RPA批量任务执行失败生产故障排查实战:从机器人集体罢工到稳定运行的完整修复过程

RPA批量任务执行失败生产故障排查实战:从机器人集体罢工到稳定运行的完整修复过程

技术主题:RPA技术(基于影刀或UIBot的机器人流程自动化)
内容方向:生产环境事故的解决过程(故障现象、根因分析、解决方案、预防措施)

引言

RPA(机器人流程自动化)技术在企业数字化转型中发挥着越来越重要的作用,但生产环境中的大规模部署也带来了新的挑战。我们团队负责维护一套基于影刀RPA平台的财务自动化系统,包含50个机器人实例,每天处理超过2万笔财务数据。在某个月末结算高峰期,这套系统突然出现了大规模故障:几乎所有机器人同时停止工作,任务执行成功率从99%骤降到5%,严重影响了财务部门的结算工作。经过36小时的紧急排查,我们发现了一个隐蔽的资源竞争和调度冲突问题。本文将详细记录这次RPA生产故障的完整排查和修复过程。

一、故障现象与影响评估

故障时间线记录

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# RPA批量任务执行失败故障时间线
2024-12-13 08:00:00 [INFO] 月末结算批处理任务启动
2024-12-13 08:15:30 [WARN] 部分机器人开始报告执行异常
2024-12-13 08:30:45 [ERROR] 机器人执行成功率急剧下降到30%
2024-12-13 08:45:00 [CRITICAL] 80%的机器人实例停止响应
2024-12-13 09:00:00 [EMERGENCY] 系统几乎完全瘫痪,成功率低于5%

关键监控指标异常

故障期间系统表现:

  • 机器人任务成功率:从99%下降到5%
  • 平均任务执行时间:从2分钟增长到超时(30分钟)
  • 系统资源使用率:CPU从40%飙升到98%
  • 并发执行任务数:从正常的50个降到3-5个

业务影响评估:

  • 财务数据处理延迟:从实时处理变为12小时延迟
  • 手工处理工作量激增:需要20人加班处理
  • 客户投诉量增加:由于对账数据延迟引发投诉

二、故障排查与问题定位

1. RPA系统状态监控

首先通过影刀RPA控制台和自开发的监控工具分析问题:

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# RPA机器人状态监控脚本
import requests
import json
from datetime import datetime, timedelta

class RPAMonitor:
"""RPA系统监控工具"""

def __init__(self, api_endpoint, api_key):
self.api_endpoint = api_endpoint
self.headers = {
'Authorization': f'Bearer {api_key}',
'Content-Type': 'application/json'
}

def get_robot_status(self):
"""获取所有机器人状态"""

response = requests.get(
f"{self.api_endpoint}/api/robots/status",
headers=self.headers
)

robots = response.json()['data']
status_summary = {'online': 0, 'offline': 0, 'busy': 0, 'error': 0}
problem_robots = []

for robot in robots:
status = robot['status']
status_summary[status] = status_summary.get(status, 0) + 1

if status in ['error', 'offline']:
problem_robots.append({
'robot_id': robot['id'],
'name': robot['name'],
'status': status,
'error_message': robot.get('error_message', '')
})

return {
'summary': status_summary,
'total_robots': len(robots),
'problem_robots': problem_robots
}

def get_task_execution_stats(self, hours=24):
"""获取任务执行统计"""

end_time = datetime.now()
start_time = end_time - timedelta(hours=hours)

params = {
'start_time': start_time.isoformat(),
'end_time': end_time.isoformat()
}

response = requests.get(
f"{self.api_endpoint}/api/tasks/stats",
headers=self.headers,
params=params
)

stats = response.json()['data']
success_rate = (stats['successful_tasks'] / max(1, stats['total_tasks'])) * 100

return {
'total_tasks': stats['total_tasks'],
'successful_tasks': stats['successful_tasks'],
'failed_tasks': stats['failed_tasks'],
'success_rate': success_rate,
'average_duration_minutes': stats['total_duration'] / max(1, stats['completed_tasks']) / 60
}

2. 系统资源冲突分析

通过系统监控发现了关键问题:

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# 资源冲突分析工具
import psutil
import sqlite3
import pandas as pd

class ResourceConflictAnalyzer:
"""资源冲突分析器"""

def analyze_file_access_conflicts(self, log_file_path):
"""分析文件访问冲突"""

# 从日志中提取文件访问记录
file_access_records = []

with open(log_file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
for line in f:
if 'file_access' in line and 'ERROR' in line:
# 解析日志,提取冲突信息
parts = line.strip().split('|')
if len(parts) >= 4:
timestamp = parts[0]
robot_id = parts[1]
file_path = parts[2]
error_msg = parts[3]

file_access_records.append({
'timestamp': timestamp,
'robot_id': robot_id,
'file_path': file_path,
'error': error_msg
})

# 分析冲突模式
df = pd.DataFrame(file_access_records)

if not df.empty:
# 找出最频繁冲突的文件
file_conflicts = df.groupby('file_path').size().sort_values(ascending=False)

# 找出冲突最多的机器人
robot_conflicts = df.groupby('robot_id').size().sort_values(ascending=False)

return {
'total_conflicts': len(df),
'top_conflict_files': file_conflicts.head(10).to_dict(),
'top_conflict_robots': robot_conflicts.head(10).to_dict(),
'conflict_timeline': df.groupby('timestamp').size().to_dict()
}

return {'total_conflicts': 0}

def analyze_process_resource_usage(self):
"""分析进程资源使用"""

rpa_processes = []

for proc in psutil.process_iter(['pid', 'name', 'cpu_percent', 'memory_percent']):
try:
pinfo = proc.info
if any(keyword in pinfo['name'].lower() for keyword in ['rpa', 'robot', 'yingdao']):
rpa_processes.append({
'pid': proc.pid,
'name': pinfo['name'],
'cpu_percent': pinfo['cpu_percent'],
'memory_percent': pinfo['memory_percent'],
'num_threads': proc.num_threads(),
'open_files': len(proc.open_files())
})
except (psutil.NoSuchProcess, psutil.AccessDenied):
continue

# 分析资源使用异常
high_cpu_processes = [p for p in rpa_processes if p['cpu_percent'] > 50]
high_memory_processes = [p for p in rpa_processes if p['memory_percent'] > 10]

return {
'total_rpa_processes': len(rpa_processes),
'high_cpu_processes': len(high_cpu_processes),
'high_memory_processes': len(high_memory_processes),
'total_cpu_usage': sum(p['cpu_percent'] for p in rpa_processes),
'total_memory_usage': sum(p['memory_percent'] for p in rpa_processes)
}

根因定位结果:

通过深入分析发现了四个关键问题:

  1. 资源竞争激烈:50个机器人同时访问共享Excel文件,导致文件锁冲突
  2. 调度策略粗糙:没有考虑资源依赖,任务调度过于激进
  3. 缺少隔离机制:多个任务竞争同一资源,没有排队机制
  4. 错误处理缺陷:失败任务无限重试,持续消耗系统资源

三、解决方案实施

1. 资源管理系统重构

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# 优化后的资源管理系统
import asyncio
from contextlib import asynccontextmanager
import logging

class RPAResourceManager:
"""RPA资源管理器"""

def __init__(self):
self.semaphores = {
'file_system': asyncio.Semaphore(10), # 最多10个进程同时访问文件
'database': asyncio.Semaphore(20), # 最多20个数据库连接
'excel_app': asyncio.Semaphore(5), # 最多5个Excel应用实例
'web_browser': asyncio.Semaphore(15) # 最多15个浏览器实例
}
self.file_locks = {}
self.resource_usage = {}

@asynccontextmanager
async def acquire_resource(self, resource_type, resource_id=None):
"""获取资源访问权限"""

if resource_type not in self.semaphores:
raise ValueError(f"未知资源类型: {resource_type}")

semaphore = self.semaphores[resource_type]

try:
await semaphore.acquire()

usage_key = f"{resource_type}:{resource_id or 'default'}"
self.resource_usage[usage_key] = {
'acquired_at': asyncio.get_event_loop().time(),
'robot_id': self._get_current_robot_id()
}

logging.info(f"获取资源: {usage_key}")
yield usage_key

finally:
if usage_key in self.resource_usage:
duration = asyncio.get_event_loop().time() - self.resource_usage[usage_key]['acquired_at']
logging.info(f"释放资源: {usage_key}, 持有时间: {duration:.2f}秒")
del self.resource_usage[usage_key]

semaphore.release()

@asynccontextmanager
async def acquire_file_lock(self, file_path):
"""获取文件锁"""

if file_path not in self.file_locks:
self.file_locks[file_path] = asyncio.Lock()

lock = self.file_locks[file_path]

async with lock:
async with self.acquire_resource('file_system', file_path):
yield file_path

def _get_current_robot_id(self):
"""获取当前机器人ID"""
return "robot_001" # 实际实现中从上下文获取

2. 智能任务调度优化

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# 智能任务调度器
import heapq
from dataclasses import dataclass
from enum import Enum
import time

class TaskPriority(Enum):
LOW = 1
NORMAL = 2
HIGH = 3
URGENT = 4

@dataclass
class RPATask:
task_id: str
robot_id: str
priority: TaskPriority
required_resources: list
estimated_duration: int
retry_count: int = 0
max_retries: int = 3
created_at: float = None

def __post_init__(self):
if self.created_at is None:
self.created_at = time.time()

def __lt__(self, other):
return (self.priority.value, -self.created_at) > (other.priority.value, -other.created_at)

class IntelligentRPAScheduler:
"""智能RPA任务调度器"""

def __init__(self, resource_manager):
self.resource_manager = resource_manager
self.task_queue = []
self.running_tasks = {}
self.completed_tasks = {}
self.robot_status = {}

async def submit_task(self, task: RPATask):
"""提交任务"""

# 检查资源可用性
if not await self._check_resource_availability(task):
logging.warning(f"资源不足,任务延后: {task.task_id}")
await asyncio.sleep(60) # 延后1分钟重试
return await self.submit_task(task)

heapq.heappush(self.task_queue, task)
logging.info(f"任务已提交: {task.task_id}, 优先级: {task.priority.name}")
return True

async def schedule_tasks(self):
"""调度任务执行"""

while True:
try:
if self.task_queue and self._has_available_robots():
task = heapq.heappop(self.task_queue)

robot_id = await self._allocate_robot(task)
if robot_id:
await self._execute_task(task, robot_id)
else:
heapq.heappush(self.task_queue, task)

await asyncio.sleep(5) # 每5秒调度一次

except Exception as e:
logging.error(f"调度器异常: {e}")
await asyncio.sleep(10)

async def _check_resource_availability(self, task: RPATask):
"""检查资源可用性"""

# 简化检查:如果当前运行任务数过多,则等待
if len(self.running_tasks) >= 30: # 最多30个并发任务
return False

return True

def _has_available_robots(self):
"""检查是否有可用机器人"""
return sum(1 for status in self.robot_status.values() if status == 'idle') > 0

async def _allocate_robot(self, task: RPATask):
"""分配机器人"""

# 优先选择指定的机器人
if task.robot_id and self.robot_status.get(task.robot_id) == 'idle':
return task.robot_id

# 选择空闲的机器人
for robot_id, status in self.robot_status.items():
if status == 'idle':
return robot_id

return None

async def _execute_task(self, task: RPATask, robot_id: str):
"""执行任务"""

self.robot_status[robot_id] = 'busy'
self.running_tasks[task.task_id] = {
'task': task,
'robot_id': robot_id,
'start_time': time.time()
}

logging.info(f"开始执行任务: {task.task_id} on {robot_id}")

# 创建任务执行协程
asyncio.create_task(self._run_task(task, robot_id))

async def _run_task(self, task: RPATask, robot_id: str):
"""运行任务"""

try:
# 这里调用实际的RPA任务执行逻辑
result = await self._call_rpa_engine(task, robot_id)

if result['success']:
self._handle_task_success(task, robot_id, result)
else:
self._handle_task_failure(task, robot_id, result['error'])

except Exception as e:
self._handle_task_failure(task, robot_id, str(e))

async def _call_rpa_engine(self, task: RPATask, robot_id: str):
"""调用RPA引擎执行任务"""

# 模拟任务执行
await asyncio.sleep(task.estimated_duration)

return {'success': True, 'result': 'Task completed successfully'}

def _handle_task_success(self, task: RPATask, robot_id: str, result):
"""处理任务成功"""

if task.task_id in self.running_tasks:
del self.running_tasks[task.task_id]

self.completed_tasks[task.task_id] = {
'task': task,
'robot_id': robot_id,
'result': result,
'completed_at': time.time()
}

self.robot_status[robot_id] = 'idle'
logging.info(f"任务执行成功: {task.task_id}")

def _handle_task_failure(self, task: RPATask, robot_id: str, error):
"""处理任务失败"""

if task.task_id in self.running_tasks:
del self.running_tasks[task.task_id]

self.robot_status[robot_id] = 'idle'

# 重试逻辑
if task.retry_count < task.max_retries:
task.retry_count += 1
heapq.heappush(self.task_queue, task)
logging.warning(f"任务失败,将重试: {task.task_id}, 重试次数: {task.retry_count}")
else:
logging.error(f"任务最终失败: {task.task_id}, 错误: {error}")

四、修复效果与预防措施

修复效果对比

指标 修复前 修复后 改善幅度
任务成功率 5% 98% 提升1860%
平均执行时间 30分钟超时 2分钟 提升93%
系统CPU使用率 98% 45% 降低54%
并发任务数 3-5个 30个 提升500%
故障恢复时间 手动重启 自动恢复 新增能力

RPA生产运维最佳实践

核心防护策略:

  1. 资源隔离管理:使用信号量控制并发访问,避免资源竞争
  2. 智能任务调度:基于优先级和资源可用性的调度策略
  3. 故障自动恢复:实现任务重试和熔断机制
  4. 实时监控告警:建立完善的性能监控和异常告警

运维规范要点:

  • 合理设置并发度限制,避免资源过载
  • 建立任务优先级管理机制
  • 实施完善的日志记录和监控体系
  • 定期进行系统容量规划和优化

总结

这次RPA批量任务执行失败故障让我们深刻认识到:大规模RPA部署需要系统化的资源管理和智能调度策略

核心经验总结:

  1. 资源管理是关键:必须避免多个机器人竞争同一资源
  2. 调度策略要智能:考虑任务优先级和资源依赖关系
  3. 监控体系要完善:实时监控资源使用和任务执行状态
  4. 故障处理要自动化:建立自动重试和熔断机制

实际应用价值:

  • 任务成功率从5%恢复到98%,系统稳定性大幅提升
  • 系统吞吐量提升5倍,支撑了更大的业务规模
  • 建立了完整的RPA生产运维体系
  • 为企业RPA规模化部署提供了宝贵经验

RPA技术的价值在于解放人力、提升效率,但前提是系统的稳定可靠。通过这次故障排查,我们不仅解决了当前问题,更重要的是建立了一套完整的RPA生产运维最佳实践,为后续的规模化部署奠定了坚实基础。