jaeger
-
设计可扩展gRPC服务架构:关键要素与实践
在微服务架构日益普及的今天,高性能、跨语言的远程过程调用(RPC)框架 gRPC 凭借其基于 HTTP/2 和 Protocol Buffers 的优势,成为许多技术团队的首选。然而,构建一个能够支持未来业务快速增长和变化的 gRPC 服...
-
分布式系统中的最终一致性:场景、模式与可靠性保障
“最终一致性”这个词,在分布式系统设计中确实被频繁提及,但它常常像一个抽象的概念,让许多后端开发者在实际落地时感到困惑:到底什么时候该用?具体要怎么做才能既满足业务需求又保证数据可靠性?今天,我们就来深入聊聊最终一致性,并结合实际场景和设...
-
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...
-
夜间交易处理缓慢?分布式系统“隐形”性能问题排查指南
最近分布式系统总是在晚上十点到十一点之间出现交易处理缓慢的问题,但所有服务日志看起来都正常,客户投诉也越来越多。怀疑是数据库在那个时间点做了什么操作,但运维那边没查到特别的备份任务。别慌,这里提供一套排查“隐形”问题的实用方法: 第...
-
告别“图表平稳,用户抱怨”:深挖JVM隐蔽性能抖动的秘籍
你正在使用的Prometheus和Grafana来监控JVM应用,GC时间、堆内存使用率这些核心指标看起来都很平稳,但在用户反馈中却总能听到间歇性的“卡顿”或“抖动”。这种感觉就像医生只看了体温和血压,却无法解释病人时不时的阵痛。你的直觉...
-
Java高并发场景下线程死锁与阻塞的持续追踪与请求关联分析
在处理Java高并发应用中的性能瓶颈时,尤其是线程死锁或长时间阻塞的问题,我们团队经常会遇到与你类似的情况。JVM的线程Dump确实能提供一个瞬时快照,但在面对偶发性、难以复现的性能瓶颈时,它的局限性就显现出来了——我们无法通过单次快照洞...
-
告别微服务“依赖迷宫”:可视化与智能预警的破局之道
作为技术负责人,我深知那种在微服务“迷宫”中摸索依赖关系的痛苦。每当线上故障发生,我们团队就仿佛置身于一场紧张而耗时的寻路游戏,那些平时隐形的依赖链条此刻却成了阻碍我们快速定位问题的巨大障碍。这不仅消耗了大量人力,更给团队带来了巨大的压力...
-
微服务架构下如何有效管理服务依赖及治理平台功能详解
微服务架构以其灵活性和可伸缩性成为现代应用开发的主流选择。然而,随着服务数量的增加和系统边界的细化,服务之间的依赖关系也变得错综复杂。这种复杂性不仅增加了开发的难度,更为运维和故障排查带来了巨大挑战。如何有效地监控、管理这些依赖关系,及时...
-
微服务API“定时变慢”之谜:无日志异常下的诊断与复现
线上微服务接口在固定时段出现周期性响应变慢,但日志却“风平浪静”,开发环境又难以复现,这无疑是开发者最头疼的问题之一。这类问题往往隐藏得深,涉及的层面广,需要一套系统性的排查思路。 一、 分析问题特征,缩小排查范围 首先,我们要仔...
-
为智能产品保驾护航:构建可伸缩、敏捷的机器学习模型部署策略
我们公司计划明年推出一款全新的智能产品,其中包含大量机器学习模型。如何在保证这些模型快速上线的同时,确保在高流量高峰期也能稳定可靠地提供服务,并且对新模型的迭代保持友好,这确实是我们面临的一大挑战。传统的部署方式在弹性伸缩和模型版本管理上...
-
构建可伸缩个性化消息推送平台:技术栈与架构设计
你好,作为一个后端开发者,你正在探索如何构建一个可伸缩的、能够根据用户偏好和历史行为动态生成消息内容的推送平台,这确实是一个复杂但极具挑战性的项目。它不仅考验系统的高并发和高可用能力,更对数据处理和个性化算法提出了高要求。下面我们将从技术...
-
Kubernetes云原生应用实践:自动化部署、高可用、弹性伸缩与安全稳定深度指南
在云原生时代,容器编排技术已成为构建、部署和管理现代应用的核心。其中,Kubernetes(K8s)无疑是事实上的标准。它提供了强大的能力,可以帮助我们实现应用的自动化部署、弹性伸缩、高可用性,但要同时确保安全性和稳定性,需要一套全面的策...
-
金融服务余额计算错误?一文解析数据流追踪与状态变更审计方案
在金融数据聚合服务中,账户余额计算的准确性是服务的生命线。当我们遇到客户偶尔抱怨余额计算错误时,那种焦虑感,想必每个处理过高并发金融系统的开发者都深有体会。根据您描述的“不同进程操作同一个内存区域导致”的怀疑,这八九不离十是经典的并发问题...
-
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...
-
SRE 视角:主动提升分布式系统可用性策略
作为 SRE 负责人,我们不仅要快速响应故障,更要主动预防故障的发生。与其被动救火,不如主动构建更健壮的系统。本文将分享一些前沿的技术实践,帮助你显著提升分布式系统的可用性,并向高层清晰地阐述其投入产出比。 现状分析:告警虽好,预防更...
-
微服务利器:Service Mesh如何提升可观测性和安全性?
在微服务架构的汪洋大海中,服务间的调用关系如同错综复杂的航道。随着服务数量的增长,这些航道的管理——尤其是确保它们的 可观测性 和 安全性 ——正成为压垮团队的最后一根稻草。传统的做法,比如在每个服务中手动集成监控SDK、日志库或编写安全...
-
线上服务偶尔超时但高层指标正常?深挖线程池与数据库连接池的“隐形”瓶颈
线上服务偶尔出现请求超时,但Prometheus上的CPU、内存和应用QPS看起来一切正常——这大概是每个SRE或后端开发者都曾经历过的“黑色星期五”。面对这种“看似正常却又问题频发”的局面,你的直觉是对的:很可能是一些深层的、不易察觉的...
-
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...
-
微服务架构下如何构建健壮的异步长周期报表任务
在微服务架构下,处理像复杂报表生成这类需要跨多个服务聚合数据、进行异步计算的长周期任务,无疑是分布式系统设计中的一个经典挑战。你提到的数据拉取不完整、计算过程中断导致报表数据错误或缺失,正是这类任务的常见痛点。要构建一个即使在服务故障情况...
-
告别支付失败黑盒:第三方接口的深度监控与排障实战
线上环境,最令人头疼的莫过于那种“一切看起来正常,但用户就是用不了”的故障。你提到第三方支付网关偶尔“抽风”,导致大量用户支付失败,而你自己的服务日志却风平浪静,这简直是每一个SRE和后端开发者的噩梦。这种现象我们通常称之为“黑盒”问题,...