服务器故障管理实践

1. 背景

随着B站业务的快速发展，用户规模和内容生态不断扩展，平台的技术架构也在不断演进。伴随着这一增长，服务器数量呈现出爆发式增长，支撑起了海量用户请求和复杂的业务场景。然而，随着机器规模的持续扩大，服务器故障管理面临的挑战也愈发严峻。

• 人工处理效率低：传统的人工故障排查和修复方式难以应对如此庞大的服务器规模。
• 工具链分散：由于硬件故障的多样性，不同硬件需要不同的工具，导致运维团队需要频繁切换工具，增加了排查的复杂性和时间成本。

在这样的背景下，如何高效地进行服务器故障管理，成为保障平台稳定性和提升用户体验的关键课题。本文将详细介绍我们在服务器故障管理中的实践与探索。

2. 服务器故障

2.1 故障分类

明确故障分类是提升处理效率的关键一步。通过科学的分类标准，可以更精准地识别问题并采取针对性的解决方案。

通常，服务器故障可以分为软故障和硬故障两大类：软故障主要系统软件错误（例如文件系统错误）、服务异常或其他软件层面的问题，而硬故障则包括磁盘硬件损坏、网卡硬件故障、GPU硬件故障等物理层面的问题。

此外，根据维修方式和业务类型的不同，还可以进一步划分为在线维修和离线维修。在线维修通常针对不影响业务运行的小范围问题，而离线维修则多用于需要停机处理的故障。

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通过这样的分类方式，能够更高效地分配资源，优化故障处理流程，最大限度地降低故障对业务的影响。我们当前主要针对硬故障以及文件系统故障进行检测和处理。

2.2 传统故障管理的不足

随着服务器故障复杂性的增加，传统的人工故障管理方式已难以满足现代互联网业务的高效需求，主要存在以下问题：

• 故障发现滞后：依赖人工巡检或用户反馈，可能导致故障发现不及时。
• 排查效率较低：人工排查故障原因耗时较长，可能延误问题解决。
• 业务迁移沟通成本较高：问题的发现和处理依赖于人工通知和响应，企业微信的沟通方式增加了响应时间，无法实现快速修复。
• 维修过程自动化不足：人工推动的流程缺乏系统化的审计和记录，难以追踪问题处理的全过程。

因此，我们决定全面推进故障检测与维修的自动化建设。