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Prometheus Jaeger
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深入Istio灰度发布：除了VirtualService和DestinationRule，你还需要掌握这些关键资源与实践
在Istio的服务网格世界里，VirtualService和DestinationRule无疑是实现流量管理，尤其是灰度发布（Canary Release）的核心基石。它们分别负责定义路由规则和目标服务版本。但要构建一个健壮、可控且高效的...
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Kubernetes微服务通信优化：Service Mesh双刃剑下的性能与实践精要
在Kubernetes的微服务架构下，服务间的通信效率直接决定了整个系统的性能瓶颈和资源消耗。想象一下，你的数以百计甚至上千个微服务如同繁忙都市的无数个体，它们之间的每一次“对话”——无论是请求还是数据传输——都承载着业务的脉搏。一旦通信...
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微服务架构稳定性保障：告别上线焦虑
微服务架构带来了开发效率和灵活性的提升，但也引入了新的挑战，尤其是服务的稳定性和高可用性。每次上线都像在悬崖边行走，生怕哪个环节出错影响用户体验，相信很多同学都有同感。本文将探讨在微服务架构下，如何通过构建完善的监控预警体系，提前发现潜在...
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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？ ...
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数据采集链路的端到端监控实践：确保数据完整性与准确性
数据是现代企业运营和决策的核心。然而，从用户行为的客户端埋点到数据最终落盘并被分析利用，整个数据采集链路充满了潜在的风险点，可能导致数据丢失、不准确或不完整。如何建立一套 端到端（End-to-End）的数据采集链路监控体系 ，确保数据的...
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微服务下日志满天飞？分布式追踪帮你串起请求链路！
在微服务架构日益流行的今天，将单体应用拆分为一系列独立、可部署的服务，无疑为系统的弹性、可伸缩性和团队协作带来了巨大的便利。然而，正如你所担心的，这种架构也引入了新的挑战，其中最令人头疼的就是 如何快速定位和解决分布式系统中的问题 。 ...
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AIOps 智能根因分析：告别“大海捞针”，快速定位和解决故障
在当今复杂多变的IT环境中，系统的规模和异构性不断增加，传统运维模式正面临前所未有的挑战：海量监控数据淹没了运维人员，告警风暴导致疲劳，故障定位耗时耗力，严重影响了业务的连续性与用户体验。AIOps（人工智能运维）应运而生，它旨在通过结合...
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产品经理的稳定发布指南：Jenkins与微服务下的蓝绿部署与金丝雀实践
产品经理视角：Jenkins与微服务下的蓝绿部署和金丝雀发布实践指南 作为产品经理，产品的稳定性和用户体验始终是我们的核心关注点。发布新功能或修复Bug本应是激动人心的时刻，但随之而来的潜在宕机、用户投诉和回滚风险，常常让我们如履薄冰...
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解密微服务接口慢响应的“黑盒”：分布式追踪实战指南
线上环境的接口慢响应，是每个开发者都可能遇到的“玄学”问题。当你打开监控面板，发现服务器的CPU和内存使用率都波澜不惊，日志里也没有明显的错误，却收到用户抱怨某个接口偶尔“卡顿”时，那种无力感简直让人抓狂。我们很自然地会怀疑：是不是哪个内...
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微服务架构下性能问题诊断利器：提升用户体验的实用指南
作为产品经理，最近团队在处理用户反馈时，定位偶发性性能问题耗时较长，直接影响了优化方案的交付。针对微服务架构，以下是一些可以帮助团队更高效地发现并解决潜在性能问题的技术手段，希望能对大家有所启发： 1. 分布式追踪 (Distrib...
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微服务与云原生架构下的智能监控与AIOps实践：大数据和AI如何赋能故障排查与自动化响应
随着企业IT架构向微服务和云原生（Cloud-Native）的深度演进，传统的集中式监控工具和运维模式正面临前所未有的挑战。当系统从单体应用拆解为成百上千个微服务，运行在弹性伸缩的容器和Serverless环境中时， “我的服务还在正常运...
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Service Mesh提速指南：用eBPF武装你的微服务！
Service Mesh提速指南：用eBPF武装你的微服务！ 嘿，各位架构师和SRE们，你们是否也在为Service Mesh的性能损耗而头疼？明明引入了Service Mesh是为了更好的可观测性、安全性和流量管理，但实际生产环境中...
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告别“猜猜看”：如何精准定位数据库连接数超限元凶？
每次数据库连接数报警，看到那句“连接数超过阈值”，心里就咯噔一下，然后紧接着就是一堆问号：到底是哪个应用跑飞了？是哪段 SQL 把连接池耗尽了？还是有恶意的攻击？ 面对这种含糊不清的报警，我们往往只能靠“猜”，或者进入紧急状态，翻阅海...
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告别告警风暴：如何通过自动化定位分布式系统故障根因
在微服务和分布式系统日益复杂的今天，运维团队面临的“告警风暴”和“根因定位难”问题，已经成为常态。你半夜被紧急呼叫，发现几十个服务同时告警，其中大部分都是“受害者”而非“肇事者”，最终耗费大量时间才揪出那个真正的“罪魁祸首”——这种疲于奔...
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微服务时代SRE的利器：深度关联MLT，实现端到端可观测性，告别高MTTR
作为一名SRE，我深知在日益复杂的分布式微服务架构中，传统的监控手段正变得力不从心。仅仅关注CPU、内存、网络IO等基础设施指标，已无法满足我们对系统健康度的洞察需求。我们真正关心的，是从用户发起请求到最终结果返回的整个调用链的健康状况—...
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分布式系统高效监控与根因定位：技术负责人必读
在日趋复杂的分布式系统环境中，我们技术负责人面临的核心挑战不再仅仅是构建功能，更是如何保障系统的稳定、高性能运行，并在问题出现时能快速发现、精准定位并解决。特别是随着系统规模的不断膨胀，每一次发布都可能带来潜在的风险，如何在海量数据中迅速...
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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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可观测性“左移”：在CI/CD之前，从代码审查和本地开发做起
可观测性“左移”：CI/CD之外的“左移”实践 在CI/CD流水线中前置可观测性，除了常见的自动化埋点和测试，我们常常忽略了更早期的环节——开发阶段。真正的“左移”（Shift Left）不仅仅是将测试提前，更是将可观测性思维渗透到代...
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技术与业务指标融合监控：构建全方位告警与业务健康洞察
当技术遇上业务：构建全方位的监控告警体系 在现代互联网服务中，系统的稳定性与业务的健康状况是紧密相连的。我们常常投入大量精力监控CPU、内存、网络IO、错误率等技术指标，它们能及时反映系统内部的运行状态。然而，这些技术指标往往无法直接...
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在线服务性能瓶颈：快速定位、安全优化与效果验证指南
当在线服务出现严重的性能瓶颈时，就像心脏病突发，每一个延迟的毫秒都可能转化为用户流失和业务损失。如何在这种高压下快速、准确地找到症结，并在不引入新故障的前提下进行优化，是每个技术人都必须面对的挑战。本文将为你提供一套实用的方法论，从指标入...