发现异常，别慌，先确认问题
凌晨三点，手机突然炸了，监控平台接连报警，显示多个节点失联。这时候第一反应不是立刻重启，而是快速登录监控系统查看整体状态。CPU、内存、网络延迟、磁盘IO——这些指标能帮你判断是局部故障还是全面崩溃。有时候只是某个服务假死，而你以为是整个集群挂了。
先查Zabbix或Prometheus这类工具的图表，看看是不是所有机器同时掉线。如果只是部分节点异常，可能是应用层问题；如果是整体断连，那得考虑网络或电源这类底层风险。
隔离故障节点，防止雪崩
发现有几台机器响应异常，第一时间从负载均衡器中摘除它们。比如用Nginx做反向代理时，可以临时注释掉有问题的server配置：
# server 192.168.10.21:8080 weight=5 fail_timeout=30s;
server 192.168.10.22:8080 weight=5 fail_timeout=30s;这样流量就不会打到出问题的机器上，避免拖垮其他正常节点。同时在Kubernetes环境中，可以通过kubectl drain命令将节点设为不可调度。
检查日志，定位根源
登录核心节点查看系统日志和应用日志。/var/log/messages 和 journalctl -u 对应服务名 是常用入口。重点看时间点吻合的错误信息。比如某次集群大面积超时，最后发现是内部DNS服务器被突发请求打满，导致服务间调用全部解析失败。
也可以用grep快速筛选关键线索：
tail -f /var/log/nginx/error.log | grep -i "502"别忽略防火墙和安全组变更记录。有一次团队误封了Redis端口，结果缓存全断，连锁反应让前端全挂。
启动备用方案，快速恢复业务
如果短时间内修不好，就得切备用集群。很多公司会部署同城双活或多可用区架构。这时候手动触发DNS切换，或者改CNAME指向灾备环境。哪怕性能降级，也要先把服务撑起来。
数据库主从切换也得同步进行。使用MHA或类似工具提前配置好自动切换策略，关键时刻省时间。记得切换后检查数据一致性，别恢复了却丢了数据。
事后复盘不能少
一次真实的案例：某电商大促前夜，因配置文件同步脚本出错，导致所有节点加载了错误的JVM参数，启动后集体内存溢出。运维团队花了40分钟逐台回滚才恢复。后来他们加了配置发布前的灰度校验流程，再没出现过类似问题。
每次故障都是改进的机会。把操作步骤写成Runbook，下次有人值班也能照着来。别指望所有人都是高手，流程化才能扛住压力。