文章标签
用性能
-
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...
-
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...
-
Kubernetes 资源成本优化：实用监控方案助你发现浪费
问题背景 你提到团队在 Kubernetes 资源成本优化方面遇到了挑战，怀疑 Pod 资源配置过高或 HPA/VPA 配置不够精细导致资源浪费。为了解决这个问题，你需要一套实用的监控方案，能够清晰地展示每个应用的实际资源使用情况与请...
-
让APM部署隐形：产品经理如何推动可观测性自动化，加速产品迭代
作为产品经理，我们深知用户体验和快速迭代是产品成功的生命线。我们渴望每一次发布都能快速触达用户，并及时获得真实的使用反馈。然而，现实往往是残酷的：研发团队为了上线前配置各种环境和监控工具而反复“加班”，发布计划一再延误。其中，可观测性（特...
-
架构师实践：Kubernetes“零侵入”APM注入与多厂商兼容的可观测平台
Kubernetes环境下构建“零侵入”APM可观测平台：架构师的挑战与实践 作为技术架构师，在设计下一代云原生可观测性平台时，一个核心且普遍的挑战是如何在不给开发团队增加额外负担的前提下，确保所有应用都能被有效、自动化地监控。特别是...
-
OpenTelemetry 后端存储方案深度解析与选型指南：告别选择困难
在构建可观测性系统时，OpenTelemetry (OTel) 已经成为收集遥测数据（指标、链路追踪、日志）的事实标准。然而，数据收集仅仅是第一步，如何高效、可靠地存储和分析这些数据是决定可观测性系统成败的关键。虽然 Prometheus...
-
微服务困境？分布式追踪助您精准定位订单服务性能瓶颈
在微服务架构下，随着服务数量的增长和调用链的复杂化，定位性能瓶颈和故障变得越来越困难。正如您团队遇到的情况，订单服务在高峰期响应变慢，但由于日志分散在不同机器上，请求链路无法串联，排查问题如同大海捞针。这时，分布式追踪（Distribut...
-
自动化云原生APM监控：Kubernetes与CI/CD的深度融合实践
在云原生时代，业务快速迭代和微服务架构的普及，使得应用性能监控（APM）成为保障服务质量的关键。然而，传统的APM配置和管理方式，在面对快速增长的业务规模和频繁的部署更新时，其手动操作的模式日益暴露出效率低下、成本高昂的弊端。尤其是对于人...
-
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...
-
容器微服务响应时间飙升，宿主机资源利用率低，如何排查？
问题：容器化微服务响应时间偶发性飙升，但宿主机资源利用率低，如何诊断容器内部的性能瓶颈？ 在容器化环境中，我们发现某个微服务实例的响应时间偶尔会飙升，但宿主机的整体资源利用率却很低。我想了解是不是因为容器内部的进程调度遇到了问题，比如...
-
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？...
-
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...
-
用分布式追踪解析支付链路：从用户发起支付到成功/失败的每一步耗时
最近产品部门对支付成功率提出了优化需求，直觉上怀疑支付链路过长或中间存在等待，导致用户流失。然而，技术侧在没有明确数据支撑时，很难给出有力的论证或改进方向。如何清晰地展示从用户发起支付到最终成功或失败的每一步耗时，成为我们亟待解决的问题。...
-
微服务性能瓶颈定位利器：分布式追踪实践与工具推荐
微服务架构的流行，为系统带来了前所未有的灵活性和扩展性。然而，当服务数量爆炸式增长，服务间的调用链路变得异常复杂时，传统的监控手段往往力不从心。你是否也遇到过这样的困境：系统响应整体变慢，但面对几十上百个服务，却无从下手，不知道问题究竟出... -
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，...
-
微服务时代，如何让前端数据获取更“舒适”？探秘BFF模式
在微服务架构日益普及的今天，前端开发人员常常面临一个棘手的问题：后端核心业务API为了通用性和复用性，往往被设计得非常原子化。这意味着一个简单的前端展示或操作，可能需要调用多个后端微服务接口，进行复杂的数据聚合、筛选和字段转换。这不仅拖慢...
-
微服务分布式追踪：告别复杂调用链的排查噩梦
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，随着服务数量的增长和调用链路的日益复杂，一个棘手的问题也随之浮现：一旦线上系统出现故障，如何快速定位问题根源？开发团队常抱怨，用户的一个简单请求可能穿透十几个甚至几十个微服务...
-
告警疲劳治理：构建智能自动化告警响应体系
作为技术负责人，我深知告警在系统稳定运行中的重要性。然而，过多的告警，尤其是那些无效、重复或低优先级的告警，不仅会消耗团队大量的精力，导致“告警疲劳”，更可能让真正的危机信号淹没在海量信息中，最终酿成重大事故。如何系统地优化告警机制，实现...