统的分级，从p0到p4，优先级依次降低。
比如p1以下的bug和问题下面团队都会自行处理。84\k/a·n¨s·h`u\`c/o_
作为cto，一般张博能收到的报警有且只有p0紧急级别，也就是可能涉及系统崩溃、影响核心功能使用，必须立即修复，通常需要团队全力投入。
几分钟后，两人到了技术团队，这里已经有许多技术和运营员工在忙碌着。
程唯看着数据面板上曲线图，发现用户下载量和订单量从6点多开始稳步上升，到7点过后，曲线扶摇直上如同没有涨停板的股票，业务规模比叫停前翻了至少三倍都不止，直接跃升到一个全新的量级。
随后他在张博介绍下，看着技术相关数据曲线，几道线在警戒线上反复横跳。
“这条线就是安全阈值，超过这个阈值，就有可能造成卡顿的影响，这是用户能直接感受到的，另外就是一些主要核心业务的接口响应时长是之前的三倍，换句话说，用户点击呼叫打车】这个按钮原本都是在1秒内响应，现在起码超过3秒，如果遇到卡顿，将会更多。”
说着张博有些叹息，“这流量冲击一浪高过一浪，实在是太疯狂了，尽管技术这边事先做了充分的准备，增加了优化系统、扩容服务器资源，甚至还进行了一定的冗余，现在看来依旧不够充分。”
一旁运营负责人也介绍目前的情况，“市场的爆发毫无铺垫、毫无预兆，直接冲向高潮，现在咱们的司机已经满负荷运转，目前总订单量是司机数量的五倍以上”
程唯一咬牙，抬手打断对方话语，“行了，先限流。”
张博，“限流只是能保证现在用户的稳定性，治标不治本，长久考虑我建议还是跟藤迅技术那边进行合作，让他们提供资源，彻底以绝后患”
“嗯，我知道了，你先把眼下的问题先解决。”
“ok！”
下一刻张博赶紧跟技术团队启动限流的应急预案。
现场技术人员忙得焦头烂额，场面一度鸡飞狗跳。
面对如此巨大的流量压力，所有人不得不全力以赴，争分夺秒地优化系统、扩容资源，以确保平台不至于崩溃。
时间一分一秒流逝，许多滴滴技术员工进公司都是跑步前进，到了工位把电脑包一放，问旁边同事的第一句就是，“什么情况？怎么样了？”
这场突如其来的“甜蜜负担”，既是对滴滴技术团队实力的考验，也是对运营能