分析 CPU_内存使用异常原因，防止服务与基础设施停机
场景索引：UC03
挑战：资源异常可能导致服务雪崩
在复杂的分布式系统中，CPU 或内存使用异常是引发故障最常见的根源：
- CPU 长时间打满 → 请求无法及时调度，延迟持续升高
- 内存泄漏或暴涨 → OOM Kill 导致服务直接退出
- 排查困难：传统监控只能显示“资源使用高”，但无法快速回答：
- 哪个服务的哪个API消耗了大量 CPU？
- 是内存泄漏还是瞬时突发？
- 背后的根因是应用逻辑、数据量增加还是下游依赖异常？
一旦排查慢了，就可能引发服务雪崩甚至基础设施停机。
解决方案：eBPF内核级分析与智能诊断
Syncause 通过集成主机监控指标和进程/容器监控指标，识别进程/容器在主机上的资源使用占比情况，智能判断资源异常的初步原因。同时基于 eBPF 技术，通过采集应用在内核中的运行情况，回答资源异常的更深层原因：
- CPU 维度：捕获函数级 CPU 消耗、调度等待、上下文切换
- 内存维度：追踪内存分配与释放、识别泄漏与高频分配热点
- 系统维度：结合 I/O、锁等待等数据，分析资源使用背后的根因
当你怀疑服务资源异常时，只需一句自然语言：
为什么主机 node-94 的 CPU 负载这么高？
Syncause 就能快速回答：
- “node-94 的 CPU 高负载是由 payment 服务的高CPU使用率导致，而 payment 的高 CPU 使用率是由于 API 接口 /api/pay/cancel 被大量调用导致的”
效果与价值
- 分钟级锁定 CPU/内存异常根因 —— 从“资源打满”到“哪个服务的哪个API有问题”
- 防止服务雪崩 —— 在停机前发现并解决资源瓶颈
- 跨层面可见性 —— 应用逻辑、依赖调用、系统资源一体分析
- 自然语言交互 —— 工程师无需深入堆栈分析，只需一句话提问
使用步骤
- 打开 Syncause 开始与SRE Agent交流
- 直接用自然语言提问：
为什么主机 node-94 的 CPU 负载这么高？
- Syncause 自动查询并分析：
- 内核级 CPU/内存数据
- 指标（Prometheus 等）与日志（Loki 等）
- 依赖调用与系统上下文
（截图）
- 获取根因与解释性结论：
- 主机CPU使用率，容器CPU使用率
- 服务的请求量曲线
- 对应图表/日志证据
立即体验 Syncause： 用它来捕捉 CPU/内存异常的真实根因，在问题引发停机前提前预防，让 AI Agent 成为你团队的 稳定性守护者。