从小流量到流量洪峰：小公司突发流量扑火抢救实录

一、事件背景：一场突如其来的流量风暴

某日凌晨2点，某初创电商公司的监控系统突然报警：服务器CPU使用率飙升至95%，数据库连接池耗尽，API响应时间从200ms激增至12秒，用户侧表现为页面加载超时、支付接口报错。经排查，起因是某KOL在社交媒体发布了一条推荐该公司产品的短视频，2小时内带来超过日常流量20倍的访问量，而系统设计时仅按日常流量3倍做了冗余。

二、技术层面的紧急扑救

（一）前端层：快速分流与降级

1. CDN缓存策略调整：立即将静态资源（图片、JS、CSS）的TTL从1小时延长至24小时，并启用CDN的“回源限流”功能，防止源站被击穿。同时，对首页等核心页面启用CDN的“边缘计算”能力，在边缘节点直接返回缓存的HTML，减少回源请求。
2. 动态页面降级：将商品详情页的“用户评价”模块（依赖数据库查询）替换为静态文案“评价加载中，请稍候”，通过前端JavaScript控制，仅在流量回落后重新加载真实数据。这一操作将单个页面的数据库查询从5次降至1次。
3. API限流与熔断：对“商品列表”“搜索”等非关键API实施令牌桶算法限流，每秒允许通过的请求数从2000降至500；对“支付”“库存”等关键API启用Hystrix熔断机制，当连续3次请求失败时，自动返回“系统繁忙，请稍后再试”的友好提示，避免雪崩效应。

（二）后端层：扩容与优化

1. 紧急扩容：通过云平台的“按需实例”功能，10分钟内将应用服务器从4台（4核8G）扩容至12台（8核16G），同时将数据库从单节点升级为“一主两从”架构，主库负责写操作，从库通过读写分离插件承担90%的读请求。
2. SQL优化：发现“商品分类”查询接口因未使用索引导致全表扫描，紧急为category_id字段添加索引，并将原SQL：

   SELECT * FROM products WHERE category_id = ?

   改为：

   SELECT id, name, price FROM products WHERE category_id = ? LIMIT 100

   仅查询必要字段并限制返回行数，使该接口的响应时间从8秒降至200ms。
3. 缓存策略升级：将Redis缓存的TTL从5分钟延长至30分钟，并对“热门商品”“促销活动”等高频访问数据启用“本地缓存+分布式缓存”双层架构，本地缓存（Caffeine）承担80%的读请求，分布式缓存（Redis）作为后备，进一步降低数据库压力。

三、流程与协作：从混乱到有序

（一）建立应急指挥部

1. 角色分工：指定1名技术负责人作为“应急指挥官”，统筹全局；2名开发工程师负责代码修改与部署；1名DBA专注数据库优化；1名运维工程师监控资源使用并执行扩容；1名产品经理负责与业务方沟通需求优先级。
2. 沟通机制：通过企业微信建立“应急作战群”，所有操作需在群内同步并@相关人员确认；每15分钟发布一次“系统健康度报告”，包含CPU、内存、数据库连接数、API错误率等关键指标。

（二）快速决策与执行

1. 需求优先级排序：与业务方沟通后，确定“支付”“库存”为最高优先级，必须保证可用；“用户评价”“历史订单”等非核心功能可暂时降级或关闭。
2. 灰度发布策略：所有代码修改先在测试环境验证，再通过“金丝雀发布”逐步推送至生产环境，每次仅释放10%的流量，观察10分钟无异常后再全量发布，避免引入新问题。

四、事后复盘：从救火到防火

（一）技术层面

1. 容量规划不足：原设计按日常流量3倍冗余，但未考虑“社交媒体传播”等突发场景，后续需按“峰值流量×2”进行资源预留，并接入云平台的“弹性伸缩”功能，自动根据负载调整实例数量。
2. 监控体系不完善：原监控仅覆盖服务器指标，未关联业务指标（如支付成功率、订单创建量），后续需部署APM工具（如SkyWalking），实现从用户点击到数据库查询的全链路监控。

（二）流程层面

1. 应急预案缺失：原无书面应急预案，后续需制定《突发流量应对手册》，明确不同流量级别（如5倍、10倍、20倍）的应对策略，包括扩容步骤、降级方案、沟通机制等。
2. 演练不足：首次应对时团队对工具（如限流插件、熔断框架）的使用不熟练，后续需每季度进行一次“流量洪峰模拟演练”，提升实战能力。

（三）团队协作层面

1. 跨部门协作障碍：初期技术团队与业务方沟通不畅，导致需求优先级判断失误，后续需建立“技术-业务”联合工作组，定期同步系统能力与业务规划。
2. 压力管理：应急期间部分成员因紧张出现操作失误，后续需引入“压力测试培训”，通过模拟高强度场景提升团队心理韧性。

五、可落地的建议

1. 技术准备：
   • 部署限流、熔断、降级中间件（如Sentinel、Resilience4j），并定期测试。
   • 建立多级缓存体系（本地缓存+分布式缓存+CDN），减少数据库依赖。
   • 接入云平台的自动伸缩功能，设定“CPU>80%时扩容，<30%时缩容”的规则。
2. 流程准备：
   • 制定《突发流量应急预案》，明确各流量级别的应对动作、责任人、沟通机制。
   • 每季度进行一次“流量洪峰模拟演练”，记录问题并优化流程。
3. 团队协作准备：
   • 建立“技术-业务”联合工作组，定期同步系统能力与业务规划。
   • 引入压力测试培训，提升团队在紧急情况下的决策与执行能力。

此次突发流量事件虽造成短期服务中断，但通过快速响应与系统优化，最终将损失控制在5%以内，并积累了宝贵的实战经验。对于小公司而言，突发流量既是挑战，也是检验技术能力与团队协作的契机，关键在于“平时有准备，事中有策略，事后有复盘”。