文章标签
微服务架构
-
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...
-
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...
-
微服务高峰期偶发性能慢？测试环境复现与定位“幽灵”瓶颈实战
在微服务架构中，线上环境偶尔出现的性能问题，尤其是在特定业务高峰期才暴露出的服务间调用延迟增加，但日常和日志又一切正常，这无疑是许多技术团队的“老大难”。这类问题通常具有高并发性、偶发性和难以复现的特点，让开发者们头疼不已。本文旨在分享一...
-
微服务接口兼容性设计：保障系统平稳演进
微服务架构带来了高度的灵活性和可扩展性，但也引入了服务间通信的复杂性。接口作为服务间交互的桥梁，其兼容性至关重要。本文将探讨微服务接口设计中的兼容性问题，并提供一些最佳实践和设计模式，以确保系统能够平稳演进。 兼容性设计原则 在设...
-
电商支付后数据一致性难题？Saga模式助你高效解决
电商支付成功后，如何优雅地保障业务数据最终一致性？Saga模式实践 作为一名电商平台的支付模块负责人，我最近被支付成功后的一系列后续操作搞得焦头烂额。支付模块成功扣款后，需要通知下游的多个服务：更新订单状态、创建物流发货单、发放用户优...
-
Kubernetes微服务CPU飙升？超越Requests/Limits的精细化资源优化策略
在微服务架构日益普及的今天，Kubernetes已成为容器编排的事实标准。然而，当核心微服务Pod的CPU利用率频繁飙升，导致用户请求延迟增加时，即使配置了基本的 requests/limits ，也可能发现仍力不从心。这背后往往隐藏着更...
-
告别手绘：Kubernetes环境下如何实时、自动化发现服务依赖？
在微服务架构盛行的今天，特别是当我们的服务运行在Kubernetes这样的动态容器编排平台之上时，服务拓扑结构的变化速度简直令人咋舌。新服务上线、老服务下线、版本迭代、灰度发布、流量迁移……这些日常操作都可能瞬间改变服务间的调用关系。手动...
-
微服务超时问题排查难？我们需要一个主动告警系统！
微服务性能监控痛点及需求 我们线上环境的微服务架构，经常出现偶发性的超时问题。更令人头疼的是，这些问题往往是在用户反馈后才被发现。问题出现后，排查过程漫长而困难，需要花费大量时间翻阅各个服务的日志，效率极低。 痛点总结： ...
-
Seata AT模式在高并发微服务中的实践与挑战：性能、恢复与机制深度剖析
在微服务架构日益普及的今天，分布式事务是绕不开的难题。我们团队近期也在评估各种分布式事务解决方案，其中 Seata 凭借其对业务代码 无侵入 的AT模式（Automatic Transaction）引起了我们极大的兴趣。然而，任何技术...
-
微服务架构中的Rust与WebAssembly：创新与实用性的两难抉择
最近看到有朋友在思考一个全新的微服务项目架构，团队里有人提议直接上Rust和WebAssembly (Wasm)，觉得性能和未来潜力巨大；但也有人担忧现有团队对Rust不熟悉，学习成本高，社区资源比Java少，万一推广不开成了“孤儿技术”...
-
告别凌晨三点的“盲猜”：分布式追踪如何精准定位系统故障
夜深人静，万籁俱寂，手机刺耳的警报声突然划破宁静。凌晨三点，生产环境发出大量超时告警！睡眼惺忪的你和团队成员被紧急唤醒，面对海量告警日志，却只能凭借经验和直觉，在几十上百个微服务中逐一“盲猜”哪个服务出了问题。一轮又一轮的排查、重启、验证...
-
告别黑箱：如何通过分布式追踪快速定位微服务故障？
在微服务架构日益盛行的今天，我们享受着服务解耦、迭代迅速带来的便利，但也常常被其固有的复杂性所困扰。你是否也曾遇到这样的窘境：监控系统显示某个核心服务的错误率飙升，延迟剧增，但你却像在黑箱中摸索，难以迅速定位到是哪一个下游依赖服务引发的“...
-
告警风暴如何破局？微服务告警智能降噪与自动化实践
在微服务架构日益复杂的今天，监控系统每天产生数千条甚至数万条告警已是常态。正如你所描述，其中大部分是次生告警，真正的核心业务问题反而容易被淹没，SRE团队疲于奔命，犹如“消防员”一般，救火的效率低下。这种“告警风暴”不仅拖慢了故障响应速度...
-
构建高可用系统：P0级问题智能监控与快速响应指南
在软件开发与运维的战场上，P0级（最高优先级）问题无疑是悬在我们头顶的达摩克利斯之剑。一次突如其来的P0问题，可能在短时间内造成大面积用户投诉、业务中断，甚至声誉受损。许多团队痛点在于，往往等到用户反馈或错误日志堆积如山时，才后知后觉地发...
-
告别“盲区”：分布式追踪如何精准定位微服务性能瓶颈
在微服务架构日益普及的今天，系统复杂度呈指数级增长。传统的监控系统，如仅依赖于整体服务的CPU、内存、QPS等宏观指标，在遇到性能问题时往往力不从心。当用户抱怨系统响应缓慢，或者某个接口偶发超时，我们常常陷入迷茫：究竟是哪个服务拖了后腿？...
-
智能运维进化论：不加人也能实现系统高可用？
在当今高速迭代的互联网环境中，系统可用性是业务成功的基石。然而，许多团队都面临着一个两难困境：领导要求系统像磐石般稳定，同时又希望运维成本，尤其是人力成本，能得到有效控制。传统的告警系统往往过于依赖人工判断，导致故障发现滞后、定位缓慢，大...
-
微服务链路追踪：告别“大海捞针”式的故障排查
在复杂的微服务架构中，当我们遇到用户支付失败、系统响应卡顿这类问题时，是不是总感觉像在茫茫大海中捞一根针？尤其是线上环境，服务间的调用链路可能异常漫长，涉及十几个甚至几十个微服务和第三方接口。每一次故障出现，我们都不得不耗费大量时间，穿梭...
-
除了Kafka、Pulsar、RabbitMQ，这些开源消息队列也值得关注！
在构建高可用、高性能的分布式系统时，消息队列（Message Queue, MQ）扮演着至关重要的角色。除了我们熟知的Kafka、Pulsar和RabbitMQ，市场上还有不少优秀的开源消息队列，它们各自拥有独特的特性和适用场景。本文将深...
-
除了接口响应时间，服务监控还应该关注哪些关键指标？
在微服务架构和复杂的分布式系统中，仅仅监控接口响应时间是远远不够的。为了全面了解服务的健康状况，我们需要关注更多关键指标。以下是一些除了监控接口响应时间之外，还可以监控的关键指标，并结合实际业务场景进行调整： 1. 资源利用率 ...
-
微服务雪崩？集中式熔断与限流机制助你提升系统韧性！
在微服务架构日益流行的今天，服务间的调用链路复杂性急剧增加，随之而来的系统稳定性挑战也愈发突出。正如你所描述，当核心链路上的某个下游服务出现短暂的抖动时，很容易引发上游服务的雪崩，导致整个系统瘫痪。手动添加熔断、限流逻辑虽然有效，但这种分...