系统稳定性：AI时代的工程师护城河

你是不是也觉得，系统一出问题，第一反应就是去查日志？

查完一堆指标，还是不知道到底哪出了岔子。

别骗自己了，光靠看图、设告警，早就不够用了。

去年我负责的系统在大促前夜突然抖动，Prometheus的内存直接爆了——不是数据多，是指标太细，每秒上万的延迟采样，像在用显微镜看整个宇宙。

后来升级到v2.40的NativeHistograms，内存直接砍掉九成，那感觉，像从扛沙袋变成了开卡车。

你以为这是技术升级？

不，这是生存方式的切换。

目前谁还敢靠人工盯屏？

OpenTelemetry成了默认配置，不是由于它多牛，而是由于你没得选。

Jaeger、SkyWalking全接进去了，链路一拉，从用户点击到数据库慢查询，全在一张图上，连中间哪个微服务偷偷多睡了0.3秒都看得清。

以前是“出了事再找人”，目前是“还没出事，系统已经知道谁该背锅”。

阿里云的Sentinel2.0，自动调限流阈值，误杀率从15%降到3%，听起来像算法奇迹。

可你知道吗？

那12%的误杀，曾经是客服电话被打爆的根源。

客户说“你们系统卡”，实则不是卡，是系统怕崩，自己先把自己掐死了。

目前它懂了：流量不是敌人，恐惧才是。

微软的Resilience4j 2.0，解决了熔断器集群状态不一致的坑。

这事儿有多致命？

你一个服务在A区熔断了，B区还在狂冲，结果整个集群被拖垮。

以前靠人工同步，目前自动同步，像两个打架的人，突然被拉开了，还给每人配了翻译。

华为的DTS3.0，敢在同一个事务里混用TCC和SAGA，听着像技术炫技，实则是现实妥协。

你不可能让所有老系统重写，也不可能让新系统全用最优雅的方案。

它不告知你该怎么做，它只是说：你有烂摊子，我帮你兜住。

最狠的是腾讯的混沌工程平台，能模拟10万QPS突袭微信支付。

你以为你在测试系统？

不，你在测试人性。

多少团队把“容灾演练”当表演，演完就收工。

可当真实流量像海啸一样砸下来，你才知道，预案写得再美丽，不如一次真刀真枪的“被揍”。

我们总说要“预防式运维”，可真正落地的，不是AI预测准确率89%，而是有人敢在凌晨三点，主动把系统搞崩一次。

不是为了证明自己牛，是为了确认：如果明天真崩了，我们是不是还来得及。

Seata 2.0把事务恢复从分钟级缩到秒级，听起来是优化，实则是尊严。

没人想在客户投诉时，对着屏幕说“我们在排查”。

你得让系统自己把伤口缝好，再轻声告知你：没事了。

AIOps不是取代人，是把人从重复的“找茬”里解放出来。

你不需要再半夜爬起来看图，你只需要判断：这个告警，是系统在报警，还是它在撒谎。

技术越先进，越要有人味。

不是所有问题都能被算法解决，但所有问题，都值得被理解。

你不是在维护系统，你是在和一群沉默的程序，共同维持着千万人的信任。

而这份信任，从来不是靠工具堆出来的。