命名空间级 CPU 压力与跨服务退化

有一段时间了，商城整体变慢：加购物车要等好几秒，商品列表偶尔刷不出来，价格换算也卡。不是完全不能用，就是慢。试了刷新、换了浏览器都没用。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、资源指标和端到端业务表现排查。

两层故障叠加 + 一个干扰项：(1) 腾讯云 seat-1 命名空间内存在 mode: all 的 StressChaos，使多个 Pod 同时消耗 CPU，表现为命名空间内多服务整体资源紧张，(2) currencyservice 同时被注入 550ms 级网络延迟，(3) 阿里云 frontend 被注入 200ms 延迟（干扰项，与腾讯云整体慢无直接因果关系）。CPU 压力导致腾讯云入口整体退化，currencyservice 延迟进一步放大货币换算和调用链等待。

StressChaos: tencent-namespace-cpu-stress (mode: all), NetworkChaos: currency-service-delay (currencyservice delay 550ms, jitter 120ms), NetworkChaos: frontend-net-delay（干扰项，阿里云 frontend delay 200ms, jitter 60ms）

多 pod CPU pressure + currencyservice 延迟 + 干扰项 frontend 延迟。关键是先判断影响面，再区分整体资源压力和单服务延迟放大器，并识别干扰项。

腾讯云入口整体变慢，多个业务动作都卡。
商品推荐有时候也卡一下。
所有 Pod Running，无明显重启。
currencyservice 相关操作更明显。

tencent-namespace-cpu-stress: mode all, CPU 75%, 2 workers

腾讯云 seat-1 多个 Pod 同时被施加 CPU 压力。

腾讯云多个 pod CPU 使用率或 throttling 明显升高，必要时可结合节点 CPU 指标判断整体资源压力

currency-service-delay: currencyservice delay 550ms, jitter 120ms

其他云资源和入口表现基本正常

腾讯云多个服务 p95 拉长，currencyservice 相关 span 更慢

整体 CPU 压力和单服务延迟同时存在。

frontend-net-delay: frontend delay 200ms, jitter 60ms

干扰项。frontend 在阿里云，与腾讯云整体慢无直接因果关系。

StressChaos mode: all 让腾讯云 seat-1 多个 Pod 同时消耗 CPU。

多个服务响应变慢，入口表现为整体退化。

干扰项：阿里云 frontend 延迟会影响阿里云入口，但不会导致腾讯云整体变慢。

建议清理腾讯云的 StressChaos 和 currencyservice NetworkChaos，以及阿里云的干扰项 frontend NetworkChaos。后续补充跨云入口 p95、Pod CPU throttling 和 currencyservice 依赖延迟告警。

kubectl --context=tencent -n seat-1 delete stresschaos tencent-namespace-cpu-stress

kubectl --context=tencent -n seat-1 delete networkchaos currency-service-delay

kubectl --context=alicloud -n seat-1 delete networkchaos frontend-net-delay

建议恢复后观察腾讯云 top nodes/top pods 和 RUM/APM p95。

mode: all 代表影响面广，不能当成单 pod 小问题

所有腾讯云服务都慢时，应先判断影响面，再定位单服务放大器

Pod Running 不等于服务健康，资源压力仍会造成级联退化

阿里云 frontend 延迟是干扰项，与腾讯云整体慢无直接因果关系

MCP/K8s 查看 tencent stresschaos
MCP/K8s 查看 tencent networkchaos
MCP/K8s 查看 tencent top pods/top nodes
跨云对比 alicloud/aws 的入口或 pod 状态
MCP/K8s 查看 alicloud networkchaos（识别干扰项）
RUM/APM 查看腾讯云入口和 currencyservice p95

描述了观察到的故障现象（腾讯云入口整体慢，商品推荐偶尔也卡，Pod Running）

查看了 RUM、APM 或日志，确认腾讯云多个服务 p95 同时拉长

识别出腾讯云 seat-1 存在 mode: all 的多 pod CPU 压力

准确给出 StressChaos 的具体参数（CPU 75%, 2 workers, mode: all）

使用 top pods 或等价资源指标确认腾讯云多个 pod CPU 压力升高

使用 top nodes 或等价资源指标辅助确认腾讯云整体资源压力

准确给出 NetworkChaos 的具体参数（delay 550ms, jitter 120ms）和作用对象（currencyservice）

跨云对比阿里云/AWS，确认异常主要落在腾讯云

识别出 frontend 延迟是干扰项，与腾讯云整体慢无直接因果关系

准确给出干扰项的参数（frontend-net-delay, delay 200ms, jitter 60ms）

确认所有 Pod Running 无明显重启，排除 CrashLoop/OOM 作为主因

结合多个腾讯云服务 p95 同时拉长和 top 证据，判断异常指向整体资源压力

说明 currencyservice 延迟是相关调用链的放大器，而不是腾讯云整体变慢的唯一根因

正确追踪因果链：多 pod CPU pressure -> 整体退化；currencyservice delay -> 局部路径更慢

给出了后续建议（Pod CPU throttling 告警、跨云入口延迟监控）

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

模型能够区分整体资源压力和单服务延迟放大器

模型的排查过程覆盖腾讯云、阿里云和 AWS，能够用跨云对比收敛范围

模型不被 Pod Running 的表象误导，能够继续检查资源压力和延迟

排查效率：总工具调用次数 ≤ ideal_call_count × 1（≤ 11 次）

排查效率：总工具调用次数 ≤ ideal_call_count × 1.25（≤ 13 次）

误以为是单个服务问题，未从整体资源压力角度排查

遗漏 StressChaos（最关键的整体压力来源）

未区分 mode: all 的影响面，把它当作单 pod 小故障

仅查看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（> 16 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

被干扰项误导，将 frontend 延迟误判为腾讯云整体慢的根因

Prompt: 有一段时间了，商城整体变慢：加购物车要等好几秒，商品列表偶尔刷不出来，价格换算也卡。不是完全不能用，就是慢。试了刷新、换了浏览器都没用。商品推荐有时候也卡一下，但不确定是不是同一个问题。


RUM + APM 联合排查：页面退化与链路断点

运营反馈商品详情页最近打开特别慢，图片加载半天出不来，有时候直接白屏。但首页和购物车页都挺正常的。用户投诉集中在商品页，其他页面没什么反馈。

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 RUM、APM 和日志做联合排查。RUM App Key: QVWbXcJbj1ZeOYQ0zJ，APM Endpoint: ap-guangzhou.apm.tencentcs.com:4319。

三层故障叠加：(1) NetworkChaos 在 productcatalogservice 注入 400ms 级延迟，(2) checkoutservice 的 ENABLE_TRACING 被设为 0，导致 APM 链路断点，(3) RUM ConfigMap 只对 /product/ 路由降低采样率，商品页数据变稀疏。必须同时借助 RUM 和 APM 才能把页面异常和后端服务对上。

NetworkChaos: productcatalog-net-delay (delay 400ms, jitter 80ms), deploy/checkoutservice: ENABLE_TRACING=0, ConfigMap: rum-nginx-config /product/ sample=0.25

网络延迟 + 链路断点 + 商品页采样降低。单靠 RUM 或单靠 APM 都不够，必须把两边证据合并。

RUM 中商品详情页 FCP/LCP 飙升。
首页和购物车页基本正常。
APM 中商品相关 span 变慢。
APM 中 checkoutservice 的调用链缺少子 span。
商品页数据比其他页面更稀疏。

/product/* 页面 FCP/LCP 上升，API 耗时拉长

productcatalogservice span 明显变慢

checkoutservice 链路只有入口 span，缺少子 span

MCP/K8s: tencent seat-1 get networkchaos

productcatalog-net-delay: productcatalogservice delay 400ms, jitter 80ms

商品服务侧存在网络延迟。

MCP/K8s: alicloud seat-1 get deploy checkoutservice -o yaml

MCP/K8s: alicloud seat-1 get configmap rum-nginx-config -o yaml

/product/ 路由 sample=0.25

商品页 RUM 采样降低，导致数据更稀疏。

ENABLE_TRACING=0 让 APM 无法把 checkoutservice 和下游 span 串起来。

RUM 采样只对商品页降低，数据稀疏但仍能看到异常。

RUM 先告诉你是哪个页面，APM 再告诉你是哪个服务。

只有把两边证据合并，才能闭环到真正的故障点。

建议同时恢复 productcatalog 延迟、checkoutservice tracing 和 RUM 商品页采样。后续补充 RUM 采样审计、APM trace 传播检查和 ConfigMap 变更审计。

kubectl --context=tencent -n seat-1 delete networkchaos productcatalog-net-delay

kubectl --context=alicloud -n seat-1 set env deploy/checkoutservice ENABLE_TRACING=1

kubectl --context=alicloud -n seat-1 apply -f <恢复后的 rum-nginx-config，使 /product/ 路由 sample 回到 1>

kubectl --context=alicloud -n seat-1 rollout restart deploy/frontend-rum-proxy

必须同时用 RUM 和 APM 才能把页面异常和后端服务对应起来

RUM 只对商品页降采样，意味着数据稀疏但仍可诊断

productcatalog 本身的网络延迟是页面退化的主要来源

APM 控制台查看 checkoutservice 和 productcatalogservice span

描述了观察到的故障现象（商品详情页 RUM 变差，首页和购物车基本正常）

准确给出 /product/ 页面 FCP/LCP 异常对应的后端服务（productcatalogservice 延迟），而非误判为浏览器或前端资源问题

查看了 APM 数据，发现 productcatalogservice span 变慢

查看了 APM 数据，发现 checkoutservice 链路缺少子 span

准确给出 NetworkChaos 的实验名称、作用对象和参数（productcatalog-net-delay, productcatalogservice, delay 400ms, jitter 80ms）

准确给出 sample=0.25（商品页数据更稀疏）

说明 RUM 用于定位异常页面，APM 用于定位后端服务，二者需要联合闭环

说明 ENABLE_TRACING=0 会导致 trace context 不传播，从而出现 APM 子 span 缺失

说明 /product/ sample=0.25 会让商品页数据稀疏，但剩余样本仍能反映趋势

理解只有商品页异常，而首页和购物车页基本正常

给出了修复建议：恢复 RUM 商品页 sample

给出了修复建议：重启 frontend-rum-proxy 使 ConfigMap 生效

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

模型能够同时利用 RUM 和 APM 完成页面到服务的闭环诊断

模型的排查过程覆盖腾讯云和阿里云，能够跨云收集证据

模型不被链路断点误导，仍能通过 RUM 和独立 span 推断调用关系

仅用 APM 或仅用 RUM 就下结论，未联合排查

误以为 productcatalogservice pod 本身有问题，而实际故障在网络层

仅查看单一云的证据就给出跨云诊断，未覆盖腾讯云和阿里云

发现 RUM 采样降低后直接放弃 RUM 数据，未理解剩余样本仍可诊断

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: 运营反馈商品详情页最近打开特别慢，图片加载半天出不来，有时候直接白屏。但首页和购物车页都挺正常的。用户投诉集中在商品页，其他页面没什么反馈。


支付慢点与购物车冒烟：根因与干扰

下单时经常卡很久才响应，有时直接报 500。浏览商品基本正常，购物车操作偶尔也慢。首页打开速度还行。不是每次都坏，但走到结账就容易撞上，刷新重试后有时更慢。

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 RUM、APM、日志和端到端业务表现排查。

一主因 + 一冒烟 + 一放大器 + 一已自愈残留：(1) AWS paymentservice 被注入 450ms 级响应延迟，是结账路径主慢点，(2) 腾讯云 cartservice 被注入 280ms 级延迟，是购物车慢的冒烟干扰，(3) 阿里云 checkoutservice 的 CHECKOUT_TIMEOUT_MS 被收紧到 1400，(4) AWS new-orderservice 存在一个已自愈的 StressChaos 残留（duration=1s 已过期，但 chaos 对象仍在）。结账链路在支付慢点、购物车延迟和额外开销叠加后越过 timeout，导致部分下单超时。

NetworkChaos: payment-service-delay (AWS, delay 450ms, jitter 80ms), NetworkChaos: cart-service-delay (Tencent, delay 280ms, jitter 80ms), deploy/checkoutservice: CHECKOUT_TIMEOUT_MS=1400, StressChaos: order-cpu-stress-residual (AWS, 已自愈)

payment 是主慢点，cart 是冒烟干扰，checkout timeout 是放大器。已自愈的 StressChaos 残留可作为排查历史线索。

下单经常卡很久或 500。
浏览商品基本正常。
购物车偶尔也慢，但不是所有请求都失败。
刷新重试后有时更慢。

payment-service-delay: paymentservice delay 450ms, jitter 80ms

支付服务是结账路径的主慢点。

cart-service-delay: cartservice delay 280ms, jitter 80ms

购物车链路也慢，但量级更小，属于冒烟干扰。

checkoutservice -> paymentservice span 明显大于 checkoutservice -> cartservice span

payment 是主要瓶颈，cart 是次要慢点。

RUM 或端到端业务表现

商品浏览正常，结账链路 p95/p99 升高

order-cpu-stress-residual: new-orderservice CPU 80%, 2 workers, 但 StartTime 和 RecoverTime 表明已过期

已自愈的 StressChaos 残留。不是当前根因，但说明 new-orderservice 曾经受过 CPU 压力。

cartservice 延迟造成购物车冒烟，也会增加结账前置等待。

超时后的刷新/重试会重复打下游，造成体感更慢。

因此 cart 不是主根因，payment 才是结账超时的关键慢点。

已自愈的 StressChaos 残留不是当前根因，但说明 new-orderservice 曾经受过 CPU 压力，可作为排查历史线索。

建议同时处理 payment 主慢点、cart 冒烟慢点和 checkout 超时预算。后续补充跨云 checkout 链路 p95/p99、重试退避和 timeout budget 告警。

kubectl --context=aws -n seat-1 delete networkchaos payment-service-delay

kubectl --context=tencent -n seat-1 delete networkchaos cart-service-delay

kubectl --context=alicloud -n seat-1 set env deploy/checkoutservice CHECKOUT_TIMEOUT_MS-（或按默认配置恢复为 CHECKOUT_TIMEOUT_MS=2000）

kubectl --context=aws -n seat-1 delete stresschaos order-cpu-stress-residual（已自愈，但 chaos 对象仍在集群中，建议清理）

建议恢复后观察结账成功率和 payment/cart span 分布。

区分根因（payment）和冒烟（cart）是核心难点

刷新重试会放大下游压力，解释体感更慢

已自愈的 StressChaos 残留不是当前根因，但可作为排查历史线索

MCP/K8s 查看 aws networkchaos
MCP/K8s 查看 tencent networkchaos
MCP/K8s 查看 alicloud checkoutservice env
APM 对比 payment 和 cart span
RUM 或端到端观察 checkout p95/p99

描述了观察到的故障现象（结账卡顿/500，购物车偶尔慢，商品浏览基本正常）

查看了日志或 APM，确认 checkout 路径存在超时和下游等待

准确给出 payment-service-delay 的具体参数（delay 450ms, jitter 80ms）

准确给出 cart-service-delay 的具体参数（delay 280ms, jitter 80ms）

正确区分根因（payment 主慢点）和冒烟（cart 次要慢点）

说明即使 cart 延迟被修复，payment 主慢点仍会让结账接近或越过超时预算

说明 CHECKOUT_TIMEOUT_MS=1400 如何把 payment/cart 延迟叠加后的边界请求变成 500

说明刷新重试会重复调用 payment/cart 下游，从而放大等待和失败概率

正确追踪因果链：payment 延迟 + cart 冒烟 + timeout 收紧 -> checkout 超时

给出了后续建议（重试退避、跨云 timeout budget、端到端 p95/p99 监控）

准确给出已自愈残留的参数（CPU 80%, 2 workers, duration=1s 已过期）和作用对象（new-orderservice）

理解已自愈残留可作为排查历史线索，但不影响当前故障判断

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

模型能够正确区分根因和冒烟，不被购物车也慢误导

模型的排查过程覆盖 AWS、腾讯云和阿里云，能够跨云收集证据

模型能够结合 APM span 量级和 timeout 配置判断主次关系

模型的排查过程基于实际证据（NetworkChaos、env、APM/RUM），而非猜测

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）

将 cart 280ms 误判为主根因，未区分根因和冒烟

仅查看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

被已自愈的 StressChaos 残留误导，将其误判为当前根因

Prompt: 下单时经常卡很久才响应，有时直接报 500。浏览商品基本正常，购物车操作偶尔也慢。首页打开速度还行。不是每次都坏，但走到结账就容易撞上，刷新重试后有时更慢。


跨云级联超时：网关超时配置收紧+重试禁用

有用户反馈访问商城时偶尔打不开，刷新一下又好了。大部分时候浏览商品没问题，但走到下单那一步更容易出错。不是所有人都遇到，时好时坏。

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，并结合 RUM、服务日志和端到端业务表现排查。注意：本题有多个 Chaos 对象和 env 配置变化，需要判断哪个是主因、哪个是干扰。

腾讯云 new-gatewayservice 到 AWS new-orderservice 外部入口（3.26.241.84:30070）的跨云调用被注入 400±150ms 延迟和 12% 丢包，同时 gateway 的 UPSTREAM_TIMEOUT 被收紧到 500ms 且 MAX_RETRIES=0。延迟+抖动可能达到 550ms，超过 500ms 超时阈值，导致偶发连接超时。StressChaos（全命名空间 CPU 压力）是干扰项，不是主因。

NetworkChaos: gw-to-aws-order-delay (externalTargets=3.26.241.84, 400ms±150ms) + gw-to-aws-order-loss (externalTargets=3.26.241.84, 12%), env: UPSTREAM_TIMEOUT=500ms, MAX_RETRIES=0

腾讯云 gateway 到 AWS orderservice 的跨云调用延迟+丢包叠加上超时配置收紧，导致偶发 502/504。StressChaos 是干扰项。

RUM 中接口错误率和耗时出现尖刺，但不是所有页面都失败。
腾讯云 gateway 相关接口更容易出现 502/504。
Pod 基本 Running，Deployment 可用副本正常。
seat-1 中有多个 Chaos 对象，需要判断主因和干扰。

入口/API 维度出现 5xx 和耗时尖刺，用户侧影响集中在网关转发链路。

先确认真实用户受影响范围。

kubectl --context=tencent -n seat-1 logs deploy/new-gatewayservice

日志中出现 upstream timed out、connection timeout 等跨云调用错误。

网关访问下游时超时，而不是前端静态资源问题。

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

gw-to-aws-order-delay / gw-to-aws-order-loss 作用于 new-gatewayservice 到外部目标 3.26.241.84（AWS new-orderservice NodePort）的流量：400ms±150ms + 丢包 12%

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

UPSTREAM_TIMEOUT=500ms, MAX_RETRIES=0

超时配置比延迟+抖动的上限（550ms）短，且不重试。

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

tencent-global-cpu-stress (mode: all, load: 50)

这是干扰项，CPU 压力不是主因。

NetworkChaos 注入 gateway -> AWS orderservice 外部入口（externalTargets=3.26.241.84）延迟 400±150ms + 丢包 12%。

env 配置 UPSTREAM_TIMEOUT=500ms，但延迟+抖动可能达到 550ms。

并发请求时，部分请求超过 500ms 超时阈值。

StressChaos 是干扰项，容易被误判为主因。

删除 NetworkChaos 对象，恢复 gateway env 配置。长期建议包括合理设置超时阈值（应大于延迟+抖动上限）、启用重试机制、监控跨云调用延迟和丢包率。

kubectl --context=tencent -n seat-1 delete networkchaos gw-to-aws-order-delay gw-to-aws-order-loss

kubectl --context=tencent -n seat-1 set env deploy/new-gatewayservice UPSTREAM_TIMEOUT- MAX_RETRIES-

必须识别 StressChaos 是干扰项而非主因

需要对比延迟值（400±150ms）和超时值（500ms）才能定位主因

跨云调用的延迟+丢包叠加效应

RUM 查看入口/API 5xx 分布
查看 new-gatewayservice 日志
kubectl get networkchaos
kubectl get deploy 查看 env 配置
对比延迟值和超时值

描述了观察到的故障现象（入口/API 偶发 502/504，刷新可能恢复，商品浏览多数正常）

使用 RUM 确认真实用户侧 5xx/接口耗时尖刺和影响范围

查看了腾讯云 new-gatewayservice 日志，发现跨云连接超时或 reset

识别出 gw-to-aws-order-delay（延迟 400ms, jitter 150ms）

准确给出 NetworkChaos 的具体参数（delay 400ms, jitter 150ms, correlation 70）

准确给出 NetworkChaos loss 的具体参数（loss 12%, correlation 50）

识别出 tencent-global-cpu-stress（mode: all, load: 50）

对比延迟值（400±150ms=550ms）和超时值（500ms），判断超时配置不合理

解释延迟+抖动（550ms）超过超时阈值（500ms）导致偶发失败

正确指出根因是跨云延迟/抖动/丢包与 gateway timeout/retry 配置叠加，而不是 StressChaos CPU 压力

说明延迟、丢包和超时收紧三者叠加才能导致问题，单独处理一层不足以闭环

给出了修复建议：恢复 UPSTREAM_TIMEOUT 和 MAX_RETRIES

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

模型会跨云对比，确认异常范围主要落在腾讯云 gateway 到 AWS 链路

模型不被 StressChaos 误导，能继续检查 NetworkChaos 和 env 配置

模型的排查过程基于实际证据（RUM、NetworkChaos、env、logs），而非猜测

模型能正确处理多层叠加故障而非只停在单点

排查效率：总工具调用次数 ≤ ideal_call_count × 1.25（≤ 13 次）

只看 NetworkChaos 就下结论，不对比延迟值和超时值

把问题误判为 CDN 配置或 frontend 问题

把概率性超时说成 100% 确定性失败

定位到错误云（非腾讯云）

Prompt: 有用户反馈访问商城时偶尔打不开，刷新一下又好了。大部分时候浏览商品没问题，但走到下单那一步更容易出错。不是所有人都遇到，时好时坏。


日志风暴：emptyDir 写满导致 Pod 驱逐

今天开始结账功能不稳定，有时候能成功，有时候直接报错。页面能打开，商品也能看，就是最后一步结账容易出问题。刷新几次偶尔能成功。

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 RUM、K8s events 和日志表现排查。注意：本题的表象在 checkout 路径，但根因需要看 Pod 的 volume 和 env 配置。

阿里云 checkoutservice 被配置了 debug 日志级别并输出到文件，同时挂载了一个 30Mi 的 emptyDir volume 到 /var/log/checkout，并添加 log-filler sidecar 持续向该目录写入日志。StressChaos 让 checkoutservice 产生更多资源压力/日志背景，debug 文件日志和 log-filler 很快把 30Mi emptyDir 写满，导致 Pod 被 eviction due to ephemeral storage。NetworkChaos（checkoutservice -> mysql 80ms 延迟）是干扰项。

emptyDir sizeLimit=30Mi + volumeMount=/var/log/checkout + log-filler sidecar + LOG_LEVEL=debug + LOG_OUTPUT=file + LOG_PATH=/var/log/checkout + StressChaos

checkoutservice 的 debug 文件日志和 log-filler sidecar 把已挂载到 /var/log/checkout 的 30Mi emptyDir 写满，Pod 被 eviction。NetworkChaos 是干扰项。

RUM 中 checkout 相关接口错误率升高。

checkoutservice Pod 有时变成 Evicted 或 CrashLoopBackOff。

kubectl describe pod 能看到 evicted due to ephemeral storage 事件。

APM 链路并不总是完整。

checkout 相关接口错误率升高。

用户侧影响集中在 checkout 路径。

kubectl --context=alicloud -n seat-1 describe pod -l app=checkoutservice

evicted due to ephemeral storage

Pod 被驱逐是因为临时存储耗尽。

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

emptyDir volume (sizeLimit=30Mi, mountPath=/var/log/checkout) + LOG_LEVEL=debug + LOG_OUTPUT=file + LOG_PATH=/var/log/checkout + log-filler sidecar

日志输出到 30Mi 的 emptyDir，debug 级别会产生大量日志。

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

checkout-log-stress (CPU 2 workers, load: 65)

StressChaos 让 checkoutservice 产生更多请求/日志。

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

checkout-mysql-delay (80ms)

这是干扰项，网络延迟不是主因。

checkoutservice 被配置 LOG_LEVEL=debug + LOG_OUTPUT=file + LOG_PATH=/var/log/checkout。

checkoutservice 挂载了 sizeLimit=30Mi 的 emptyDir volume 到 /var/log/checkout。

StressChaos 和 log-filler sidecar 让 checkoutservice 的日志目录持续写入。

debug 文件日志和 log-filler 很快把 30Mi emptyDir 写满。

K8s 驱逐 Pod (evicted due to ephemeral storage)。

NetworkChaos 是干扰项，容易被误判为网络问题。

删除 Chaos 对象，恢复 checkoutservice 配置（移除 emptyDir volume、LOG_LEVEL、LOG_OUTPUT）。长期建议包括合理设置日志级别、监控 emptyDir 使用率、设置合理的 ephemeral storage limit。

kubectl --context=alicloud -n seat-1 delete stresschaos checkout-log-stress

kubectl --context=alicloud -n seat-1 delete networkchaos checkout-mysql-delay

kubectl --context=alicloud -n seat-1 set env deploy/checkoutservice LOG_LEVEL- LOG_OUTPUT- LOG_PATH-

kubectl --context=alicloud -n seat-1 patch deploy/checkoutservice --type=json -p '<移除 log-filler sidecar 与 log-volume volumeMount>'

kubectl --context=alicloud -n seat-1 set volume deploy/checkoutservice --remove --name=log-volume

kubectl --context=alicloud -n seat-1 rollout restart deploy/checkoutservice

必须识别 NetworkChaos 是干扰项而非主因

RUM 查看 checkout 错误率
kubectl describe pod 查看 eviction 原因
kubectl get deploy 查看 volume 和 env 配置
kubectl get stresschaos,networkchaos
判断主因和干扰

描述了观察到的故障现象（checkout 失败、Pod 有时 Evicted/CrashLoopBackOff）

使用 RUM 确认用户侧 checkout 错误率升高

kubectl describe pod 发现 evicted due to ephemeral storage

查看了 checkoutservice Deployment 的 volume 配置

识别出 checkout-log-stress（CPU 2 workers, load 65）

识别 NetworkChaos 是干扰项，网络延迟不是主因

解释 debug 日志 + StressChaos 叠加导致 emptyDir 写满

正确指出根因是存储压力，而不是网络延迟或 CPU 压力

说明 debug 日志级别、StressChaos 和 emptyDir 三者叠加才能导致问题

给出了修复建议：移除 emptyDir volume、恢复 LOG_LEVEL/LOG_OUTPUT

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 Pod eviction、emptyDir、日志级别、StressChaos 串成一条证据链

模型不被 NetworkChaos 误导，能继续检查 volume 和 env 配置

模型的排查过程基于实际证据（RUM、describe pod、deploy 配置、Chaos），而非猜测

模型能正确处理多层叠加故障而非只停在单点

模型能够跨云排查，确认异常范围主要落在阿里云 checkoutservice

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 × 1.5（> 15 次）

未检查 Pod events（evicted due to ephemeral storage）

只重启 Pod，不处理 Chaos 和配置

把概率性失败说成 100% 确定性崩溃

Prompt: 今天开始结账功能不稳定，有时候能成功，有时候直接报错。页面能打开，商品也能看，就是最后一步结账容易出问题。刷新几次偶尔能成功。


跨云时间漂移：支付签名间歇失效

用户反馈下单时偶尔提示"验证失败"或"请重试"，不是每次都坏。浏览商品、加购物车都正常，就是最后提交订单那一步会撞上。重启服务也没用。

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/。本题必须结合 RUM 和 APM：RUM 用于确认结账用户侧影响，APM 用于定位 paymentservice-aws-direct 的异常链路，再结合 K8s/节点时间证据闭环。

AWS paymentservice Pod 被 TimeChaos 注入时间漂移，导致支付签名/JWT/时间窗口校验失败，并造成 APM 中 paymentservice-aws-direct span 时间戳异常。根因是跨云时间不一致，不是 Secret 本身过期，也不是 checkoutservice 重启能解决的问题。

chaos-mesh + paymentservice runtime time

TimeChaos: payment-clock-skew, selector app=paymentservice, timeOffset=-10m

AWS paymentservice 进程时间被偏移，导致依赖时间窗口的支付校验失败。RUM 和 APM 都是必需证据：RUM 确认结账影响，APM 定位 paymentservice 时间异常。

RUM 中结账接口错误率升高，商品浏览和购物车基本正常。

APM 中 paymentservice-aws-direct 相关 span 集中异常。

日志错误像 token expired、not yet valid、timestamp skew 或 signature window invalid。

RUM 请求时间与 APM span 时间戳存在分钟级差异。

错误集中在 checkout/payment 路径，普通浏览链路基本正常。

用户侧影响集中在结账支付，而非全站故障。

paymentservice-aws-direct span 出现错误、时间戳错位或与上游 span 时间关系异常。

异常集中在 AWS paymentservice，而不是前端或商品服务。

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

payment-clock-skew 作用于 app=paymentservice，timeOffset=-10m。

RUM 请求时间与 APM span 时间存在分钟级差异，paymentservice-aws-direct span 时间戳异常。

出现 signature expired / timestamp skew / token not yet valid 类错误。

支付失败与时间窗口校验相关。

TimeChaos 修改 AWS paymentservice 进程看到的时间。

checkoutservice 发起支付请求时，签名或 token 时间戳按真实时间生成。

paymentservice 用偏移后的时间校验，判断请求过期或尚未生效。

APM span 时间关系异常，RUM 中结账接口错误率升高。

RUM 请求时间与 APM span 时间戳存在分钟级差异。

删除 TimeChaos，恢复 paymentservice 时间。长期建议增加跨云 NTP/时钟偏移监控、签名校验错误分类告警、APM span 时间异常检测。

kubectl --context=aws -n seat-1 delete timechaos payment-clock-skew

等待 paymentservice 进程时间恢复，并对比 alicloud/tencent/aws 关键 Pod date 或 APM span 时间戳，确认三云时间恢复一致。

必须使用 RUM 确认用户侧影响集中在结账支付

必须使用 APM 定位到 paymentservice-aws-direct 时间/错误异常

RUM/APM 时间戳对比是闭环证据

RUM 查看 checkout/payment 错误率
APM 查看 paymentservice-aws-direct span
kubectl get timechaos
RUM/APM 时间戳对比
查看 paymentservice 日志中的时间窗口错误

描述结账支付失败且商品/购物车基本正常的现象

使用 APM 查看 paymentservice-aws-direct span

查看 paymentservice 日志并识别 timestamp skew/token time window 类错误

识别出 payment-clock-skew 作用于 paymentservice

通过 RUM/APM 时间戳对比，发现 AWS paymentservice 时间偏移

对比 RUM 请求时间与 APM span 时间，确认时间戳不一致

正确指出根因是 AWS paymentservice 时间漂移，不是 Secret 本身过期

解释时间漂移如何导致签名/JWT/时间窗口校验失败

说明 checkoutservice 发起请求时签名按真实时间生成，但 paymentservice 用偏移时间校验

说明重启 checkoutservice 不能解决问题（时间偏移在 paymentservice 侧）

理解 APM span 时间戳异常是时间偏移的副作用，不是独立故障

给出了恢复步骤：等待时间恢复 + 对比三云 Pod date

给出了后续建议（跨云 NTP/时钟偏移监控、签名校验错误分类告警）

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

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）

模型能够跨云比对时间，用 RUM/APM 时间戳作为闭环证据

模型不被 Secret/token 过期的表象误导，能继续检查时间偏移

模型的排查过程基于实际证据（RUM、APM、TimeChaos），而非猜测

模型理解时间偏移对签名/校验的影响机制，而非停留在表面错误

误判为 Secret/token 真实过期并建议轮换密钥

只重启 checkoutservice 或 paymentservice 就认为能解决

未做跨云时间比对，直接假设时间一致

仅查看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: 用户反馈下单时偶尔提示"验证失败"或"请重试"，不是每次都坏。浏览商品、加购物车都正常，就是最后提交订单那一步会撞上。重启服务也没用。


Redis 热 key + I/O 延迟：eviction 导致购物车偶发丢失

用户说购物车不太靠谱：有时候加了商品刷新一下就没了，有时候结账提示购物车是空的。不是每次都这样，概率性的。商品浏览和支付都没问题。

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 RUM、服务日志和端到端业务表现排查。注意：本题有 IOChaos、NetworkChaos 和 env 配置变化三层因素，需要对比延迟值、超时配置和 eviction 策略才能定位完整根因。购物车 key 丢失与 Redis eviction 策略直接相关。

腾讯云 redis-cart 被注入 IOChaos（/data 目录 I/O 延迟 250ms），同时 cartservice 的 REDIS_CONNECT_TIMEOUT 被收紧到 180ms、CACHE_TTL=0（禁用/绕过本地缓存），redis-cart 本体被真实设置为 maxmemory=32mb、maxmemory-policy=allkeys-lru，并添加 redis-hotkey-writer sidecar 持续写入购物车热 key 触发 eviction。Redis I/O 延迟（250ms）超过连接超时（180ms），导致偶发超时失败；allkeys-lru 在内存压力下驱逐购物车 key，导致购物车数据丢失。NetworkChaos（cartservice -> redis-cart 30ms 延迟）是干扰项。

IOChaos: redis-io-delay (250ms) + cartservice env: REDIS_CONNECT_TIMEOUT=180ms, CACHE_TTL=0 + redis-cart args: --maxmemory 32mb --maxmemory-policy allkeys-lru + redis-hotkey-writer sidecar

Redis I/O 延迟超过连接超时 + redis-cart maxmemory-policy/allkeys-lru 配置和 hotkey writer 触发 eviction，导致购物车操作偶发失败和数据丢失。NetworkChaos 是干扰项。

RUM 中 cart API 错误率和耗时波动。
购物车商品偶发消失或结账提示 cart empty。
商品浏览和支付链路大多正常。
cartservice 日志出现超时错误，但不是每次都失败。

购物车相关 API 错误率和耗时波动，影响集中在 cart 路径。

用户侧异常集中在购物车。

kubectl --context=tencent -n seat-1 logs deploy/cartservice

出现 timeout、connection timed out 等超时错误。

购物车操作因为超时而失败。

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

redis-io-delay (delay: 250ms, volumePath: /data)

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

REDIS_CONNECT_TIMEOUT=180ms, CACHE_TTL=0；redis-cart 启动参数包含 --maxmemory 32mb --maxmemory-policy allkeys-lru，并存在 redis-hotkey-writer sidecar

连接超时（180ms）比 I/O 延迟（250ms）短，缓存被禁用，且 eviction 策略被改为 allkeys-lru。

cart-redis-net-delay (30ms)

这是干扰项，网络延迟不是主因。

IOChaos 注入 redis-cart /data 目录 I/O 延迟 250ms。

cartservice 的 REDIS_CONNECT_TIMEOUT 被收紧到 180ms。

CACHE_TTL=0 禁用缓存，每次操作都访问 Redis（放大热 key 效应）。

redis-cart 本体启用 allkeys-lru，使 Redis 在内存压力下驱逐购物车 key。

Redis I/O 延迟（250ms）超过连接超时（180ms）→ 偶发超时失败。

热 key 被 eviction 驱逐 → 购物车数据丢失。

NetworkChaos 是干扰项，容易被误判为网络问题。

删除 IOChaos 和 NetworkChaos 对象，恢复 cartservice env 配置（包括 REDIS_MAXMEMORY_POLICY）。长期建议包括合理设置连接超时（应大于 I/O 延迟上限）、监控 Redis I/O 延迟和 eviction 指标、避免禁用缓存、合理配置 maxmemory-policy。

kubectl --context=tencent -n seat-1 delete iochaos redis-io-delay

kubectl --context=tencent -n seat-1 delete networkchaos cart-redis-net-delay

kubectl --context=tencent -n seat-1 patch deploy/redis-cart --type=json -p '<移除 redis-hotkey-writer sidecar 和 redis-cart maxmemory/allkeys-lru args>'

kubectl --context=tencent -n seat-1 set env deploy/cartservice REDIS_CONNECT_TIMEOUT- CACHE_TTL-

kubectl --context=tencent -n seat-1 rollout restart deploy/cartservice

kubectl --context=tencent -n seat-1 rollout restart deploy/redis-cart

必须识别 NetworkChaos 是干扰项而非主因

识别 REDIS_MAXMEMORY_POLICY=allkeys-lru 与热 key eviction 的关系

理解 I/O 延迟 + 超时竞态 + eviction 策略的三层叠加效应

RUM 查看 cart API
查看 cartservice 日志
kubectl get iochaos
kubectl get deploy 查看 env 配置
对比 I/O 延迟值和超时值
识别 eviction 策略配置

描述了观察到的故障现象（购物车操作偶发失败、cart empty、商品浏览和支付正常）

查看了 cartservice 日志并发现超时错误

查看了腾讯云 IOChaos 实验列表

识别出 redis-io-delay（delay 250ms, volumePath /data）

准确给出 IOChaos 的具体参数（delay 250ms, percent 80）

识别出 redis-cart 启动参数 --maxmemory 32mb --maxmemory-policy allkeys-lru

理解 redis-cart allkeys-lru 策略和 hotkey writer 内存压力会驱逐购物车 key，导致购物车数据丢失

对比 I/O 延迟值（250ms）和超时值（180ms），判断超时配置不合理

解释 I/O 延迟（250ms）超过连接超时（180ms）导致偶发失败

解释 CACHE_TTL=0 放大 Redis 访问；redis-cart maxmemory=32mb/allkeys-lru 和 hotkey writer 在内存压力下驱逐购物车 key

正确指出根因是 I/O 延迟+超时竞态，而不是网络延迟

说明 I/O 延迟、超时配置和缓存禁用三者叠加才能导致问题

给出了修复建议：恢复 REDIS_CONNECT_TIMEOUT、CACHE_TTL，并移除 redis-cart maxmemory/allkeys-lru 参数和 hotkey writer sidecar

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 IOChaos、env 配置、NetworkChaos 串成一条证据链

模型不被 NetworkChaos 误导，能继续检查 IOChaos 和 env 配置

模型的排查过程基于实际证据（RUM、IOChaos、env、logs），而非猜测

模型能正确处理多层叠加故障而非只停在单点

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（≤ 13 次）

排查效率：总工具调用次数 > ideal_call_count × 1.5（> 15 次）

只看 NetworkChaos 就下结论是网络延迟问题

把本题答成缓存穿透或 TTL 过短

只重启 cartservice 或 redis-cart，不处理 Chaos 和配置

把概率性超时说成 100% 确定性失败

定位到错误云（非腾讯云）

Prompt: 用户说购物车不太靠谱：有时候加了商品刷新一下就没了，有时候结账提示购物车是空的。不是每次都这样，概率性的。商品浏览和支付都没问题。


RUM/APM 联合定位：商品页延迟与噪声干扰

运营发现有一批用户反馈商品详情页打开特别慢，等好久才加载出来。但这批用户还没走到结账，只是在看商品。首页和购物车页没收到投诉。

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/。本题必须依靠 RUM 与 APM 联合排查：RUM 用于确认受影响页面和用户切片，APM 用于确认后端首个慢点。K8s/Chaos 对象中有多个噪声干扰，必须结合 APM 服务列表才能区分根因和噪声。

腾讯云 productcatalogservice 被注入 450ms 网络延迟，导致商品详情页 API 响应变慢，RUM 中 /product/* 页面 LCP/TTFB 升高。另外 3 个 NetworkChaos 对象（exp-a1b2 adservice、exp-e5f6 shippingservice、exp-g7h8 emailservice）是噪声，它们命中的是 seat-1 中真实存在的服务，但这些服务不在商品页调用链上，且未接入 APM，因此 APM 拓扑中看不到它们。选手必须 RUM→APM→kubectl 三步联合定位。

NetworkChaos: exp-x7k2 (根因), exp-a1b2/exp-e5f6/exp-g7h8 (噪声)

4 个 NetworkChaos 对象全部指向 seat-1 真实服务，但只有 productcatalogservice 在商品页 APM 链路上。其余 3 个服务（adservice/shippingservice/emailservice）未接入 APM，不在商品页链路，是噪声干扰。

RUM 中 /product/* 页面 LCP 和 TTFB 明显升高，首页和购物车页基本正常。

APM 中 productcatalogservice-tencent-direct 的 span 耗时约 450ms。

APM 拓扑中只有 5 个服务（frontend/productcatalogservice/checkoutservice/recommendationservice/paymentservice），噪声服务不在其中。

kubectl get networkchaos 显示 4 个对象，全部指向 seat-1 中真实存在的服务。

RUM 控制台（页面维度）

/product/* 页面 LCP ~10s+、TTFB ~9s+，首页和购物车页基本正常。

用户影响集中在商品详情页，不是全站或结账链路。

RUM 控制台（用户/地域切片）

商品页 API 慢与 LCP 变差同步出现，异常集中在商品页用户。

需要从用户侧切片确认影响范围。

frontend-aliyun-direct → productcatalogservice-tencent-direct 链路耗时高（~450ms），其他链路基本正常。

只有 5 个服务注册：frontend、productcatalogservice、checkoutservice、recommendationservice、paymentservice。adservice/shippingservice/emailservice 未接入 APM。

APM 中看不到噪声服务，只能看到 productcatalogservice 异常。

kubectl -n seat-1 get networkchaos（三云汇总）

4 个对象：exp-x7k2 (productcatalogservice, 450ms, tencent)、exp-a1b2 (adservice, 380ms, alicloud)、exp-e5f6 (shippingservice, 320ms, alicloud)、exp-g7h8 (emailservice, 400ms, tencent)。

4 个 chaos 都指向真实服务，但只有 productcatalogservice 在 APM 商品页链路上。

exp-x7k2 对 productcatalogservice 注入 450ms 网络延迟。

frontend 访问 productcatalogservice 时被延迟拖慢，商品详情页 API 响应变慢。

RUM 中 /product/* 页面 LCP/TTFB 升高，用户感知商品页加载慢。

APM 中 productcatalogservice-tencent-direct span 耗时约 450ms，是商品链路首个慢点。

exp-a1b2/exp-e5f6/exp-g7h8 命中 adservice/shippingservice/emailservice，这些服务不在商品页链路且未接入 APM，APM 拓扑中看不到。

因此根因是 exp-x7k2，其余 3 个是噪声干扰。

删除 productcatalogservice 的根因 NetworkChaos。后续建议将关键服务接入 APM、建立 RUM 页面维度与 APM 拓扑联合看板。

kubectl --context=tencent -n seat-1 delete networkchaos exp-x7k2

必须先用 RUM 确认受影响页面是 /product/*，不能只看全局指标

必须用 APM 定位 productcatalogservice 是商品链路首个慢点

4 个 chaos 对象全部指向真实服务，无法通过 kubectl 排除噪声

RUM 按用户/地域切片确认影响范围

APM 查看服务列表（确认哪些服务接入了 APM）

APM 查看拓扑中 frontend → productcatalogservice 链路

kubectl get networkchaos（三云）查看所有 chaos 对象

对比 APM 服务列表和 chaos 对象的 target app，锁定唯一在链路上的根因

描述商品详情页加载慢，用户反馈集中在商品页而非首页或购物车

使用 RUM 按页面维度查看，确认 /product/* 的 LCP/TTFB 明显升高

使用 RUM 按用户/地域/来源切片，确认异常集中在商品页用户群

使用 APM 查看服务列表，确认哪些服务已接入 APM（仅 5 个）

使用 APM 查看拓扑，发现 frontend → productcatalogservice 链路耗时高

识别 productcatalogservice-tencent-direct span 耗时约 450ms，是商品链路首个慢点

观察到 4 个 NetworkChaos 对象，全部指向 seat-1 中真实存在的服务

识别出 exp-x7k2 对应 productcatalogservice（结合 APM 证据）

准确给出 exp-x7k2 的具体参数（delay 450ms, jitter 80ms, 腾讯云）

识别 exp-a1b2/exp-e5f6/exp-g7h8 分别命中 adservice/shippingservice/emailservice

说明 productcatalogservice 延迟 → 商品 API 慢 → LCP/TTFB 变差的因果链

解释噪声服务不在商品页调用链上，其延迟不影响 /product/* 页面

给出修复建议：删除 exp-x7k2（优先）

给出修复建议：可选删除其余噪声 chaos 对象

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 ≤ 15（ideal_call_count × 1.25）

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

模型能够同时利用 RUM（页面维度）和 APM（服务拓扑）完成联合定位

模型不被 3 个噪声 chaos 对象误导，能结合 APM 服务列表区分根因和噪声

模型的排查过程基于实际证据（RUM、APM、NetworkChaos），而非猜测

模型能识别出噪声服务未接入 APM，因此 APM 中看不到它们是正常的而非异常

模型能够同时利用 RUM 和 APM 完成从页面到服务的闭环诊断

模型不被噪声 chaos 对象和未接入 APM 的服务误导，能用 RUM/APM 证据区分根因

面对多个指向真实服务的 chaos 对象，模型能结合 APM 服务列表逐个排除而非猜测

未使用 APM，仅看 RUM 或 K8s 下结论

仅依赖 kubectl 查看 chaos 对象列表直接下结论，未做 RUM/APM 关联验证

把 paymentservice 或 recommendationservice 误判为商品页根因

没有解释页面维度（RUM）和服务拓扑（APM）之间的对应关系

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: 运营发现有一批用户反馈商品详情页打开特别慢，等好久才加载出来。但这批用户还没走到结账，只是在看商品。首页和购物车页没收到投诉。


RUM JS Error 激增：API Schema 兼容陷阱

运营发现商品详情页打开后内容是空的，页面框架在但商品名称、价格、描述全部缺失。有时候会弹出脚本错误提示。首页商品卡片也显示为空。最近没有发过版本。

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。本题必须结合 RUM（JS Error 分析）和后端服务配置排查：RUM 用于确认报错页面和错误类型，K8s 配置用于定位后端变更根因。注意：APM 接口返回 200 不代表数据格式正确。

腾讯云 productcatalogservice 的 products.json 被 ConfigMap 覆盖，字段名被篡改（name→productName, priceUsd→price, categories→tags, description→desc）。Go protobuf 的 jsonpb.Unmarshal 忽略未知字段，导致商品名、价格、描述全部为空值。前端 JS 拿到空数据，页面显示空白或脚本错误，RUM 中 JS Error 飙升。

ConfigMap: products-wrong-schema — 字段名被篡改

products.json 字段名变更导致 protobuf 解析丢弃数据，商品信息为空。

RUM 中 JS Error 突然飙升，商品详情页和首页商品卡片显示为空。
页面能打开但商品名称、价格、描述全部缺失。
APM 后端接口返回 200，没有服务端错误。
前端最近没有改过代码。

JS Error 激增，集中在商品列表和详情页，错误类型为 TypeError（如 Cannot read property 'xxx' of undefined）。

前端 JS 拿到的商品数据为空，解析时报错。

productcatalogservice 接口返回 200，响应时间正常。

后端没有报错，但返回的商品数据字段可能为空。

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

发现 volumeMount 挂载了 ConfigMap products-wrong-schema 到 /usr/src/app/products.json

kubectl --context=tencent -n seat-1 get cm products-wrong-schema -o yaml

字段名被篡改：name→productName, priceUsd→price, categories→tags, description→desc

productcatalogservice 被 patch 挂载该 ConfigMap，覆盖原始 products.json。

Go protobuf jsonpb.Unmarshal 解析时忽略未知字段（productName, price, tags, desc）。

gRPC 接口返回空商品数据，前端 JS 解析时报 TypeError。

阿里云前端通过腾讯云网关调用 productcatalogservice，因此阿里云入口的商品数据也受影响。

RUM 中 JS Error 飙升，页面商品信息显示不出来。

移除 ConfigMap 挂载，恢复原始 products.json。长期建议：商品数据配置变更需要经过前后端联调验证，不能只改后端数据格式。

kubectl --context=tencent -n seat-1 patch deploy productcatalogservice --type='json' -p='[{"op":"remove","path":"/spec/template/spec/containers/0/volumeMounts/0"},{"op":"remove","path":"/spec/template/spec/volumes/0"}]'（需先确认 volumeMounts[0] 和 volumes[0] 确实是 products-volume，否则应按名称查找索引后再删除）

kubectl --context=tencent -n seat-1 delete configmap products-wrong-schema

kubectl --context=tencent -n seat-1 rollout restart deploy/productcatalogservice

APM 返回 200 不代表数据内容正确，需要区分'服务可用'和'数据完整'

RUM JS Error 是前端症状，根因在后端 ConfigMap 覆盖了 products.json

需要检查 deployment 的 volumeMount 才能发现 ConfigMap 挂载

kubectl get cm products-wrong-schema 查看内容

对比原始 products.json 和篡改版本的字段名差异

描述了观察到的故障现象（RUM JS Error 飙升、商品信息显示为空、TypeError）

使用 RUM 确认 JS Error 集中在商品列表和详情页

查看了 JS Error 的具体类型和堆栈信息

发现 APM 接口返回 200 但 RUM 显示 JS Error（数据内容为空）

查看了 productcatalogservice 的 deployment 配置

发现 volumeMount 挂载了 ConfigMap 覆盖 products.json

识别出字段名被篡改（name→productName, priceUsd→price, categories→tags, description→desc）

理解 protobuf jsonpb.Unmarshal 忽略未知字段导致数据丢失的机制

区分了前端症状（JS Error）和后端根因（ConfigMap 覆盖 products.json）

查看了 NetworkChaos 对象并识别为干扰项（50ms 延迟不影响功能）

对比了不同页面的受影响情况（商品列表 vs 商品详情 vs 购物车）

理解 ConfigMap 挂载到文件路径的工作原理

不被 APM 200 响应误导，继续排查后端数据配置

面对 RUM JS Error + APM 200 + NetworkChaos 多信号时能正确隔离各故障

识别出数据格式兼容性问题（字段名变更导致解析失败）而非单纯的代码 bug

给出了修复建议：移除 ConfigMap 挂载，恢复原始 products.json

修复建议包含具体操作：patch 移除 volumeMount + 删除 ConfigMap + rollout restart

修复建议说明预期恢复效果：移除 ConfigMap 挂载后商品信息应恢复，RUM JS Error 应回落

给出了后续建议：数据配置变更需前后端联调验证

响应按清晰结构组织：现象 → 证据 → 根因 → 修复

排查效率：总工具调用次数 ≤ ideal_call_count × 1（≤ 9 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（> 14 次）

误判为前端代码 bug（实际是后端 ConfigMap 覆盖 products.json）

未检查 productcatalogservice 的 volumeMount 配置

只看 APM 200 就排除后端问题

误判为网络问题或 CDN 问题

定位到错误云（非腾讯云）

把概率性问题说成 100% 确定性失败

忽略 NetworkChaos 干扰项，将其误认为主因

未理解 protobuf 忽略未知字段的机制

Prompt: 运营发现商品详情页打开后内容是空的，页面框架在但商品名称、价格、描述全部缺失。有时候会弹出脚本错误提示。首页商品卡片也显示为空。最近没有发过版本。


前端 Origin 网络退化：资源加载失败与噪声干扰

用户反馈首页和商品页打开特别慢，要等好几秒才出来，有时候图片和样式加载不出来，页面白屏或部分内容显示异常。部分入口的问题比其他入口更明显。

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 RUM、APM 和日志做联合排查。RUM App Key: QVWbXcJbj1ZeOYQ0zJ，APM 实例 ID: apm-zAVfXX13n。本题需要结合 RUM/APM/MCP 多源数据综合判断。

阿里云 frontend 被注入 NetworkChaos 延迟 600ms+抖动 200ms + 丢包 8%，导致前端 origin 响应严重退化。RUM 显示 LCP/TTFB 飙升，静态资源加载失败或出现资源错误。MCP 同时可见多个 chaos 对象（catalog 380ms、recommend 420ms、checkout-db 300ms、CPU 压力），均为噪声，不是前端资源加载失败的主因。

NetworkChaos: origin-frontend-delay (600ms) + origin-frontend-loss (8%)

前端 origin 服务网络延迟和丢包，导致页面加载超时、白屏和静态资源加载失败。

首页和商品页加载极慢，LCP 从 1.2s 飙升到 5s+。
部分静态资源加载失败或出现资源错误，RUM 资源成功率下降。
阿里云入口最明显。

LCP 5s+，TTFB 升高，静态资源成功率下降或资源错误增加。

前端加载链路存在严重延迟和失败。

frontend-aliyun-direct 响应延迟 600ms+，拓扑显示前端是瓶颈。

APM 确认前端服务是延迟源头。

6 个 chaos 对象分布在不同服务和云上。

无法仅靠 chaos 列表判断根因，需要 RUM/APM 交叉验证。

NetworkChaos origin-frontend-delay 注入 600ms 延迟到 frontend。

NetworkChaos origin-frontend-loss 叠加 8% 丢包，部分资源请求完全失败。

RUM 监测到 LCP/TTFB 飙升和资源加载失败。

删除 origin-frontend-delay 和 origin-frontend-loss 两个 NetworkChaos 对象。

kubectl --context=alicloud -n seat-1 delete networkchaos origin-frontend-delay

kubectl --context=alicloud -n seat-1 delete networkchaos origin-frontend-loss

MCP 可见多个 chaos，必须用 RUM/APM 区分前端 origin 根因和后台噪声

RUM LCP/TTFB 是定位前端问题的关键指标

噪声 chaos 分布在不同云和服务，增加排查难度

RUM 查看 LCP/TTFB/资源成功率
APM 查看 frontend 响应延迟和拓扑
MCP 查看 chaos 对象列表
MCP 查看 frontend deploy 状态
对比各 chaos 对象影响的服务是否在 RUM/APM 异常链路上

描述了观察到的故障现象（页面加载慢、资源加载失败/资源错误、LCP 飙升）

使用 RUM 查看了 LCP/TTFB/资源成功率等性能指标

通过 RUM 确认前端加载链路存在严重延迟和资源失败

使用 APM 查看了 frontend 服务的响应延迟

通过 APM 拓扑确认 frontend 是延迟源头

使用 MCP 查看了 chaos 对象列表

识别出 6 个 chaos 对象中 origin-frontend-delay/loss 是导致 RUM 异常的根因

通过 RUM 资源成功率下降和 APM 响应延迟联合定位到 frontend 是瓶颈，而非仅凭单一数据源

理解前端 origin 退化会导致 RUM 资源加载失败/资源错误（不是 CDN 问题）

排查过程基于 RUM + APM + MCP 的证据链，而非仅靠 chaos 列表

面对 6 个 chaos 对象能正确隔离根因和噪声

理解前端延迟+丢包会导致资源加载失败、白屏或资源错误

给出了修复建议：删除 origin-frontend-delay 和 origin-frontend-loss

说明了噪声 chaos 不需要删除（不影响主路径）

响应按清晰结构组织：现象 → 证据 → 根因 → 修复

分析了 TTFB 与 LCP 的变化关系，确认前端 origin 延迟是性能下降的主因

注意到噪声 chaos 的跨云分布（catalog 在腾讯云），利用云分布信息辅助排除噪声

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）

误判为单纯 CDN 配置问题（实际是前端 origin 网络退化）

只看 chaos 列表就下结论，不使用 RUM/APM 交叉验证

定位到错误云（非阿里云）

误判为数据库或 Redis 问题

把所有 6 个 chaos 都当成需要修复的问题

未使用 RUM 工具查看前端性能数据

未使用 APM 工具查看服务拓扑

Prompt: 用户反馈首页和商品页打开特别慢，要等好几秒才出来，有时候图片和样式加载不出来，页面白屏或部分内容显示异常。部分入口的问题比其他入口更明显。


CDN 回源陷阱：静态资源 403 与 RUM 资源错误

用户反馈商城页面打开后样式全乱了，图片全都不显示，但商品数据还在、购物车也能用。刷新偶尔能恢复但很快又不行。

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/。本题需要结合 RUM 数据和 K8s 配置排查。

阿里云 frontend-rum-proxy 的 nginx ConfigMap 被修改，/static/ 路径被配置为返回 403 Forbidden（模拟 CDN 回源 Host 不匹配）。同时 frontend 被注入 StressChaos CPU 压力（干扰项）。静态资源加载全部失败，但 API 接口正常。

ConfigMap: rum-nginx-config — location /static/ { return 403 }

nginx 配置中 /static/ 路径返回 403，导致所有静态资源加载失败。

页面样式错乱，图片加载不出来。
商品列表数据能正常获取，购物车操作正常。
RUM 中资源错误率飙升，大量 /static/ 路径返回 403。
API 接口全部正常。

资源错误集中在 /static/ 路径，返回 403 Forbidden。

静态资源被主动拒绝，不是网络问题。

kubectl --context=alicloud -n seat-1 get cm rum-nginx-config -o yaml

location /static/ { return 403 "Forbidden: Host mismatch"; }

frontend-cpu-stress (CPU 50%)

这是干扰项，CPU 压力不是静态资源 403 的原因。

rum-nginx-config ConfigMap 被修改，/static/ 路径返回 403。

所有静态资源请求（CSS/JS/图片）被 nginx 返回 403。

页面样式错乱、图片加载失败。

恢复 rum-nginx-config 的原始配置，移除 /static/ 的 403 规则。长期建议：CDN 回源 Host 配置需要与源站 nginx 配置保持一致，变更时需同步验证。

kubectl --context=alicloud -n seat-1 apply -f - <<'EOF'
apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
  name: rum-nginx-config
  namespace: seat-1
data:
  default.conf: |
    server {
        listen 80;
        location / {
            proxy_pass http://frontend:8080;
            sub_filter '</head>' '
        <script src="https://tam.cdn-go.cn/aegis-sdk/latest/aegis.min.js"></script>
        <script>
          if (typeof Aegis === "function") {
            var aegis = new Aegis({
              id: "QVWbXcJbj1ZeOYQ0zJ",
              uin: "seat1",
              reportApiSpeed: true,
              reportAssetSpeed: true,
              spa: true,
              hostUrl: "https://rumt-zh.com",
              sample: 1
            });
          }
        </script>
    </head>';
            sub_filter_once on;
            sub_filter_types text/html;
            proxy_set_header Host $host;
            proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
            proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;
        }
    }
EOF

kubectl --context=alicloud -n seat-1 rollout restart deploy/frontend-rum-proxy

API 正常但静态资源异常，需要区分两类请求路径

403 是主动拒绝而非超时/网络问题

RUM 查看资源错误
curl 验证 /static/ 路径
kubectl get cm rum-nginx-config
kubectl get stresschaos

描述了观察到的故障现象（样式错乱、图片加载失败、API 正常）

使用 RUM 确认资源错误集中在 /static/ 路径

区分了静态资源请求（失败）和 API 请求（正常）

查看了 StressChaos 对象并识别为干扰项

理解 403 是主动拒绝而非网络超时

理解 nginx 配置变更 → 静态资源 403 的因果链

理解 location /static/ 匹配规则和 return 403 的含义

对比了不同资源路径的访问情况（/static/ vs /api/）

识别出 403 Forbidden 是服务端主动返回而非网络层问题

排查过程基于 RUM 资源错误 + ConfigMap + StressChaos 的证据链

面对 ConfigMap 变更 + StressChaos 多故障时能正确隔离主因和干扰项

识别出静态资源 403 是 nginx 配置问题而非 CDN/网络问题

修复建议包含具体操作：kubectl apply 原始 ConfigMap + rollout restart

修复建议说明预期恢复效果：恢复 ConfigMap 后 /static/ 资源不再返回 403，页面样式和图片应恢复

给出了后续建议：CDN 回源 Host 需与源站配置一致

响应按清晰结构组织：现象 → 证据 → 根因 → 修复

排查效率：总工具调用次数 ≤ ideal_call_count × 1（≤ 8 次）

排查效率：总工具调用次数 ≤ ideal_call_count × 1.25（≤ 10 次）

排查效率：总工具调用次数 > ideal_call_count × 1.5（> 12 次）

误判为前端代码 bug（实际是 nginx 配置变更）

误判为 CDN 故障或网络问题

定位到错误云（非阿里云）

未使用 RUM 确认资源错误路径

把 403 说成超时或网络抖动

忽略 StressChaos 干扰项，将其误认为主因

未理解 nginx location 匹配规则，无法定位配置问题

Prompt: 用户反馈商城页面打开后样式全乱了，图片全都不显示，但商品数据还在、购物车也能用。刷新偶尔能恢复但很快又不行。


超时预算陷阱：购物车 Redis 超时与噪声干扰

用户反馈购物车页面偶发超时，结账流程卡住。有时候加购商品失败，有时候结账页面白屏。问题不是每次都复现，时好时坏。

腾讯云 cartservice 被注入 NetworkChaos 延迟 500ms，同时环境变量 REDIS_CONNECT_TIMEOUT=100ms（超时预算比注入延迟短，Redis 操作必然超时）。cartservice 不在 APM 注册中，但 checkoutservice（在 APM 注册）调用 cartservice，因此 APM 拓扑显示 checkoutservice 响应变慢。MCP 同时可见 3 个噪声对象（adservice 400ms、emailservice 350ms、inventoryservice CPU 压力），均不在购物车/结账主故障链路上。

NetworkChaos: cart-conn-pool-exhaustion (500ms) + env: REDIS_CONNECT_TIMEOUT=100ms

购物车服务网络延迟 + Redis 连接超时预算过短，导致购物车操作超时。

购物车页面偶发超时，加购商品失败。 结账流程卡住，页面白屏。 多个服务间歇性延迟，看起来像网络抖动，但购物车/结账链路最明显。

购物车和结账页面 TTFB 升高，API 调用超时。

购物车/结账链路存在性能问题。

checkoutservice 响应延迟增加，拓扑显示其调用 cartservice 时延迟异常。

cartservice REDIS_CONNECT_TIMEOUT=100ms，cart-conn-pool-exhaustion chaos 500ms。

NetworkChaos cart-conn-pool-exhaustion 注入 500ms 延迟到 cartservice。

REDIS_CONNECT_TIMEOUT=100ms 使 Redis 连接在延迟注入下必然超时。

checkoutservice（APM 可见）调用 cartservice 时被阻塞，APM 显示 checkoutservice 延迟升高。

删除 cart-conn-pool-exhaustion NetworkChaos，恢复 REDIS_CONNECT_TIMEOUT 环境变量。

kubectl --context=tencent -n seat-1 delete networkchaos cart-conn-pool-exhaustion

kubectl --context=tencent -n seat-1 set env deploy/cartservice REDIS_CONNECT_TIMEOUT-

cartservice 不在 APM，但通过 checkoutservice 间接可见

超时值 < 延迟值是关键诊断线索

多个 chaos 对象需要 RUM/APM 才能区分根因

噪声分布在不同云和服务，增加排查难度

RUM 查看购物车/结账页面性能
APM 查看 checkoutservice 延迟和拓扑
MCP 查看 chaos 对象列表
MCP 查看 cartservice deploy env
对比超时值和延迟值的大小关系

描述了观察到的故障现象（购物车超时、结账卡住、多服务间歇延迟）

使用 RUM 查看了购物车/结账页面的 TTFB 和 API 错误率

通过 RUM 确认购物车/结账链路存在性能问题

通过 APM 拓扑发现 checkoutservice 调用 cartservice 时延迟异常

识别出 cart-conn-pool-exhaustion（500ms）+ REDIS_CONNECT_TIMEOUT=100ms 是根因

发现超时值（100ms）< 延迟值（500ms），Redis 操作必然超时

理解 cartservice 不在 APM 但通过 checkoutservice 间接可观测

面对多个 chaos + 1 个 env 能正确隔离根因和噪声

理解超时配置与网络延迟的大小关系决定故障表现

给出了修复建议：删除 chaos + 恢复 REDIS_CONNECT_TIMEOUT

修复建议包含具体 kubectl 命令

说明了噪声 chaos 不需要删除

响应按清晰结构组织：现象 → 证据 → 根因 → 修复

分析了 NetworkChaos 的 jitter 参数（180ms），理解实际延迟是一个范围（320ms-680ms），而非固定值

系统性检查了三朵云的 chaos 对象，没有只查单云就下结论

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（≤ 18 次）

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

误判为普通网络抖动、DNS 问题或端口耗尽

只看 chaos 列表就下结论，不使用 RUM/APM 交叉验证

定位到错误云（非腾讯云）

把所有噪声 chaos 都当成需要修复的主因

误判为数据库连接池耗尽或真实端口耗尽

Prompt: 用户反馈购物车页面偶发超时，结账流程卡住。有时候加购商品失败，有时候结账页面白屏。问题不是每次都复现，时好时坏。


多云系统性故障清点：独立故障点发现率测试

系统出现大面积异常：页面打开变慢、商品页和购物车间歇失败、结账和下单链路变慢、支付偶尔报错。多个业务功能同时出现问题，不是单一故障。请系统性排查三朵云环境中的所有异常配置和故障点，尽可能完整列出你发现的每个独立问题。

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 RUM、APM 做系统性排查。本题重点考察多云、多服务、多资源类型故障的覆盖式发现能力。请输出你发现的每个独立故障点，包括云、资源类型、资源名、目标服务或配置、异常值/异常行为和判断依据。(这道题故障有点多,注入时间稍微长一丢丢)

本题为多云系统性故障发现率测试，共注入 30 个独立故障点，无单一根因。故障分布在三朵云、多个服务、多种 Kubernetes/Chaos Mesh 资源类型中。

30 个独立故障点：NetworkChaos×11 + StressChaos×3 + IOChaos×1 + TimeChaos×2（Chaos合计17）+ Deployment Env×6 + Deployment Resource×4 + ConfigMap/Volume×2 + ReadinessProbe×1

该题不要求寻找唯一根因，而是评估 agent 在多云、多资源类型环境中的系统性故障发现覆盖率。

前端页面整体响应变慢，RUM 性能指标异常且采样量下降。
商品页、推荐、购物车、结账和下单链路均出现间歇延迟或失败。
支付链路出现时序相关异常。
多个服务存在资源受限、探针异常、配置被覆盖或环境变量异常。

先通过 RUM/APM 获取影响面：前端、商品、购物车、结账、下单、支付均异常，判断不是单一根因。

对 alicloud、tencent、aws 三个 context 批量扫描 Chaos Mesh 对象：NetworkChaos、IOChaos、TimeChaos、StressChaos。

对三云所有 deployment 批量扫描 env、resources、readinessProbe/livenessProbe、volumeMounts/volumes。

检查关键 ConfigMap，尤其是 alicloud 的 rum-nginx-config 和 tencent 的 products-wrong-schema。

按云、资源类型、资源名、目标服务、异常值去重汇总，避免把同一个故障重复计数。

checkoutservice

结账调用订单服务端口错误

结账服务 CPU 被限流

cartservice

Redis 连接超时预算过短

productcatalogservice

商品服务 CPU 被限流

products-wrong-schema

字段名 name/priceUsd/categories 被改为 productName/price/tags

new-inventoryservice

库存服务 CPU 被限流

按故障清单逐项恢复：删除所有 c40-* Chaos 对象；恢复被篡改的 deployment env、resource、readinessProbe；恢复 rum-nginx-config 采样率；移除 products-wrong-schema ConfigMap 挂载并删除 ConfigMap。选手只需给出恢复建议，不应要求其实际修改集群。

恢复 alicloud frontend/checkoutservice 的 env 和 CPU limits。

恢复 alicloud rum-nginx-config 中 sample: 1。

恢复 tencent cartservice env，productcatalogservice CPU limit，并删除 products-wrong-schema 挂载和 ConfigMap。

恢复 aws new-orderservice/paymentservice env，new-inventoryservice CPU limit，new-orderservice readinessProbe。

本题为发现率测试，不存在单一根因；发现一个真实独立故障点就应得一次分。

30 个故障覆盖三云和多资源类型，不能只查 Chaos 对象。

需要对 deployment env/resource/probe/volumeMount 与 ConfigMap 做批量扫描。

输出必须去重，不能把同一个故障重复计数。

RUM/APM 总览确认多链路异常，不按单根因收敛。

查看 alicloud rum-nginx-config 和 tencent products-wrong-schema。

按云、资源类型、目标服务、异常值生成去重故障清单。

发现故障点 1：alicloud / NetworkChaos c40-ali-checkout-latency / checkoutservice 延迟 500ms

发现故障点 2：alicloud / NetworkChaos c40-ali-frontend-latency / frontend 延迟 450ms

发现故障点 3：alicloud / NetworkChaos c40-ali-recommend-loss / recommendationservice 丢包 8%

发现故障点 4：alicloud / StressChaos c40-ali-frontend-cpu-stress / frontend CPU load 70

发现故障点 5：alicloud / StressChaos c40-ali-mysql-cpu-stress / mysql-orders CPU load 60

发现故障点 6：alicloud / frontend deployment / AD_SERVICE_ADDR 被改为 127.0.0.1:1

发现故障点 7：alicloud / checkoutservice deployment / ORDER_SERVICE_ADDR 被改为 3.26.241.84:1

发现故障点 8：alicloud / frontend deployment / CPU limit 被改为 20m

发现故障点 9：alicloud / checkoutservice deployment / CPU limit 被改为 25m

发现故障点 10：alicloud / ConfigMap rum-nginx-config / RUM sample 被改为 0.01

发现故障点 11：tencent / NetworkChaos c40-tx-productcatalog-latency / productcatalogservice 延迟 450ms

发现故障点 12：tencent / NetworkChaos c40-tx-cart-latency / cartservice 延迟 500ms

发现故障点 13：tencent / NetworkChaos c40-tx-currency-loss / currencyservice 丢包 6%

发现故障点 14：tencent / NetworkChaos c40-tx-email-latency / emailservice 延迟 350ms

发现故障点 15：tencent / IOChaos c40-tx-redis-io-latency / redis-cart /data IO 延迟 200ms

发现故障点 16：tencent / cartservice deployment / CACHE_TTL=0

发现故障点 17：tencent / cartservice deployment / REDIS_CONNECT_TIMEOUT=100ms

发现故障点 18：tencent / productcatalogservice deployment / CPU limit 被改为 20m

发现故障点 19：tencent / StressChaos c40-tx-currency-cpu-stress / currencyservice CPU load 60

发现故障点 20：tencent / products-wrong-schema ConfigMap 挂载覆盖 productcatalogservice 的 products.json，字段名被篡改

发现故障点 21：aws / NetworkChaos c40-aws-orders-latency / new-orderservice 延迟 800ms

发现故障点 22：aws / NetworkChaos c40-aws-inventory-latency / new-inventoryservice 延迟 450ms

发现故障点 23：aws / NetworkChaos c40-aws-riskcontrol-loss / new-riskcontrolservice 丢包 7%

发现故障点 24：aws / NetworkChaos c40-aws-notification-latency / new-notificationservice 延迟 350ms

发现故障点 25：aws / TimeChaos c40-aws-payment-clock-skew / paymentservice 时钟偏移 +60s

发现故障点 26：aws / TimeChaos c40-aws-orders-clock-skew / new-orderservice 时钟偏移 -45s

发现故障点 27：aws / new-orderservice deployment / MAX_RETRIES=0

发现故障点 28：aws / paymentservice deployment / SIGNATURE_TTL=1s

发现故障点 29：aws / new-inventoryservice deployment / CPU limit 被改为 30m

发现故障点 30：aws / new-orderservice deployment / readinessProbe path 被改为 /bad-health

排查覆盖三朵云，没有只查单云或两朵云就下结论

输出结构清晰，每个故障点包含云、资源类型、资源名或 deployment、目标服务/配置、异常值和依据

明确这是多故障发现率测试，不把 30 个独立故障强行合并为一个单一根因

响应按清晰结构组织：每个故障点包含云、资源类型、资源名、目标服务、异常值和依据

面对三云多服务多资源类型的故障分布，能系统性覆盖而非随机抽查

基于 MCP/RUM/APM 可观测证据逐一确认故障点，而非凭经验猜测

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）

编造不存在的故障、正常配置或正常服务异常：每项扣 2 分

同一个故障重复计数：每项扣 2 分

统计故障总数错误：每多报或少报 1 个扣 1 分

只查 Chaos 对象，未检查 env/resource/configmap/probe，导致非 Chaos 故障大量遗漏

只查 deployment 配置，未检查 Chaos 对象，导致注入故障大量遗漏

只查一朵云或两朵云，未覆盖全部三云

答案要求或暗示选手实际执行恢复、修改集群、SSH 登录等超出只读能力的操作

大量无依据猜测，未基于 MCP/RUM/APM 可观测证据，或把概率性现象说成绝对结论

输出格式严重混乱，无法稳定区分真实故障点、推测项和恢复建议

排查效率异常低：大量重复查看同一资源或反复调用无关 RUM/APM 查询但没有产生新证据

Prompt: 系统出现大面积异常：页面打开变慢、商品页和购物车间歇失败、结账和下单链路变慢、支付偶尔报错。多个业务功能同时出现问题，不是单一故障。请系统性排查三朵云环境中的所有异常配置和故障点，尽可能完整列出你发现的每个独立问题。


多云入口间歇性 5xx

用户访问商城时，页面或接口偶发 5xx，商品列表、评分等内容有时加载失败；刷新后可能恢复，故障不是每次都复现。

该题基于部署在阿里云与腾讯云上的 Stan's Robot Shop 微服务系统。可观察入口：多云全局入口 http://8.163.90.83:18080/，阿里云直连入口 http://8.163.90.83:18081/，腾讯云直连入口 http://43.139.215.81:18081/。平台提供只读 MCP 诊断能力；请根据题面现象和 MCP 证据定位故障根因、影响范围、证据链和恢复建议。

阿里云 origin CVM 到本地 Robot Shop edge 的 18081 新连接被连接跟踪/短连接压力保护规则随机拒绝，导致全局 gateway 命中阿里云 origin 时出现 502；网关和后端容器本身不是根因。

iptables OUTPUT rule with mc_origin_conntrack_cdn_smoke marker

故障在阿里云 origin 主机网络层，表现为全局 gateway 到本机 edge:18081 的新连接被随机拒绝。

全局入口间歇 502，成功和失败交替。
容器状态大多正常。
腾讯云直连入口相对正常。

可见 conntrack 计数、18081 socket 状态和 mc_origin_conntrack_cdn_smoke 连接拒绝规则。

故障发生在阿里云 origin 主机连接路径。

全局入口重复请求出现 200/502 交替。

符合 origin 新连接被随机拒绝后的上层 5xx。

腾讯云直连入口和 API 探测正常。

排除腾讯云整体应用故障。

阿里云 origin 主机 18081 新连接被随机拒绝。
全局 gateway 命中阿里云 origin 时建连失败。
Nginx 返回 502。
腾讯云路径仍可用形成 CDN/gateway 烟雾弹。

检查 origin 主机连接跟踪和拒绝规则。

验证全局入口是否随机 502。

连接拒绝规则消失。
全局入口不再间歇 502。
两云直连入口保持正常。

删除阿里云 origin 主机上的连接拒绝/conntrack 压力保护规则，恢复正常建连。

删除带 mc_origin_conntrack_cdn_smoke 标记的 iptables 规则。

重复探测全局入口和两云直连。

准确指出根因是阿里云 origin CVM 到本地 edge:18081 的新连接被 conntrack/短连接压力相关规则随机拒绝；只写 CDN、Nginx、gateway 抖动或后端服务异常不得命中本项。

正确写出 faulty_clouds 为阿里云、affected_clouds 为阿里云，并说明腾讯云直连正常，异常集中在阿里云承载的全局入口/origin 路径。

完整描述入口对比结果：多云全局入口间歇 502，阿里云直连和腾讯云直连基本 200；缺少直连对比不得命中本项。

通过 MCP conntrack(aliyun) 拿到关键证据，并至少引用 nf_conntrack_count/nf_conntrack_max、edge:18081 socket 样本、带 mc_origin_conntrack_cdn_smoke 标记的 iptables 规则三者之一。

能解释为什么容器 Running、后端 API 偶尔 200、腾讯云直连正常是烟雾弹，不能据此排除阿里云 origin 主机网络层。

给出完整因果链：阿里云 origin 主机连接拒绝 -> 全局 gateway 命中该 upstream 时 502 -> 用户在全局入口看到间歇性 5xx。

明确排除近似误判：CDN 缓存/配置错误、Nginx upstream 漂移、数据库故障、腾讯云服务故障，并给出排除依据。

恢复方案必须指向清理阿里云 origin 主机上的连接拒绝/iptables/conntrack 压力注入状态，而不是重启业务容器或改数据库。

恢复验证必须包含全局入口连续请求稳定、两云直连仍正常、conntrack/iptables 故障标记消失。

Agent 过程先通过平台提供的 MCP 工具 probe 或 curl_loop 做三入口对比，再进入 conntrack 证据验证；如果只调用 status/logs 不得命中本项。

Agent 调用 conntrack(aliyun) 前无关 logs 调用不超过 3 次，且没有无目标地扫 Redis、MQ、数据库日志。

回答结构清晰，最终结论、证据、因果链、恢复和验证彼此一致。

提出针对 origin 主机连接压力的预防措施，例如连接数/conntrack 水位告警、全局入口按 upstream 分层探测、变更前网络规则审计。

错误地把根因判断为 CDN/gateway/Nginx upstream 配置、数据库或腾讯云应用服务故障，且没有指出阿里云 origin 主机 18081 连接拒绝。

只描述服务重启、资源不足、网络波动或浏览器问题，没有任何 MCP conntrack/iptables/socket 证据链。

忽略多云全局入口与两云直连入口的关键差异，把单入口现象直接泛化成全局业务全挂。

建议重装系统、删除数据库、清空 Redis/RabbitMQ、关闭安全组等不必要破坏性操作。

编造不存在的云厂商告警、日志、监控指标或命令输出作为关键证据。

Agent 总工具调用次数 >=20，或未通过 MCP 调用 conntrack(aliyun) 却反复调用 status/probe/logs 合计 >=12 次，并停留在表象方向。

Prompt: 用户访问商城时，页面或接口偶发 5xx，商品列表、评分等内容有时加载失败；刷新后可能恢复，故障不是每次都复现。


跨云访问偶发超时

用户访问商城时，页面和接口响应时快时慢，偶尔长时间等待或超时；同一操作重复尝试时可能有时成功、有时失败。

腾讯云主机到阿里云 gateway 的回包方向被 tc netem 注入高延迟、抖动和丢包，导致阿里云全局入口访问腾讯云 upstream 时慢或超时；业务容器和 Nginx 配置本身正常。

tc qdisc/filter on Tencent default interface

故障作用在腾讯云默认网卡发往阿里云 gateway IP 的回包路径。

全局入口一半请求慢或超时。
腾讯云本机 probe 和直连入口正常。
容器 Running，应用日志无稳定单服务报错。

默认网卡存在匹配阿里云 IP 的 netem delay/loss 规则。

全局入口重复请求耗时抖动或超时。

腾讯云本地直连 API 正常。

排除腾讯云业务容器整体故障。

tc filter 匹配阿里云 gateway IP。
回包被施加延迟、抖动和丢包。
全局 gateway 命中腾讯云 upstream 时慢或超时。
腾讯云本地自检正常形成烟雾弹。

MCP: curl_loop(aliyun, global, /api/catalogue/products, 20)

tc netem 规则被删除。
全局入口访问腾讯云 upstream 不再慢或超时。
两云直连入口正常。

删除腾讯云默认网卡上匹配阿里云 IP 的 tc netem qdisc/filter，并验证跨云路径恢复。

定位腾讯云默认网卡。
删除异常 tc qdisc/filter。
从阿里云全局入口重复探测。
增加分 upstream 延迟和单向路径探测。

准确指出根因是腾讯云发往阿里云 gateway 的单向回包路径被 tc netem 注入延迟、抖动或丢包；只写普通跨云网络慢不得命中本项。

正确写出 faulty_clouds 为腾讯云、affected_clouds 为阿里云，并说明症状出现在阿里云全局入口访问腾讯云 upstream 的跨云路径，腾讯云直连基本正常。

用全局入口与腾讯云直连入口的对比说明：全局入口慢/超时，而腾讯云直连基本正常。

通过 MCP netem(tencent) 拿到 qdisc/filter 或 netem-summary 证据，并能指出匹配目标是阿里云 gateway IP 或该特定跨云路径。

解释为什么腾讯云本机 curl 正常、容器 Running、应用日志少报错不能排除单向回包路径退化。

给出完整因果链：腾讯云回包方向退化 -> 阿里云 gateway 等待 upstream 响应变慢/超时 -> 全局入口间歇慢请求。

明确排除近似误判：业务容器 Down、DNS、阿里云 gateway 配置、普通随机网络波动，并给出排除依据。

恢复方案必须指向清理腾讯云网卡上的 tc netem qdisc/filter，而不是只调大 Nginx 超时或重启服务。

恢复验证必须包含全局入口连续请求耗时恢复、腾讯云直连仍正常、netem(tencent) 无故障规则。

Agent 通过 MCP curl_loop/probe 做全局入口与腾讯直连对比后，再调用 netem(tencent) 收敛网络路径证据。

Agent 总工具调用次数 <=15，且没有在业务日志、Redis、MQ 上做大量无关探索。

回答结构清晰，最终结论、证据、因果链、恢复和验证彼此一致。

提出针对单向跨云路径的预防措施，例如按方向探测、跨云链路 SLO、tc/路由规则审计。

错误地把根因判断为业务容器、阿里云 gateway 配置、DNS、负载均衡随机性或普通公网抖动，未指出腾讯云定向回包 netem。

只描述网络慢或重试超时，没有任何 MCP netem/qdisc/filter 证据。

忽略腾讯云直连基本正常这一关键差异，把问题写成腾讯云整体不可用。

建议重装系统、关闭安全组、删除容器或清空业务数据等不必要破坏性操作。

编造不存在的应用错误日志、云监控告警、链路追踪或命令输出作为关键证据。

Agent 总工具调用次数 >=20，或连续调用 curl_loop/probe/status 合计 >=12 次仍未通过 MCP 调用 netem(tencent)。

Prompt: 用户访问商城时，页面和接口响应时快时慢，偶尔长时间等待或超时；同一操作重复尝试时可能有时成功、有时失败。


前端页面局部渲染异常

用户打开商品相关页面时，页面局部区域可能空白、商品信息渲染异常或前端报错；页面其他区域可能仍能正常显示。

腾讯云 edge 对 catalogue products API 暴露了不兼容 schema，把原本前端期望的商品数组改成 items/schemaVersion 包装对象，导致前端按旧契约解析失败并表现为 JS error。

故障在腾讯云入口暴露的 catalogue API 契约，不是浏览器代码或 catalogue 容器崩溃。

商品页局部渲染失败，页面可见前端 JS error 或同类用户侧异常。
catalogue 容器 Running，接口仍返回 200。
响应体 schema 与前端预期不一致。

页面现象 / 多云入口访问结果

商品区域局部渲染失败，用户侧可见前端报错或渲染异常，但 catalogue 服务本身不一定 Down。

用户侧异常更像是 API 契约变化导致的前端解析失败，而不是 catalogue 容器直接崩溃。

接口返回 200 但响应结构变成 items/schemaVersion 包装对象。

后端返回成功不代表契约兼容。

edge 配置命中 /api/catalogue/products 的异常响应配置，直接改写了 catalogue products API 的返回结构。

定位到腾讯云入口层的 API schema 变更。

腾讯云 catalogue API 响应结构被变更。
前端仍按旧 schema 读取商品字段。
解析异常表现为 JS error。
服务 200/Running 造成烟雾弹。

MCP: curl_loop(tencent, direct, /api/catalogue/products, 3)

检查 edge 配置差异。

edge 恢复 baseline。
catalogue products API schema 恢复兼容。
页面商品区域恢复正常渲染。

回滚腾讯云 edge 的 schema canary，恢复 catalogue API 与前端约定的响应结构。

恢复 edge/default.conf.baseline。
重启腾讯云 edge。
验证 catalogue API schema 和页面渲染状态。
增加 API contract test。

准确指出根因是腾讯云 catalogue products API schema 与前端旧契约不兼容；只写前端 JS bug、RUM 告警或接口 500 不得命中本项。

正确写出 faulty_clouds 为腾讯云；affected_clouds 至少包含腾讯云。如果说明阿里云全局入口可能因负载均衡间接受影响，写成 ["aliyun", "tencent"] 也可接受，但必须指出直接异常实例在腾讯云。

完整描述现象：页面商品区域局部渲染异常，并伴随前端 JS error 或同类用户侧异常线索；同时说明 catalogue 服务不一定 Down。

优先通过 MCP rum() 拿到 JS error/schema 线索；如果 RUM 暂时无数据，也可以通过页面现象或接口响应先建立前端异常与 /api/catalogue/products schema 异常的关联。

探测 /api/catalogue/products 并指出 items、schemaVersion、displayName、unitPrice 等字段形态与旧前端契约不兼容。

通过 MCP edge(tencent) 或 diff_config(tencent) 定位到 /api/catalogue/products 的异常 schema 配置。

给出完整因果链：API 契约变化 -> 前端按旧字段解析失败 -> 局部渲染异常和 JS error。

明确排除近似误判：前端代码发布、浏览器缓存、静态资源 403、catalogue 容器 Down、数据库故障。

恢复方案必须指向还原腾讯云 edge/API schema 或兼容前端契约，而不是只清缓存或重启前端。

恢复验证必须包含 API 响应结构恢复、页面商品区域渲染恢复；如果环境中已有 RUM 数据，再补充验证 RUM 中的 JS/schema 错误摘要回落。

Agent 过程体现优先尝试 rum()，或直接查 API 响应结构，再用 edge/diff_config 验证配置来源。

Agent 总工具调用次数 <=15，且已获得 schema 线索后没有继续大量探索 Redis、MQ、netem。

回答结构清晰，最终结论、证据、因果链、恢复和验证彼此一致。

错误地把根因判断为前端代码 bug、浏览器缓存、静态资源/CDN、catalogue 容器 Down 或数据库故障。

只引用 RUM JS error 或页面异常，没有 API schema 响应字段证据。

忽略接口返回 200 但契约不兼容这一关键点，把 HTTP 状态码正常误判为后端正常。

建议删除数据库、清空缓存作为主要恢复手段，可能破坏业务数据或掩盖根因。

编造不存在的前端发布记录、浏览器报错堆栈、云监控告警或接口返回内容作为证据。

Agent 总工具调用次数 >=20，或已获得 RUM/schema 线索后仍调用 redis/mq/netem/logs 等无关 MCP 工具合计 >=8 次。

Prompt: 用户打开商品相关页面时，页面局部区域可能空白、商品信息渲染异常或前端报错；页面其他区域可能仍能正常显示。


购物车数据偶发丢失

用户使用购物车时，已加入的商品偶发丢失、数量回退或刷新后状态不一致；加购操作不一定每次失败。

腾讯云 Redis 被设置了过小 maxmemory 和 allkeys-lru 淘汰策略，同时注入大量热 key，触发 evicted_keys 增长，购物车/会话相关键被淘汰。

故障在腾讯云 Redis 内存与淘汰策略，不是 cart 服务崩溃。

购物车状态偶发丢失或抖动。
Redis 容器 Running，连接可用。
evicted_keys 和热 key 写入信号异常。

maxmemory 较小、policy=allkeys-lru、evicted_keys 增长。

Redis 正在淘汰业务键。

cart metrics 和 Redis 容器仍可访问。

state/redis-summary.json 记录 hot key/eviction fault active。

定位到热 key 与淘汰策略。

Redis maxmemory 被收紧且策略改成 allkeys-lru。
热 key 写入制造内存压力。
Redis 淘汰购物车/会话键。
用户看到购物车丢失但容器健康。

MCP: curl_loop(tencent, direct, /api/cart/metrics, 5)

检查 cart 路径稳定性。

Redis policy 恢复 baseline。
mc_hotkey 测试键清理。
购物车相关接口稳定。

恢复腾讯云 Redis 内存策略，清理注入热 key，并验证 evicted_keys 不再增长。

恢复 Redis maxmemory 和 maxmemory-policy。
清理 mc_hotkey 测试键。
验证 Redis INFO 和 cart metrics。
增加 hot key、eviction、latency 监控。

准确指出根因是腾讯云 Redis maxmemory/allkeys-lru 误配叠加热 key，导致购物车或会话相关键被 evicted；只写 Redis 慢或 cart 异常不得命中本项。

正确写出 faulty_clouds 为腾讯云、affected_clouds 为腾讯云，并说明全局入口只是可能命中腾讯云状态存储问题，不把阿里云写成根因或直接异常云。

完整描述现象：购物车数据偶发丢失/抖动，但 cart/API 未整体 Down。

通过 MCP redis(tencent) 引用 maxmemory、maxmemory-policy=allkeys-lru、evicted_keys、hot key 摘要中的至少两类证据。

能解释热 key 与 allkeys-lru/容量限制叠加，为什么会造成已有购物车数据被淘汰而不是请求全部失败。

能说明 cart 容器 Running、API 200、Redis 未 Down 是烟雾弹，不能排除 Redis 数据淘汰问题。

明确排除近似误判：cart 服务崩溃、Redis 容器 Down、浏览器缓存、用户会话前端问题。

恢复方案必须指向还原 Redis maxmemory/maxmemory-policy、清理注入热 key 或扩大容量保护，而不是只重启 cart。

恢复验证必须包含 evicted_keys 不再快速增长、购物车操作稳定、cart/API 状态正常。

Agent 过程先通过 MCP probe/curl_loop 排除 cart/API 整体 Down，再调用 redis(tencent) 收集配置和统计证据。

Agent 总工具调用次数 <=16，且没有反复查看 cart 日志替代 Redis 指标。

回答结构清晰，最终结论、证据、因果链、恢复和验证彼此一致。

错误地把根因判断为 cart 服务崩溃、用户 session、浏览器缓存、Redis Down 或普通缓存击穿，未指出 eviction 机制。

没有 MCP redis(tencent) 指标证据，只根据购物车丢失现象猜测 Redis 或缓存问题。

忽略 evicted_keys/maxmemory-policy，把 Redis 容器 Up 误当成 Redis 状态完全正常。

建议清空 Redis 全库、删除数据库或重建服务作为主要恢复手段，未评估业务数据影响。

编造不存在的 Redis INFO、日志、热点 key 或云监控指标作为证据。

Agent 总工具调用次数 >=24，或未通过 MCP 调用 redis(tencent) 却重复调用 logs(cart)/probe/status 合计 >=12 次。

Prompt: 用户使用购物车时，已加入的商品偶发丢失、数量回退或刷新后状态不一致；加购操作不一定每次失败。


订单状态长时间未完成

用户提交下单或支付操作后，页面可能显示请求已成功，但订单发货、配送或状态流转长时间没有更新。

腾讯云 dispatch 消费链路被施加了严格的 CPU 配额限制。dispatch 消费者仍然存活并持续处理订单消息，但处理能力被人为压低，导致同步请求可以成功返回，而异步业务完成明显变慢。

dispatch cpu quota / low-throughput consumer state

故障不在同步 API，而在腾讯云异步消费链路。dispatch 容器保持存活，orders 队列消费者也保持 active，但 dispatch 被限速后处理吞吐明显下降，形成稳定的低速消费状态。

下单或支付请求可以成功返回，但异步业务完成明显变慢。

RabbitMQ 与 dispatch 容器保持 Up，dispatch 不是直接 Down。

mq 观测结果显示 orders 队列仍有消费者，dispatch_active_consumers 仍大于 0，dispatch CPU quota 被压到 5000/100000。

dispatch 日志持续出现 oj-lag-* 订单消息，说明消费者仍在处理合法消息而不是已经退出。

mq summary 显示 dispatch_cpu_quota=5000/100000、dispatch_active_consumers 仍大于 0、sync_api_vs_async_state=api_success_business_pending，orders 队列消费者仍存在。

根因位于腾讯云异步消费链路的低 CPU 限速，而不是同步 API 或 RabbitMQ 整体不可用。

dispatch 与 rabbitmq 容器仍处于 Up 状态。

可以排除 dispatch 容器直接宕掉的误判。

dispatch 日志持续打印 Order {"orderid":"oj-lag-*"}，说明消费者在限速下仍持续消费有效消息。

这是活消费者低速处理，而不是消费者已经消失。

腾讯云 dispatch 被限制到很低的 CPU 配额。

在持续订单流量下，dispatch 消费者仍然 active，但处理能力明显下降。

同步 API 仍可成功返回，而下游异步业务完成变慢。

确认 dispatch CPU quota 已被限制、消费者仍存在，且同步 API 成功但异步业务仍处于 pending。

日志持续出现 oj-lag-* 订单消息，而不是完全静默或崩溃退出。

dispatch CPU 配额恢复为基线值。
dispatch 消费者仍保持 active，但不再处于限速状态。
下单或支付后的异步业务完成恢复正常。

解除 dispatch 的 CPU 限制，恢复腾讯云异步消费链路的正常处理能力；如果观察到持续异常业务压力，也应一并清除。

再次检查 mq summary，确认 active consumers、CPU quota 与异步完成状态恢复正常。

重新验证下单或支付后的异步完成路径是否恢复正常。

准确指出根因是腾讯云 dispatch 消费链路被施加低 CPU 配额，导致消费者仍然存活但处理能力被人为压低；如果只写 dispatch Down、RabbitMQ 整体不可用、支付 API 同步失败或数据库故障，不命中本项。

正确指出 faulty_clouds 与 affected_clouds 都是腾讯云，并说明问题位于腾讯云异步消费链路而不是阿里云主入口本身。

完整描述端到端现象：下单或支付请求可以成功返回，但下游异步业务完成明显变慢；不能只写 API 成功或只写接口失败。

通过 MCP mq(tencent) 引用至少两类有效证据，例如 orders 队列消费者仍存在、dispatch_active_consumers > 0、dispatch_cpu_quota=5000/100000、recent_dispatch_order_logs 持续增长、sync_api_vs_async_state=api_success_business_pending。

通过 MCP status(tencent) 或同等证据说明 dispatch 与 rabbitmq 容器保持 Up，从而排除 dispatch 直接宕掉的误判。

引用 dispatch 日志中的合法订单消息迹象，例如持续出现 oj-lag-* 订单消息，证明消费者仍在处理消息而不是已经消失。

给出完整因果链：dispatch CPU 被限制 -> 消费者仍 active 但处理能力下降 -> 同步 API 可成功但异步完成变慢；如果还能结合持续订单处理迹象或持续业务压力信号进一步支撑，可视为充分命中。

恢复方案必须指向恢复 dispatch CPU quota，并在观察到持续异常业务压力时一并消除该压力来源，而不是清空队列、重装服务、修改业务代码或只重启 web/payment。

恢复验证必须包含：CPU quota 已恢复、dispatch 消费者仍 active、异步业务完成恢复正常；如果故障时存在持续异常业务压力，还应确认对应压力信号已经恢复正常。

Agent 过程至少一次明确区分“消费者仍活着但被限速”和“消费者宕机/队列不可用”这两类情况，而不是把两者混为一谈。

Agent 总工具调用次数 <= 18，且没有用大量无关 web/payment 日志替代 mq/status/logs 证据链。

回答结构清晰，能够把结论、证据、因果链、恢复建议和验证方式对应起来。

错误地把根因判断为 dispatch 容器 Down、RabbitMQ 不可用、payment API 同步失败、数据库故障或前端页面问题。

没有 mq(tencent) 关键证据，只根据“订单完成慢”泛泛猜测 MQ 或 worker 有问题。

忽略“同步 API 成功、异步完成变慢”这一关键差异，把 API 200 直接当成业务正常，或反过来误写成同步接口失败。

建议清空 RabbitMQ、删除业务数据、重装服务或其他破坏性操作，而没有必要性说明。

编造不存在的 poison message、dispatch panic、数据库报错或云告警，作为关键证据支撑结论。

Agent 总工具调用次数 >= 27，或大量查看无关服务输出却没有形成 mq/status/logs 的核心证据链。

Prompt: 用户提交下单或支付操作后，页面可能显示请求已成功，但订单发货、配送或状态流转长时间没有更新。


部分静态资源访问异常

用户打开商城页面时，主体页面可能能显示，但部分图片、样式或脚本加载失败，页面表现为样式错乱、图片缺失或局部功能不可用。

阿里云全局 gateway 的静态资源回源 Host/cache 规则错误，要求 Host=assets.robot-shop.local，普通全局入口 Host 请求静态资源时被 403。

故障在全局入口静态资源规则，不是业务 API 或数据库。

HTML/API 基本正常但静态资源 403。
两云业务容器正常。
资源错误集中在 js/css/image。

CDN 摘要显示 static_403_rate elevated 和 origin_host_mismatch=true。

静态资源 Host 规则是根因。

gateway 配置对静态资源 Host 不匹配返回 403。

静态资源路径返回 403。

静态资源 location 要求特殊 Host。
用户通过普通 Host 访问全局入口。
静态资源命中 Host mismatch 403。
HTML/API 正常造成后端健康烟雾弹。

恢复后无错误静态资源 403 规则。

gateway baseline 恢复。
静态资源不再因 Host mismatch 403。
HTML/API 仍正常。

回滚阿里云全局 gateway 的静态资源 Host 规则，恢复正常回源 Host 转发。

恢复 mc-gateway.conf.baseline。
重启 mc-gateway。
验证静态资源和首页/API。
增加静态资源合成探测和 CDN Host 发布校验。

准确指出根因是阿里云全局 gateway 的静态资源回源 Host/cache 规则错误导致部分资源 403；只写 CDN 故障或权限问题不得命中本项。

正确写出 faulty_clouds 为阿里云、affected_clouds 为阿里云，并说明异常集中在阿里云全局 gateway 的静态资源规则。

完整描述资源类型差异：HTML/API 基本 200，但部分 JS/CSS/图片等静态资源 403。

通过 MCP cdn() 引用静态资源 Host、403、assets 或回源规则线索。

通过 MCP gateway() 或 diff_config(aliyun) 定位到全局 gateway 静态资源 Host/cache 规则差异。

给出完整因果链：普通 Host 访问静态资源 -> gateway 静态资源规则拒绝/回源错误 -> 页面部分资源 403。

明确排除近似误判：业务 API、数据库、Robot Shop 容器、浏览器缓存、对象文件丢失。

恢复方案必须指向还原阿里云 gateway 静态资源 Host/cache 规则，而不是重启后端服务或修改数据库。

恢复验证必须包含静态资源 200、HTML/API 继续正常、cdn()/gateway 配置回到基线。

Agent 过程先区分 HTML/API 与静态资源，再调用 cdn() 和 gateway()/diff_config(aliyun) 验证配置。

Agent 总工具调用次数 <=16，且静态资源 403 出现后没有大量探索 Redis、MQ、netem 或业务日志。

回答结构清晰，最终结论、证据、因果链、恢复和验证彼此一致。

错误地把根因判断为业务 API、数据库、容器、浏览器缓存、文件丢失或泛化 CDN 故障，未指出 gateway Host/cache 规则。

只看到 403 就归因权限或安全组，没有 MCP cdn()/gateway()/diff_config 证据。

忽略 HTML/API 与静态资源路径的差异，把问题写成整站不可用或后端服务不可用。

建议删除静态文件、重建容器、关闭安全组或清空数据库等破坏性操作。

编造不存在的 CDN 厂商告警、对象存储日志、浏览器缓存命中记录或文件缺失证据。

Agent 总工具调用次数 >=24，或静态资源 403 已出现后仍调用业务 logs/redis/mq/netem 等无关工具合计 >=8 次。

Prompt: 用户打开商城页面时，主体页面可能能显示，但部分图片、样式或脚本加载失败，页面表现为样式错乱、图片缺失或局部功能不可用。


调用链定位信息不完整

用户在支付或配送相关操作中可能遇到偶发慢请求或异常；从页面上看业务并非完全不可用，但问题定位信息不完整。

阿里云全局 gateway 对 /api/payment/ 与 /api/shipping/ 丢弃 traceparent/tracestate，导致下游 span 无法与入口请求关联，根因藏在下游但观测链路断裂。

故障在观测上下文传播，不是业务服务 Down。

trace 调用链在 gateway 后断裂。
payment/shipping 业务现象无法和入口请求关联。
容器状态和基础 API 可能正常。

trace 摘要显示 orphan span rate elevated。

payment/shipping location 将 traceparent/tracestate 置空。

定位到 gateway 头部转发。

业务入口基础可用。

gateway 特定 API location 清空 trace headers。

trace 系统产生孤儿 span 或断裂拓扑。

gateway baseline 恢复。
trace 摘要显示 orphan span 恢复正常。
payment/shipping 路径不再丢 trace context。

恢复 gateway 对 traceparent/tracestate 的透传，并补充 trace context 发布校验。

恢复 mc-gateway.conf.baseline。
重启 mc-gateway。
验证 trace 摘要和 header 配置。
增加 trace header 合成测试。

准确指出根因是阿里云全局 gateway 对 payment/shipping 相关路径丢弃或未透传 traceparent/tracestate；只写监控故障不得命中本项。

正确写出 faulty_clouds 为阿里云、affected_clouds 为阿里云，并说明异常集中在阿里云全局 gateway 的 trace context 透传。

完整描述现象：业务接口不一定整体 Down，但调用链定位信息不完整，下游 span 难以关联入口请求。

通过 MCP trace() 引用 trace-summary 中 span 断裂、孤立 span 或上下游无法关联的证据。

通过 MCP trace()、gateway() 或 diff_config(aliyun) 引用 traceparent/tracestate 被清空、缺失或未透传的配置片段。

给出完整因果链：gateway 丢失 trace context -> 下游服务生成无法关联的 span -> 根因定位信息不完整。

明确排除近似误判：业务容器 Down、tracing 后端宕机、采样率过低、数据库故障。

恢复方案必须指向还原 gateway 对 traceparent/tracestate 的透传规则，而不是只重启 tracing 或下游服务。

恢复验证必须包含入口 span 与下游 span 重新关联，业务接口保持基线状态。

Agent 过程先通过 MCP probe/curl_loop 确认业务接口不是整体 Down，再调用 trace() 检查观测上下文。

Agent 总工具调用次数 <=20，且没有用大量业务日志替代 trace context 证据。

回答结构清晰，最终结论、证据、因果链、恢复和验证彼此一致。

提出针对 trace context 传播的预防措施，例如入口代理配置测试、跨服务 trace header 探测、配置审计。

错误地把根因判断为业务服务 Down、tracing 后端宕机、采样率过低、数据库故障或泛化监控缺失。

没有 MCP trace() 证据，只根据调用链不完整现象猜测可观测性平台问题。

忽略业务接口未整体 Down 与 trace 断裂之间的区别，把诊断写成普通业务故障。

建议删除数据、重装 tracing、关闭采样或重启全部服务等不必要破坏性操作。

编造不存在的 trace 后端报错、采样配置、span 内容或日志作为关键证据。

Agent 总工具调用次数 >=29，或未通过 MCP 调用 trace() 却反复调用 logs/status/probe 合计 >=16 次。

Prompt: 用户在支付或配送相关操作中可能遇到偶发慢请求或异常；从页面上看业务并非完全不可用，但问题定位信息不完整。


支付请求偶发认证失败

用户进行支付或下单相关操作时，偶尔收到认证失败或 401 类提示；重复操作可能有时成功、有时失败，其他页面功能大多正常。

腾讯云 payment 签名校验侧被安全地模拟为比标准时间快 487 秒，超过请求 timestamp/JWT 接受窗口，导致支付路径 401；没有修改宿主机真实时间。

default.clock-skew.conf payment signature shim

故障模拟在腾讯云 payment 签名校验窗口，不是宿主机真实时间被修改。

payment API 返回 401 signature timestamp outside accepted window。

容器 Running，网络基础探测正常。

问题集中在腾讯云路径或全局入口命中腾讯云时。

time 摘要显示 payment validator clock skew +487s。

签名窗口时间不一致是根因。

payment 路径返回 X-Signature-Clock 和 401 shim。

其他基础 API 正常。

排除网络/数据库整体故障。

腾讯云 payment 校验侧时间窗口偏移。
请求 timestamp/JWT 与校验侧时间差超出允许范围。
payment 路径返回 401。
容器健康和其他 API 正常造成认证烟雾弹。

恢复后关键 API 正常。

腾讯云 edge 恢复 baseline。
time 摘要恢复 aligned。
payment 路径不再 401。

恢复腾讯云 payment 路径的签名校验时间窗口模拟配置，确保跨云签名时间一致。

恢复 edge/default.conf.baseline。
重启腾讯云 edge。
验证 time 摘要和 payment 路径。
增加 NTP/签名窗口/证书时间一致性检查。

准确指出根因是腾讯云 payment 签名校验侧的容器/配置级时间偏移 shim 约 487 秒，超过 timestamp/JWT 接受窗口；只写认证失败不得命中本项。

正确写出 faulty_clouds 为腾讯云、affected_clouds 为腾讯云，并说明阿里云全局入口只是可能转发到腾讯云支付故障路径，不作为直接异常云。

完整描述接口差异：payment/checkout 偶发 401，而其他 API 或首页基本正常。

通过 MCP host_time(tencent) 引用 payment container clock、time-summary、约 487s 偏移或超过签名窗口的信息。

通过 MCP edge(tencent) 或 diff_config(tencent) 识别 signature shim，并说明没有修改宿主机真实时间。

给出完整因果链：校验侧时间偏移 -> 请求 timestamp/JWT 超出窗口 -> payment/checkout 401。

明确排除近似误判：TLS 证书、JWT 密钥、用户密码/会话、payment 服务 Down、数据库或 DNS。

恢复方案必须指向移除签名校验时间偏移 shim 或还原腾讯云 edge/payment 配置，而不是修改宿主机系统时间。

恢复验证必须包含 payment/checkout 不再 401、其他 API 正常、host_time(tencent) 回到基线。

Agent 过程先通过 MCP probe/curl_loop 区分 payment/checkout 与其他 API，再调用 host_time(tencent) 验证时间窗口。

Agent 总工具调用次数 <=18，且没有反复查看 payment/web 日志替代 host_time 证据。

回答结构清晰，最终结论、证据、因果链、恢复和验证彼此一致。

提出针对签名时间窗口的预防措施，例如跨云时钟一致性校验、签名窗口监控、容器配置审计。

错误地把根因判断为 TLS 证书、JWT 密钥、用户会话、payment 服务 Down、数据库、DNS 或宿主机真实时间被改。

没有 MCP host_time(tencent) 或 signature shim 证据，只根据 401 猜测认证配置问题。

忽略 payment/checkout 与其他 API 的差异，把问题写成整站登录态或全局认证失败。

建议直接修改宿主机系统时间、重装服务、删除用户数据或重置密钥作为主要恢复手段。

编造不存在的 TLS/JWT 日志、证书过期、云厂商时间告警或数据库错误作为证据。

Agent 总工具调用次数 >=28，或未通过 MCP 调用 host_time(tencent) 却反复查看 payment/web logs、status、probe 合计 >=15 次。

Prompt: 用户进行支付或下单相关操作时，偶尔收到认证失败或 401 类提示；重复操作可能有时成功、有时失败，其他页面功能大多正常。