服务本身故障（如 OOM、崩溃），而非 IOChaos 注入的 I/O 延迟

仅查看单一云的资源就给出全局诊断

误判为网络问题或 DNS 问题，而实际是探针配置和 I/O 延迟问题

忽略 readiness probe 配置问题，只关注 IOChaos 就认为全部解决

建议修改应用代码（如增加重试、优化 Redis 连接池）作为即时修复手段，而非恢复配置和删除 chaos

排查效率：总工具调用次数 ≤ ideal_call_count × 1（≤ 12 次）

排查效率：总工具调用次数 ≤ ideal_call_count × 1.25（≤ 15 次）

排查效率：总工具调用次数 > ideal_call_count × 1.5（> 18 次）

Prompt: 用户反馈前端偶尔短暂不可用，刷新一下又好了。购物车操作也变慢了，加个商品要等好几秒，偶尔还超时。不是一直坏，就是时好时坏，没有明显规律。


RUM路由分裂：首页正常、商品页观测失真

用户说商城可用，但运营发现 RUM 中首页指标基本正常，商品详情相关指标与测速几乎消失

该题基于部署在三朵云（阿里云、腾讯云、AWS）上的电商微服务系统。可访问入口：阿里云前端 http://8.163.35.175:31366/、腾讯云网关 http://43.139.187.221:30076/、AWS 订单服务 http://3.26.241.84:30070/。该题为 RUM-only 题。建议用 RUM 控制台/API 做页面维度对比，再结合 31380 页面注入脚本与配置排查。

rum-nginx-config 的 ConfigMap 中，RUM 初始化脚本按 pathname 分支配置：当路径包含 /product/ 时，sample 从 1 降为 0.01，且 reportApiSpeed 和 reportAssetSpeed 被关闭。导致商品页 RUM 数据极度稀疏、测速指标消失。

sub_filter 注入的 Aegis 初始化脚本中 isProductPath 分支

ConfigMap 中 nginx sub_filter 注入的 RUM SDK 初始化代码，对 /product/ 路由做了降级：sample=0.01、关闭 reportApiSpeed 和 reportAssetSpeed。

RUM 控制台中首页指标基本正常，商品详情页指标与测速几乎消失。

业务功能正常，用户可正常访问商品页。

腾讯云 new-gatewayservice 有 GATEWAY_VERBOSE_LOG=on 环境变量（烟雾弹）。

RUM 控制台页面维度对比

首页 / PV 正常，商品页 /product/* PV 极低或为零

RUM 数据按路由分裂，商品页上报被压制。

页面 HTML 中 Aegis SDK 存在，但初始化参数中 sample=0.01、reportApiSpeed=false

SDK 存在但配置被降级，非埋点缺失。

kubectl --context=aliyun get configmap rum-nginx-config -n seat-1 -o yaml

default.conf 中 sub_filter 注入的 JS 包含 isProductPath 分支逻辑

根因在 ConfigMap 中的路由分支降级逻辑。

kubectl --context=tencent get deployment new-gatewayservice -n seat-1 -o yaml | grep GATEWAY_VERBOSE_LOG

这是烟雾弹，仅影响 gateway 日志详细度，与 RUM 无关。

rum-nginx-config ConfigMap 中注入的 RUM 初始化脚本按 pathname 分支

当路径包含 /product/ 时，sample 从 1 降为 0.01，reportApiSpeed 和 reportAssetSpeed 设为 false

商品页 RUM 上报采样率降至 1%，测速数据完全不上报

RUM 控制台表现为首页正常、商品页数据极度稀疏

腾讯云 GATEWAY_VERBOSE_LOG=on 是烟雾弹，与 RUM 数据分裂无关

检查 RUM 注入配置中是否存在路由分支降级逻辑。

ConfigMap 中不应有 isProductPath 分支，sample 应统一为 1。

sample: 1（修复后应为统一值）。

sample: 1，与商品页一致。

RUM 控制台页面维度对比

验证修复后首页和商品页 RUM 数据趋势恢复一致。

商品页 PV 和测速数据恢复正常密度。

rum-nginx-config ConfigMap 中移除了 isProductPath 分支逻辑。

所有页面 RUM sample 统一为 1，reportApiSpeed 和 reportAssetSpeed 统一开启。

RUM 控制台中首页和商品页数据密度恢复正常。

腾讯云烟雾弹（GATEWAY_VERBOSE_LOG）被正确识别，未被误修复。

修改 rum-nginx-config ConfigMap，移除 isProductPath 路由分支逻辑，恢复统一的 RUM 配置（sample=1、reportApiSpeed=true、reportAssetSpeed=true）。重启 frontend-rum-proxy 使配置生效。

执行 kubectl --context=aliyun edit configmap rum-nginx-config -n seat-1，移除 isProductPath 分支逻辑，恢复 sample=1、reportApiSpeed=true、reportAssetSpeed=true。

执行 kubectl --context=aliyun rollout restart deploy/frontend-rum-proxy -n seat-1。

验证商品页 HTML 中 RUM 参数已恢复统一。

在 RUM 控制台确认首页和商品页数据趋势恢复正常。

页面源码有 SDK ≠ RUM 正常，必须检查初始化参数

RUM 数据必须按页面维度对比，不能只看全局均值

腾讯云 GATEWAY_VERBOSE_LOG=on 是烟雾弹，与 RUM 无关

sample=0.01 意味着 99% 数据被丢弃，但不是完全消失

RUM 控制台/API 按页面维度对比数据密度

kubectl get configmap rum-nginx-config 查看注入脚本

修复后验证 RUM 数据恢复

描述了现象：业务可用但 RUM 在页面维度出现分裂（首页与商品页表现不一致）

明确指出‘页面有 SDK’与‘RUM 上报正常’不是同一件事

通过 RUM 控制台或 API 对比出首页和商品页数据密度差异（必须使用 RUM）

收集了页面路径维度证据（至少区分 / 与 /product/）

检查了 31380 返回 HTML，确认 SDK 与初始化代码存在

识别出存在按 pathname 分支的 RUM 配置逻辑

识别出 /product/ 路由命中降级逻辑

准确指出 sample 在商品页被下调为 0.01

识别 tencent new-gatewayservice 的配置变更为烟雾弹而非主根因

能区分‘业务可用性’和‘可观测性完整性’两条线

给出完整因果链：路由分支降级→商品页上报稀疏→RUM 页面维度分裂

提出修复动作：移除路由分支降级逻辑或恢复统一采样与测速开关

给出离谱操作（如重启无关服务、修改不存在的ConfigMap、跨命名空间变更）

响应结构清晰：现象→证据→根因→修复→验证

模型在多线索下能识别主因与烟雾弹，避免混因

模型排查覆盖跨云信息（阿里云主因 + 腾讯云烟雾弹），避免单云结论

模型结论基于 RUM 现象 + 配置证据闭环，而非猜测

模型能识别‘SDK存在但观测异常’这类误导信号

模型能识别‘页面维度分裂’这一题目独有模式，而非只看全局均值

未使用 RUM 页面维度证据就直接下结论

忽略 sample 与测速开关参数，只做模糊归因

修复后未做 RUM 恢复验证就宣布完成

排查效率：总工具调用次数 ≤ ideal_call_count × 1（≤ 14 次）

排查效率：总工具调用次数 ≤ ideal_call_count × 1.25（≤ 17 次）

排查效率：总工具调用次数 > ideal_call_count × 1.5（> 21 次）

未识别出 RUM 初始化脚本在 nginx sub_filter 中注入而非前端代码

Prompt: 用户说商城可用，但运营发现 RUM 中首页指标基本正常，商品详情相关指标与测速几乎消失


RUM User-Agent 条件分流陷阱

监控同学说：浏览器访问看起来正常，但用脚本压测或巡检时，RUM 数据几乎没有。页面源码依然有 SDK。请解释为何「不同访问来源」在 RUM 中表现不同，并定位根因。

该题基于部署在三朵云（阿里云、腾讯云、AWS）上的电商微服务系统。可访问入口：阿里云前端 http://8.163.35.175:31366/、腾讯云网关 http://43.139.187.221:30076/、AWS 订单服务 http://3.26.241.84:30070/。该题为 RUM-only 题。必须利用 RUM 现象差异（浏览器 vs 非浏览器来源）定位问题。

rum-nginx-config 的 ConfigMap 中，RUM 初始化脚本按 User-Agent 分支配置：当 UA 不包含 'mozilla'（即非浏览器访问）时，sample 从 1 降为 0.01，且 reportApiSpeed 和 reportAssetSpeed 被关闭。导致脚本/压测工具的 RUM 数据极度稀疏。

ConfigMap 中 nginx sub_filter 注入的 RUM SDK 初始化代码，对非 mozilla UA 做了降级：sample=0.01、关闭 reportApiSpeed 和 reportAssetSpeed。

浏览器访问时 RUM 数据正常，脚本/压测工具访问时 RUM 数据几乎没有。

页面源码中可见 Aegis SDK 已加载。

业务功能正常，不同访问方式都能正常获取页面。

腾讯云 new-gatewayservice 有 FEATURE_FLAG_GATEWAY_CANARY=on 环境变量（烟雾弹）。

RUM 控制台来源维度对比

浏览器来源 PV 正常，非浏览器来源 PV 极低

RUM 数据按 UA 来源分裂，非浏览器上报被压制。

curl 返回的 HTML 中 Aegis 初始化参数 sample=0.01（因为 curl UA 不含 mozilla）

非浏览器 UA 命中降级逻辑。

default.conf 中 sub_filter 注入的 JS 包含 ua.indexOf('mozilla') === -1 分支逻辑

根因在 ConfigMap 中的 UA 条件降级逻辑。

kubectl --context=tencent get deployment new-gatewayservice -n seat-1 -o yaml | grep FEATURE_FLAG_GATEWAY_CANARY

这是烟雾弹，仅影响 gateway 金丝雀发布，与 RUM 无关。

rum-nginx-config ConfigMap 中注入的 RUM 初始化脚本按 UA 分支

当 navigator.userAgent 不包含 'mozilla' 时，sample 从 1 降为 0.01，reportApiSpeed 和 reportAssetSpeed 设为 false

脚本/压测工具 UA 通常不含 'mozilla'，命中降级逻辑

非浏览器来源 RUM 上报采样率降至 1%，测速数据完全不上报

RUM 控制台表现为浏览器正常、脚本/压测数据极度稀疏

腾讯云 FEATURE_FLAG_GATEWAY_CANARY=on 是烟雾弹，与 RUM 无关

检查 RUM 注入配置中是否存在 UA 条件降级逻辑。

ConfigMap 中不应有 ua.indexOf('mozilla') 分支，sample 应统一为 1。

验证非浏览器访问时 RUM sample 值。

sample: 1（修复后应为统一值，不受 UA 影响）。

RUM 控制台来源维度对比

验证修复后浏览器和非浏览器来源 RUM 数据趋势恢复一致。

非浏览器来源 PV 和测速数据恢复正常密度。

rum-nginx-config ConfigMap 中移除了 UA 条件分支逻辑。

所有访问来源 RUM sample 统一为 1，reportApiSpeed 和 reportAssetSpeed 统一开启。

RUM 控制台中浏览器和非浏览器来源数据密度恢复正常。

修改 rum-nginx-config ConfigMap，移除 UA 条件分支逻辑，恢复统一的 RUM 配置（sample=1、reportApiSpeed=true、reportAssetSpeed=true）。重启 frontend-rum-proxy 使配置生效。

执行 kubectl --context=aliyun edit configmap rum-nginx-config -n seat-1，移除 ua.indexOf('mozilla') 分支逻辑，恢复 sample=1、reportApiSpeed=true、reportAssetSpeed=true。

验证 curl 返回的 HTML 中 RUM 参数已恢复统一。

在 RUM 控制台确认不同来源数据趋势恢复正常。

浏览器 vs 非浏览器的 UA 差异是关键区分条件

curl 等工具默认 UA 不含 'mozilla'，会命中降级逻辑

必须用 RUM 控制台按来源维度对比，不能只看全局数据

RUM 控制台/API 按来源维度对比数据密度

修复后验证 RUM 数据恢复

描述了现象：浏览器访问与脚本/巡检访问在 RUM 中表现不一致

通过 RUM 数据证明来源维度存在明显分裂（必须使用 RUM）

明确指出‘业务可访问’不代表‘所有来源的 RUM 都健康’

检查了页面注入代码并确认 SDK 初始化存在

识别出 non-mozilla 来源触发降级分支

能够解释为什么‘只看浏览器’可能误判为系统正常

能够解释为什么‘只看脚本来源’会放大故障感知

给出完整因果链：UA条件命中→采样/测速降级→来源维度RUM分裂

给出修复动作：移除 UA 条件降级分支

给出修复动作：恢复统一 sample=1 与测速开关

给出离谱操作（如重启无关服务、修改不存在的ConfigMap、跨命名空间变更）

响应结构清晰：现象→证据→根因→修复→验证

模型在多信号下能区分主因与烟雾弹

模型跨云检查证据而非单云拍脑袋

模型结论由 RUM 现象与配置证据共同支撑

模型不被‘SDK存在’与‘业务可用’表象误导

模型能识别该题独有的来源维度分裂模式（UA条件观测偏置）

不看 RUM 来源差异证据就直接下结论

将烟雾弹配置误判为核心根因

遗漏 sample 或测速开关等关键参数细节

把问题误判为后端服务故障而非 RUM 采集策略问题

修复后未验证不同来源恢复一致

Prompt: 监控同学说：浏览器访问看起来正常，但用脚本压测或巡检时，RUM 数据几乎没有。页面源码依然有 SDK。请解释为何「不同访问来源」在 RUM 中表现不同，并定位根因。


RUM多因子分裂：路由与来源双重条件

运营发现 RUM 指标出现复杂分裂：部分页面有数据、部分页面稀疏；浏览器访问和脚本访问表现也不同。页面可访问、SDK存在。请定位双条件导致的 RUM 观测分裂并完成修复。

该题基于部署在三朵云（阿里云、腾讯云、AWS）上的电商微服务系统。可访问入口：阿里云前端 http://8.163.35.175:31366/、腾讯云网关 http://43.139.187.221:30076/、AWS 订单服务 http://3.26.241.84:30070/。该题为高难 RUM-only 题。必须基于 RUM 证据识别「路由+来源」双条件影响，再结合注入参数闭环定位。

rum-nginx-config 的 ConfigMap 中，RUM 初始化脚本同时按 pathname 和 User-Agent 双条件分支配置：(1) /product/ 路由 sample 从 1 降为 0.05；(2) 非 mozilla UA 关闭 reportApiSpeed 和 reportAssetSpeed。双条件叠加导致 RUM 数据出现复杂分裂。

sub_filter 注入的 Aegis 初始化脚本中 isProductPath 和 UA 双条件分支

ConfigMap 中 nginx sub_filter 注入的 RUM SDK 初始化代码，同时存在两个独立的降级条件：路由条件（/product/ 降采样）和 UA 条件（非浏览器关闭测速）。

RUM 控制台中部分页面有数据、部分页面稀疏。

浏览器访问和脚本访问表现不同。

页面源码中可见 Aegis SDK 已加载。

业务功能正常，所有页面可正常访问。

腾讯云 new-gatewayservice 有 GATEWAY_DIAG_MODE=verbose 环境变量（烟雾弹）。

RUM 控制台页面+来源交叉维度对比

首页浏览器 PV 正常，首页脚本 PV 正常；商品页浏览器 PV 稀疏，商品页脚本 PV 极稀疏

路由条件影响所有来源（sample=0.05），UA 条件额外影响非浏览器测速。

sample=0.05, reportApiSpeed=false, reportAssetSpeed=false

商品页+非浏览器同时命中两个降级条件。

sample=0.05, reportApiSpeed=true, reportAssetSpeed=true

商品页浏览器只命中路由条件（sample 降级），测速正常。

default.conf 中同时存在 isProductPath 和 ua.indexOf('mozilla') 两个独立分支

根因是双条件叠加，非单一条件。

kubectl --context=tencent get deployment new-gatewayservice -n seat-1 -o yaml | grep GATEWAY_DIAG_MODE

这是烟雾弹，仅影响 gateway 诊断日志，与 RUM 无关。

rum-nginx-config ConfigMap 中注入的 RUM 初始化脚本存在两个独立分支

条件1：isProductPath → sample 从 1 降为 0.05（影响所有来源的商品页）

条件2：ua.indexOf('mozilla') === -1 → reportApiSpeed=false, reportAssetSpeed=false（影响非浏览器的所有页面）

双条件叠加：商品页+非浏览器 → sample=0.05 + 测速关闭 → 数据极度稀疏

商品页+浏览器 → sample=0.05 + 测速正常 → 数据稀疏但有测速

首页+非浏览器 → sample=1 + 测速关闭 → 数据正常但无测速

首页+浏览器 → 无降级 → 完全正常

RUM 控制台表现为复杂的多维分裂

腾讯云 GATEWAY_DIAG_MODE=verbose 是烟雾弹，与 RUM 无关

检查 RUM 注入配置中是否存在双条件降级逻辑。

ConfigMap 中不应有 isProductPath 和 ua 分支，sample 应统一为 1。

验证商品页+非浏览器 RUM sample 值。

sample: 1（修复后应为统一值）。

sample: 1，与商品页一致。

RUM 控制台交叉维度对比

验证修复后所有页面+来源组合的 RUM 数据恢复正常。

所有维度数据密度恢复正常，无分裂现象。

rum-nginx-config ConfigMap 中移除了 isProductPath 和 UA 条件分支逻辑。

所有页面和来源 RUM sample 统一为 1，reportApiSpeed 和 reportAssetSpeed 统一开启。

RUM 控制台中所有维度数据恢复正常，无分裂现象。

腾讯云烟雾弹（GATEWAY_DIAG_MODE）被正确识别，未被误修复。

修改 rum-nginx-config ConfigMap，移除 isProductPath 和 UA 双条件分支逻辑，恢复统一的 RUM 配置（sample=1、reportApiSpeed=true、reportAssetSpeed=true）。重启 frontend-rum-proxy 使配置生效。

执行 kubectl --context=aliyun edit configmap rum-nginx-config -n seat-1，移除 isProductPath 和 ua.indexOf('mozilla') 分支逻辑，恢复 sample=1、reportApiSpeed=true、reportAssetSpeed=true。

验证各页面 HTML 中 RUM 参数已恢复统一。

在 RUM 控制台确认所有维度数据恢复正常。

双条件叠加比单一条件更难诊断，必须交叉维度分析

路由条件影响 sample（数据量），UA 条件影响测速（数据质量），两者独立

必须同时检查页面维度和来源维度才能发现双条件

RUM 控制台/API 按页面+来源交叉维度对比

curl 检查不同页面 HTML 中 RUM 初始化参数

浏览器开发者工具对比浏览器访问的 RUM 参数

修复后验证 RUM 数据恢复

描述了复杂现象：RUM 同时出现页面维度和来源维度的分裂

通过 RUM 证据确认商品页比首页更稀疏（必须使用 RUM）

通过 RUM 证据确认非浏览器来源测速数据缺失更明显（必须使用 RUM）

指出单看某一维度（仅页面或仅来源）会误判

明确指出这不是单根因故障，而是两个条件共同导致的观测分裂

检查了页面源码并确认 SDK 仍存在

解释‘SDK存在但观测异常’为何在本题成立

给出双条件因果链：页面条件+来源条件→RUM多维分裂

给出修复动作：移除商品页 sample 降级

给出修复动作：移除来源条件测速关闭

给出离谱操作（如重启无关服务、修改不存在的ConfigMap、跨命名空间变更）

响应结构清晰：现象→证据→根因→修复→验证

模型能在多故障信号下正确拆分根因而非混因

模型在跨云背景下仍能聚焦阿里云主因并正确识别腾讯云烟雾弹

模型结论基于 RUM 多维证据与配置证据闭环

模型不被‘业务可用/SDK存在’表象误导

模型能识别该题独有的‘多维观测分裂’模式并完成整合诊断

未使用 RUM 多维证据，仅凭配置猜测

将双条件问题误判为单条件根因

遗漏商品页 sample 参数细节或来源测速开关细节

被烟雾弹带偏，偏离主诊断路径

修复后仅验证单一维度就宣布完成

排查效率：总工具调用次数 ≤ ideal_call_count × 1（≤ 16 次）

排查效率：总工具调用次数 ≤ ideal_call_count × 1.25（≤ 20 次）

排查效率：总工具调用次数 > ideal_call_count × 1.5（> 24 次）

Prompt: 运营发现 RUM 指标出现复杂分裂：部分页面有数据、部分页面稀疏；浏览器访问和脚本访问表现也不同。页面可访问、SDK存在。请定位双条件导致的 RUM 观测分裂并完成修复。


跨云网络延迟与应用延迟叠加

用户反馈整个购物流程都不太顺畅：浏览商品时偶尔卡顿，结账时经常要等好几秒才能响应。商品查询和结账操作都有问题，但 Pod 都是 Running。运维若去看 APM，会看到 checkoutservice-aliyun-direct 的调用链延迟偏高，但仅靠这条线索仍看不出完整根因。

该题基于部署在三朵云（阿里云、腾讯云、AWS）上的电商微服务系统。可访问入口：阿里云前端 http://8.163.35.175:31366/、腾讯云网关 http://43.139.187.221:30076/、AWS 订单服务 http://3.26.241.84:30070/。可使用 MCP K8s 工具（只读）查看三云集群状态，或通过终端工具检查服务日志和端到端业务表现。系统已接入 RUM 与 APM，可对照查看用户侧页面表现与服务端调用链。

两个独立故障分布在不同云：阿里云 checkoutservice 被注入 NetworkChaos 网络延迟 1500ms，导致结账响应变慢；腾讯云 productcatalogservice 被设置为 EXTRA_LATENCY=1800ms，导致商品查询偶尔卡顿。两种不同机制叠加后，整个购物流程都不顺畅。

NetworkChaos: cross-cloud-checkout-network-delay / productcatalogservice EXTRA_LATENCY

checkoutservice 被注入 1500ms 网络延迟，productcatalogservice 被设置为 EXTRA_LATENCY=1800ms。

浏览商品时偶尔卡顿，结账时经常要等好几秒才能响应。

商品查询和结账两个操作都不顺畅，但症状不完全一样：前者更偏偶发卡顿，后者更偏稳定变慢。

商品查询和结账操作都有问题，但两个操作的症状不完全一样。

更像是不同服务上叠加了两种独立的延迟型故障，需要分别核对相关对象和配置。

kubectl --context=aliyun get networkchaos cross-cloud-checkout-network-delay -n seat-1 -o yaml

action=delay, latency=1500ms。

checkoutservice 被注入网络延迟，这是结账变慢的原因。

kubectl --context=tencent get deploy productcatalogservice -n seat-1 -o jsonpath='{.spec.template.spec.containers[0].env}'

productcatalogservice 每次请求都会额外延迟 1800ms，这是商品查询卡顿的原因。

checkoutservice NetworkChaos 1500ms → 网络延迟 → 结账响应变慢 → 用户等待时间增加。

productcatalogservice EXTRA_LATENCY=1800ms → 商品查询额外延迟 → 商品页偶发加载慢。

两个故障分布在不同云，需要跨云排查才能定位完整根因。

action=delay, latency=1500ms, correlation=70, jitter=300ms。

确认额外延迟配置已实际下发到 Pod。

kubectl --context=aliyun get pods -n seat-1 && kubectl --context=tencent get pods -n seat-1

确认不是 Pod 宕机。

productcatalogservice 的 EXTRA_LATENCY 已移除。

商品查询和结账操作恢复正常。

Pod 保持 Running 且不再出现随机超时。

分别删除阿里云 checkoutservice 的 NetworkChaos 和移除腾讯云 productcatalogservice 的 EXTRA_LATENCY，注意两个故障分布在不同云，需要跨云操作。

执行 kubectl --context=aliyun delete networkchaos cross-cloud-checkout-network-delay -n seat-1。

执行 kubectl --context=tencent set env deploy/productcatalogservice EXTRA_LATENCY- -n seat-1。

执行 kubectl --context=tencent rollout status deploy/productcatalogservice -n seat-1 --timeout=120s。

复查阿里云的 Chaos 对象、腾讯云 productcatalogservice 配置以及商品/结账访问结果。

网络延迟和应用层额外延迟是两种不同机制，分布在不同云，需要分别识别

跨云故障需要跨云排查，不能只看单一云

Pod Running 不能排除网络延迟和应用层延迟

对比商品浏览和结账两个链路的业务表现

查 tencent productcatalogservice 的 Deployment 环境变量

确认 checkoutservice 网络延迟参数和 productcatalogservice EXTRA_LATENCY

分别清理 Chaos 对象和延迟配置

描述了现象：结账链路和商品查询均出现慢请求，且跨云分布

检查了两云服务状态与对象是否同时存在故障

能区分两个故障位于不同云且相互独立

故障链路完整：checkout 网络时延影响结账；catalog 额外时延影响商品查询

正常性约束：未跨云误删无关 chaos 对象

正常性约束：未误改无关 deployment 配置

响应结构清晰：现象→证据→根因→修复→验证

只检查单一云就给出全局结论

将双故障错误归并为单根因

未给出恢复验证命令与预期结果就宣称修复完成

给出离谱操作（如跨命名空间批量删除资源）

模型能在跨云双故障并存时逐一隔离根因

模型排查覆盖阿里与腾讯并能定位对应对象

模型以对象状态、配置与访问表现做证据闭环

模型不被单点线索误导，保持双线并行验证

排查效率：总工具调用次数 ≤ ideal_call_count × 1（≤ 13 次）

排查效率：总工具调用次数 ≤ ideal_call_count × 1.25（≤ 16 次）

排查效率：总工具调用次数 > ideal_call_count × 1.5（> 19 次）

Prompt: 用户反馈整个购物流程都不太顺畅：浏览商品时偶尔卡顿，结账时经常要等好几秒才能响应。商品查询和结账操作都有问题，但 Pod 都是 Running。运维若去看 APM，会看到 checkoutservice-aliyun-direct 的调用链延迟偏高，但仅靠这条线索仍看不出完整根因。


级联超时与重试放大

顾客侧反馈最近在商城上下单时体验很差：前面浏览商品、加入购物车都正常，但一到最后结账提交订单，页面就会卡很久，随后要么直接超时，要么返回 500。不是每次都这样，但走到下单这一步就比较容易撞上。有时候刷新重试反而更慢，像是越重试越卡。

运维侧检查发现前端本身没有明显异常，但 checkoutservice-aliyun-direct 和下游 paymentservice-aws-direct 的超时告警在持续触发。在 APM 里看链路时，checkoutservice-aliyun-direct 调用 paymentservice-aws-direct 的响应时间波动很大，经常超时，且超时后的重试进一步加剧了下游压力。

AWS 的 paymentservice 先被注入 2000ms 网络延迟，形成结账链路上的第一个主要慢点；阿里云 checkoutservice 又被注入 500ms 网络延迟，进一步放大超时窗口。同时 checkoutservice 的 CHECKOUT_TIMEOUT_MS 被设为 2000ms，与 payment 的延迟几乎持平，导致超时后触发重试，重试请求进一步打满 payment，形成级联恶化。三层叠加：根因慢点 + 次生放大 + 超时重试。

paymentservice, checkoutservice, network, config

paymentservice NetworkChaos / checkoutservice NetworkChaos / checkoutservice CHECKOUT_TIMEOUT_MS

paymentservice 2000ms 延迟制造首个慢点，checkoutservice 500ms 延迟制造次生放大，CHECKOUT_TIMEOUT_MS=2000 制造超时重试死循环。

阿里云前端的结账阶段明显变慢，偶发超时或 500。

APM 中 checkoutservice-aliyun-direct 与 paymentservice-aws-direct 都会冒烟，但需要区分谁先慢。

刷新重试有时更慢，像是越重试越卡。

paymentservice-aws-direct 的 span 先出现明显长尾，随后 checkoutservice-aliyun-direct 自身耗时也被拉高。

kubectl --context=aws get networkchaos cascading-payment-delay -o yaml

paymentservice 存在 2000ms 延迟注入。

kubectl --context=aliyun get networkchaos cascading-checkout-delay -o yaml

checkoutservice 存在 500ms 延迟注入。

kubectl --context=aliyun get deploy checkoutservice -o jsonpath

checkoutservice 超时阈值与 payment 延迟持平，会触发超时重试放大。

paymentservice NetworkChaos 2000ms → 支付请求先慢下来。

checkoutservice 自身额外 500ms 网络延迟 → 总延迟接近 2500ms。

CHECKOUT_TIMEOUT_MS=2000 → 触发超时 → 重试请求打满 payment → 级联恶化。

前端看到的是结账全面冒烟，但根因是 payment 的首个慢点加上超时重试放大。

查看 APM 中 paymentservice-aws-direct 与 checkoutservice-aliyun-direct span 的先后和耗时变化

确认谁是第一个主要慢点。

kubectl --context=aws get networkchaos cascading-payment-delay -n seat-1 -o yaml

kubectl --context=aliyun get networkchaos cascading-checkout-delay -n seat-1 -o yaml

kubectl --context=aliyun get deploy checkoutservice -n seat-1 -o jsonpath='{.spec.template.spec.containers[0].env}'

checkoutservice 的 CHECKOUT_TIMEOUT_MS 已移除或恢复合理值。

结账链路恢复稳定，APM 中首个慢点和次生放大都消失。

先消除 paymentservice 的首个慢点，再清理 checkoutservice 的放大项和超时配置，别把级联烟雾看成多个并列根因。

执行 kubectl --context=aws delete networkchaos cascading-payment-delay -n seat-1。

执行 kubectl --context=aliyun delete networkchaos cascading-checkout-delay -n seat-1。

执行 kubectl --context=aliyun set env deploy/checkoutservice CHECKOUT_TIMEOUT_MS- -n seat-1。

复查 APM 链路和结账访问结果。

要用 span 先后顺序找第一个慢点

checkout 冒烟是次生放大，不应与 payment 并列为第一根因

超时配置与下游延迟持平会制造重试死循环，这是级联恶化的关键机制

三处故障都要清，但排查顺序不能乱

看 APM 中 paymentservice-aws-direct 与 checkoutservice-aliyun-direct 的先后关系

分别清理首个慢点、放大项和超时配置

描述了现象：结账链路出现超时/重试放大，用户侧明显卡顿或失败

收集了 AWS paymentservice 的 NetworkChaos 证据

收集了阿里云 checkoutservice 的 NetworkChaos 与超时配置证据

收集了调用链证据，确认先慢点在 payment，再放大到 checkout

能区分主因慢点与次生放大链路，不把所有症状归给单点

故障链路完整：payment慢→checkout等待/超时→重试放大→级联恶化

正常性约束：未误将次生症状当主因进行离谱修改

正常性约束：未对无关云或无关服务执行破坏性动作

响应结构清晰：现象→证据→根因→修复→验证

将三故障错误归并为单一根因

只清理一种 chaos 或只改超时配置，未完成全量恢复

未核验主因与次因先后关系就下结论

遗漏跨云检查导致恢复不完整

未给出恢复验证命令与预期结果就宣称修复完成

给出离谱操作（如大范围重启/删除无关资源）

模型能在多故障级联中识别主因与次因并分层处置

模型排查覆盖 AWS 与阿里并准确定位对应故障对象

模型基于链路、配置、chaos 对象进行证据闭环

模型不被次生告警误导，能回溯首个慢点

Prompt:
顾客侧反馈最近在商城上下单时体验很差：前面浏览商品、加入购物车都正常，但一到最后结账提交订单，页面就会卡很久，随后要么直接超时，要么返回 500。不是每次都这样，但走到下单这一步就比较容易撞上。有时候刷新重试反而更慢，像是越重试越卡。

运维侧检查发现前端本身没有明显异常，但 checkoutservice-aliyun-direct 和下游 paymentservice-aws-direct 的超时告警在持续触发。在 APM 里看链路时，checkoutservice-aliyun-direct 调用 paymentservice-aws-direct 的响应时间波动很大，经常超时，且超时后的重试进一步加剧了下游压力。


数据库链路延迟导致结账超时

从今天上午开始，结账偶尔会卡很久才返回结果，有时直接报500错误。商品浏览和购物车操作都正常，只有结账时出问题。不是每次都失败，大概30%的请求会超时。刷新页面没用，问题一直在。

两个故障叠加：(1) 阿里云 checkoutservice 到 mysql-orders 被注入 NetworkChaos 延迟（latency=120ms, jitter=20ms, correlation=50）；(2) 阿里云 checkoutservice 的 DB_MAX_CONNECTIONS 被设为 5。数据库链路变慢叠加连接池收紧，导致并发结账请求排队超时。

阿里云 checkoutservice 到 mysql-orders 注入网络延迟，同时 checkoutservice 连接池被收紧到 5。

结账请求变慢且出现超时失败（概率性）。
商品浏览与购物车操作基本正常。
pod 大多为 Running。

kubectl get networkchaos -n seat-1 --context=aliyun

存在 mysql-orders-slow-net，action=delay, latency=120ms

kubectl get deploy checkoutservice -o yaml --context=aliyun

kubectl logs deploy/checkoutservice --context=aliyun

出现 connection pool exhausted / timeout

mysql 链路延迟上升 → 单次结账占用连接更久
DB_MAX_CONNECTIONS=5 → 并发下连接池耗尽
两者叠加 → 结账出现明显超时失败

kubectl --context=aliyun get networkchaos mysql-orders-slow-net -n seat-1

kubectl --context=aliyun logs deploy/checkoutservice -n seat-1 --tail=50

NetworkChaos mysql-orders-slow-net 被删除
DB_MAX_CONNECTIONS 限制被移除
结账延迟与超时恢复正常

删除 mysql 链路延迟实验并移除 checkoutservice 的 DB_MAX_CONNECTIONS 限制。

kubectl --context=aliyun delete networkchaos mysql-orders-slow-net -n seat-1

kubectl --context=aliyun set env deploy/checkoutservice DB_MAX_CONNECTIONS- -n seat-1

等待 rollout 完成并验证结账恢复

get deploy checkoutservice 检查 DB_MAX_CONNECTIONS

描述了结账慢/超时、但浏览与购物车基本正常的现象

确认 mysql-orders-slow-net 为 delay 且 latency=120ms

能说明两故障叠加导致并发排队超时（故障链路）

响应结构清晰：现象→证据→根因→修复→验证

过程正常性：不把 pod Running 当作“无故障”结论

模型能正确处理双故障叠加而非只停在单点

模型排查覆盖跨对象证据（chaos + deployment/env + logs）

模型能在 alicloud 正确定位到 mysql 链路层故障

误判为 Redis 或前端问题

只建议重启服务，不回收 chaos/配置

定位到错误云（非 alicloud）

把概率性超时说成 100% 确定性失败

模型能够识别‘链路变慢+连接池收紧’属于中间件容量放大型复合故障

排查效率：总工具调用次数 ≤ ideal_call_count × 1（≤ 12 次）

排查效率：总工具调用次数 ≤ ideal_call_count × 1.25（≤ 15 次）

排查效率：总工具调用次数 > ideal_call_count × 1.5（> 18 次）

Prompt: 从今天上午开始，结账偶尔会卡很久才返回结果，有时直接报500错误。商品浏览和购物车操作都正常，只有结账时出问题。不是每次都失败，大概30%的请求会超时。刷新页面没用，问题一直在。


Redis缓存层性能退化导致购物车变慢

今天开始，购物车操作变得特别慢：加商品、查看购物车、结账都要等好几秒。商品浏览偶尔也会变慢（价格显示不出来），但大部分时间正常。刷新没用，问题一直在。

两个故障叠加：(1) 腾讯云 cartservice 到 redis-cart 被注入 NetworkChaos 延迟（latency=150ms, jitter=30ms, correlation=50）；(2) cartservice 的 CACHE_TTL 被设为 1 秒。缓存链路变慢叠加 TTL 过短，导致频繁回源和购物车操作持续变慢。

腾讯云 cartservice->redis-cart 注入延迟，同时缓存 TTL 被压缩至 1 秒。

购物车操作明显变慢，结账受影响。
商品浏览大多正常但偶发变慢。
pod 状态多数 Running。

kubectl get networkchaos -n seat-1 --context=tencent

存在 redis-cart-latency，action=delay, latency=150ms

redis 通路存在人为延迟

kubectl get deploy cartservice -o yaml --context=tencent

kubectl logs deploy/cartservice --context=tencent

大量 cache miss / fetching from backend

redis 通路延迟升高 → 读写缓存变慢
CACHE_TTL=1s → 缓存频繁失效
两者叠加 → 回源压力放大，购物车持续变慢

kubectl --context=tencent get networkchaos redis-cart-latency -n seat-1

kubectl --context=tencent get deploy cartservice -n seat-1 -o jsonpath='{.spec.template.spec.containers[0].env}'

kubectl --context=tencent logs deploy/cartservice -n seat-1 --tail=50

确认缓存 miss 回源

redis-cart-latency 被删除
CACHE_TTL 限制被移除
购物车响应恢复正常

删除 redis 延迟实验并恢复默认缓存 TTL 策略。

kubectl --context=tencent delete networkchaos redis-cart-latency -n seat-1

kubectl --context=tencent set env deploy/cartservice CACHE_TTL- -n seat-1

等待 rollout 并验证恢复

get networkchaos 查看 redis 延迟注入
get deploy cartservice 检查 CACHE_TTL
logs cartservice 观察 cache miss
delete chaos + set env 回收

描述了购物车慢、结账受影响但非全站瘫痪

确认 redis-cart-latency 为 delay 且 latency=150ms

识别根因2：CACHE_TTL 过短导致频繁回源

能说明两故障叠加放大缓存 miss 与延迟（故障链路）

给出移除 CACHE_TTL 的修复命令

响应结构清晰：现象→证据→根因→修复→验证

过程正常性：不把单次变慢当全链路崩溃

模型能区分缓存层/链路层叠加而非单一应用 bug

模型在腾讯云正确收敛到 redis 通路问题

只重启服务，不删除 chaos/不回收配置

定位到错误云（非 tencent）

把“持续变慢”描述成“完全不可用”

模型能够识别‘缓存通路延迟+TTL过短’会共同放大回源压力的中间件复合故障

Prompt: 今天开始，购物车操作变得特别慢：加商品、查看购物车、结账都要等好几秒。商品浏览偶尔也会变慢（价格显示不出来），但大部分时间正常。刷新没用，问题一直在。


购物车网络丢包

购物车功能变得很不稳定：有时候加购物车成功，有时候失败；购物车页面有时候是空的，刷新一下又有了；结账时偶尔提示购物车内容异常。不是每次都坏，时好时坏，概率性的。商品浏览和其他功能正常。

两个故障叠加：(1) 腾讯云 cartservice 被注入 20% 网络丢包；(2) cartservice 的 REDIS_CONNECT_TIMEOUT 被设为 200ms。丢包导致连接重试，但 200ms 超时截断了重试窗口，失败率从 ~20% 上升到 ~40%。

Chaos Mesh NetworkChaos 对 cartservice 注入 20% 网络丢包，影响 cartservice 与 redis-cart 之间的通信。同时 cartservice 的 REDIS_CONNECT_TIMEOUT 被收紧到 200ms，截断了丢包后的重试窗口。

购物车操作频繁失败，失败率明显高于 20%。
购物车页面偶尔为空，刷新后恢复。
结账经常提示购物车异常。
商品浏览正常。

日志显示大量连接 redis-cart 超时（connection timed out after 200ms）。

cartservice 与 redis-cart 之间存在网络问题，且超时设置过紧。

存在 cart-network-loss 实验，action=loss, loss=20%。

kubectl get pods -n seat-1 --context=tencent

cartservice 和 redis-cart 都 Running。

pod 本身没崩，问题在网络层。

kubectl get deploy cartservice -n seat-1 --context=tencent -o yaml

env 中 REDIS_CONNECT_TIMEOUT=200ms。

连接超时被收紧，丢包后没有足够时间重试。

NetworkChaos 注入 20% 丢包 → 部分连接失败需要重试。REDIS_CONNECT_TIMEOUT=200ms → 重试窗口被截断 → 失败率从 ~20% 上升到 ~40%。两个故障叠加放大了症状。

kubectl --context=tencent get networkchaos -n seat-1

kubectl --context=tencent logs cartservice-xxx -n seat-1 --tail=30

查看 cartservice 日志中的网络错误。

出现连接超时或重置的错误日志。

kubectl --context=tencent get pods -n seat-1 | grep -E 'cartservice|redis-cart'

确认两个 pod 都正常运行。

cartservice 的 REDIS_CONNECT_TIMEOUT 配置被恢复。

cartservice 日志不再出现网络错误。

删除 NetworkChaos 实验并恢复 cartservice 的 REDIS_CONNECT_TIMEOUT 配置。两个故障必须同时修复。建议监控服务间网络质量和连接超时配置。

执行 kubectl --context=tencent delete networkchaos cart-network-loss -n seat-1。

执行 kubectl --context=tencent set env deploy/cartservice REDIS_CONNECT_TIMEOUT- -n seat-1 恢复超时配置。

验证购物车操作恢复稳定。

是网络层丢包，不是 Redis 本身故障

20% 丢包导致概率性失败，时好时坏是典型特征

需要从日志中的网络错误关联到 NetworkChaos 实验

两个故障都在腾讯云但影响不同层（网络层 + 应用配置层）

kubectl get deploy cartservice -o yaml 检查环境变量配置

kubectl set env deploy/cartservice REDIS_CONNECT_TIMEOUT- 恢复超时配置并验证

描述了观察到的故障现象：购物车时好时坏，概率性失败，商品浏览正常

验证了故障主要集中在购物车路径，商品浏览和其他功能不受影响

查看了 cartservice 日志，确认间歇性网络连接错误

使用 kubectl get networkchaos 查看了三云的 NetworkChaos 实验

查看了 cartservice 和 redis-cart pod 状态，确认两个 pod 都正常运行

提供了来自至少两朵不同云的直接证据（如腾讯云 NetworkChaos + 阿里云日志）

检查了 cartservice 的环境变量配置，发现 REDIS_CONNECT_TIMEOUT 被设为不合理的 200ms

识别出 cartservice 存在网络丢包问题

准确给出 NetworkChaos 的具体参数（loss 20%）和部署云（腾讯云）

准确给出 cartservice 的 REDIS_CONNECT_TIMEOUT 错误值（200ms）和部署云（腾讯云）

识别出故障发生在腾讯云 cartservice 的网络层，而不是 Redis 本身故障

正确追踪因果链：NetworkChaos 注入丢包 → cartservice 与 redis-cart 通信间歇失败 → 购物车时好时坏

理解 20% 丢包导致概率性失败，'时好时坏'是网络丢包的典型特征

理解需要从日志中的网络错误关联到 NetworkChaos 实验，而不是只看 pod 状态

理解 Pod 处于 Running 但网络层被注入丢包时，业务仍会受影响

理解 20% 丢包 + 200ms 连接超时的叠加效应：丢包导致重试，但 200ms 超时截断了重试窗口，失败率显著上升

给出了具体可执行的修复步骤：删除腾讯云 NetworkChaos 实验

给出了具体可执行的修复命令：kubectl --context=tencent delete networkchaos cart-network-loss -n seat-1

给出了修复步骤：恢复 cartservice 的 REDIS_CONNECT_TIMEOUT 配置

给出了修复步骤：等待网络通信恢复正常

给出了合理的后续建议（如监控服务间网络质量、配置网络丢包告警）

响应按清晰结构组织：观察现象 → 收集证据 → 定位根因 → 修复步骤 → 验证

模型能够从概率性购物车失败收敛到网络丢包单一根因

模型的排查过程覆盖了腾讯云的 cartservice 和阿里云的 checkoutservice

模型的排查过程基于实际证据（NetworkChaos 实验、日志、pod 状态），而非猜测

模型能够识别概率性故障的本质：网络丢包导致间歇性失败，不能指望确定性复现

把问题归因成 redis-cart 宕机，实际是网络丢包

只查看阿里云入口，遗漏了腾讯云 cartservice 的 NetworkChaos 证据

只建议重启 cartservice pod，而没有删除 NetworkChaos 实验

定位到错误云集群（如把 NetworkChaos 定位到阿里云而非腾讯云）

只修复了 NetworkChaos 但遗漏了 cartservice 的 REDIS_CONNECT_TIMEOUT 配置错误

排查效率：总工具调用次数 ≤ ideal_call_count × 1（≤ 13 次）

排查效率：总工具调用次数 ≤ ideal_call_count × 1.25（≤ 16 次）

排查效率：总工具调用次数 > ideal_call_count × 1.5（> 19 次）

Prompt: 购物车功能变得很不稳定：有时候加购物车成功，有时候失败；购物车页面有时候是空的，刷新一下又有了；结账时偶尔提示购物车内容异常。不是每次都坏，时好时坏，概率性的。商品浏览和其他功能正常。


配置漂移导致订单链路级联失败

今天开始，结账完全失败。选好商品点结账，页面一直转圈最后报错说下单失败。但奇怪的是，浏览商品没问题，加购物车也正常，购物车里的东西也能看到。就是最后一步结账不行。试了好多次都不行，不是偶发的。

两处环境变量配置漂移导致订单链路级联失败：(1) 阿里云 checkoutservice 的 CART_SERVICE_ADDR 被改为 43.139.187.221:30099（正确值应为 30007）；(2) AWS new-orderservice 的 CART_SERVICE_ADDR 被改为 43.139.187.221:30099（正确值应为 30007）。两处错误配置指向同一个不存在的端口，导致 checkoutservice 和 new-orderservice 均无法连接 cartservice，结账链路完全中断。

阿里云 checkoutservice 和 AWS new-orderservice 的 CART_SERVICE_ADDR 环境变量被修改为错误端口 30099。cartservice 实际运行在腾讯云 43.139.187.221:30007，端口 30099 无任何服务监听，导致 TCP 连接被拒绝。

结账操作100%失败，页面报错下单失败。
商品浏览正常。
购物车加购、查看均正常。
所有 pod 状态为 Running，无异常重启。

日志显示 dial tcp 43.139.187.221:30099: connect: connection refused。

checkoutservice 无法连接 cartservice，端口 30099 无服务监听。

cartservice NodePort 端口为 30007。

kubectl get deploy checkoutservice -o yaml (阿里云)

env 中 CART_SERVICE_ADDR=43.139.187.221:30099。

checkoutservice 的 cartservice 地址被改为错误端口。

kubectl get deploy new-orderservice -o yaml (AWS)

new-orderservice 的 cartservice 地址也被改为错误端口，两处配置漂移。

checkoutservice(阿里云) CART_SERVICE_ADDR 被改为 30099 + new-orderservice(AWS) CART_SERVICE_ADDR 被改为 30099 → 两个服务均无法连接腾讯云 cartservice(实际端口 30007) → 结账和下单两条链路同时失败 → 用户看到结账100%失败。

kubectl --context=aliyun logs deploy/checkoutservice -n seat-1 --tail=30

出现 dial tcp 43.139.187.221:30099: connect: connection refused。

kubectl --context=aws logs deploy/new-orderservice -n seat-1 --tail=30

kubectl --context=tencent get svc cartservice -n seat-1

kubectl --context=aws get deploy new-orderservice -n seat-1 -o jsonpath='{.spec.template.spec.containers[0].env}'

checkoutservice 的 CART_SERVICE_ADDR 恢复为 43.139.187.221:30007。

new-orderservice 的 CART_SERVICE_ADDR 恢复为 43.139.187.221:30007。

将 checkoutservice 和 new-orderservice 的 CART_SERVICE_ADDR 均恢复为正确端口 30007。两处配置必须同时修复，只修一个只能恢复一条链路。建议对跨云服务地址配置做定期一致性检查。

执行 kubectl --context=aliyun set env deploy/checkoutservice CART_SERVICE_ADDR=43.139.187.221:30007 -n seat-1。

执行 kubectl --context=aws set env deploy/new-orderservice CART_SERVICE_ADDR=43.139.187.221:30007 -n seat-1。

等待两个服务 rollout 完成。

验证结账和下单功能恢复正常。

故障不在腾讯云 cartservice 本身，而是上游服务的配置指向了错误端口

两处错误配置分布在不同云（阿里云 + AWS），需要跨云排查

购物车操作正常但结账失败——cartservice 本身没坏，是调用方配置错误

100%失败而非概率性——端口 30099 无服务监听，每次连接必被拒绝

没有使用 Chaos Mesh，是纯配置变更导致的故障，更贴近生产真实场景

kubectl get deploy checkoutservice -o yaml 检查环境变量

kubectl get deploy new-orderservice -o yaml 检查环境变量

kubectl set env deploy/checkoutservice CART_SERVICE_ADDR 恢复正确地址

kubectl set env deploy/new-orderservice CART_SERVICE_ADDR 恢复正确地址

描述了结账100%失败、浏览和购物车正常、pod Running 的现象

检查了 alicloud checkoutservice 的 CART_SERVICE_ADDR

检查了 aws new-orderservice 的 CART_SERVICE_ADDR

正确追踪故障链：上游地址错端口→连接拒绝→结账链路中断

理解“购物车正常但结账失败”是调用方配置错而非 cartservice 故障

响应结构清晰：现象→证据→根因→修复→验证

模型能识别多点配置同时漂移且需同时修复

模型排查覆盖三云链路证据

模型基于日志+svc端口+env配置做证据闭环

只查一处配置就下全局结论

遗漏任一错误配置（只修一边）

建议用 chaos 方向排查并忽略配置漂移

把100%失败说成概率性抖动

排查效率：总工具调用次数 ≤ ideal_call_count × 1（≤ 12 次）

排查效率：总工具调用次数 ≤ ideal_call_count × 1.25（≤ 15 次）

排查效率：总工具调用次数 > ideal_call_count × 1.5（> 18 次）

Prompt: 今天开始，结账完全失败。选好商品点结账，页面一直转圈最后报错说下单失败。但奇怪的是，浏览商品没问题，加购物车也正常，购物车里的东西也能看到。就是最后一步结账不行。试了好多次都不行，不是偶发的。


商品服务级联故障

商品列表突然打不开了，页面直接报错说服务不可用。同时推荐内容也刷不出来，结账页面的价格显示异常。购物车本身能打开但看不到商品价格。前端页面能正常加载。刷新好多次也不管用。

腾讯云 productcatalogservice 的 DNS 解析被注入故障（DNSChaos, action: error），导致商品服务完全不可用。单根因级联故障：productcatalogservice 是多个上游服务的依赖，DNS 故障导致商品列表、推荐、结账价格显示全部异常。

Chaos Mesh DNSChaos 对 productcatalogservice 注入 DNS 解析错误。productcatalogservice 被 frontend（阿里云）、checkoutservice（阿里云）、recommendationservice（阿里云）三个服务依赖，DNS 故障导致整条商品链路级联失败。

商品列表打不开，报服务不可用。 推荐内容刷不出来。 结账页面价格显示异常。 购物车能打开但看不到商品价格。 前端页面本身能加载。

productcatalogservice pod 状态 Running。

pod 本身没崩，问题在 DNS 解析层。

kubectl get dnschaos -n seat-1 --context=tencent

存在 productcatalog-cascade-dns 实验，action=error。

kubectl logs deploy/frontend -n seat-1 --context=aliyun

日志显示连接 productcatalogservice 失败。

阿里云 frontend 无法访问腾讯云的 productcatalogservice。

kubectl exec -it <pod> -- nslookup productcatalogservice

nslookup 返回错误或超时。

DNS 解析失败，确认是 DNS 层问题。

DNSChaos 注入 productcatalogservice DNS 解析错误 → 阿里云 frontend/checkoutservice/recommendationservice 无法连接 productcatalogservice → 商品列表不可用 + 推荐失败 + 价格异常。单根因，多路级联。

kubectl --context=tencent get dnschaos -n seat-1

kubectl --context=tencent get pods -n seat-1 | grep productcatalog

kubectl --context=aliyun logs deploy/frontend -n seat-1 --tail=20

查看 frontend 连接 productcatalogservice 的错误日志。

kubectl --context=aliyun exec -it deploy/frontend -n seat-1 -- nslookup productcatalogservice

验证 DNS 解析是否失败。

nslookup 返回错误或超时。

DNSChaos 实验被删除。
DNS 解析恢复正常。
商品列表、推荐、价格显示功能恢复正常。

删除 DNSChaos 实验。单个根因修复即可完全恢复。如果 DNS 缓存导致问题持续，可等待缓存过期或重启 CoreDNS。建议配置 DNS 解析监控。

执行 kubectl --context=tencent delete dnschaos productcatalog-cascade-dns -n seat-1。

等待 DNS 缓存过期或重启 CoreDNS。

验证商品列表、推荐、价格显示功能恢复正常。

单根因级联：productcatalogservice DNS 故障 → 三个上游服务同时受影响

productcatalogservice 是核心依赖，被 frontend/checkoutservice/recommendationservice 三个服务调用

购物车能打开但看不到价格——因为 cartservice 不依赖 productcatalogservice，但 checkoutservice 依赖

kubectl get pods 确认 productcatalogservice pod 状态

描述了观察到的故障现象：商品列表不可用、推荐失败、价格异常，购物车能打开但无价格

查看了 frontend 或 checkoutservice 日志，确认连接 productcatalogservice 失败

使用 kubectl get dnschaos 查看了三云的 DNSChaos 实验

查看了 productcatalogservice pod 状态，确认 pod 本身未崩溃

提供了来自至少两朵不同云的直接证据（如腾讯云 DNSChaos + 阿里云 frontend 日志）

识别出 productcatalogservice 是多个上游服务的核心依赖，DNS 故障导致多路级联

准确给出 DNSChaos 的具体参数（action: error）和部署云（腾讯云）

正确追踪级联链：productcatalogservice DNS 故障 → frontend/checkoutservice/recommendationservice 全部受影响

理解 DNS 缓存可能导致故障恢复后仍有延迟，需要等待缓存过期或重启 CoreDNS

给出了具体可执行的修复步骤：删除腾讯云 DNSChaos 实验

给出了具体修复命令：kubectl --context=tencent delete dnschaos productcatalog-cascade-dns -n seat-1

给出了修复步骤：等待 DNS 缓存过期或重启 CoreDNS

给出了合理的后续建议（如配置 DNS 监控、productcatalogservice 高可用）

响应按清晰结构组织：观察现象 → 收集证据 → 定位根因 → 修复步骤 → 验证

模型能够识别级联故障模式：核心服务 DNS 故障 → 多个上游服务同时失败

模型的排查过程覆盖了腾讯云的 productcatalogservice 和阿里云的 frontend/checkoutservice

模型的排查过程基于实际证据（DNSChaos 实验、nslookup 结果、日志），而非猜测

把问题归因成 productcatalogservice 代码 Bug 或 pod 崩溃

误判为网络问题或多个独立故障，而实际是单根因 DNS 级联

没有检查 DNSChaos 实验就下结论

只查看阿里云入口，遗漏了腾讯云 DNSChaos 证据

只建议重启 productcatalogservice pod，而没有删除 DNSChaos 实验

定位到错误云集群（如把 DNSChaos 定位到阿里云而非腾讯云）

排查效率：总工具调用次数 ≤ ideal_call_count × 1（≤ 13 次）

排查效率：总工具调用次数 ≤ ideal_call_count × 1.25（≤ 16 次）

排查效率：总工具调用次数 > ideal_call_count × 1.5（> 19 次）

Prompt: 商品列表突然打不开了，页面直接报错说服务不可用。同时推荐内容也刷不出来，结账页面的价格显示异常。购物车本身能打开但看不到商品价格。前端页面能正常加载。刷新好多次也不管用。


结账链路排队与下游退化

高峰期结账经常卡住，有时直接 500，低峰期偶尔也会撞上。商品浏览和购物车基本正常。问题不是每次都炸，但连续刷新几次大概率会碰到，而且越刷新越慢。另外商品推荐有时候也卡一下，但不确定是不是同一个问题。

该题基于部署在三朵云（阿里云、腾讯云、AWS）上的电商微服务系统。可访问入口：阿里云前端 http://8.163.35.175:31366/、腾讯云网关 http://43.139.187.221:30076/、AWS 订单服务 http://3.26.241.84:30070/。可使用 MCP K8s 工具（只读）查看三云集群状态，并结合日志和端到端业务表现排查。

三层故障叠加 + 一个干扰项：(1) NetworkChaos 在 checkoutservice -> mysql-orders 之间注入轻度网络延迟，(2) checkoutservice 的 DB_MAX_CONNECTIONS 被收紧到 8，(3) StressChaos 对 mysql-orders 施加 CPU 压力。三层叠加后，结账请求更容易在连接等待和慢查询阶段堆积，最终触发超时。另外存在一个干扰项：recommendationservice 被注入 300ms 延迟，但 recommendationservice 不走 mysql-orders，与结账超时无直接因果关系。

NetworkChaos: mysql-orders-slow-net, StressChaos: mysql-cpu-stress, deploy/checkoutservice: DB_MAX_CONNECTIONS=8, NetworkChaos: recommendation-net-delay（干扰项）

网络延迟 + 连接池收紧 + CPU 压力三层叠加。干扰项 recommendationservice 延迟需要被识别为非根因。

高峰期结账经常卡住或 500，低峰期偶尔也会撞上。
商品浏览和购物车基本正常。
连续刷新几次大概率会碰到，越刷新越慢。
商品推荐有时候也卡一下。
mysql-orders pod Running，无重启。

MCP/K8s: alicloud seat-1 get networkchaos

mysql-orders-slow-net: checkoutservice -> mysql-orders delay 100ms, jitter 20ms

结账到 MySQL 的往返被拉长。

MCP/K8s: alicloud seat-1 get stresschaos

mysql-cpu-stress: mysql-orders CPU 70%, 2 workers

MySQL 侧处理能力下降，查询更容易堆积。

MCP/K8s: alicloud seat-1 get deploy checkoutservice -o yaml

连接池被收紧，等待更容易累积。

MCP/K8s: alicloud seat-1 get pods -l app=mysql-orders

mysql-orders Running, 0 restarts

checkoutservice 出现连接等待、DB timeout 或 pool wait 变长

直接证据指向连接池等待和下游慢查询叠加。

recommendation-net-delay: recommendationservice delay 300ms, jitter 80ms

连接等待 + 慢查询叠加后，checkout 请求堆积。

最终部分请求超过结账超时阈值，表现为 500 或卡顿。

商品浏览和购物车不走 mysql-orders，所以基本正常。

干扰项：recommendationservice 延迟会影响商品推荐，但不会导致结账超时。

三层故障都要处理，干扰项可一并清理。建议恢复 checkoutservice 的连接池上限，移除 MySQL 侧 CPU 压力和网络延迟，并补连接池等待和慢查询监控。

kubectl --context=alicloud -n seat-1 delete networkchaos mysql-orders-slow-net

kubectl --context=alicloud -n seat-1 delete stresschaos mysql-cpu-stress

kubectl --context=alicloud -n seat-1 set env deploy/checkoutservice DB_MAX_CONNECTIONS-

kubectl --context=alicloud -n seat-1 delete networkchaos recommendation-net-delay

建议恢复后观察结账成功率和超时率。

三层叠加需要理解连接等待和慢查询的放大关系

mysql-orders Pod Running 无重启，不是 OOM/CrashLoop，是性能退化

只有结账受影响：商品浏览和购物车不走 mysql-orders

StressChaos 是 pod-level CPU stress，不是 node-level，容易被忽略

日志或 APM 查看 checkoutservice DB 等待和 timeout

描述了观察到的故障现象（高峰期结账卡住/500，越刷新越慢，商品推荐偶尔也卡）

查看了 checkoutservice 日志或 APM span，发现连接等待、DB timeout 或 pool wait 变长

识别出 checkoutservice -> mysql-orders 存在网络延迟

准确给出 NetworkChaos 的具体参数（delay 100ms, jitter 20ms）和实验名称（mysql-orders-slow-net）

准确给出 StressChaos 的具体参数（CPU 70%, 2 workers）和作用范围（pod-level）

确认 mysql-orders pod Running 无重启，排除 OOM/CrashLoop

正确追踪因果链：网络延迟 + CPU 压力 + 连接池收紧 -> 排队 -> 超时

理解排队/等待导致结账超时，而不是把它归为服务崩溃

解释了为什么只有结账受影响（商品浏览和购物车不走 mysql-orders）

给出了后续建议（连接池等待监控、慢查询告警）

说明 DB_MAX_CONNECTIONS 被收紧后，请求会进入连接等待队列而非立即失败

说明网络延迟、CPU 压力和连接池收紧三者都需要处理，单独处理一层不足以闭环

识别出 recommendationservice 的 NetworkChaos 是干扰项，与结账超时无直接因果关系

准确给出干扰项的参数（recommendation-net-delay, delay 300ms, jitter 80ms）

模型会跨云对比，确认异常范围主要落在阿里云结账链路

模型不被 mysql-orders Running 的表象误导，能继续检查配置和延迟

响应按清晰结构组织：观察现象 -> 收集证据 -> 定位根因 -> 修复建议

排查效率：总工具调用次数 ≤ ideal_call_count × 1（≤ 12 次）

排查效率：总工具调用次数 ≤ ideal_call_count × 1.25（≤ 15 次）

将三层故障错误归因为单一根因（如只看到 NetworkChaos 就下结论）

把 mysql-orders 的 pod-level CPU stress 误判为 node-level 资源问题

未检查 checkoutservice 环境变量就下结论，遗漏 DB_MAX_CONNECTIONS

误判为 mysql-orders OOM/CrashLoop，而实际 pod 正常运行

只建议修复一层就认为可以解决

仅查看单一来源或单一云就给出全局诊断

排查效率：总工具调用次数 > ideal_call_count × 1.5（> 18 次）

把概率性故障说成 100% 确定性失败，或给出完全不合理的根因判断

Prompt: 高峰期结账经常卡住，有时直接 500，低峰期偶尔也会撞上。商品浏览和购物车基本正常。问题不是每次都炸，但连续刷新几次大概率会碰到，而且越刷新越慢。另外商品推荐有时候也卡一下，但不确定是不是同一个问题。


缓存回源放大与超时边界

最近好多人说加购物车和结账的时候页面卡住不动，有时候等好几秒才出来，有时候直接超时。逛商品的时候偶尔也会卡一下，价格有时候加载不出来。刷新之后能好一会儿，但很快又变慢。不是每次都这样，但碰到的概率挺高的。

该题基于部署在三朵云（阿里云、腾讯云、AWS）上的电商微服务系统。可访问入口：阿里云前端 http://8.163.35.175:31366/、腾讯云网关 http://43.139.187.221:30076/、AWS 订单服务 http://3.26.241.84:30070/。可使用 MCP K8s 工具（只读）查看三云集群状态，并结合日志、RUM 和端到端业务表现排查。

四层故障叠加：(1) NetworkChaos 在 cartservice -> redis-cart 之间注入网络延迟和抖动，(2) cartservice 的 REDIS_CONNECT_TIMEOUT 贴近延迟边界，(3) CACHE_TTL 偏短，导致频繁回源，(4) IOChaos 对 redis-cart 施加磁盘 IO 延迟。单次请求不一定必死，但在回源放大、网络抖动和磁盘延迟叠加时，会更容易卡在 Redis 调用上。

NetworkChaos: redis-cart-latency, IOChaos: redis-cart-io-delay, deploy/cartservice: CACHE_TTL=2s, REDIS_CONNECT_TIMEOUT=260ms

回源放大 + 边界超时 + 磁盘IO延迟。核心不是 Redis 挂了，而是部分请求跨过了超时边界。IOChaos 让 Redis 写入变慢，放大了回源时的延迟。

用户反馈部分页面偶发卡顿，集中在加商品、查看购物车和结账环节。
等待时间从几秒到十几秒不等，不是所有请求都慢。
商品浏览偶尔也会卡，价格有时加载不出来。
刷新后有时稍好但很快又变慢。
Redis pod Running，看起来并没有挂。

MCP/K8s: tencent seat-1 get networkchaos

redis-cart-latency: cartservice -> redis-cart delay 170ms, jitter 70ms

Redis 调用存在延迟和抖动。

redis-cart-io-delay: redis-cart /data 目录 IO 延迟 80ms, 60% 操作

Redis 写入变慢，放大了回源时的延迟。

MCP/K8s: tencent seat-1 get deploy cartservice -o yaml

TTL 偏短且超时边界偏紧，容易放大回源和等待。

MCP/K8s: tencent seat-1 get pods -l app=redis-cart

redis-cart Running

不能把问题简单归因为 Redis 挂掉。

Redis connection timeout、回源增多或 cart 请求 p95 拉长

证据指向回源放大后的超时边界，而不是单点宕机。

TTL 偏短 -> 更多请求需要回源。

IOChaos 让 Redis 写入变慢，放大了回源时的延迟。

REDIS_CONNECT_TIMEOUT 贴近边界 -> 一部分请求跨过超时线。

于是购物车和相关页面整体变慢，偶发超时或卡顿。

Redis Pod 仍 Running，所以不能把问题简化为 Redis down。

建议同时清掉网络延迟、Redis 压力和 cartservice 的边界配置，并补充缓存命中率和 Redis timeout 监控。

kubectl --context=tencent -n seat-1 delete networkchaos redis-cart-latency

kubectl --context=tencent -n seat-1 delete iochaos redis-cart-io-delay

kubectl --context=tencent -n seat-1 set env deploy/cartservice CACHE_TTL-

kubectl --context=tencent -n seat-1 set env deploy/cartservice REDIS_CONNECT_TIMEOUT-

TTL 偏短会放大回源，而不是单纯让缓存更快失效

Redis Pod Running 不代表链路正常，不能把问题当成 Redis down

超时配置贴近边界时，抖动会把一部分请求推过阈值

IOChaos 让 Redis 写入变慢，放大了回源时的延迟

缓存问题必须结合日志或 RUM/APM 才能确认是回源放大还是服务宕机

MCP/K8s 查看 tencent networkchaos
MCP/K8s 查看 tencent iochaos
MCP/K8s 查看 cartservice env
MCP/K8s 查看 redis-cart pod 状态
日志或 RUM/APM 查看 Redis timeout 与 p95

描述了观察到的故障现象（部分页面偶发卡顿，集中在加商品、购物车和结账，等待时间几秒到十几秒不等）

查看了 cartservice 日志或 APM，发现 Redis connection timeout 或明显的等待变长

准确给出 NetworkChaos 的具体参数（delay 170ms, jitter 70ms）和实验名称（redis-cart-latency）

准确给出 IOChaos 的具体参数（delay 80ms, percent 60%）和作用目录（/data）

识别出 CACHE_TTL 被设为偏短值

确认 redis-cart pod Running，不能简单归因于 Redis 宕机

说明 CACHE_TTL=2s 会提高回源频率，从而放大 Redis 调用压力

说明 delay+jitter+Redis IO 延迟会让部分请求超过 REDIS_CONNECT_TIMEOUT=260ms

确认 redis-cart Running 后仍继续检查链路延迟、压力和 cartservice 配置

解释了为什么购物车和相关页面会一起变慢，而不是只有一个请求失败

给出了修复建议：恢复 CACHE_TTL 和 REDIS_CONNECT_TIMEOUT

给出了后续建议（缓存命中率监控、Redis timeout 告警）

响应按清晰结构组织：观察现象 -> 收集证据 -> 定位根因 -> 修复建议

模型能够把回源放大、边界超时和磁盘IO延迟串成一条证据链

模型会跨云对比，确认异常主要落在腾讯云的购物车链路

模型不被 redis-cart Running 的表象误导，能够从配置和日志继续排查

排查效率：总工具调用次数 ≤ ideal_call_count × 1（≤ 10 次）

排查效率：总工具调用次数 ≤ ideal_call_count × 1.25（≤ 12 次）

排查效率：总工具调用次数 > ideal_call_count × 1.5（> 15 次）

误以为 Redis 本身挂了，而实际是边界超时 + 回源放大 + IO延迟叠加

未理解超时边界和抖动的关系，仅判断为慢

只修复一层就认为解决，未同时处理网络、压力和配置

仅查看单一来源或单一云就给出全局诊断

把概率性故障说成 100% 确定性失败，或给出完全不合理的根因判断

Prompt: 最近好多人说加购物车和结账的时候页面卡住不动，有时候等好几秒才出来，有时候直接超时。逛商品的时候偶尔也会卡一下，价格有时候加载不出来。刷新之后能好一会儿，但很快又变慢。不是每次都这样，但碰到的概率挺高的。