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eBPF如何赋能下一代服务网格：Kubernetes高性能数据平面的奥秘与实践
“服务网格（Service Mesh）”这个概念，在今天的云原生世界里几乎成了标配。它承诺能透明地处理服务发现、流量管理、可观测性、安全策略等一系列分布式系统复杂性，听起来简直是研发福音。然而，理想很丰满，现实往往骨感，尤其是当你的集群流...
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使用 Istio 实现灰度发布：一份面向程序员的实践指南
使用 Istio 实现灰度发布：一份面向程序员的实践指南 灰度发布（也称为金丝雀发布）是一种降低软件发布风险的重要策略。它允许你逐步将新版本的应用程序引入生产环境，而不是一次性地全面替换旧版本。通过监控新版本的性能和用户反馈，你可以及...
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Istio熔断器：深度解析与实战配置，让你的微服务更健壮
微服务架构下，服务间的调用复杂性急剧增加，一个微小的故障可能通过依赖链条迅速扩散，最终导致整个系统雪崩。为了避免这种灾难，**熔断器（Circuit Breaker）**机制应运而生，它就像电路中的保险丝，当检测到服务不稳定时，能够及时切...
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Istio 与 OpenTelemetry 深度融合：构建灵活的云原生分布式追踪体系
在云原生时代，从传统 APM 转向云原生可观测性已成为大势所趋。Istio 作为强大的服务网格，在流量管理、安全和可观测性方面展现出的能力令人印象深刻。然而，许多开发者团队在享受 Istio 带来的便利时，也常会对其默认集成的可观测性工具...
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云原生环境下分布式追踪：工具选型、数据持久化与分析实践
随着团队向云原生架构转型，特别是引入Kubernetes和Service Mesh（如Istio、Linkerd），系统的复杂性呈指数级增长。微服务间复杂的调用关系、异步通信以及短暂的容器生命周期，都让传统的监控手段难以应对。此时，分布式...
0 62 0 0 0 分布式追踪Kubernetes -
Istio自动追踪结合OpenTelemetry：构建无侵入、厂商中立的可观测性
在微服务架构日益复杂的今天，如何高效地进行系统故障排查、性能优化，成为了每个技术团队面临的共同挑战。我们已经引入了Istio Service Mesh，并希望最大限度地利用其 自动追踪 能力，减少对应用代码的侵入。与此同时，我们密切关注O...
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深度剖析Kubernetes Ingress Controller性能瓶颈与调优实战
在Kubernetes集群中，Ingress Controller作为南北向流量的关键入口，其性能与稳定性直接关系到应用的可用性和用户体验。然而，在高并发、大规模的生产环境下，Ingress Controller常常成为性能瓶颈。今天，我...
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告别微服务启动“死循环”：自动化依赖编排与部署策略
在微服务架构日益普及的今天，许多团队都体验到了它带来的敏捷与弹性。然而，随之而来的复杂性也常常让开发者们头疼不已，其中一个典型痛点就是 微服务集群的启动依赖问题 。 正如你所描述的，当我们部署新版本时，核心服务启动失败，往往是因为其依...
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微服务架构下如何选择高效可靠的分布式调用链追踪系统？Zipkin、Jaeger、SkyWalking深度解析
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，随着服务数量的爆炸式增长，服务间的调用关系变得错综复杂，传统的单体应用监控手段已无法胜任。此时，分布式调用链追踪（Distributed Tracing）便成为了微服务架构下...
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玩转 Envoy Filter：自定义 Service Mesh 流量处理逻辑
什么是 Envoy Filter？ Envoy Filter 是 Envoy Proxy 提供的一种强大的扩展机制，允许你在不修改 Envoy 源码的情况下，动态地修改 Envoy 的配置。这意味着你可以通过 Envoy Filter...
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在 Kubernetes 中使用 Istio 实现基于用户 ID 或地理位置的流量路由
在 Kubernetes 中使用 Istio 实现基于用户 ID 或地理位置的流量路由 在云原生应用中，流量控制是一个至关重要的环节。传统的 Kubernetes Service 提供的流量控制能力相对有限，难以满足复杂的业务需求。S...
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百个微服务如何实现高效服务发现与注册：挑战、机制与实践
在微服务架构日益普及的今天，将单体应用拆分为数百甚至上千个独立的微服务已是常态。然而，服务数量的急剧增长，也带来了全新的挑战，其中“服务发现与注册”首当其冲。当你的系统从几十个服务膨胀到数百个时，传统的服务管理方式将变得寸步难行。 ...
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微服务全链路监控：告别故障定位“盲盒”，实现快速排障
在微服务架构日益普及的今天，虽然它带来了高内聚、低耦合、独立部署等诸多优势，但随之而来的复杂性也让许多团队在运维和故障排查时倍感头痛。服务数量众多、依赖关系错综复杂，一个用户请求可能穿透十几个甚至几十个服务，一旦出现问题，如何快速定位故障...
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主流Service Mesh产品在Serverless场景下的性能实测对比
当微服务架构遇上Serverless，Service Mesh的性能表现直接决定系统成败。我们耗时3个月对Istio、Linkerd和Consul进行压测，用数据告诉你谁才是Serverless时代的Mesh王者。 测试环境搭建 ...
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Istio 原理与实践：玩转 Kubernetes 微服务流量管理
Istio 原理与实践：玩转 Kubernetes 微服务流量管理 最近在 Kubernetes 上搞微服务，流量管理这块儿真是让人头大。各种服务之间的调用错综复杂，出个问题排查半天。后来接触了 Istio，感觉就像找到了救星，一下子...
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云原生环境下的访问控制实战：案例、陷阱与最佳实践
你好，作为一名经验丰富的 DevOps 工程师或安全专家，你一定深知访问控制在云原生环境中的重要性。随着容器、Kubernetes 和微服务等技术的普及，传统的安全边界逐渐模糊，访问控制成为了保障应用和数据安全的关键。 今天，咱们就来...
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微服务架构下，如何用服务图（Service Graph）诊断故障和优化性能？
微服务架构下，如何用服务图（Service Graph）诊断故障和优化性能？ 当你的应用从单体架构演进到微服务架构，带来的好处毋庸置疑——更高的灵活性、更快的迭代速度、更好的可扩展性。但与此同时，复杂性也呈指数级增长。原本在一个进程内...
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Kubernetes集群性能优化实战：瓶颈分析与调优指南
Kubernetes集群性能优化实战：瓶颈分析与调优指南 作为一名SRE，日常工作中避免不了与Kubernetes集群打交道。集群规模大了，各种性能问题也随之而来。CPU飙升、内存溢出、网络延迟… 各种问题层出不穷，让人焦头烂额。与其...
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Istio 如何利用度量、日志和追踪提升微服务可观测性？
在微服务架构中，服务数量众多，服务间的调用关系复杂，这给服务的监控、故障排查和性能优化带来了很大的挑战。Istio 作为 Service Mesh 解决方案，通过其强大的可观测性能力，可以帮助开发者和运维人员更好地理解和管理微服务应用。除...
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Istio Telemetry V2 深度解析：指标采集机制与 Envoy Filter 定制方法
你好，我是老码农。今天我们来聊聊 Istio Telemetry V2，特别是它的指标采集机制以及如何通过 Envoy Filter 进行定制。我相信对于很多正在使用或者准备使用 Istio 的同学来说，了解 Istio 的遥测体系至关重...