危机四伏的智能推荐系统：当A/B测试失效，线上流量暴增，如何快速定位问题？

场景设定：智能推荐系统危机

某互联网大厂的核心智能推荐系统在高峰期突然出现异常，系统推荐延迟飙升，A/B测试结果失效，线上流量暴增至峰值。团队面临紧急故障，需要在短时间内恢复系统稳定性。

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第一轮：推荐系统延迟飙升

运维工程师小明：报告显示，推荐系统的平均延迟从200ms飙升到1.5秒，高峰期甚至达到3秒。此外，A/B测试结果出现明显偏差，实验组和对照组的行为数据完全失真。

数据科学家小李：我觉得可能是模型推理环节出了问题。我看到实时推理节点的日志中频繁出现“GPU内存不足”和“模型加载失败”的警告。

算法工程师小张：我的直觉是，模型的输入特征维度增加了，但推理服务器的资源没有同步扩容。而且我发现最近上线的新特征处理逻辑可能过于复杂，导致推理耗时翻倍。

运维专家老王：我这边的数据也显示，数据库连接池被灌爆了。每次推荐请求都需要查询用户历史行为，但连接池的容量不足以支撑当前的流量高峰。

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第二轮：A/B测试结果失效

数据科学家小李：A/B测试失效非常危险，因为实验结果直接影响产品决策。我观察到实验组和对照组的流量分配比例严重失衡，实验组的流量占比从预期的50%下降到30%。

算法工程师小张：这可能是推荐策略的权重调整出了问题。我注意到算法在高峰期切换到了一个备用策略，但这个策略没有正确应用A/B测试的流量分配逻辑。

运维工程师小明：我还发现，A/B测试的实验标识（如experiment_id）在高并发环境下出现了丢失或重复的情况，导致数据混淆。

运维专家老王：连接池的超时和断开问题也可能影响A/B测试的流量分配。如果数据库无法及时返回结果，推荐服务就会返回默认值，从而影响实验的准确性。

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第三轮：线上流量暴增

运维工程师小明：线上流量暴增至峰值，目前每秒请求量达到了10万，而系统设计的峰值容量只有8万。这已经触发了自动限流机制，但限流规则可能有问题，导致部分合法请求被误拦截。

算法工程师小张：我觉得算法侧可以优化推荐策略，比如减少实时特征的计算量，改为优先使用预计算的特征缓存。这样可以降低对数据库和计算资源的压力。

数据科学家小李：我建议暂时关闭某些耗时较长的实验，集中资源处理核心推荐逻辑。同时，我们可以利用实时监控数据动态调整模型的复杂度，减少不必要的特征计算。

运维专家老王：从运维角度看，我们需要立即扩容数据库连接池，并启动备用数据库节点分担压力。同时，对实时推理服务器的GPU资源进行动态分配，优先保证核心推荐服务的运行。

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第四轮：快速定位故障

运维工程师小明：经过排查，我发现实时推理节点的GPU显存占用率达到了95%，而最近上线的新特征处理逻辑确实消耗了大量显存。此外，推理服务器的日志显示频繁的OOM（内存溢出）错误。

算法工程师小张：我建议立即下线最近上线的新特征处理逻辑，改为使用离线计算的缓存数据。同时，优化模型的输入特征维度，减少实时计算的负担。

数据科学家小李：A/B测试失效的问题主要出在流量分配逻辑上。我建议临时切换到手动流量分配模式，确保实验组和对照组的比例稳定。

运维专家老王：数据库连接池的问题已经解决，启动了备用节点并调整了连接池容量。目前数据库的连接成功率已经恢复到99%以上。

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第五轮：恢复系统稳定性

运维工程师小明：经过紧急修复，实时推理节点的GPU显存占用率已经降至70%以下，推荐系统的平均延迟恢复到300ms左右。

算法工程师小张：新特征处理逻辑已经下线，模型的实时计算耗时减少了30%。同时，A/B测试的流量分配逻辑已经修复，实验结果恢复正常。

数据科学家小李：A/B测试的实时监控数据已经恢复稳定，实验组和对照组的流量比例维持在49:51，基本符合预期。

运维专家老王：数据库连接池的调整已经生效，目前系统的整体吞吐量达到9万QPS，距离峰值还有1万的缓冲空间。

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总结复盘

团队负责人：这次危机处理中，我们快速定位了几个关键问题：一是实时推理节点的资源瓶颈，二是A/B测试的流量分配逻辑异常，三是数据库连接池的容量不足。通过协作攻关，我们成功在50分钟内恢复了系统的稳定性。

运维工程师小明：建议后期优化GPU资源的动态分配机制，并增加实时监控的告警阈值。

算法工程师小张：我们需要对新上线的特征处理逻辑进行更严格的性能测试，减少类似问题的发生。

数据科学家小李：A/B测试的流量分配逻辑需要增强鲁棒性，避免高并发场景下的数据混淆。

运维专家老王：数据库连接池的容量规划需要根据峰值流量进行优化，并引入更灵活的动态扩容策略。

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总结

在这次危机中，团队通过快速定位问题、协同作战，成功恢复了系统的稳定性。未来，我们需要在资源规划、性能优化和监控告警等方面进一步完善，确保类似问题不再发生。