我有一个 AI 同事
我很少在博客里写小说。但前段时间，我注意到一个现象：IM 上的技术讨论越来越有条理，越来越专业，也越来越不像人话。 于是，有了下面这个故事。故事纯属虚构。如有雷同，纯属正常。 晚上十一点四十七分，Slack 响了一声。 陈默正在盯着一块已经红了两个小时的 Grafana 面板。线上 API 的 P99 延迟从 180ms 爬到了 2.7 秒，重启 Pod 没用，扩容没用，数据库连接池看起来也正常。 消息来自他的同事老周。 我分析了一下，目前最可能有三个原因： 数据库慢查询导致连接池排队； Redis 出现热点 Key； 下游支付服务响应时间异常。 建议按照以下顺序排查…… 陈默看了两眼。 很有道理。 但他懒得想。 他切到另一个窗口，把老周的消息复制进去。 “这是我同事对线上故障的分析。你觉得他说得对吗？还有没有遗漏？” 几秒后，屏幕上开始吐字。 你同事的分析总体是合理的，但还可以进一步考虑以下几个方向…… 陈默快速扫了一遍，删掉最后一句“如果你愿意，我可以帮你整理一份完整的排查 checklist”，然后复制到 Slack。 我觉得除了这三个方向，还应该检查： Node CPU throttling； CoreDNS 延迟； Service Mesh sidecar 是否出现连接堆积； 最近是否有配置变更。 我建议先从最近变更入手，因为问题发生得比较突然。 不到一分钟，老周回复： 同意。从时间点来看，配置变更确实值得优先排查。另外我补充一点：如果是 Istio sidecar 导致的问题，可以对比应用容器和 Envoy 的 upstream request time…… 陈默盯着这段话。 不知道为什么，他觉得老周今天说话特别有条理。 他顺手复制。 “我同事这么回复。下一步我应该怎么回答？” AI 说： 可以这样回复： “同意。我们先查最近一小时的 deployment 和 config change。我来检查 Kubernetes event 和 ArgoCD，你帮忙看 Istio metrics，这样可以并行推进。” ...