各位观众，各位朋友，大家好！我是你们的老朋友，江湖人称“码界小诸葛”的程序猿猿。今天，咱们不聊代码，不谈架构，来聊聊一个隐藏在微服务汪洋大海中的“追踪神器”——分布式追踪。 想象一下，你正在指挥一场规模宏大的交响乐演奏，各个乐器组（服务）各司其职，但如果突然某个小提琴手（服务）跑调了，你该如何快速定位问题？是逐个乐器听过去？还是有更聪明的办法？ 分布式追踪，就是那个能让你瞬间锁定跑调小提琴手的“追踪神器”。它能清晰地展示请求在各个服务间的流转路径，让你对整个系统的运行状态一目了然。但是，正如任何神器都有使用限制一样，分布式追踪的采样策略也会对系统性能产生不可忽视的影响。 今天，我们就来深入探讨一下分布式追踪的采样策略，以及它们对性能的影响。我会尽量用幽默风趣的语言，避免枯燥乏味的术语，力求让大家在轻松愉快的氛围中掌握这些知识。 一、分布式追踪：微服务世界的“GPS” 首先，咱们来简单回顾一下分布式追踪的概念。在单体应用时代，Debug 就像在自家后院溜达，拿着放大镜就能找到问题。但是，到了微服务时代，应用被拆分成无数个小服务，它们像一个个孤岛一样散落在各处，请求在这些岛屿之间穿梭，一旦 …
分布式追踪（Distributed Tracing）：Jaeger, Zipkin 的应用
好的，各位朋友，欢迎来到今天的“分布式追踪：Jaeger, Zipkin 的应用”脱口秀！我是你们的老朋友，程序界的段子手，今天就带大家一起扒一扒这俩分布式追踪界的“扛把子”——Jaeger 和 Zipkin，看看它们是如何在微服务这片汪洋大海中，帮我们精准定位“沉船”的。🌊 别担心，今天咱们不讲枯燥的理论，就聊聊实际应用，保证大家听完能笑着回去，还能顺手解决几个线上 Bug！😎 开场白：微服务时代的烦恼 话说，自从我们拥抱了微服务架构，系统变得像一棵枝繁叶茂的大树，每个枝干都是一个独立的服务。这棵树茁壮成长，功能越来越强大，但问题也随之而来： 调用链太长： 一个请求可能要经过十几个甚至几十个服务，哪个环节出了问题，简直像大海捞针！ 性能瓶颈难寻： 系统响应慢，到底是哪个服务拖了后腿？CPU 飙升？数据库慢查询？傻傻分不清楚！ 问题排查困难： 线上出现 Bug，日志散落在各个服务里，要拼凑出一个完整的请求链路，简直比福尔摩斯破案还难！🤯 面对这些问题，我们程序员只能默默流泪，加班到天亮，头发掉了一把又一把。难道就没有什么神器，能帮我们摆脱这种困境吗？ 救星登场：分布式追踪 别绝望，少年 …
容器化应用的分布式追踪（Distributed Tracing）与可观测性深度实践
好的，各位亲爱的码农、架构师、运维大佬以及所有对“容器化应用的分布式追踪与可观测性”感兴趣的朋友们，欢迎来到今天的“追踪迷踪，洞察乾坤”技术讲座！我是你们今天的向导，将带领大家一起拨开迷雾，探索容器化世界里那些隐藏的秘密。 今天咱们不讲那些枯燥乏味的理论，也不搞那些云里雾里的概念。咱们用最接地气的语言，最生动的例子，一起聊聊如何让你的容器化应用不仅跑得快，还要看得明白，让 bug 无处遁形，性能瓶颈一览无余！ 一、开场白：你真的了解你的容器吗？ 想象一下，你辛辛苦苦部署了一套基于 Kubernetes 的微服务应用，感觉一切都棒极了，就像精心打造的乐高城堡，每个模块都严丝合缝。但是，有一天，用户突然反馈说“服务卡顿”，你急得像热锅上的蚂蚁，到处翻 log，却发现 log 简直像大海捞针，信息量巨大，但关键信息却藏得严严实实。 这时候，你是不是开始怀疑人生了？🤔 “我的应用到底怎么了？是哪个环节出了问题？是网络？数据库？还是某个神秘的微服务在偷偷摸摸地搞事情？” 这就是可观测性不足的典型症状。你的容器就像一个黑盒子，你知道它在运行，但你不知道它内部发生了什么。分布式追踪就像一把钥匙，能帮 …
容器化应用的高级性能画像与优化：Profiling 与 Tracing 实践
好的，各位技术大侠、代码小能手们，欢迎来到今天的“容器化应用高级性能画像与优化”研讨会！我是你们的老朋友，江湖人称“码农诗人”的李逍遥，今天咱们不谈风花雪月，只聊容器里的那些爱恨情仇。 开场白：容器化，爱的魔力转圈圈？ 话说这容器化，就像一个神奇的魔方，把我们的应用打包得漂漂亮亮，在各种环境中都能跑得溜溜的。一开始，我们觉得这简直是救星降临，告别了“在我的机器上能跑”的噩梦。 但是，随着应用越来越复杂，容器数量越来越多，问题也来了： 我的应用为什么这么慢？🤔 哪个服务在偷偷摸摸地占用资源？🤨 容器之间是怎么勾搭上的？🤫 我的账单怎么这么贵？😱 这些问题就像一个个小妖精，缠绕着我们，让我们夜不能寐。怎么办？别慌！今天我们就来学习如何使用Profiling和Tracing这两把利剑，斩妖除魔，让我们的容器化应用跑得更快、更稳、更省！ 第一章：性能画像，给应用做个CT扫描 Profiling，翻译过来就是“性能画像”，你可以把它想象成给你的应用做一次全面的CT扫描。它能告诉我们： 哪些函数最耗时？ 哪些代码行最占用CPU？ 哪些操作最频繁地访问内存？ 有了这些信息，我们就能找到性能瓶颈，对症 …