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Kubernetes集群多实例部署与管理：负载均衡、性能优化与实践指南
在当今的云原生时代，Kubernetes（K8s）已经成为容器编排和管理的事实标准。对于经验丰富的技术人员来说，如何在Kubernetes集群中部署和管理多个应用程序实例，以实现负载均衡、提高整体处理能力和响应时间，是至关重要的。本文将深...
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eBPF 赋能 Kubernetes HPA：打造精细化资源弹性伸缩策略
eBPF 赋能 Kubernetes HPA：打造精细化资源弹性伸缩策略 在云原生架构中，Kubernetes 的 Horizontal Pod Autoscaler (HPA) 是一种常用的实现应用弹性伸缩的机制。然而，传统的 HP...
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gRPC 可观测性通用解决方案：最佳实践指南
公司内部多个团队都在使用 gRPC，但监控和追踪方案各不相同，导致难以进行统一的管理和分析。为了解决这个问题，本文档旨在提供一种通用的 gRPC 可观测性解决方案，可以在不同团队之间共享和复用，提升整体的可观测性水平。 1. 为什么需...
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MySQL性能监控与告警：告别“大海捞针”式排查
你是否也曾有过这样的经历：生产环境的MySQL数据库突然慢如蜗牛，CPU和内存看起来正常，但应用层却怨声载道？当你终于介入时，发现问题已经持续了一段时间，而你还在大海捞针般地尝试定位是哪个SQL在作怪，或者又是哪次连接耗尽了资源？只盯着C...
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实战项目中，如何优化 Prometheus 告警系统？
实战项目中，如何优化 Prometheus 告警系统？ 在大型项目中，Prometheus 作为一款强大的监控系统，为我们提供了海量的数据指标。但是，如何有效地利用这些数据，并构建一个高效、可靠的告警系统，避免告警疲劳和漏报，是一个非...
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Flink 大规模流处理作业：性能监控与瓶颈诊断实战
在大规模流处理场景中，Apache Flink 以其高吞吐、低延迟和强一致性等特性，成为构建实时数据应用的首选。然而，随着业务的复杂性和数据量的爆炸式增长，即使是设计精良的 Flink 作业也可能遭遇性能瓶颈。有效地监控和诊断这些瓶颈，是...
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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...
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Grafana插件冲突排查及解决方案：以Prometheus和InfluxDB为例
在现代监控与数据可视化的世界中，Grafana作为一个强大的仪表盘工具，已被广泛应用。尽管如此，插件的冲突时有发生，特别是在同时使用Prometheus和InfluxDB这类不同数据源的情况下，问题可能在不经意间发生。 插件冲突的成因...
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如何使用 cAdvisor 监控 Docker 容器时常见问题及解决方案
在现代开发中，Docker 已经成为一种流行的容器化方案，而 cAdvisor 则是监控 Docker 容器的重要工具。然而，很多开发者在使用 cAdvisor 监控 Docker 容器时，常常会遇到一些问题。本文将为您总结一些常见问题及...
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Kubernetes Pod资源优化：基于历史数据的智能监控与Requests/Limits建议实践
在Kubernetes集群中，Pod的资源 requests 和 limits 设置是影响集群稳定性、效率和成本的关键因素。正如你所发现的，随意配置会导致集群资源利用率低下、OOMKilled（内存不足终止）频繁发生，严重影响服务质量和运...
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Service Mesh可观测性实战：如何用Prometheus+Grafana+Jaeger精准监控Java应用性能
一、Service Mesh的可观测性架构解析 当我们在Kubernetes集群中部署由50+微服务组成的Java电商系统时，传统监控方案就像用渔网捞金鱼——不仅漏关键指标，上下游链路追踪更是形同虚设。这正是Service Mesh异... -
多云环境下 Istio Telemetry V2 性能优化实战：动态资源配置与流量模型调优
大家好，我是你们的 “云原生老司机”！今天咱们来聊点儿硬核的——Istio Telemetry V2 在多云环境下的性能优化。Istio 作为服务网格的扛把子，Telemetry V2 组件负责收集各种遥测数据，对服务治理至关重要。但在多...
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利用eBPF追踪Kubernetes网络延迟：可视化瓶颈定位指南
在云原生时代，Kubernetes已经成为容器编排的事实标准。然而，随着微服务架构的普及，Kubernetes集群中的网络复杂性也日益增加，网络延迟问题也变得越来越难以排查。传统的网络监控工具往往难以深入到内核层面，无法提供足够精细的网络...
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告别官方限定：发掘Kubernetes生态中那些不容错过的Helm Chart宝藏库！
嘿，哥们！用Kubernetes搞应用部署，Helm Chart那是我们绕不开的利器，几乎成了标配。但你是不是也跟我一样，刚开始总是盯着那几个“官方”或者默认添加的仓库看？比如早期的 stable 和 incubator （虽然现在...
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OpenTelemetry后端选型：无缝集成Grafana，降低运维复杂度的推荐
作为一名DevOps工程师，在落地OpenTelemetry的过程中，后端存储的选择至关重要。好的后端不仅能提供强大的可观测性数据存储和查询能力，还能与现有的Grafana仪表盘和告警系统无缝集成，大幅降低运维复杂度。下面是我结合自身经验...
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基于eBPF的容器网络监控系统设计与实践：网络流量、通信关系与性能瓶颈分析
基于eBPF的容器网络监控系统设计与实践：网络流量、通信关系与性能瓶颈分析 作为一名DevOps工程师，我深知容器网络监控的重要性。容器技术的普及带来了应用部署的便捷性，但同时也增加了网络管理的复杂性。容器间的通信、网络策略的实施、以... -
告别告警疲劳：Prometheus 如何智能过滤瞬时峰值与误报
Prometheus 告警体系是现代运维不可或缺的一部分，但许多团队都曾被短暂的性能峰值或网络抖动导致的误报所困扰，最终陷入告警疲劳的泥沼。每次告警都需要人工介入判断，这不仅消耗了宝贵的工程师时间，更可能让团队对真正的问题麻痹大意。你的困...
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微服务性能排查：如何捕获“幽灵”般的慢请求？
在微服务架构中，遇到“幽灵”般的慢请求，日志无报错，Prometheus 指标也只是偶尔抖动，但用户反馈或整体响应时间却明显变慢，这无疑是所有工程师的噩梦。这种难以定位的问题，往往让人抓狂，因为它挑战了我们传统基于单体应用或简单服务监控的...
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如何提升Prometheus的扩展性与可维护性？
在当今快速发展的技术领域， Prometheus 作为一个开源监控和报警系统，在性能追踪和故障检测中扮演了重要角色。但面对不断增长的数据量和复杂度，我们不得不思考：如何提升其 扩展性 与 可维护性 ？ 一、理解扩展性的含义 让我们...
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Spring Cloud微服务弹性系统构建路线图：从零到高可用实战
学习Spring Cloud，面对服务治理和高可用这些核心概念时，感觉“力不从心”是很多初学者的共同感受。微服务的世界确实庞大，但只要抓住主线，循序渐进，你也能构建出足以应对各种挑战的弹性系统。别担心每次流量一来就“提心吊胆”，这篇路线图...