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追踪
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微服务架构下的请求追踪：如何快速定位问题？
在微服务架构中，一个简单的HTTP请求可能会经过数十个微服务。当请求失败时，传统的日志聚合方案虽然能收集所有服务的日志，但难以将分散在不同服务、不同时间点的日志关联起来，形成完整的请求链路，导致问题排查异常困难。 问题： 如何在复...
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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...
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NestJS 分布式追踪：AsyncLocalStorage + Zipkin/Jaeger 实战指南
NestJS 分布式追踪：AsyncLocalStorage + Zipkin/Jaeger 实战指南 你好！在微服务架构中，一个请求往往会跨越多个服务，这使得问题排查和性能分析变得异常困难。分布式追踪技术应运而生，它能够帮助我们清晰...
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微服务困境破局：分布式追踪如何高效定位和解决分布式问题？
我们团队在微服务转型过程中，遇到了和你们团队类似的问题：服务数量爆炸式增长，传统的日志和指标监控手段在定位分布式问题时变得力不从心，尤其是在快速排查和解决线上故障时，效率低下。每次出问题，都需要花费大量时间在不同服务的日志中大海捞针，手动...
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如何选择合适的分布式追踪系统？
在复杂的分布式系统中，进行有效的监控和故障排查变得至关重要。选择一个合适的分布式追踪系统可以帮助我们更好地管理这些复杂度。 那么，我们如何选择一个合适的分布式追踪系统呢？以下是几个需要考虑的关键因素： 兼容性 ：确保所选择...
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告别盲盒：用 eBPF 解锁容器内部系统调用追踪术，让 Bug 无处遁形
容器内部，黑盒重重？eBPF 来破局！ 作为一名老码农，我深知容器技术带来的便利，但也常常被其“黑盒”特性所困扰。应用跑在容器里，一旦出现问题，就像隔着一层毛玻璃，难以看清内部的真实情况。特别是对于那些隐藏得很深的 Bug，更是让人头...
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微服务支付系统中的分布式链路追踪：轻量级定位利器
在微服务架构，尤其是支付这类对稳定性和可追溯性要求极高的系统中，服务间调用链路过长确实是故障排查的一大痛点。当用户反馈支付异常，你可能需要深入十几个甚至几十个服务才能定位到真正的“肇事者”，这无疑是一场噩梦。你提出的问题，正是分布式链路追...
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数据库管理员如何用 eBPF 诊断和优化性能？这几个技巧要掌握
作为一名数据库管理员，你是否经常遇到这样的问题？数据库运行缓慢，查询响应时间过长，CPU 占用率居高不下，却又苦于找不到问题的根源？传统的性能分析工具往往难以深入到内核层面，无法提供足够详细的信息。这时，eBPF（Extended Ber...
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NestJS 中 AsyncLocalStorage 请求上下文追踪最佳实践：深入解析与实战
你好，我是老码农。今天我们来聊聊在 NestJS 中使用 AsyncLocalStorage 实现请求上下文追踪这个话题。这对于构建大型、可维护的微服务架构至关重要。尤其是在处理分布式追踪、日志记录、权限控制等场景时，一个可靠的请求上...
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eBPF 实战：精准追踪特定用户空间进程的系统调用行为
想用eBPF来追踪某个特定用户空间进程的系统调用行为？这确实是个非常典型的eBPF应用场景，而且它能让你以前所未有的深度和广度来洞察进程的运行时状态。传统的 strace 固然强大，但eBPF的优势在于其在内核态运行、极低开销以及高度可编...
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微服务A/B测试：如何实现实验组的全局一致性与可追溯性？
在微服务架构日益普及的今天，A/B测试已成为产品迭代和优化不可或缺的手段。然而，随着服务数量的增长和服务间调用链路的复杂化，如何在分布式环境中实现A/B测试的全局一致性分流和高可追溯性，成为了一个让不少开发者头疼的难题。正如你所提及，当实...
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NestJS 进阶：AsyncLocalStorage 实现优雅请求上下文追踪，告别混乱日志
NestJS 进阶：AsyncLocalStorage 实现优雅请求上下文追踪，告别混乱日志 “喂，哥们，你那个接口又出问题了，赶紧看看日志！” “啥？哪个接口？哪个环境？请求参数是啥？用户 ID 呢？能不能给点有用的信息啊！” ...
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性能优化利器：用 eBPF 追踪系统调用，揪出性能瓶颈！
性能优化利器：用 eBPF 追踪系统调用，揪出性能瓶颈！ 作为一名追求极致的程序员，你是否经常遇到这样的困扰？线上服务 CPU 占用率居高不下，却苦于无法定位到具体是哪个函数、哪行代码导致的性能问题。传统的性能分析工具，要么侵入性太强...
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微服务性能瓶颈定位难？一文读懂如何构建统一可观测性平台
在微服务架构日益普及的今天，业务快速增长的同时，系统复杂性也随之提升。许多团队都曾遭遇类似的困境：随着服务数量和调用链条的膨胀，系统偶尔出现性能瓶颈，但当务之急却是“瓶颈究竟在哪里？”。日志散落在各个服务实例，指标分散在不同的监控系统，而...
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微服务可观测性：设计一个能快速定位超时问题的系统
在微服务架构中，服务间的调用和依赖关系变得复杂，这使得故障定位和性能瓶颈分析变得异常困难，尤其是恼人的超时问题。一个设计优良、可观测性强的微服务系统，是快速定位并解决这些问题的关键。本文将深入探讨如何通过日志、指标和链路追踪这三大支柱，构...
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告别“盲人摸象”：Grafana 整合 Prometheus、Loki、Jaeger，打造应用性能监控“天眼”
你是否也曾遇到过这样的困境：生产环境偶发性报错，Prometheus 告警拉满，但本地环境却风平浪静？ 面对超时请求、数据库慢查询，只能手动在 Loki 的海量日志和 Jaeger 的调用链中大海捞针，效率低下，令人头大？ 别担心，本...
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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...
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Kubernetes灰度发布：SRE如何通过标准化可观测性确保用户体验零影响
在Kubernetes集群中进行新版本灰度发布，以确保用户体验零影响，确实是SRE面临的一大挑战。应用Pod的频繁扩缩容和迁移、日志分散、追踪链不完整等问题，都会让灰度期的风险控制变得异常复杂。为了解决这些痛点，一套标准化、系统的可观测性...
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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...
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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。...