TCP持续丢包排查案例：如何定位并解决云服务商网络抖动问题

时间：2025-09-19

编辑：tance.cc

《故障复盘：从TCP持续丢包，排查云服务商网络抖动的全过程》

今天我们要复盘的这个案子，档案代号为“幽灵脉冲”。这个故事，讲述了一场更隐蔽、更棘手、也更让运维团队感到无力的网络故障。它不像上次那样有明确的“犯罪嫌疑人”，它的症状时隐时现，如幽灵般纠缠着我们的核心业务，直到我们学会了如何“看见”它。

事件背景：一个“时好时坏”的核心API

我们的故事主角，是一个为金融客户提供实时市场数据的核心API服务。它的稳定性和实时性，是整个业务的生命线。

这个API已经稳定运行了数月，但在过去的一周里，一些重要的客户开始陆续传来抱怨：

“你们的API最近好像不太稳定，有时候会突然断开连接。”
“我们这边收到的数据流，偶尔会卡住几秒钟，然后又突然恢复。”
“我们的客户端日志里，出现了很多零星的‘TCP连接超时’错误。”

这些抱怨，就像天空中断断续续的、不祥的闷雷。它没有像上次那样形成一场“告警风暴”，但它带来的，是一种更深层次的不安。

初步排查：一切正常的“假象”

接到反馈后，我们立刻启动了第一轮排查。我们拿出了上周学到的所有工具，进行了一次全面的“健康体检”。

1. PING监控与手动PING：

结果： 完美。我们对API服务器IP的7x24小时PING监控图表，是一条平坦、健康的直线，延迟稳定，丢包率为0%。我们从全球各地手动PING，也得到了同样的结果。
结论： 服务器在网络层面“心跳”强劲。

2. HTTP监控：

结果： 同样完美。我们配置的HTTP监控，每分钟都在请求API的一个健康检查端点。在过去的一周里，它返回的状态码，清一色都是“200 OK”，没有任何一次告警。
结论： API的应用程序本身，也是“清醒”的。

3. 服务器资源监控：

结果： 我们登录云服务商后台，仔细检查了服务器的CPU、内存、网络IO等所有性能图表。所有指标都处于低位运行，没有任何异常波动。
结论： 服务器资源绰绰有余，不存在性能瓶颈。

到了这一步，一种深深的无力感开始蔓延。

所有的证据，都在告诉我们：“一切正常！” 但用户的抱怨，却是真实存在的。我们仿佛在追捕一个“幽灵”，它只在用户面前现身，却在我们所有的探测器面前隐形。

一个新手运维，此时可能会开始怀疑人生，甚至会把问题归咎于“用户的网络环境不好”。但一位经验丰富的“老猎人”知道，当常规武器失效时，你需要换上一把能看见“红外光谱”的特殊狙击镜。

升级武器：从“心跳”到“血液循环”的深度探测

我们意识到，PING和HTTP，就像是检查病人的“心跳”和“意识”，它们只能判断“生死”和“昏迷”。而我们现在遇到的，可能是一种更深层次的、关于“血液循环质量”的问题。

我们需要一个能探测到“微小血栓”的工具。

侦探工具：观图数据的【TCPing监控】

我们立刻采取了行动。我们不再仅仅满足于PING监控，而是针对我们的API服务器IP和它的服务端口（比如443），在观图数据平台上，配置了一个持续的、每分钟一次的TCPing监控任务。

这个动作，就像是为病人接上了一台更精密的“多普勒血流图仪”。它不再只关心心脏有没有在跳，而是开始持续不断地追踪，每一滴“血液”（TCP数据包），是否都能顺畅地、毫无阻碍地流到身体的每一个角落。

配置好后，我们开始静静地观察。几个小时后，那张TCPing监控的历史数据图表，为我们揭示了“幽灵”的真面目。

图表上的“铁证”：

延迟曲线： 同样是一条平坦的直线，非常健康。
但另一条曲线——“丢包率”曲线——却暴露了问题！

它不再是像PING监控那样，永远紧贴着0%的水平线。取而代之的，是一条在0%上方持续波动的、带有毛刺的曲线。它大部分时间是0%，但每隔几分钟，就会向上跳动一下，显示出1%、2%、甚至5%的丢包。

真相大白了。

这不是一次性的网络中断。这是一场持续性的、低概率的TCP数据包丢失。

我们终于“看见”了那个幽灵。它不是一个会把整条路都堵死的“巨石”，而是在这条高速公路上，每隔一公里，就有一个小坑。大部分车辆都能顺利通过，但总有那么几辆车，会不幸地颠簸一下，甚至爆胎。

对于只需要一次成功的HTTP监控来说，它很可能每次都幸运地“躲过”了那个坑。但对于需要建立长连接、持续不断传输数据的金融API客户端来说，这种周期性的“颠簸”，足以导致连接中断和数据卡顿。

追捕“幽灵”：用Traceroute绘制它的逃跑路线

我们现在已经抓住了幽灵的“尾巴”（持续的TCP丢包），但我们还不知道它藏身于何处。这个“路上的坑”，到底是在我们服务器的门口，还是在云服务商的骨干网上，又或者是在客户那边的网络里？

我们需要绘制一张完整的“犯罪地图”。

侦探工具：观图数据的【路由查询】/ MTR

我们立刻从那些出现TCPing丢包的监测点，对我们的API服务器IP，发起了路由查询（Traceroute）。为了获得更精确的数据，我们使用了更高级的mtr命令，它会持续不断地对路径上的每一跳进行探测，并实时显示每一跳的丢包率。

几分钟后，一份清晰的“幽灵逃跑路线图”呈现在我们面前。报告看起来像这样：

Hop	Host	Loss%	Snt	Last	Avg	Best	Wrst
...	...	0.0%	100	...	...	...	...
5	`some-core-router.aliyun.com`	4.0%	100	45.1	45.5	44.8	52.1
6	`my-api-server.com`	4.0%	100	45.8	46.2	45.5	53.0

分析这张地图：

从第1跳到第4跳，Loss%（丢包率）那一列，都是完美的0.0%。
但从第5跳开始，一个属于云服务商（aliyun.com）骨干网的核心路由器，突然出现了4.0%的丢包。
最关键的线索是： 从这一跳之后的所有站，包括我们最终的目标服务器（第6跳），都继承了这个4.0%的丢包率。

案件，至此告破。

我们现在可以100%地确定：

问题不是出在我们的服务器上。
问题不是出在客户的网络上。
问题，就出在第5跳，那个属于云服务商的核心网络设备上。它就像一个有故障的“高速公路收费站”，随机地把过路的车辆（数据包）给弄丢了。

最后的“对峙”：用数据说话

现在，我们手里已经握有了两份无可辩驳的“铁证”：

7x24小时的TCPing监控图表，证明了我们的服务端口，存在持续的、低概率的丢包问题。
多地MTR/Traceroute报告，精准地将丢包的源头，定位到了云服务商网络内部的一个具体节点上。

我们立刻提交了一份工单给我们的云服务商。

但这次，我们的工单内容，不再是那种软弱无力的：“你好，我的客户说我网站卡，请帮我看看。”

取而代之的，是一份专业、冷静、不容置疑的“事故分析报告”：

“主题：关于我方服务器[IP地址]遭遇持续性TCP丢包的紧急事件报告
你好，
根据我方部署的7x24小时TCPing监控显示，我方服务器[IP地址]在端口[端口号]上，自[日期]起，持续出现2%-5%的TCP丢包，严重影响了我方核心API服务的稳定性（见附件1：TCPing丢包率历史图表）。
为定位问题，我们从多个公网节点，对该IP进行了MTR路由跟踪分析。分析报告一致表明，丢包现象始于贵司骨干网的核心路由器 some-core-router.aliyun.com [路由器IP]（见附件2：MTR报告截图）。
鉴于此，我们有充分理由相信，问题源于贵司网络基础设施的节点故障。请贵方网络工程师立刻介入调查，并尽快修复。”

结局：在收到这样一份“证据确凿”的工单后，服务商的响应级别和速度，是前所未有的。他们不再用“请您自行排查”这样的模板来回复你。2小时后，我们收到了他们的回复：“您好，经过排查，确实是您指出的那台核心交换机的一块线卡（Line Card）出现硬件故障，导致了随机丢包。我们已经将您的业务流量切换到备用链路上，问题已解决。”

我们再次进行TCPing监控，那条恼人的丢包率曲线，终于回归到了它本该在的位置——平坦的0%。

这个案子，让我们深刻地理解到，作为一名高级运维，我们不仅要懂得如何使用工具，更要懂得如何相信数据、分析数据，并最终利用数据，去捍卫我们自己业务的权利。

我们的“网络侦探”之旅，到这里已经接近了高潮。我们已经学会了处理内部的失误，也学会了应对外部的挑战。

在今天我们第二周学习的最后一篇文章中，我们将进行一次终极的“压力测试”。我们将模拟一次更复杂的、应用程序内部的故障，学习如何将我们掌握的网络诊断技术，与应用层面的日志分析结合起来，进行一次海陆空联动的“立体化战争”。