线上问题复现的核心是还原现场,需通过日志监控定位线索、隔离最小可复现路径、对齐环境差异、模拟并发压力,确保稳定复现以准确定界和验证修复。

线上问题复现的核心是“还原现场”——不是在本地随便跑一遍代码,而是尽可能逼近线上运行时的环境、数据、并发和依赖状态。
抓关键线索:日志 + 监控 + 时间点
先别急着写代码,打开线上日志系统(如 ELK、Sentry)和监控平台(如 Prometheus + Grafana),定位出错时间、服务实例、请求 trace ID、错误堆栈和上下游调用链。重点关注:
- 报错前 30 秒内是否有慢查询、超时、连接池耗尽等前置异常
- 同一时间点是否有多条相似 trace 失败(指向批量/定时任务或热点请求)
- 错误发生时 CPU、内存、线程数是否突增(可能触发 GC 或线程阻塞)
隔离并重建最小可复现路径
从完整请求链中剥离出真正触发问题的最小单元。例如:
- 如果是 Web 接口报错,用 curl 或 httpx 模拟原始 header、body、query,并禁用重试和自动跳转
- 如果是异步任务(Celery/APScheduer),直接在 shell 中调用 task.apply(args, kwargs).get(),绕过 broker
- 如果是数据库相关,导出出错 SQL + 对应表的几行真实数据(脱敏后),在本地 DB 执行并开启 EXPLAIN
避免“我觉得逻辑一样”,只保留能稳定复现的 3–5 行核心调用。
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解决问题如下:只列举最近用户提交问题,其余问题前面几次补丁已经解决,不在复述。1、解决搜索问题。以前搜索一定要确定到省下面的某个市,这个不符合用户体验。 现在改为,省--所有城市(默认为所有城市,也可以自己选择某个市)。2、解决首页推荐产品部显示问题。(以前没有考虑多个其他浏览器)3、解决供应、求购 今日产品显示问题。(理由同上)4、解决收藏商家、供应、求购问题。 (链接错误)5、解决后台分类过
对齐环境差异:不只是 Python 版本
线上和本地看似一致,常因这些细节失败:
- 使用 pip list --outdated 对比三方库版本,特别关注 requests、urllib3、SQLAlchemy、aiohttp 等有隐式行为变更的包
- 检查 glibc 版本(ldd --version)、OpenSSL 版本(openssl version),它们会影响 HTTPS 请求或加密模块
- 确认时区(timedatectl status)、ulimit(文件描述符/线程数)、locale(影响字符串排序或 float 解析)
模拟线上压力与并发场景
很多问题只在并发下暴露(如竞态、连接泄漏、缓存击穿)。用简单脚本快速验证:
- 用 concurrent.futures.ThreadPoolExecutor 启动 10–50 个相同请求,观察是否偶发失败
- 用 locust 或 hey 对单个 endpoint 施加持续 QPS,看资源是否缓慢增长
- 在关键位置插入 time.sleep(0.001) 刻意制造调度间隙,帮助暴露竞态条件
复现不是目的,能稳定复现才能准确定界、验证修复。不复杂但容易忽略。









