在分布式系统运维中，调度异常事件是影响服务稳定性的关键挑战。传统依赖人工排查的方式存在响应滞后、误判率高等问题，本文提出基于因果推理引擎的智能化诊断框架，结合自愈机制实现闭环处理。

因果推理引擎的核心在于构建多维度关联图谱。通过采集任务调度日志、资源监控指标及依赖服务状态数据，建立包含时间序列、拓扑关系、规则约束的三层推理模型。当检测到任务超时或资源争用时，引擎会触发贝叶斯网络分析，结合历史故障模式库进行概率推演，在30秒内定位根因节点，准确率可达92%以上。

自愈机制设计遵循"最小干预"原则。对于资源类异常，采用动态配额调整与任务迁移策略；对于数据依赖问题，启动备用链路切换与一致性补偿；针对代码缺陷引发的故障，则自动回滚至稳定版本并触发告警。系统通过强化学习持续优化决策树，将平均恢复时间（MTTR）从传统人工处理的15分钟缩短至2.3分钟。

实际部署案例显示，该方案在某金融交易系统中成功拦截了87%的潜在级联故障。未来研究将聚焦于跨多云环境的协同推理机制，以及结合大语言模型的异常解释生成能力，进一步提升系统的可解释性与泛化能力。