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CPU 追踪
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eBPF赋能可观测性：指标、追踪与日志分析的深度实践
eBPF赋能可观测性：指标、追踪与日志分析的深度实践 作为一名系统工程师，我深知可观测性对于维护复杂系统的稳定运行至关重要。传统的监控手段往往侵入性强，性能开销大，难以满足日益增长的需求。而eBPF（extended Berkeley...
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系统性能瓶颈：A/B 测试中的 CPU 负载与内存泄漏追踪实战
系统性能瓶颈：A/B 测试中的 CPU 负载与内存泄漏追踪实战 最近参与了一个大型电商平台的 A/B 测试项目，目标是评估新版首页设计的转化率。测试过程中，我们遇到了一个棘手的性能问题：随着并发用户数的增加，服务器的 CPU 负载持续...
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解决分布式系统性能瓶颈：实用监控与诊断指南
分布式系统因其高可用性、可伸缩性和复杂性，在现代互联网架构中扮演着核心角色。然而，这种复杂性也带来了巨大的挑战，尤其是在性能监控与故障诊断方面。当一个请求横跨多个微服务、数据库和消息队列时，如何快速定位性能瓶颈或识别故障根源，是每个技术团...
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微服务中gRPC的可观测性：日志、追踪、监控与调试实践
在微服务架构中，服务的可观测性（Observability）是保障系统稳定性和可靠性的基石。对于采用gRPC构建的服务而言，其长连接和二进制协议的特性，使得传统基于HTTP的工具和方法难以直接应用，带来了独特的挑战。本文将深入探讨gRPC...
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eBPF程序加载与运行时的性能与资源优化：超越验证器，实战诊断与调优技巧
各位eBPF的同行们，当我们好不容易将精心编写的eBPF程序喂给内核，并通过了那个“铁面无私”的验证器之后，是不是就万事大吉了？恐怕没那么简单。程序的加载成功仅仅是第一步，真正的挑战往往藏在它开始运行之后。我这些年摸爬滚打，发现除了验证器...
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gRPC 可观测性通用解决方案：最佳实践指南
公司内部多个团队都在使用 gRPC，但监控和追踪方案各不相同，导致难以进行统一的管理和分析。为了解决这个问题，本文档旨在提供一种通用的 gRPC 可观测性解决方案，可以在不同团队之间共享和复用，提升整体的可观测性水平。 1. 为什么需...
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Linkerd生产环境可观测性深度实践：Prometheus、Grafana与Jaeger联手，打造全链路故障排查与性能优化利器
在微服务横行的今天，服务网格（Service Mesh）已成为提升服务间通信弹性和可观测性的关键基础设施。Linkerd作为一款轻量级、高性能的服务网格，以其简洁的架构和出色的默认可观测性赢得了不少拥趸。然而，在面对复杂的生产环境时，仅仅...
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微服务APM选型：超越常规指标，深挖分布式追踪与服务拓扑
在微服务盛行的当下，系统的复杂性呈指数级增长。传统的监控手段，如单一服务CPU、内存、QPS、错误率等指标，在定位分布式系统故障时往往力不从心。你提到的评估APM解决方案以提升系统运维效率，并特别关注“服务依赖拓扑图”和“端到端用户请求追...
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初创公司如何搭建一套经济可靠的开源APM系统
对于资金有限但对技术追求不减的初创公司来说，构建一套既经济又可靠的应用性能监控（APM）系统是提升产品质量和用户体验的关键一环。在无法承担顶级商业APM工具高昂成本的情况下，开源方案无疑是最佳选择。凭借团队对开源技术的熟悉度，完全可以通过...
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微服务故障定位：告别手动“挖煤”，高效追踪系统异常
小李，你遇到的问题是微服务架构下非常典型的“分布式黑盒”困境。当你将核心订单系统从Spring Cloud单体应用拆分为微服务后，虽然获得了高内聚、低耦合的好处，但随之而来的是系统复杂度的指数级增长——一个用户请求可能横跨数十个服务，每次...
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微服务大规模可观测性实践：性能无损的数据收集与实时洞察
在微服务架构日益普及的今天，系统规模的膨胀带来了前所未有的复杂性。一个请求可能跨越数十个甚至上百个服务实例，任何一个环节的异常都可能导致整个业务流程的中断。如何在大规模微服务环境下，在不影响生产性能的前提下，高效地收集、分析并可视化运行时...
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架构师手记: 如何设计高弹性、可扩展的 Kubernetes 微服务架构？
作为一名架构师，设计一个基于 Kubernetes 的微服务架构，并保证其可扩展性和弹性，是一个充满挑战但又非常有价值的任务。下面，我将分享一些我在实践中总结的关键点，希望能给你带来一些启发。 1. 微服务拆分与治理 合理拆分微...
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使用eBPF追踪TCP连接？这几个关键指标你必须掌握！
作为一名系统管理员，网络工程师，你是否经常遇到以下困扰？ 线上服务偶发性延迟增高，但苦于无法快速定位问题？ 想要了解特定TCP连接的性能瓶颈，却抓不到关键数据？ 面对复杂的网络环境，缺乏有效的监控手段？ 如果你也有...
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微服务全链路监控：告别故障定位“盲盒”，实现快速排障
在微服务架构日益普及的今天，虽然它带来了高内聚、低耦合、独立部署等诸多优势，但随之而来的复杂性也让许多团队在运维和故障排查时倍感头痛。服务数量众多、依赖关系错综复杂，一个用户请求可能穿透十几个甚至几十个服务，一旦出现问题，如何快速定位故障...
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微服务支付流程端到端延迟量化与瓶颈定位：实战指南
在微服务架构下，支付流程的端到端延迟量化是一个既关键又充满挑战的议题。尤其当涉及到多种支付方式和多个第三方支付渠道时，复杂性更是成倍增长。我们不仅希望了解总耗时，更希望精准定位用户在哪个特定环节等待时间最长，以便进行有针对性的优化。 ...
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Kubernetes集群资源管理与效率提升：瓶颈剖析与优化实战
在云原生时代，Kubernetes已经成了我们部署、管理和扩展应用的核心基石。然而，我发现很多团队，包括我自己早期也走了不少弯路，就是关于Kubernetes集群的资源利用率问题。资源，就像是生产力，如果你不懂得精打细算，那么成本飙升是分...
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用 eBPF 追踪 Node.js 网络请求：揪出性能瓶颈，优化网络配置
用 eBPF 追踪 Node.js 网络请求：揪出性能瓶颈，优化网络配置 作为一名 Node.js 开发者，你是否曾遇到过以下困扰？ 线上 Node.js 应用的网络延迟突然增高，用户体验直线下降，却苦于找不到根源？ 怀疑...
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告别“盲人摸象”：Grafana 整合 Prometheus、Loki、Jaeger，打造应用性能监控“天眼”
你是否也曾遇到过这样的困境：生产环境偶发性报错，Prometheus 告警拉满，但本地环境却风平浪静？ 面对超时请求、数据库慢查询，只能手动在 Loki 的海量日志和 Jaeger 的调用链中大海捞针，效率低下，令人头大？ 别担心，本...
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OpenTelemetry 后端存储方案深度解析与选型指南：告别选择困难
在构建可观测性系统时，OpenTelemetry (OTel) 已经成为收集遥测数据（指标、链路追踪、日志）的事实标准。然而，数据收集仅仅是第一步，如何高效、可靠地存储和分析这些数据是决定可观测性系统成败的关键。虽然 Prometheus...
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微服务“盲人摸象”式运维？可观测性了解一下
微服务上线后，如何摆脱“盲人摸象”式运维？ 最近，运维团队一直在抱怨微服务架构上线后，系统稳定性难以把控，尤其是在涉及金钱交易的业务上，数据一致性问题频发，用户投诉不断。他们希望开发团队能提供更透明的系统运行时视图，不仅仅是简单的服务...