文章标签
OpenTelemetry
-
Go 微服务最终一致性：告别消息队列，探索 Saga 与 TCC 的实战路径
在构建复杂的 Go 微服务架构时，数据一致性始终是绕不开的难题。尤其是在一个服务调用链条很长、涉及多个独立数据库的场景下，如何保证业务操作的原子性与最终一致性，是架构师和开发者们常常需要面对的挑战。虽然消息队列（如 Kafka、Rabbi...
-
混合/多云eBPF网络延迟监控：数据聚合与传输的实战优化策略
在当下这个混合云与多云架构盛行的时代，部署一个能够实时、精确洞察网络延迟的监控系统，无疑是保障应用性能和用户体验的关键。特别是当我们将eBPF这样强大的工具引入到网络监控领域时，如何高效地聚合并传输海量的、分布在不同云环境甚至跨地域的数据...
-
微服务架构下链路追踪选型：Zipkin, Jaeger, SkyWalking 原理与实战落地
当你兴致勃勃地将应用拆解成一个个独立的微服务，享受着它们带来的灵活性、可伸缩性与快速迭代的红利时，有没有被突如其来的线上问题搞得焦头烂额？服务调用链错综复杂，问题根源难以定位，仿佛大海捞针？恭喜你，这说明你的微服务架构已经到了需要引入链路...
-
无侵入式 Kubernetes 全链路追踪：eBPF + OpenTelemetry 实战
在云原生架构中，服务间调用关系日益复杂，全链路追踪成为诊断性能瓶颈、排查故障的关键手段。传统的侵入式追踪方案需要修改应用代码，引入 SDK，对应用造成侵扰。而 Sidecar 模式虽然解耦了追踪逻辑，但引入了额外的网络开销和资源消耗。本文...
-
微服务架构中分布式追踪系统的高效设计：应对复杂调用链与高并发挑战的实践指南
想象一下，当你的微服务系统逐渐庞大，服务间的调用关系如同蜘蛛网般错综复杂，用户请求经过十几个甚至几十个服务才能完成响应，此时如果某个环节出了问题，你该如何快速定位？是数据库慢了？还是某个下游服务响应超时？又或者是代码逻辑存在缺陷？在传统的...
-
云原生微服务架构下：分布式追踪，穿透“黑盒”定位性能与故障根源
在云原生时代，微服务架构已成为构建复杂、可伸缩应用的主流选择。然而，随着服务数量的爆炸式增长和相互依赖关系的复杂化，一个显著的挑战也随之而来：当用户抱怨请求变慢，或者系统突然报错时，我们该如何在数十乃至数百个服务中，快速定位到是哪个环节出...
-
NestJS 分布式追踪：AsyncLocalStorage + Zipkin/Jaeger 实战指南
NestJS 分布式追踪：AsyncLocalStorage + Zipkin/Jaeger 实战指南 你好！在微服务架构中，一个请求往往会跨越多个服务，这使得问题排查和性能分析变得异常困难。分布式追踪技术应运而生，它能够帮助我们清晰...
-
Istio 追踪解耦：利用 OpenTelemetry Collector 告别厂商锁定
Istio 作为服务网格的事实标准，在流量管理、安全和可观测性方面提供了强大的能力。其内置的分布式追踪功能，通过在 Envoy Sidecar 中自动注入追踪上下文（如 B3 或 W3C Trace Context），大大简化了应用层的追...
-
微服务偶发卡顿？分布式追踪帮你告别“大海捞针”！
你是否也曾遇到这样的情况：新上线的微服务功能，用户偶尔反馈卡顿，但你翻遍了所有相关服务的日志，每个服务看起来都运行良好，没有明显的错误或慢查询？当你的系统架构从单体转向微服务后，这种“大海捞针”般的排查体验可能成了日常。 这背后的元凶...
-
微服务利器：主流分布式追踪工具对比与选型指南
在微服务架构日益普及的今天，服务间的复杂调用关系犹如一张巨大的网，一旦出现性能瓶颈或错误，定位问题往往如同大海捞针。传统的日志和单体应用监控已无法满足需求，分布式追踪（Distributed Tracing）应运而生，成为解决微服务“黑盒...
-
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...
-
云原生环境下分布式追踪：工具选型、数据持久化与分析实践
随着团队向云原生架构转型，特别是引入Kubernetes和Service Mesh（如Istio、Linkerd），系统的复杂性呈指数级增长。微服务间复杂的调用关系、异步通信以及短暂的容器生命周期，都让传统的监控手段难以应对。此时，分布式...
0 9 0 0 0 分布式追踪Kubernetes -
开源APM：构建灵活、经济且无厂商锁定的观测性体系
打破壁垒：开源APM构建灵活、经济的观测性体系 在日益复杂的软件生态中，应用性能监控（APM）对于确保系统稳定运行和优化用户体验至关重要。然而，正如许多团队所感受到的，主流的商业APM解决方案虽然功能强大，却往往伴随着高昂的订阅费用，...
-
开源分布式追踪工具选型：性能、部署与云原生，如何兼得？
在微服务架构日益普及的今天，分布式追踪已成为保障系统稳定性和性能的关键手段。面对市场上众多的APM工具，尤其是在预算有限的情况下，选择合适的开源分布式追踪方案至关重要。本文将重点关注性能、部署复杂度、功能以及云原生兼容性，推荐几款值得考虑...
-
Istio 与 OpenTelemetry 深度融合：构建灵活的云原生分布式追踪体系
在云原生时代，从传统 APM 转向云原生可观测性已成为大势所趋。Istio 作为强大的服务网格，在流量管理、安全和可观测性方面展现出的能力令人印象深刻。然而，许多开发者团队在享受 Istio 带来的便利时，也常会对其默认集成的可观测性工具...
-
Istio自动追踪结合OpenTelemetry：构建无侵入、厂商中立的可观测性
在微服务架构日益复杂的今天，如何高效地进行系统故障排查、性能优化，成为了每个技术团队面临的共同挑战。我们已经引入了Istio Service Mesh，并希望最大限度地利用其 自动追踪 能力，减少对应用代码的侵入。与此同时，我们密切关注O...
-
分布式追踪系统：从零到一构建你的全链路监控利器
分布式追踪系统：从零到一构建你的全链路监控利器 在现代化的微服务架构中，一次简单的用户请求可能需要跨越数十个甚至数百个服务才能完成。当系统出现问题时，定位故障点如同大海捞针，耗时费力。这时，分布式追踪系统就显得尤为重要。它就像一个全链...
-
云原生微服务监控方案深度对比-Service Mesh vs eBPF，不止是技术选型，更是架构演进方向！
在云原生架构席卷而来的今天，微服务已经成为构建复杂应用的首选模式。然而，微服务架构在带来灵活、可扩展性的同时，也引入了前所未有的监控挑战。面对成百上千，甚至数千上万的微服务实例，如何有效地进行监控，保障系统的稳定性和性能，成为每个技术团队...
-
Serverless监控避坑指南：告别传统微服务阴影，迎接函数级可观测性挑战
Serverless架构以其弹性伸缩、按需付费的特性，成为了现代应用开发的热门选择。然而，当我们将目光从传统的微服务转向Serverless时，监控体系也面临着全新的挑战。你是否还在用监控微服务的那一套来应对Serverless？如果是，...
-
Golang gRPC服务延迟监控与诊断实战：Prometheus + Jaeger
在微服务架构中，gRPC作为一种高性能的远程过程调用框架，被广泛应用于服务间的通信。然而，随着服务数量的增加，端到端的延迟问题也变得越来越复杂。如何有效地监控和诊断gRPC服务的延迟问题，成为了保障系统稳定性和性能的关键。 本文将以G...