微服务架构是一种强调自治管理、轻量级和为软件提供良好的可伸缩性、易于维护更新的体系结构。由于应用规模的不断扩展,微服务依赖关系愈加复杂化,应用可靠性逐渐下降,故障诊断也变得更加困难。微服务故障的诊断和恢复是备受关注的问题。为了提高微服务故障诊断的自动化定位能力和故障恢复效率,以实现更好的应用服务质量和更低的资源开销,本文针对具有复杂依赖结构的微服务应用的故障诊断与恢复技术的优化方案进行研究。在现有的微服务故障诊断技术中,大多数结合了服务依赖图来辅助故障定位,却未充分分析服务依赖强度和细粒度挖掘故障事件层面的因果关系,导致大量的误报且难以精确定位故障。因此,本文设计了一个基于关联性分析的微服务故障诊断框架（CAMF）。首先分析服务故障事件的时空关联性和对服务依赖强度进行评估,并构建服务依赖图来定位故障范围;其次通过挖掘异常症状事件之间的因果关联规则,并运用机器学习算法对因果关联规则进行学习,获取正确的因果规则构建因果图;最后,通过基于层次因果图的微服务故障推断方法来定位故障的根本原因,系统运维人员通过检查推断结果将正确的推断规则进行标注,并反馈给因果学习模型进行优化,从而实现高效的故障诊断过程。检查点技术是一种普遍应用的故障恢复手段。检查点的放置策略直接影响着故障恢复效率,因此,如何提高检查点放置质量以降低恢复开销,是检查点技术面临的挑战。现有的微服务检查点恢复方法未充分考虑故障事件对检查点放置质量的影响,并忽略了关联性故障恢复的处理,造成较大的恢复延迟和资源浪费。针对以上问题,本文融合CAMF诊断框架提出一种自适应检查点的微服务恢复机制（CAMF-ACP）。首先,通过屏蔽关联性故障的方法合并系统故障事件,并基于历史故障序列预测系统故障频率;然后,采用双重检查点放置协议,能够感知故障频率来实现检查点的动态放置和设置被动检查点来避免关联性故障的干扰;最后,通过容器检查点来实现微服务故障的快速恢复。该机制能够有效降低检查点恢复代价,保障了微服务应用的高可用性。在本文设计的框架中,通过构建层次因果图实现了对微服务应用故障的细粒度诊断和优化检查点放置策略实现了低开销的恢复机制。通过多组实验对框架的诊断和恢复效果进行对比,实验结果验证了本文框架能够提供有效的故障诊断能力和降低资源开销,保障了微服务应用的服务质量。