最常见的原因是网络延迟或丢包,尤其是跨境访问时,路径不稳定、路由抖动或运营商限速都会导致访问变慢。遇到卡顿时,应首先怀疑网络链路质量。
CPU、内存、磁盘IO或带宽被耗尽,会导致应用响应缓慢。比如短时间内流量激增或进程泄露,会使单机负载飙升,进而出现卡顿现象。
应用代码(如死循环、慢SQL)、连接池配置不当或Nginx/Apache等服务配置错误,也会导致看似服务器卡顿的表现。
使用ping、traceroute、mtr检测到新加坡节点的延迟与丢包;利用第三方测速或从多地进行链路检测可判断是否为网络问题。如果出现高丢包或跳数异常,倾向于网络问题。
在实例上运行top、htop、vmstat、iostat查看CPU、内存、磁盘IO使用情况;通过sar观测历史性能;在阿里云控制台或云监控查看带宽与流量曲线。如果资源长期饱和,说明是资源瓶颈。
查看应用日志、慢查询日志、Web服务器响应时间和错误率。如果错误率与响应时长在资源或GC频繁时上升,说明为应用/资源问题;若响应变慢但资源正常,多为网络或上游依赖问题。
如果发现跨境链路不稳定,可以联系阿里云更换或升级带宽、选择直连线路或使用云企业网、专线接入等方式;也可尝试切换到不同可用区或节点以改善路由。
对静态资源启用CDN缓存,减轻源站压力并降低跨境延迟;使用全局流量调度(GSLB)或负载均衡将用户流量导向延迟更低的节点,缓解尖峰访问导致的卡顿。
考虑使用加速产品(如云加速、智能路由加速)或优化TCP参数(如窗口、重传策略),并启用HTTP/2或QUIC等协议以提升并发与传输效率。
短期可通过升级实例规格(CPU、内存、带宽)实现纵向扩容;长期建议做水平扩展,增加实例并使用SLB做负载均衡,避免单点资源瓶颈。
将数据库或高IO负载迁移到高性能云盘(如ESSD),启用读写分离、分片或缓存(Redis/Memcached)以减轻DB压力,优化查询和索引,避免IO阻塞导致的全站卡顿。
对代码进行性能分析(profiling),优化慢查询、减少同步阻塞,合理配置连接池和线程池,启用异步处理或队列缓冲突发流量,减少峰值时的响应延迟。
在阿里云监控中采集主机(CPU/内存/磁盘/网络)、应用(响应时间、错误率)、业务(QPS、并发)等指标,结合日志收集(ELK/阿里云日志服务)实现全链路可观测。
设置阈值告警并结合历史波动智能化阈值,配置自动扩缩容策略(AOS/Auto Scaling)在流量激增时自动扩容,在异常发生时触发故障单或自动转移流量,缩短恢复时间。
定期进行容灾和容量演练(压测、故障切换),并对每次卡顿事件进行根因分析(RCA),形成知识库和优化方案,持续改进架构与配置,降低未来复发概率。