CPU 追踪
-
自研Java微服务框架优化:如何借鉴Spring Cloud等主流思想攻克性能与部署难题
你好!看到你正在使用公司自研的 Java 微服务框架,并在性能瓶颈和部署方面遇到了挑战,深知这种“摸着石头过河”的感受。与社区主流框架(如 Spring Cloud)相比,自研框架确实可能缺少现成的最佳实践和踩坑指南,导致每次遇到问题都需...
-
Nsight Systems API 的进阶之路:从智能分析到性能优化,解锁你的潜能!
嘿,老铁们!我是老码农,今天咱们聊聊 Nsight Systems API,这可是个好东西,能帮你深入了解你的代码,优化性能,让你在技术圈里更上一层楼。 准备好迎接挑战了吗? 让我们一起探索 Nsight Systems API 的未来发...
-
微服务海量日志实时分析:可扩展日志收集系统设计实践
在微服务架构日益普及的今天,系统规模的扩大带来了日志处理的巨大挑战。传统的日志收集与分析方案往往难以应对海量日志数据和实时分析的需求。一个设计良好、可扩展的日志收集系统,对于微服务的可观测性、故障排查和性能优化至关重要。本文将探讨如何构建... -
MySQL性能监控:如何从“事后诸葛”迈向“未卜先知”?
超越表象:MySQL智能性能预测,你的数据库需要“未卜先知”的能力 在瞬息万变的互联网世界里,数据库,尤其是MySQL,作为绝大多数应用的核心基石,其性能表现直接决定了用户体验乃至业务成败。我们常常谈论MySQL的性能优化,从索引到S...
-
Go GC 优化实战:除了 GOGC 还有什么?
最近线上 Go 微服务高峰期 P99 延迟高,排查发现是 GC 暂停导致。除了 GOGC ,还有其他全局参数可以控制 GC 吗?如何精确测量暂停对业务的影响? Q: 除了 GOGC ,还有哪些全局参数可以控制 Go GC? ...
-
JVM内存泄漏:除了Heap Dump和MAT,还有哪些自动化诊断利器?
在您负责的大数据处理平台中,遇到JVM内存使用率居高不下并导致处理速度变慢的问题,同时怀疑存在隐蔽的内存泄漏,这确实是生产环境中常见且棘手的挑战。传统的Heap Dump配合MAT(Memory Analyzer Tool)固然强大,但在...
-
Kubernetes环境下MySQL智能SQL性能诊断与优化:探索Prometheus与Operator之外的利器
在云原生时代,将MySQL数据库部署到Kubernetes集群已成为常见实践。Prometheus结合Operator固然为我们提供了强大的基础设施监控和自动化管理能力,但当性能瓶颈深入到SQL层面时,这些通用工具往往显得力不从心。仅仅知...
-
深入探讨Prometheus告警规则:如何有效避免误报与漏报?
在当今快速发展的技术环境中,监控系统的重要性愈发凸显,而作为一款流行的开源监控工具,Prometheus凭借其灵活性和强大的功能被广泛应用。然而,在实际使用过程中,我们常常会面临误报与漏报的问题,这不仅影响了团队对问题的响应速度,还可能导...
-
消息队列消费者优化:批量与异步处理的深度解析与实践选择
在构建高吞吐量、低延迟的分布式系统时,消息队列(Message Queue)已成为不可或缺的组件。然而,消息生产者(Producer)的性能往往不是瓶颈,真正的挑战在于如何优化消息消费者(Consumer)端的处理效率和稳定性。在众多优化...
-
构建高可用微服务:那些设计可扩展架构的实战心法与踩坑避雷
说实话,每次谈到“可扩展的微服务架构”,我脑子里就不自觉地浮现出一幅画:一个复杂的乐高积木王国,每个积木块(服务)都能独立增减,王国(系统)还能随着需求任意扩大而不崩塌。这听起来很美,但真正上手做的时候,你会发现它远比想象中复杂。我这些年...
-
Kubernetes云原生应用实践:自动化部署、高可用、弹性伸缩与安全稳定深度指南
在云原生时代,容器编排技术已成为构建、部署和管理现代应用的核心。其中,Kubernetes(K8s)无疑是事实上的标准。它提供了强大的能力,可以帮助我们实现应用的自动化部署、弹性伸缩、高可用性,但要同时确保安全性和稳定性,需要一套全面的策...
-
Prometheus与慢查询日志联动:告警后秒级定位问题SQL的实战方案
Prometheus与慢查询日志联动:告警后秒级定位问题SQL的实战方案 引言:告警简单,定位困难的痛点 在现代的互联网服务架构中,数据库往往是核心瓶颈之一。我们经常使用Prometheus来监控数据库的各种性能指标,比如连接数、...
-
使用 eBPF 监控 Kubernetes 网络流量:捕获 Pod HTTP 请求与响应
在云原生环境中,Kubernetes 已经成为容器编排的事实标准。随着微服务架构的普及,Kubernetes 集群中的网络流量变得越来越复杂。为了更好地理解和监控这些流量,我们需要强大的工具。eBPF (extended Berkeley...
-
微服务架构中的服务监控与告警实践:从指标到排障与容量规划
微服务架构中的服务监控与告警:实践与思考 在微服务架构日益普及的今天,其带来的灵活性和高可扩展性让开发者趋之若鹜。然而,伴随服务数量的爆炸式增长,系统的复杂性也呈指数级上升。一个看似简单的功能,背后可能涉及到十几个甚至几十个服务的协作...
-
Service Mesh 性能飞跃的秘密武器? Istio/Linkerd + eBPF 深度实践指南
Service Mesh 性能飞跃的秘密武器? Istio/Linkerd + eBPF 深度实践指南 你是否也曾为 Service Mesh 带来的性能损耗感到头疼?在享受其强大流量管理、安全策略等功能的同时,不得不面对延迟增加、资...
-
微服务架构拆分实战:避坑指南与最佳实践
微服务架构,说起来高大上,做起来真要命。多少团队雄心勃勃地踏入微服务的大门,结果却发现自己掉进了一个更大的坑。今天,咱们就来聊聊微服务架构的拆分,不是泛泛而谈,而是结合实际项目,说说怎么避坑,怎么落地,以及一些过来人的经验。 1. 微...
-
AI/ML如何实现预测性限流与性能瓶颈防御?
在当今高并发、高可用性的互联网服务中,系统稳定性至关重要。传统的流量管理和性能优化机制往往是“事后诸葛亮”——当问题发生时,系统才被动响应,轻则用户体验受损,重则服务中断。您提出的设想,即“自动学习历史流量模式和系统性性能瓶颈,预测潜在流...
-
eBPF:重塑Kubernetes跨节点通信可观测性与服务网格的未来
在微服务架构和云原生时代,Kubernetes已成为容器编排的事实标准。然而,随着应用规模的膨胀,尤其是跨节点容器间的复杂通信,传统的可观测性工具开始捉襟见肘。服务的调用链路变得愈发漫长而曲折,故障定位如同大海捞针。而这,正是eBPF(扩...
-
告警太多太吵?优化监控阈值与策略,告别“狼来了”的运维困境
在现代复杂的系统架构中,监控告警是保障系统稳定性的第一道防线。然而,就像您提到的,不合理的告警规则确实会变成运维团队的“甜蜜负担”,误报让人疲于奔命,漏报则可能导致生产事故,最终损害团队士气和系统可靠性。 要优化监控告警,我们需要从“...
-
Kubernetes非核心业务可观测性:成本与效率的平衡之道
在Kubernetes环境中,可观测性无疑是保障服务稳定运行的基石。但对于非核心业务服务,我们往往面临一个两难的局面:是投入与核心业务相同的资源进行全面监控,还是为了节省成本而牺牲一部分可见性?过度的数据收集不仅会带来高昂的存储和传输成本...