cpu使用率
-
使用OpenTelemetry采集Spring Boot指标并在Grafana可视化:性能优化实践
在微服务架构和分布式系统中,对应用程序的运行时行为进行监控和分析至关重要。OpenTelemetry作为一个开放、标准化的可观测性框架,提供了统一的API、SDK和工具集,用于收集遥测数据(Tracing, Metrics, Logs)。...
0 198 0 0 0 Grafana -
告警优化策略:兼顾业务SLA与用户体验的实践
各位技术伙伴、产品同仁们,大家好! 作为一名产品经理,我深知技术团队在告警优化上的不懈努力。那种在深夜被无关紧要的告警吵醒的痛苦,我理解;那种希望减少“狼来了”的疲劳,我也非常支持。然而,我的核心关注点始终在于: 核心用户体验和业务S...
-
智能限流:告别SRE深夜告警,实现流量策略自适应优化
在微服务架构和高并发成为常态的今天,流量管理是保障系统稳定性的核心一环。然而,许多团队在发布新功能或进行A/B测试时,仍会遭遇意外的流量波动。传统的限流配置,往往依赖于工程师的经验判断和手动调整,这不仅效率低下,更让SRE团队在深夜面对突...
-
微服务链式故障的“救星”:如何用分布式追踪快速止损?
在云原生时代,微服务架构以其灵活性和可伸缩性成为主流。然而,当服务数量达到上百,调用关系如蜘蛛网般错综复杂时,系统的可观测性(Observability)就成了巨大的挑战。正如您所描述的,单个微服务异常往往会引发连锁反应,导致整个调用链路...
-
微服务可观测性实践:Metrics、Logs与Traces的统一之路
新的微服务项目上线后,你可能已经感受到了分布式系统带来的复杂度挑战:虽然有了监控指标(Metrics),但总觉得数据是分散的,难以形成一个整体的视图来快速定位问题。这正是很多团队在从传统单体应用转向微服务架构时面临的普遍困境。要有效应对日...
-
线上服务性能瓶颈的智能预警与定位:从被动响应到主动出击
线上服务偶尔出现的性能下降,却总要等到用户反馈才被发现,这无疑是每个运维或开发团队的痛点。当用户抱怨响应慢、卡顿,甚至无法访问时,我们才匆忙介入排查,这不仅严重损害用户体验,也给团队带来了巨大的被动压力。更棘手的是,在一个复杂的分布式系统...
-
构建以用户体验为核心的P0问题快速响应机制
P0级用户体验问题,对于任何一款产品而言,都是悬在头顶的达摩克利斯之剑。作为产品经理,深知这类问题一旦发生,轻则影响用户信任,重则导致业务中断甚至用户流失。然而,现实却往往是:日常告警如潮水般涌来,真正致命的P0问题,却淹没在这片“告警海...
-
产品卡顿难定位?构建统一可观测性平台,实时掌握用户体验
当产品上线后,用户偶尔反馈的卡顿、响应慢,却让研发团队抓耳挠腮,难以快速定位具体原因。究其根本,是当今复杂的分布式系统架构下,前端、后端服务、数据库、缓存、网络等多环节交织,每个环节的数据分散在不同的监控系统和日志平台中,导致排查链路过长...
-
App集成新推送SDK:功耗、流量与兼容性评估指南
在移动应用开发中,推送通知是维系用户活跃度、传递重要信息不可或缺的手段。然而,集成新的推送SDK往往伴随着对应用性能影响的担忧,尤其是后台功耗、网络流量消耗以及与现有服务的兼容性问题。本文旨在提供一套系统化的评估方法,帮助开发者在正式集成...
-
非核心业务可观测性优化三板斧:告别运维告警疲劳战
在现代复杂的分布式系统中,可观测性数据(日志、指标、链路)如潮水般涌来。对于核心业务服务,投入大量资源进行精细化监控和告警是理所当然的。但对于海量的非核心业务服务,如果仍旧“一视同仁”,维护这些可观测性数据及其产生的告警,会迅速耗尽运维团...
-
微服务性能瓶颈定位难?一文读懂如何构建统一可观测性平台
在微服务架构日益普及的今天,业务快速增长的同时,系统复杂性也随之提升。许多团队都曾遭遇类似的困境:随着服务数量和调用链条的膨胀,系统偶尔出现性能瓶颈,但当务之急却是“瓶颈究竟在哪里?”。日志散落在各个服务实例,指标分散在不同的监控系统,而...
-
微服务架构下,除了分布式追踪,还有哪些监控手段助你诊断问题?
在微服务架构中,系统的复杂性呈几何级增长,传统的单体应用监控手段往往力不从心。分布式追踪(Distributed Tracing)无疑是洞察请求流向、识别跨服务调用瓶颈的强大工具,但它并非解决所有问题的银弹。为了实现真正的“可观测性”(O...
-
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...
-
SQL优化后上线,如何保障平稳过渡?
SQL 优化上线,如何确保万无一失? 问题: 我们最近优化了一个 SQL 查询,测试环境 QPS 提升了 2 倍,但是担心上线后对其他模块有隐性影响。有没有什么稳妥的上线和验证方式,能确保优化是正向的且没有引入新坑? 回答:...
-
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...
-
实战:如何有效治理海量告警,告别“告警疲劳”
在日复一日的系统运维工作中,告警是守护服务稳定运行的“哨兵”。然而,当这些哨兵变得过度嘈杂,每天发出成千上万条“狼来了”的假警报时,它们就不再是守护者,而是团队疲惫的根源,甚至可能导致真正的危机被忽视。你是不是也正身处这样的困境?系统线上...
-
Kubernetes可观测性终极实践:统一日志、指标与链路追踪的云原生方案
在云原生时代,尤其是在复杂的Kubernetes环境中,确保应用稳定运行、快速定位问题,可观测性(Observability)已经成为SRE和开发者们不可或缺的能力。您遇到的痛点——尽管Prometheus和Grafana在指标监控上表现...
-
微服务架构下智能告警:告别警报洪水的实践与开源利器
在微服务架构日益普及的今天,系统复杂性指数级上升,这直接挑战着我们的监控和告警系统。你是不是也曾被深夜的无数告警电话吵醒,却发现大部分都是无关紧要的“噪音”?或者,当真正的问题发生时,却被淹没在告警的海洋中,难以快速定位? 告警疲劳(...
-
告别“敏感迟钝”:构建精准高效的告警系统实战指南
告警系统优化:从“敏感迟钝”到“精准敏捷”的技术实践 在业务高速发展、技术架构日益复杂的今天,告警系统作为业务稳定性的“第一道防线”,其重要性不言而喻。然而,很多团队正面临一个共同的困境:告警要么“过度敏感”(误报泛滥,导致告警疲劳)...
-
微服务架构下,告警降噪与风暴预防的实战指南
在复杂的微服务和分布式系统架构中,告警是保障系统稳定运行的“眼睛”。然而,如果告警设计不当,一次微小的服务故障可能会引发“告警风暴”,让值班工程师在铺天盖地的通知中疲于奔命,甚至错过真正的核心问题。本文将深入探讨如何在微服务架构下设计有效...