确认无误后他在审批流程里点了通过。

第二份是自动化监控脚本迭代后的运行数据汇总。

新版本上线之后告警误报率从百分之十二降到了百分之三，动态阈值调整算法在逐步收敛——前两周的阈值波动幅度还比较大，每天上下浮动百分之八左右，到了第三周波动幅度收窄到了百分之三以内。

算法正在学习这套系统的正常行为基线，再给它两周时间，波动应该能进一步收窄。

他在汇总表里加了一行批注：“动态阈值自学习周期约为四周，建议四周后做一次正式评估，确认是否已达到稳定状态。”然后发给了项目经理。

两份报表处理完已经快十点半了。

他去茶水间续了杯热水，回来时看到小赵正对着屏幕皱眉。

小赵面前的代码编辑器里打开着一个数据清洗脚本，屏幕上密密麻麻的循环嵌套和条件判断，光标停在中间某一行上闪个不停。

小赵说这个脚本处理到第九万条数据时又卡住了，上周你把内存溢出的问题改了，这次没溢出，但跑到九万条时速度突然变慢，cpU倒是没跑满，不知道是不是数据源的问题。

林泠把椅子拖到小赵工位旁边，弯腰看他的屏幕。

脚本在终端窗口里还在缓慢滚动着处理日志，每处理一千条数据打印一行时间戳。

他看了一分钟，注意到时间戳的间隔在第八万五千条之后开始逐渐拉长——从每千条约零点三秒慢慢增加到零点五秒，到第九万条时已经变成了一秒多。

不是突然变慢，是逐步降速。

他说不是数据源的问题，数据源的响应时间是稳定的，问题大概率出在数据累积之后的处理逻辑上。

你把第九万条到第九万一千条之间的临时表大小打印出来看看。

小赵加了几行调试日志，重新跑脚本。

几分钟后日志输出显示，临时表在这个区间已经累积到了将近两百万行，而且每处理一条新数据就在临时表上做一次全表关联查询。

全表关联的复杂度是随着表大小线性增长的——表越大，每次查询的时间越长，处理速度就越慢。

林泠说你每次循环都在一个不断膨胀的临时表上做关联查询，这个逻辑本身就是指数级退化，跟硬件性能没关系。

解法有两个：一个是把临时表按时间窗口分片，每处理完一万条就归档清空一次；另一个是直接用流式处理，不做全量暂存，边读边算。

第一种改起来快，半小时能搞定；第二种性能更好但改动量大，建议先用第一种解燃眉之急，后面迭代再重构。

小赵听了之后靠在椅背上沉默了几秒。

他说这东西从第一版就是这个逻辑，之前数据量小跑得飞快，他从来没往这个方向想过。

林泠说这不怪你，很多性能问题在数据量小的时候根本暴露不出来，数据量一上来才会现原形。

他自己上周处理那个连接池耗尽问题之前，也是从来没想到过半关闭连接会累积到两千条以上。

小赵点了点头，开始在代码编辑器里改临时表的分片逻辑。

林泠回到自己工位上，把之前的运维脚本打开，在代码注释里补了一段说明，把半关闭连接累积效应的触发条件、识别方法和处理流程写得更详细。

上次老周跟他讨论过一个类似的问题，当时没有现成的排查方案，全靠临时写SqL查会话表。

这次既然已经把排查流程标准化了，不如把对应的预防措施也标准化。

中午的食堂菜单是红烧鸡块、清炒小白菜和紫菜蛋花汤。
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