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删库跑路后的现场还原

数据库是公司重要资产,在此类重要资产平台上,尤其是重要操作,应该保持敬畏心。



数据库被删了?可怎么证明是某某某删了数据库?或者根本都不知道谁删除了数据库,又没抓现行,该怎么办?



正文


第一步 证据先行,有录屏有真相


删库动作的录制回放


录制回放让团队能清楚了解和学习用户路径和行为,其中对于关键页面诸如删除等高价值的动作,可以开启录制回放功能,比如下图,就是某一用户某一行为的屏幕录制情况。
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删库成功的页面截图


针对录制回放的内容,可以看到用户点击删除按钮这一高风险行为。


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第二步 录屏背后是详细的用户访问数据


rum中查看用户会话


在用户使用产品的那一刻,用户体验就开始了。用户体验数据洞见很多,加购物车、下单、视频播放等高价值按钮背后的性能等相关数据和业务息息相关:比如下图展示了成功删除数据库的提示弹窗。


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发现用户登录并浏览数据库平台的详细信息


每一次用户会话中,记录着用户的来源、访问时长,以及用户行为,这里面就包含对页面的加载(切换)和按钮点击。下图便是一个用户登录数据库管理平台后,0-20分钟以内的用户旅程
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发现用户点击删除库的按钮的详细信息


链接或者按钮背后隐藏着逻辑和用户动机,充分利用能转化良好化学反应。反之,在用户旅程中,也能看到用户点击删除数据库的按钮的行为,如下图所示:
image.png


点击按钮成功触发删除数据库的接口请求


为了明白请求或行为在系统中的'前世今生',链路追踪已经成了必备,在下图中,用户行为触发的请求的完整上下文就被“追踪”到了:
image.png


后台处理接口请求


在产品使用流畅度中,丝滑不一定是卖点,但“慢”肯定是用户卡点,通过全链路链路追踪综合分析,可以得到请求耗时占比,进一步定位卡在哪里(前端、后端、网络),详情见下图:
image.png


第三步 成功删库的链路详情


前后端加上数据库形成可视化闭环,构成的业务链路,能够高效定位业务情况,下图能完整看出一次删库的效率:
image.png


第四步 自动关联删库日志


全链路追踪能锦上添花的要数自动关联日志的功能了,下图能清晰看到链路所产生的日志:
image.png


以上我们便通过用户删库的录屏用户行为链路信息、操作日志等,还原了删库现场。当然,其中涉及了很多技术内容,下面整理了其中一些常见问题


相关技术点的FAQ :


1. 如何针对关键步骤开启录制回放功能


删除按钮 为例 ,用户点击删除按钮后 可以开启 录制回放功能


  function deleteDB(){
showConfirm(deleteDB).then((yes,no)=>{
if(yes)=>[ datafluxRum.startSessionReplayRecording();]
})

}

2. 录制回放是否涉及密码等用户私密信息


出于数据安全考虑,任何情况下,以下元素都会被屏蔽:



  • password、email 和 tel 类型的输入
  • 具有 autocomplete 属性的元素,例如信用卡号、到期日期和安全代码

3 . 如何将 用户行为后端 进行关联


前后端关联通过http请求头的traceID进行关联,开启rumapm简单设置即可实现关联。
rum中仅仅需要在启动时注明后端地址。以本文的后台管理系统为例,需要在启动rum时开启allowTracingOrigin这个字段,配置见下图


image.png


可以参照如下代码


 window.DATAFLUX_RUM &&
window.DATAFLUX_RUM.init({
applicationId: "node_mongo_admin_express",
datakitOrigin: "http://mongodb_admin:9529", // 协议(包括://),域名(或IP地址)[和端口号]
env: "production",
service:"node_mongo_admin_express",
version: "1.0.0",
trackInteractions: true,
allowedTracingOrigins: ["http://mongodb_admin:1234"], // 非必填,允许注入trace采集器所需header头部的所有请求列表。可以是请求的origin,也可以是是正则
sessionSampleRate: 100,
sessionReplaySampleRate: 100,
defaultPrivacyLevel: 'allow',
});
window.DATAFLUX_RUM && window.DATAFLUX_RUM.startSessionReplayRecording()

4. 如何自动将采集的日志链路信息进行关联


需要将traceID注入日志,进行切分,就可以实现链路日志的关联。本文仅用一行进行了关联,代码见下图。


image.png


5. 如何从后端下钻到数据库


仅需要接入追踪工具即可实现下图全链路追踪,本文后端使用node的express框架,链路追踪展示图如下:


image.png


其中服务调用拓扑关系如下,也就是web端访问后端(node技术栈)的,后端调用数据库(mongo


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6. 后端支持java吗?


支持javapythongo以及.net等,接入的学习成本是有的,整体对于开发而言,接入配置问题不大。


7. 前端的技术架构或技术栈有兼容性吗?


目前不论是mpa还是spa,不论是ssr、还是csr,亦或是vuereactjQuery等,都支持,但针对不同架构,需要选择接入的场景。


8. 还支持哪些场景?


支持的场景很多,比如:



  • 线上告警的故障定位
  • 开发、测试环境的bug调试
  • 用户行为的追踪与回放
  • 性能瓶颈的查找与性能提升

9.有关请求耗时占比,能更详细的举个例子吗?


我们以后端为例,看到db_create这个接口:


image.png


这些数据是如何统计得出的呢?感兴趣的同学可以查看下图:
image.png


其中每个部分的计算原理如下:


Queueing(队列)耗时 = Duration - First Byte - Download  
First Byte(首包)耗时 = responseStart - domainLookupStart
Download(下载)耗时 = responseEnd - responseStart


更深入的技术内容,我将在今后的文章继续为大家整理。


综上所述


可观测性切入点很多,聪明的团队会观测;可观测性是研发质量的试金石,是企业城墙的基石,用好可观测性,能更多的了解系统,扩宽业务。



本文由观测云高级产品技术专家刘刚和交付工程师 苏桐桐共同撰写,其中所有截图及数据,均来自模拟数据,此外也欢迎一起探讨技术和业务。



参考词汇



  • adminMongo:mongo数据库管理平台
  • rum: 真实用户体验
  • apm: 应用性能管理
  • metrics:指标
  • logs:日志
  • trace:链路

作者:Yestodorrow
来源:juejin.cn/post/7207787191622893624

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