jaeger
-
线上服务频繁超时?分布式追踪助你快速定位微服务性能瓶颈
最近,我们线上系统也遇到了一个棘手的问题:服务频繁超时。每次出现告警,我们都如临大敌。最让人头疼的是,日志分散在几十个甚至上百个Pod里,根本不知道一次请求的调用链是如何在各个服务间流转的,更别提定位是哪个服务耗时高了,排查起来简直是“大...
-
微服务通信与数据一致性:实战选择与策略
在构建微服务架构时,服务间通信和数据一致性是两个核心但又极具挑战的议题。许多团队在设计初期,常会在这两个方面遇到分歧。本文旨在分享一些经过验证的实践和策略,希望能为你的团队提供清晰的决策依据。 一、微服务间通信策略:同步还是异步,RE...
-
告别“盲人摸象”:以分布式追踪构建统一可观测性标准
线上问题排查,是每个开发和SRE团队的“家常便饭”。然而,当SRE团队反馈问题,而我们作为开发者,却发现日志散落在各个服务中,指标也缺乏关联,排查线索支离破碎时,那种焦灼感想必大家深有体会。这不仅延长了故障恢复时间(MTTR),也无形中增...
-
OpenTelemetry:如何实现跨语言服务上下文传播与日志关联
作为SRE,我们都深有体会,当用户反馈一个操作失败,我们通常能拿到一个特定服务的错误日志。但这个局部错误往往只是冰山一角,我们真正需要的是一个能贯穿整个请求生命周期的“诊断线索”——Trace ID。只有通过它,我们才能知晓用户请求的起点...
-
微服务gRPC可观测性改造:链路追踪与业务数据关联实战
背景 最近团队在搞微服务,大量使用了gRPC。爽是真爽,但问题也来了:服务拆得细,调用链那个复杂啊!出问题排查半天,心态都崩了。痛定思痛,决定搞一波gRPC的可观测性改造。 痛点分析 跨服务调用链追踪困难 :服务A调服务...
-
OpenTelemetry Java SDK高并发Span数据可靠性优化:深入指南
在使用OpenTelemetry Java SDK时,在高并发场景下, Span 数据堆积和丢失是一个常见的问题。即使调整了 max_queue_size 和 schedule_delay_millis ,仍然难以找到最佳平衡点。本文将深...
-
Web应用上线后Bug定位指南:告别回滚,快速区分代码与环境问题
你是否也曾有过这样的经历:辛辛苦苦开发完成的功能,在本地和测试环境都运行良好,但一上线,各种“奇葩”Bug就层出不穷,最终不得不回滚版本,然后陷入漫长的排查和等待?这种被动等待和反复回滚的痛苦,我深有体会。作为一名Web开发者,我们最希望...
-
微服务告警风暴?试试这些根因分析和告警抑制方案
最近团队在推微服务,服务拆分得越来越细,依赖关系也越来越复杂。好处是迭代快了,但坏处就是一旦某个服务出了问题,告警就像雪崩一样涌过来,让人应接不暇。更头疼的是,告警之间互相依赖,人工排查服务调用链简直是噩梦。 相信不少团队都遇到过类似...
-
微服务故障定位:从“人肉经验”到“智能辅助”,赋能初级工程师
微服务故障定位:从“人肉经验”到“智能辅助”,赋能初级工程师快速排障 随着业务的飞速发展,微服务架构的规模日益膨胀,服务数量持续增长,带来的挑战也愈发显著——其中最突出的便是故障定位的复杂性。当系统出现问题时,传统上我们往往高度依赖资...
-
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...
-
微服务偶发超时排查难?分布式追踪助你一眼看透调用链
在微服务盛行的今天,线上环境的稳定性是我们关注的重中之重。然而,许多工程师都曾被一种“玄学”问题困扰:线上微服务偶发性超时。最令人头疼的是,传统的日志系统在排查这类问题时,往往显得力不从心。 传统日志的困境:只知其果,不知其因 你...
-
Kubernetes Webhook性能优化:巧解外部依赖,提升API响应速度
在Kubernetes集群中,当API请求量在高峰期出现卡顿,并且你怀疑自定义的Admission Controller Webhook是罪魁祸首时,你正面临一个常见的性能挑战。Admission Controller Webhook在K...
-
微服务分布式追踪:OpenTelemetry与自动化CI/CD实践
微服务架构的崛起,在带来高内聚、低耦合等优势的同时,也给传统的问题排查带来了前所未有的挑战。作为一个SRE,我深知在复杂的分布式系统中定位性能瓶颈或故障根源的痛苦。尤其在面对非HTTP协议(如RPC、消息队列)的调用链时,传统的APM工具...
-
告警太多?从开发转运维的Prometheus+Grafana监控“寻宝”清单
你好,从开发转运维,面对Prometheus和Grafana的监控海洋确实容易感到无所适从,这是一种非常普遍的经历。你提出“如何从海量数据里找到真正重要的‘信号’”以及“如何判断告警是误报还是真问题”,这恰恰是运维工作中至关重要也最具挑战...
-
Kubernetes 灰度/金丝雀发布实战指南:策略、工具与风险监控
Kubernetes 灰度发布与金丝雀发布:实践指南 灰度发布和金丝雀发布是现代软件交付中降低风险、平滑过渡的关键策略。在 Kubernetes 环境中,它们可以帮助我们安全地将新版本的应用推向生产环境。本文将介绍如何在 Kubern...
-
OpenTelemetry语义约定:规范可观测性数据,提升系统洞察力
在现代分布式系统中,可观测性(Observability)已成为保障系统健康和快速定位问题的关键。然而,随着微服务数量的增长和各种可观测性工具的涌现,如何统一和规范化指标(Metrics)、日志(Logs)和链路追踪(Traces)数据,...
-
告别手动:CI/CD自动化APM注入,实现“零感知”可观测性部署
公司大力推广DevOps文化,并强调CI/CD自动化,这无疑是提升效率和发布质量的正确方向。然而,在实践中我发现一个令人头疼的痛点:每当有新服务上线或新版本发布,SRE团队都不得不手动配置APM探针,或者指导开发人员在代码中埋点。这不仅效...
-
gRPC生产环境可靠性实践:服务治理、故障恢复与高可用性策略
从RESTful API转向gRPC,团队通常是看重其在性能、序列化效率和强类型契约方面的优势。然而,将gRPC引入生产环境,特别是面对服务治理、故障恢复和高可用性挑战时,确实需要一套成熟的实践经验。本文将深入探讨如何在生产环境中,利用g...
-
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...
-
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...