早上八点，地铁站人挤人，闸机突然卡住，刷卡半天进不去。你着急，后面排队的人也冒火。ref="/tag/171/" style="color:#3D6345;font-weight:bold;">系统也一样，用户点击页面就像刷卡进站，一旦卡顿，体验立马崩掉。SRE（站点可靠性工程师）干的活，就是确保这趟‘数字地铁’准点、不挤、不停。
监控不是摆设，是预警雷达
很多人把监控当成出事后的回放录像，其实它更该是实时雷达。比如某次大促前，我们发现数据库连接数缓慢爬升，但还没到报警阈值。通过细粒度监控，提前定位到一个缓存失效策略有问题，避免了高峰期雪崩。关键不是堆指标，而是知道哪些指标真正能预示风暴。
别等崩溃才扩容
有团队总想着“等真慢了再加机器”，结果每次都是半夜被叫醒救火。我们改成基于负载趋势自动预扩容，比如流量每小时增长15%，系统就提前10分钟启动新实例。就像早晚高峰提前调度地铁班次，别等人都堵在站台才反应。
代码里的隐藏坑
一段看似正常的代码，可能埋着性能地雷：
for (int i = 0; i < userList.size(); i++) {
User user = userService.getById(userList.get(i));
sendNotification(user);
}循环里查数据库、发通知，用户一多直接拖垮服务。改成批量查询和异步推送后，处理时间从分钟级降到秒级。小改动，大效果。
故障演练常态化
我们每月搞一次“突袭演习”：随机杀掉一个服务实例，看系统能不能自愈。第一次演练时，订单服务挂了三分钟才恢复。后来优化了健康检查和流量切换逻辑，现在基本无感。平时练得熟，真出事才不会慌。
日志别贪多，要精准
以前日志恨不得记下每个变量，结果查问题时像大海捞针。现在只在关键路径打日志，加上唯一请求ID，排查效率高多了。就像查快递，你只需要起点、终点和异常节点，不用知道它经过每一条小巷。
系统稳定不是靠运气，是靠一点一滴的打磨。把响应时间从800毫秒压到300毫秒，用户可能说不出来，但手指滑动的那一刻，顺畅感藏不住。