本文将讨论可观察性和监控之间的区别，如何观察不同的系统，以及罗列一些能够提高可观察性的开源工具。
客座文章最初由Elastisys高级云架构师Cristian Klein在Elastisys博客[1]上发表
在不断发展的DevOps世界中，深入了解系统行为、诊断问题和提高整体性能的能力是首要任务之一。监控和可观察性是促进这一过程的两个关键概念，为系统的健康和性能提供了宝贵的可见性。虽然这些术语经常可以互换使用，但它们代表着理解和管理复杂系统的不同方法。
谈到 Service Mesh，人们总是想起微服务和服务治理，从 Dubbo 到 Spring Cloud (2016开始进入国内研发的视野，2017年繁荣)再到 Service Mesh (2018年开始被大家所熟悉)，正所谓长江后浪推前浪，作为后浪，Service Mesh 别无选择，而 Spring Cloud 对 Service Mesh 满怀羡慕，微服务架构的出现与繁荣，是互联网时代架构形式的巨大突破。Service Mesh 具有一定的学习成本，实际上在国内的落地案例不多，大多是云商与头部企业，随着性能与生态的完善以及各大社区推动容器化场景的落地，Service Mesh 也开始在大小公司生根发芽，弥补容器层与 Kubernetes 在服务治理方面的短缺之处。本次将以一个选型调研者的视角，来看看 Service Mesh 中的可观察性主流实践方案。
最近宜信开源微服务任务调度平台SIA-TASK，SIA-TASK属于分布式的任务调度平台，使用起来简单方便，非常容易入手，部署搭建好SIA-TASK任务调度平台之后，编写TASK后配置JOB进行调度，进而实现整个调度流程。本文新建了JOB示例，该JOB关联了前后级联的两个TASK，TASKONE(前置TASK)和TASKTWO(后置TASK)，主要阐述一个JOB怎样关联配置两个级联TASK，以及该JOB是如何通过SIA-TASK实现任务调度，最终实现对两个TASK执行器的调用。
基于主从复制模式的集群在发生故障时可能会出现数据丢失等情况，因为当主服务器发生故障后，需要手动进行数据恢复动作，并要重新设置主从关系，比较麻烦。 可以在主从复制的基础上引入“哨兵(sentinel)”机制，一方面用哨兵远程监控主从服务器是否可用，另一方面当主服务器发生故障时通过哨兵机制可以实现“故障自动恢复”效果。 一般来说，哨兵机制会和主从复制模式整合使用，在基于哨兵的模式里会在一台或多台服务器上引入哨兵进程，这些节点也叫哨兵节点。 哨兵节点一般不存储数据，它的作用是监控主从模式里的主服务器节点。当哨兵节点监控的主服务器发生故障时，哨兵节点会主导“故障自动恢复”流程，具体来讲就是会在该主服务器下属的从服务器里选出一个新的主服务器，并完成响应的数据和配置更改等动作。 也就是说，如果采用这种模式，可以让故障自动修复，从而提升系统的可用性。在项目里，一般会配置多个主从模式集群，所以会引入多个哨兵节点。基于哨兵模式的集群效果如下图所示。
如果遭遇 Local host name unknown：XXX的错误，修改/etc/hosts文件，把XXX加入进去
近日，在给客户做了单机到集群的数据迁移后，发现集群的在线重做日志切换频繁，进而产生了大量的归档日志，对服务器造成了不小的压力。本文是对上述问题的分析处理过程。
敏捷开发实践必须依赖敏捷监控框架的支持。忽视系统状态的微小差异（包括基础设施、应用程序性能和用户交互）是企业无法承受的风险。特别是在性能指标和系统可靠性对客户满意度和忠诚度产生直接影响，并直接影响企业利润的情况下。
Hello folks，我是 Luga，今天我们来分享一下与云原生体系有关的话题- 云原生可观测性-Observability。 作为一个“核心”体系，可观测性在监控分布式微服务应用程序和云基础设施的可见性和控制自动化层面具有举足轻重的意义。
我们应对单台应用服务器做压力测试，你只有知道了单台能够承受多少才能知道集群能承受多少。
Grafana 是用于时序数据的事实上的仪表盘解决方案。它支持近百个数据源。Grafana Labs 想从一个仪表盘解决方案转变成一个可观察性 (observability) 平台，成为你需要对系统进行调试时的首选之地。
今天，我有幸参加了2017年的分布式追踪峰会，其中有很多来自AWS / X-Ray，OpenZipkin，OpenTracing，Instana，Datadog，Librato等公司的人员，我很遗憾我忘记了这一点。有一次讨论转向了项目范围和定义。跟踪系统是否也应该管理日志记录？什么确实的记录，通过在室内所代表的不同的镜头看？所有各种混凝土系统在哪里适合图片？
安全是一个具有深度和广度的广阔主题。但安全专家认为可以将Lightrun作为安全工具的一种创造性方法，并且可以将其提升到一个新的水平。
想象一下，在没有财务预测的情况下经营企业，甚至不知道银行剩下多少钱。您怎么知道您是在巨大的现金缓冲中游泳还是由于资金不足而需要跳过客户午餐？如果不注意自己的财务状况，根本就不可能开展健康的业务。同样，如果不观察您的计算基础架构，就不可能保持应用程序运行正常。
混合云环境的兴起和容器化技术（如Kubernetes）的采用彻底改变了现代应用程序的开发、部署和扩展方式。
由于很多用户有Web应用防护的需求，但是对安全不是非常了解，购买WAF后没有很好的使用起来。本篇文章为这类用户提供一个详细的引导，让用户在初始化配置或者遇到攻击的情况，能够明白怎么配置可以最大限度降低损失。
当你接手一个老项目，可能发现程序在服务器上运行性能低得可怕，与此同时现网流量还在逐渐增长。也许运用最新框架、微服务容器化、异步协程等方法来次彻底的重构，能够挽狂澜于既倒。可惜时不我待，运维已经在要求加机器了，而坏消息是，原有框架还不支持水平扩展，没法通过堆机器解决。有没有办法在不进行大改的情况下，度过难关呢？
OpenTelemetry 已成为 可观测性体验的重要组成部分，随着其持续发展，它日益满足开发人员和运维人员的 DevOps 需求。然而，作为当前的主要开源项目之一，它仍需完善。它的功能——虽然可以说对于可观测性来说已经必不可少——仍处于进行中，其成功取决于社区持续的支持和辛勤工作。它的实用性还取决于与 OpenTelemetry 结合使用的 可观测性 工具和平台。
这个月转岗了，从之前做的一年多的交易营销相关的系统，转去做交易网关系统。由于所属两个团队，在融入之后，明显感觉到两个团队做事情方法的不同，而最大的区别是做事方式的不同。
当初在开发的时候，发现DragonOS存在一些内存泄漏的问题，但是不清楚到底哪里产生了泄漏，也不清楚内核的内存分配过程。为了定位内存泄漏的问题，以及观测一些可能存在的性能问题，就实现了这个MMLog的组件，把每一次内存分配和释放都打到日志里面去，同时希望能在Linux下面启动一个监视器，去监控DragonOS虚拟机内的内存分配情况。
智慧杆网关是智慧路灯杆的智慧核心，承担智慧杆系统中设备接入、协议转换、数据处理、用电管控、联动控制等关键职责。智慧杆网关的性能水平与功能设计，很大程度就决定了智慧杆的工作能力和服务水平。智能网关的选型需要结合智慧杆的功能设计和拓展性来综合考量，并按照接入能力、通信能力、管控能力等方面对智能网关进行测试，本篇就简单为大家介绍一下智慧路灯杆智能网关测试方法。
观察者模式：是一种行为型设计模式。主要关注的是对象的责任，允许你定义一种订阅机制，可在对象事件发生时通知多个"观察"该对象的其他对象。用来处理对象之间彼此交互。
OpenTelemetry 的性能分析代理应该对用户很有用，因为它通过扩展到代码级别，可以更深入地进行可观察性分析。
最近为了解决ABP集成CAP时无法通过拦截器启用工作单元的问题，从小伙伴那里学了一招。借助DiagnossticSource，可以最小改动完成需求。关于DiagnosticSource晓东大佬18年在文章 在 .NET Core 中使用 Diagnostics (Diagnostic Source) 记录跟踪信息就有介绍，文章开头就说明了Diagnostics 一直是一个被大多数开发者忽视的东西。是的，我也忽略了，这个好东西，有必要学习一下，下面就和大家简单聊一聊System.Diagnostics.DiagnosticSource在.NET上的应用。
我们都知道查询优化器，知道在查询优化器中会经历逻辑查询优化和物理查询优化。需要注意的是，查询优化器只能在已经确定的情况下（SQL 语句、索引设计、缓冲池大小、查询优化器参数等已知的情况）决定最优的查询执行计划
在流媒体视频世界中，慢启动、低码率、高失速率(stall rate)和播放失败可谓是四大“世界末日”，无论这四个中的哪一个发生都会导致糟糕的用户体验。当问题发生的时候，找到根本原因是十分重要的，可能是播放器的问题，也可能是缓冲算法或比特率选择的问题，或者是内容编码或打包的问题。为此，流媒体视频联盟发布了端到端工作流监控的最佳实践，这份文档中提出跨流媒体视频工作流的级联效应可以通过多点监控来观察记录和相互分离，这意味着从各个点（CDN、播放器、源或编码器）收集数据，然后将这些数据整合在一起。然而这些数据往往是孤立的，即使您可以尝试以某种方式连接它，那些从中派生的孤立的日志和指标通常也不足以驱动 QOE 或以真正有效的方式解决问题。
利用组复制，用户可以通过将系统状态复制到一组服务器来创建具有冗余的容错系统。即使某些服务器发生故障，只要不是所有服务器或大多数服务器，系统仍然可用。
管道和过滤器 管道和过滤器是八种体系结构模式之一，这八种体系结构模式是：层、管道和过滤器、黑板、代理者、模型-视图-控制器（MVC） 表示-抽象-控制（PAC）、微核、映像。 管道和过滤器适用于需要渐增式处理数据流的领域，而常见的“层”模式它 能够被分解成子任务组，其中每个子任务组处于一个特定的抽象层次上。 按照《POSA(面向模式的软件架构)》里的说法，管道过滤器（Pipe-And-Filter）应该属于架构模式，因为它通常决定了一个系统的基本架构。管道过滤器和生产流水线类似，在生产流水线上，原材料在流水
对于音乐流媒体业务来说，确定可能流失的用户（即有可能从付费降级到取消服务的用户）是关键。
前段时间我们的服务遇到了性能瓶颈，由于前期需求太急没有注意这方面的优化，到了要还技术债的时候就非常痛苦了。
每天被DDoS和CC是不是觉得很头疼，面对这些攻击需要快速丁维攻击的url和IP是一件头疼的事，面对网站access.log那么密密麻麻的访问记录，一条一条的筛选是不可能的，如果可以用一种动画的形式来展示，是不是更直观一些呢？Logstalgia就是这样的软件，它通过分析Apache、Nginx、Lighttpd等Web服务产生的日志，以可视化展现给管理员，那么下面就来简单介绍怎么使用这款软件。 首先我们需要明白的事，Logstalgia是不需要安装在服务器里的，一般我们的运维都是在第二天来回看前一天的访
可以随意使用任何熟悉的工具排查。只要问题能重现，排查就不会太难，最多就是把程序调试到各种框架源码，所以这也是为何面试都会问源码，不求都看过，但要有思路知道如何去看能解决问题。
随着 Kubernetes 的普及，其复杂性也在增加，强大的开源社区和云原生生态圈，围绕集群管理、开发、测试、安全等提供大量工具和服务。
导读：前段时间我们的服务遇到了性能瓶颈，由于前期需求太急没有注意这方面的优化，到了要还技术债的时候就非常痛苦了，本文记录Java性能优化过程，总结本篇文章希望对从事相关业务线的同学能够有所帮助或者启发。
来源 | https://zhenbianshu.github.io/ 背景 ---- 前段时间我们的服务遇到了性能瓶颈，由于前期需求太急没有注意这方面的优化，到了要还技术债的时候就非常痛苦了。 在很低的 QPS 压力下服务器 load 就能达到 10-20，CPU 使用率 60% 以上，而且在每次流量峰值时接口都会大量报错，虽然使用了服务熔断框架 Hystrix，但熔断后服务却迟迟不能恢复。每次变更上线更是提心吊胆，担心会成为压死骆驼的最后一根稻草，导致服务雪崩。 在需求终于缓下来后，leader 给我
最近发现几个项目中都有批次插入数据库的功能，每个项目中批次插入的写法有一些差别，所以本文打算对Mysql的批次插入做一个详细的分析。
通常前端建立搭建监控体系，主要是为了解决两个问题：如何及时发现问题、如何快速定位并解决问题。
可观察性（Observability）本质上是指系统可以根据外部输出推断内部运行状态的过程。
Skywalking是开源的分布式应用性能监控产品，用于收集、分析、聚合、可视化来自不同服务和本地基础服务的数据，具备链路追踪和APM的能力，更像一个现代的性能管理系统。它功能丰富，具备对Tracing以及Metric的管理能力、性能分析能力，其关注的重点只是“可观察性”，但是从日志、运维监控以及扩展性方面来看，存在一些不足。
在刚开始学前端的时候，那时候开发的应用总是在用户的设备中出现一些报错，开发者只知道这个型号的设备出现这个问题，但对其他信息却全然不知，比如说其他操作系统、其他设备型号、其他页面会有这个报错吗，这个报错出现的频率又是多少。每次出问题只能等待用户反馈，不能第一时间去解决问题，甚至用户没反馈的话永远也无法发现某些报错。
主要依赖：ManagedNativeWifi（2.3.0）、TaskScheduler（2.10.1）
本文讲述了一位开发者在进行火焰图调优过程中，通过修改代码、优化采集端、提升处理逻辑和优化存储策略等方面的具体做法，解决了应用在高峰期性能下降的问题，并提升了系统处理能力。同时，也介绍了一些火焰图工具的使用方法和原理，供其他开发者参考。"
这个问题如果直接去处理，可能会考虑框架日志、clb日志、k8s网卡日志等，反而把问题弄复杂了。其实可以理解为“丢包”问题，UDP丢包是非常常见的问题，由于协议本身就是非链接的传输协议，是不可靠的；所以准备从UDP协议原理出发，探讨下丢包的各种可能。
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