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通过数据分析进行问题排查的case

前几天帮忙排查一个问题，简单记录一下。

1. 背景

答题服务，近期用户答题率（答题人数/发题时的在线人数）有明显下降，需要分析这部分用户没有答题的原因。

2. 初步排查

从服务端监控来看，客户端尝试连接、断连、超时比例都没有明显异常，整体也没有容量上的问题。
从没有答题的用户分析，没有明显的特征。
从没有答题的设备分析，大部分集中在IOS客户端。
从没有答题的设备网络分析，没有明显的地域或ISP分布。

3. 进一步排查

在初步排查基本排除了服务端整体性能问题之后，接下来的问题是：这一部分IOS用户为什么在房间里但是没有答题？

可能的解释有几种：

发题的时候用户在线，但是没有弹出题目
发题的时候用户在线，弹出题目了，但是没有选择答案
发题的时候用户在线，弹出题目、选择答案了，但是没有提交成功
发题的时候用户其实不在线，统计有问题

想要继续统计有一个比较麻烦的地方，如何根据已有日志判断某个用户在发布题目的时候是否在线，进而得知这个用户在这段时间内究竟发生了什么？

记录的日志大概是这个画风：

time:12:30:00, uid:aaa, event:join room
time:12:30:00, uid:bbb, event:join room
time:12:30:30, uid:bbb, event:show question
time:12:30:35, uid:bbb, event:submit answer
time:12:31:00, uid:aaa, event:exit room
time:12:30:00, uid:bbb, event:exit room

也就是说，需要通过事件日志获得“对于没有答题的用户来说，在发题的时间段内，哪些用户是在线状态”，进而分析“没有答题的用户的时间轴与正常用户的时间轴有什么区别”，如果是一个用户可以人肉观察的方式，针对具体case定性，但是对于几十上百万个用户来说，需要进行定量分析，从而判断出“影响答题率的关键因素究竟是哪个问题”。

在这里利用了红黑树进行辅助分析，针对每一个用户创建一颗基于事件的红黑树，key为时间戳，value则是具体事件类型。在对所有用户创建树后，则可以使用某一个具体的时间戳，获取某个指定用户“在这个时间点发生的事件“、”在这个时间之前（之后）发生的的事件”和“用户的完整时间轴”。

在此之上，如果某个用户在某个时间点之前的最后一个事件是断开连接，则是离线状态，否则为在线状态。

伪代码如下：

// 建森林
foreach(所有事件) {
    TreeMap userTree = allTree[uid];
    userTree.put(event.time,event.event);
}
 
// 获取某个时间点在线用户列表
public List<TreeMap> getOnlineUsers(long timestamp) {
    foreach(allTree) {
        if(!userTree.floorEntry(timeStamp).event == "断开连接") {
            result.add(userTree);
        }
    }
}

筛出异常用户后，进一步对异常用户的时间轴作分析，获取每个时间点上的事件数量。

for(time=start;time<end;time++) {
    foreach(allTree) {
        event = userTree.get(time);
        if (event != null) {
            eventStastics[timestamp][event]++;
        }
    }
}

将异常用户与正常用户的加入房间请求做对比，可以发现答题开始前有很多异常的加房间请求。

通过数据分析进行问题排查的case