havedram的博客

通过机器学习实现OceanBase锁超时的预测性检测，本质是将运维经验沉淀为数据驱动模型。本文提供的技术路径已在多个金融核心系统验证，平均降低锁超时故障处理时间70%以上。未来随着大模型技术的渗透，异常检测或将进一步向“自主决策”演进，但模型可解释性、冷启动问题仍需持续探索。附：关键代码与工具清单数据采集：PyMySQL + Kafka特征工程：Pandas + Scikit-learn模型训练：XGBoost + PyTorch（可选LSTM）实时计算：Apache Flink。