「运维」和「研发」，谁是故障的始作俑者？

        随着互联网的高速发展，产品迭代频繁，导致我们的工作节奏变得也越来越快，而如何高效的处理问题变得尤为重要。当然，对于互联网公司的开发者或者运维人员来说，如果自己的网站突然出了问题的话，那么快速定位故障问题，并由相关负责人立即着手解决，让网站在短时间内恢复正常，这点对于互联网公司的发展而言更是重中之重。
         那么问题来了！当网站发生故障时，如何快速定位出是运维人员的问题，还是研发同学的过失呢？一般情况下，我们在处理故障的过程中，首先就是看日志，在日志中发现故障是什么原因所导致的，不过，在具体的实践中，这样的工作效率显然很慢，而且也不能很准确的定位出是开发者的问题还是运维人员的问题。通过专业的应用性能管理工具解决这个问题，就显的尤为重要。
OneAPM 的 Application Insight 是一款帮助开发者或者运维定位问题故障原因的必备利器，它可以从事件和 JVMs 两个角度帮助使用者分析网站发生故障时的详细情况。
事件
首先，我们在 OneAPM 总览页面中有个错误率的图表，如下图：
                                                

        从上面图表中可以看出 Application 运行过程中，在 14:00 到 15:00 之间发生错误，并且在 15:00 之后又发生了错误。那么问题来了，错误的原因到底是什么？通过点 击左侧事件标签下面的错误信息子标签，就可以查看详细信息，如下图:
                                              

        首先，我们会看到错误发生的时间点，接着下面还提供发生错误的 Trace，也就是跟踪到的发生错误的请求地址，通过点击请求地址链接，我们可以跟踪错误详情，如下图：
                                              

        从图中，我们可以看到发生错误的详细 URL, 发生的时间，发生的次数，同类型错误出现的次数。通过这几个指标数据，可以分析出错误出现的频率，接下来，我们就可以通过查看提供的详细堆栈信息，来分析错误的具体原因了，如下图：
                                        

        通过图中提供的跟踪详细，可以看到是字符串转换异常的错误，发生代码行是 UserServiceImpl:94 这个类中的 94 行代码报错，帮助使用者定位到出现错误的具体的代码行，这样解决问题就很简单了。
        上图只是其中一种错误情况，我们接下来看错误列表中的其他错误，如下图:  
                                         

        通过点击发生错误的请求地址，跟踪错误详细，如下图：
                                         

       通过上图，同样可以看到发生错误的详细 URL, 发生的时间，发生的次数，同类型错误出现的次数，及错误信息，从错误信息可以看出是 Redis 拒绝连接的错误，接着分析堆栈信息，如下图：
                                       
         从图中可以看出是 ApplicationInstanceServiceImpl.java:66 这个类中的 66 行代码出了问题，接着去对应代码分析，最终定位出是 Redis 数据库的问题。
JVMs
JVMs 从内存，线程来分析 Application 的运行情况：

内存
                                  

如上图，OneAPM 会从：

1. Heap Memory Usage
2. PS Gen
3. Garbage Collection
4. Class Count