GC
-
告别“用户报警”:微服务健康监控,从百个Grafana仪表盘中找对RED核心指标
你是不是也有过这样的经历?刚接手一个历史悠久的微服务系统,打开Grafana,面对上百个密密麻麻的仪表盘,瞬间大脑一片空白:这都是什么鬼?该看哪个?哪个指标才真的能反映服务的“健康状况”?更糟糕的是,我们往往是等用户反馈过来服务出了问题,...
-
智能流量管理:如何在保障稳定性的同时优化用户体验
作为负责系统稳定性的工程师,我们经常面临一个核心挑战:如何在保障系统稳定性的同时,尽可能地维持乃至优化用户体验。这个平衡点极其微妙,尤其在应对突发流量或系统瓶颈时,传统的策略往往显得力不从心。 传统策略的局限性 静态限流...
-
除了延迟、错误率、QPS,你还应该监控这些关键性能指标
在网站或应用的性能监控中,延迟(Latency)、错误率(Error Rate)和QPS(Queries Per Second)无疑是最受关注的几个指标。它们从不同维度反映了系统的健康状况,但仅仅依靠这三个指标,我们很难全面了解系统的真实...
-
告别繁琐!如何实现非侵入式应用性能监控,轻松排查资源消耗与内存泄漏
在开发新服务时,最让人心惊胆战的莫过于上线后出现意料之外的资源消耗或潜在的内存泄漏。每次为了新增一个监控探针,就得经历漫长的重新打包、部署流程,这不仅耗时,更像是在业务代码上打补丁,让代码变得臃肿且难以维护。你遇到的这个痛点,相信很多开发...
-
如何快速定位消息队列客户端库导致的初始内存膨胀?
背景 最近团队引入了一个新的消息队列客户端库,但在应用启动后,发现初始内存占用比预期高了不少。怀疑可能是一些不必要的对象被长期持有,导致了“膨胀”。 问题 如何快速定位这些“膨胀”的初始对象,并评估其合理性? 分析方法 ...
-
Logstash Input 插件监控实战:API、Prometheus 与 Grafana 的完美结合
哥们,你好!我是老码农。这次我们聊聊 Logstash 监控,特别是 Input 插件这块。作为一名开发或者运维,你肯定希望对 Logstash 的运行状态了如指掌,尤其是那些负责数据输入的 Input 插件。想象一下,如果 Input ...
-
WebAssembly:低功耗智能家居设备轻量级Web UI的性能救星?
在资源受限的智能家居设备上运行交互式Web界面,确实是许多开发者面临的痛点。传统上,JavaScript因其灵活性和广泛的生态系统而被用于Web前端开发,但在低功耗、内存有限的设备上,其运行时开销和内存占用往往成为瓶颈。您提到WebAss...
-
Kubernetes微服务CPU飙升?超越Requests/Limits的精细化资源优化策略
在微服务架构日益普及的今天,Kubernetes已成为容器编排的事实标准。然而,当核心微服务Pod的CPU利用率频繁飙升,导致用户请求延迟增加时,即使配置了基本的 requests/limits ,也可能发现仍力不从心。这背后往往隐藏着更...
-
ThreadLocal 内存泄漏深度剖析及解决方案
ThreadLocal 作为 Java 并发编程中常用的工具,为每个线程提供独立的变量副本,避免了多线程环境下的数据共享和同步问题。然而,不当使用 ThreadLocal 容易导致内存泄漏,尤其是在使用线程池的场景下。本文将深入剖...
-
深入解析 Wasm 内存模型:C/C++、Rust、Go 等编程语言的内存管理实践
你好,老铁! 作为一名混迹技术圈多年的老司机,我经常看到一些新奇的技术,其中 WebAssembly(简称 Wasm)绝对是近年来最引人注目的技术之一。它不仅仅是一个新的技术,更像是为我们打开了一扇通往全新可能性的窗户。Wasm 的出...
-
线上CPU高?别慌!高效定位API和代码的经验总结
线上服务CPU占用率高?别再大海捞针了! 最近线上一个核心服务总是CPU被打爆,SRE只给了个整体CPU使用率图,根本不知道是哪个API搞的鬼,更别提定位到代码了。每次排查都像大海捞针,要把所有近期修改过的地方都怀疑一遍,效率低到爆炸...
-
性能瓶颈定位:从宏观指标到微观代码的下钻分析实践
你是不是也遇到过这样的情况:系统突然发出告警,SRE 团队提供的监控图表显示某个服务的 CPU 或内存利用率飙升,但当你追问具体原因时,却一头雾水?这些宏观指标,就像天气预报告诉你今天有雨,却没告诉你雨会下在哪里、下多久。你迫切想知道到底...
-
容器性能瓶颈深解:CPU、内存、I/O之外的“隐形杀手”与优化实践
在容器技术日益普及的今天,我们常常将容器的性能问题归结为CPU、内存和I/O这“三大件”的资源不足。然而,经验丰富的开发者和运维工程师会发现,即使这些核心资源看似充裕,容器化应用依然可能表现不佳,甚至出现意想不到的延迟和故障。这背后,往往...
-
Kubernetes集群性能优化实战:瓶颈分析与调优指南
Kubernetes集群性能优化实战:瓶颈分析与调优指南 作为一名SRE,日常工作中避免不了与Kubernetes集群打交道。集群规模大了,各种性能问题也随之而来。CPU飙升、内存溢出、网络延迟… 各种问题层出不穷,让人焦头烂额。与其...
-
微服务可观测性:设计一个能快速定位超时问题的系统
在微服务架构中,服务间的调用和依赖关系变得复杂,这使得故障定位和性能瓶颈分析变得异常困难,尤其是恼人的超时问题。一个设计优良、可观测性强的微服务系统,是快速定位并解决这些问题的关键。本文将深入探讨如何通过日志、指标和链路追踪这三大支柱,构...
-
微服务性能与压力测试实战:从高并发模拟到瓶颈定位
微服务架构的流行带来了巨大的灵活性和可伸缩性优势,但也对传统的性能测试和压力测试提出了新的挑战。在一个由数十甚至数百个独立服务组成的系统中,如何有效模拟高并发场景并精准定位瓶颈,是每个技术团队都需要面对的关键问题。本文将从实践角度出发,深...
-
第三方支付API集成:性能评估与风险规避实践指南
在当前互联网产品的快速迭代背景下,引入新的第三方支付API以满足业务需求是常态。然而,这项看似简单的集成工作,实则蕴藏着对现有系统稳定性和性能的潜在冲击。团队内部围绕“数据库连接池耗尽”和“网络延迟”作为主要瓶颈的争论,恰恰反映了缺乏统一...
-
Flink Checkpoint 优化与问题排查指南
团队成员反馈 Flink Checkpoint 经常超时或失败,尤其是在状态量较大的作业中。这严重影响了数据处理的实时性,并增加了恢复时间。本文档旨在提供一套 Checkpoint 优化和排查方案,以提高作业的稳定性和容错能力。 一、...
-
Kubernetes灰度发布:如何构建高可观测性应用实现快速排障?
在Kubernetes(K8s)环境中进行灰度发布,能够显著降低新版本上线风险。然而,要真正发挥灰度发布的作用,核心在于构建一个高可观测性的应用,确保在流量逐渐切换过程中,能够快速、精准地发现并定位潜在问题。这不仅要求我们收集数据,更要求...
-
SRE视角:构建有效告警,实现从基础设施到业务的全栈监控
SRE视角:构建有效告警,实现从基础设施到业务的全栈监控 作为一名SRE,我们常常会面临这样的困境:投入大量精力搭建了监控系统,却发现效果总是不尽如人意。基础设施层面的CPU、内存、磁盘、网络指标固然重要,但当真正的生产问题出现时,这...