分析监控数据
首先通过实时监控系统（如Prometheus、Grafana）观察流量波动曲线，对比历史同期数据。重点关注以下指标：
- 流量突增/骤降的时间节点
- 接口响应时间与错误率变化
- 地域或设备维度的分布异常
检查服务器与基础设施
确认硬件资源是否达到瓶颈：
- 查看CPU、内存、磁盘I/O使用率
- 验证负载均衡策略是否生效
- 检查CDN节点缓存命中率
审查应用日志与错误追踪
通过ELK等日志系统筛选异常时间段的错误类型，特别注意：
- 数据库连接超时记录
- 第三方API调用失败率
- 异常堆栈中的代码路径
排查网络与第三方依赖
使用traceroute、ping等工具检测网络链路，同时：
- 验证DNS解析稳定性
- 检查API服务SLA状态
- 测试证书有效期与HTTPS握手
验证代码与配置变更
回溯最近发布的版本变更，通过A/B测试验证：
- 灰度发布的功能模块影响范围
- 数据库慢查询配置调整
- 限流策略阈值变更记录
通过分层定位法从基础设施到应用层逐步缩小范围，建议建立异常检测自动化机制，并完善监控指标覆盖维度以提升排查效率。
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