常规Bug如同路上的小石子，弯腰便可清理；但有些隐藏在架构深处、仅在特定场景下爆发的疑难Bug，却像深渊中的暗礁，不仅会让程序骤然停摆，更可能消耗团队数周甚至数月的精力。我曾亲历过这样一场“战役”—一个仅在高并发峰值时段出现、无规律触发系统崩溃的Bug，从最初的毫无头绪到最终的彻底解决，整个过程如同在迷雾中拆解精密仪器，每一步都充满未知与挑战。今天，我将完整复盘这次经历，希望能为同样在代码深渊中探索的开发者，提供一份可复用的排查思路与避坑指南。

这个Bug发生在一款为大型连锁企业服务的订单管理系统中。该系统基于微服务架构搭建，后端采用主流的分布式框架，通过服务注册与发现实现模块间通信，数据库选用支持高并发读写的关系型数据库，并搭配缓存中间件减轻数据库压力，前端则通过异步请求与后端交互，确保用户操作的流畅性。系统上线初期运行稳定，但随着用户规模扩大、日均订单量突破十万级，问题开始浮现—每周总会有1-2次，在早高峰（9:00-11:00）或晚高峰（19:00-21:00）时段，部分用户提交订单后会出现页面卡顿，随后系统返回“服务暂时不可用”的提示，更严重时，整个订单模块会直接宕机，需重启服务才能恢复。更棘手的是，这种现象毫无规律：有时连续几天正常，有时一天内触发两次；同一操作在低峰期执行完全正常，高峰时段却可能突然失败；甚至同一用户在同一时间，重复提交相同订单，一次成功一次失败。

最初接到用户反馈时，我们先将排查重点放在了日志分析上。系统的日志模块本应记录所有关键操作与异常信息，包括接口调用耗时、数据库操作结果、缓存命中情况等。但当我们调取故障时段的日志时，却发现了第一个“异常”—日志文件中没有任何明确的错误堆栈信息，仅在部分请求记录后标注了“超时”，且这些超时请求分散在不同接口中，既不集中在订单提交接口，也不指向某一特定服务。我们初步推测是网络波动导致的服务间通信延迟，于是联系运维团队检查服务器网络状态，结果显示各服务节点间的网络延迟稳定在正常范围，没有丢包或拥堵现象。接着，我们怀疑是数据库压力过大，因为高峰时段订单提交、库存扣减、支付回调等操作会同时访问数据库，可能导致连接池耗尽。但通过数据库监控工具查看，故障时段数据库的连接数、CPU使用率、磁盘IO均未超过预设阈值，甚至远低于压力测试时的峰值数据。

日志与基础