日志与追踪的完美融合:OpenTelemetry MDC 实践指南
OpenTelemetry 实战:gRPC 监控的实现原理
前言
最近在给 opentelemetry-java-instrumentation
提交了一个 PR,是关于给 gRPC 新增四个 metrics:
rpc.client.request.size
: 客户端请求包大小rpc.client.response.size
:客户端收到的响应包大小rpc.server.request.size
:服务端收到的请求包大小rpc.server.response.size
:服务端响应的请求包大小
这个 PR 的主要目的就是能够在指标监控中拿到 RPC
请求的包大小,而这里的关键就是如何才能拿到这些包的大小。
OpenTelemetry 实战:从零实现应用指标监控
前言
在上一篇文章:OpenTelemetry 实战:从零实现分布式链路追踪讲解了链路相关的实战,本次我们继续跟进如何使用 OpenTelemetry 集成 metrics 监控。
建议对指标监控不太熟的朋友可以先查看这篇前菜文章:从 Prometheus 到 OpenTelemetry:指标监控的演进与实践
OpenTelemetry 实战:从零实现分布式链路追踪
背景
之前写过一篇 从 Dapper 到 OpenTelemetry:分布式追踪的演进之旅的文章,主要是从概念上讲解了 Trace 在 OpenTelemetry 的中的场景和使用。
也写过一篇 实操 OpenTelemetry:通过 Demo 掌握微服务监控的艺术:如何从一个 demo 开始集成 OpenTelemetry。
但还是有不少小伙伴反馈说无法快速上手(可能也是这个 demo 的项目比较多),于是我准备从 0 开始从真实的代码一步步带大家集成 OpenTelemetry
,因为 OpenTelemetry 本身是跨多种语言的,所以也会以两种语言为(Java、Golang)主进行讲解。
使用这两种语言主要是因为 Java 几乎全是自动埋点,而 Golang 因为语言特性,大部分都得硬编码埋点;覆盖到这两种场景后其他语言也是类似的,顶多只是 API 名称有些许区别。
在这个过程中也会穿插一些 OpenTelemetry 的原理,希望整个过程下来大家可以在项目中实际运用起来,同时也能知其所以然。
深入理解单元测试:技巧与最佳实践
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Pulsar客户端消费模式揭秘:Go 语言实现 ZeroQueueConsumer
前段时间在 pulsar-client-go 社区里看到这么一个 issue:
如何监控 Nginx
前段时间接到一个需求,希望可以监控 Nginx 的运行状态。
我们都知道 Nginx 作为一个流行的 Web 服务器提供了多种能力,包括反向代理、负载均衡;也支持了许多协议,包括:
- gRPC
- http
- WebSocket 等
作为一个流量入口的中间件,对其的监控就显得至关重要了。
分布式系统如何做负载均衡
背景
Pulsar 有提供一个查询 Broker 负载的接口:
1 | /** |
可以返回一些 broker 的负载数据,比如 CPU、内存、流量之类的数据。