| name | exception-analysis |
| description | 异常分析核心功能。当用户需要分析线上故障、排查错误原因时使用此技能。 |
异常分析技能
功能描述
提供完整的异常分析能力,基于 Plan-Execute-React 模式,整合多源数据进行智能根因分析,生成结构化分析报告和修复建议。
何时使用
在以下情况调用此技能:
- 分析线上故障和错误
- 排查系统异常原因
- 生成根因分析报告
- 基于用户反馈优化分析结果
核心功能
- 问题分析:输入问题描述和错误信息,生成完整分析报告
- 多轮验证:基于用户反馈重新分析
- 结构化输出:包含可能的根本原因和修复建议
- 多源数据收集:整合发布记录、监控数据、代码信息、拓扑依赖
- 干扰项过滤:识别并标记与告警无关的干扰证据
输入参数
| 参数 | 类型 | 必填 | 说明 |
|---|
| appId | String | 是 | 应用ID |
| alarmDescription | String | 是 | 告警描述 |
| alarmUrl | String | 否 | 告警链接 |
| alarmTime | DateTime | 否 | 告警时间 |
| scene | String | 否 | 场景参数(default/mq_backlog/high_error/cpu_overload/memory_low) |
输出格式
{
"analysisId": "ANALYSIS-1234567890",
"appId": "app-001",
"alarmDescription": "用户登录失败率突然升高",
"analysisTime": "2024-01-15T10:35:00",
"rootCause": {
"type": "高错误率",
"description": "当前错误率超过阈值",
"confidence": "85%"
},
"evidences": [
{
"source": "发布记录",
"content": "最近发布版本: 1.2.3",
"relevance": "高"
}
],
"suggestions": ["检查服务日志", "查看失败请求"]
}
分析流程
输入请求 → 模块识别 → 数据收集(MCP) → 证据整合 → 根因分析 → 生成报告
详细步骤
- 模块识别:从告警描述中提取涉及的业务模块(下单、改单、支付、取消、出票、退票、扣位)
- 数据收集:调用各 MCP 服务收集上下文数据
- 发布记录 MCP
- 请求量监控 MCP
- 应用监控 MCP(CPU、内存、GC、线程等)
- 代码仓库 MCP
- 拓扑依赖 MCP(MQ、JOB等)
- 证据整合:整合所有收集的数据,标记干扰项
- 根因分析:基于多源数据判断根因类型
- 建议生成:根据根因类型生成修复建议
根因分析规则
| 根因类型 | 判断条件 | 置信度 |
|---|
| MQ积压 | MQ积压且与告警模块相关 | 90% |
| 高错误率 | 错误率 > 10% | 85% |
| CPU过载 | CPU使用率 > 80% | 80% |
| 内存不足 | 内存使用率 > 85% | 75% |
| 模块异常 | 告警描述涉及特定模块 | 75% |
| 发布问题 | 存在最近发布记录 | 70% |
| 认证问题 | 涉及登录/认证/token | 65% |
API 调用示例
curl -X POST http://localhost:8080/api/analysis/analyze \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"appId": "app-001",
"alarmDescription": "下单接口错误率异常升高",
"alarmUrl": "https://monitor.example.com/alarm/123",
"alarmTime": "2024-01-15T10:30:00"
}'
curl "http://localhost:8080/api/analysis/analyze/mock?scene=mq_backlog"
curl http://localhost:8080/api/analysis/health
相关文件
| 文件路径 | 描述 |
|---|
service/impl/AnalysisServiceImpl.java | 核心分析逻辑实现 |
controller/AnalysisController.java | REST API 控制层 |
mcp/DeploymentMcpService.java | 发布记录 MCP |
mcp/MetricsMcpService.java | 监控指标 MCP |
mcp/CodeMcpService.java | 代码仓库 MCP |
mcp/TopologyMcpService.java | 拓扑依赖 MCP |
context/ | 上下文数据模型 |
dto/ | 请求响应 DTO |
配置要求
环境变量
| 变量名 | 说明 | 默认值 |
|---|
DEEPSEEK_API_KEY | DeepSeek API Key | - |
OPENAI_API_KEY | OpenAI API Key | - |
SERVER_PORT | 服务端口 | 8080 |
配置文件
server:
port: ${SERVER_PORT:8080}
扩展指南
添加新的根因类型
- 在
AnalysisServiceImpl.analyzeRootCause() 方法中添加新假设判断
- 在
generateSuggestions() 方法中添加对应修复建议
- 更新本文档中的根因类型表
添加新的业务模块
- 在
ALL_MODULES 列表中添加模块名称
- 在
generateDisturbanceError() 方法中添加干扰项错误消息
- 在
TopologyMcpService 中添加模块依赖配置
添加新的 MCP 服务
- 创建新的 MCP 服务类,实现数据提供逻辑
- 在
AnalysisServiceImpl 中注入并调用
- 更新
collectEvidences() 方法收集新证据
日志记录
分析过程中记录以下关键日志:
- 分析开始: 记录输入参数
- 数据收集: 记录请求量、应用监控、发布记录、代码信息
- 模块识别: 记录识别到的模块
- 拓扑分析: 记录应用拓扑结构
- MQ/JOB指标: 记录积压和失败情况
- 证据收集: 记录证据数量和相关性统计
- 根因分析: 记录各假设验证过程和结果
- 分析完成: 记录最终结论