第1章 可觀測(cè)性概述 1
1.1　可觀測(cè)系統(tǒng)的演進(jìn) 1
1.1.1 系統(tǒng)架構(gòu)的演進(jìn) 1
1.1.2 可觀測(cè)性和監(jiān)控的關(guān)系 6
1.1.3 可觀測(cè)性技術(shù)的現(xiàn)狀 13
1.2　可觀測(cè)性數(shù)據(jù) 20
1.2.1 可觀測(cè)性數(shù)據(jù)的類型 20
1.2.2 實(shí)戰(zhàn)場(chǎng)景下運(yùn)維人員觀測(cè)的數(shù)據(jù) 24
1.2.3 實(shí)戰(zhàn)場(chǎng)景下研發(fā)人員觀測(cè)的數(shù)據(jù) 27
1.3　可觀測(cè)性技術(shù)的價(jià)值 29
1.3.1 發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)故障 30
1.3.2 預(yù)測(cè)系統(tǒng)故障和容量 31
1.3.3 提供事故分析報(bào)告 33
1.3.4 預(yù)測(cè)變更的影響 35
第2章 系統(tǒng)架構(gòu) 38
2.1　架構(gòu)設(shè)計(jì)的基本原則 38
2.1.1 統(tǒng)一的數(shù)據(jù)語(yǔ)義 39
2.1.2 統(tǒng)一的數(shù)據(jù)處理平臺(tái) 46
2.1.3 統(tǒng)一的可視化系統(tǒng) 48
2.2　平臺(tái)基礎(chǔ)架構(gòu)設(shè)計(jì)實(shí)戰(zhàn) 53
2.2.1 實(shí)戰(zhàn)一：基于開(kāi)源Grafana+Prometheus+Tempo+Loki的解決方案 53
2.2.2 實(shí)戰(zhàn)二：基于開(kāi)源Elastic Stack的解決方案 71
2.2.3 實(shí)戰(zhàn)三：開(kāi)源架構(gòu)優(yōu)化之解決大規(guī)模數(shù)據(jù)計(jì)算問(wèn)題 81
第3章 日志系統(tǒng)實(shí)戰(zhàn) 91
3.1　日志模型的設(shè)計(jì) 91
3.2　日志系統(tǒng)的選型實(shí)戰(zhàn) 95
3.2.1 全文檢索的首選：Elasticsearch實(shí)戰(zhàn) 95
3.2.2 新生代列式存儲(chǔ)：ClickHouse實(shí)戰(zhàn) 101
3.3　Elasticsearch調(diào)優(yōu)實(shí)戰(zhàn)指南 104
3.3.1 實(shí)戰(zhàn)一：Elasticsearch索引模塊及配置Index、Shard、Segment 105
3.3.2 實(shí)戰(zhàn)二：合理使用Elasticsearch數(shù)據(jù)字段，配置pipeline和mapping 113
3.3.3 實(shí)戰(zhàn)三：在大規(guī)模系統(tǒng)中選擇字段存儲(chǔ)方式 121
3.3.4 實(shí)戰(zhàn)四：PB級(jí)別數(shù)據(jù)量場(chǎng)景下的Elasticsearch調(diào)優(yōu) 126
3.3.5 實(shí)戰(zhàn)五：降本增效，預(yù)測(cè)Elasticsearch集群的規(guī)模并控制成本 130
第4章 鏈路追蹤系統(tǒng)實(shí)戰(zhàn) 135
4.1　設(shè)計(jì)鏈路追蹤模型 135
4.1.1 鏈路追蹤的發(fā)展歷程 135
4.1.2 Span語(yǔ)義規(guī)范 138
4.2　系統(tǒng)選型實(shí)戰(zhàn) 141
4.2.1 OpenTelemetry調(diào)用鏈實(shí)戰(zhàn) 141
4.2.2 Spring Cloud Sleuth實(shí)戰(zhàn) 157
4.2.3 Istio實(shí)戰(zhàn) 169
4.2.4 Filebeat采集方案實(shí)戰(zhàn) 172
4.2.5 Elasticsearch存儲(chǔ)實(shí)戰(zhàn) 176
4.3　鏈路追蹤系統(tǒng)實(shí)戰(zhàn)場(chǎng)景 181
4.3.1 實(shí)戰(zhàn)一：頭采、尾采、單元采樣的區(qū)別與技術(shù)難點(diǎn) 181
4.3.2 實(shí)戰(zhàn)二：在萬(wàn)億級(jí)調(diào)用量下應(yīng)如何自適應(yīng)采樣 185
4.3.3 實(shí)戰(zhàn)三：陳舊系統(tǒng)如何接入全鏈路追蹤系統(tǒng) 188
第5章 指標(biāo)系統(tǒng)實(shí)戰(zhàn) 193
5.1 指標(biāo)采集模型的設(shè)計(jì) 193
5.1.1 指標(biāo)數(shù)據(jù)的分類 193
5.1.2 指標(biāo)數(shù)據(jù)的語(yǔ)義規(guī)范 197
5.2 系統(tǒng)選型實(shí)戰(zhàn) 200
5.2.1 OpenTelemetry指標(biāo)監(jiān)控實(shí)戰(zhàn) 200
5.2.2 Spring Boot Actuator監(jiān)控實(shí)戰(zhàn) 216
5.2.3 自研指標(biāo)監(jiān)控實(shí)戰(zhàn) 226
5.2.4 內(nèi)核監(jiān)控之eBPF實(shí)戰(zhàn) 231
5.3 指標(biāo)系統(tǒng)實(shí)戰(zhàn)場(chǎng)景 238
5.3.1 實(shí)戰(zhàn)一：如何保證海量數(shù)據(jù)上報(bào)的實(shí)時(shí)性和完整性 238
5.3.2 實(shí)戰(zhàn)二：當(dāng)陷入告警風(fēng)暴時(shí)應(yīng)該如何實(shí)現(xiàn)告警降噪 240
5.3.3 實(shí)戰(zhàn)三：使用Filebeat采集指標(biāo)數(shù)據(jù)，如何在服務(wù)端去重 244
第6章 事件中心實(shí)戰(zhàn) 251
6.1 事件中心的設(shè)計(jì) 251
6.1.1 事件驅(qū)動(dòng)架構(gòu)概述 251
6.1.2 事件模型的設(shè)計(jì) 254
6.1.3 事件中心的設(shè)計(jì)及實(shí)戰(zhàn) 256
6.2 高可用事件中心實(shí)戰(zhàn) 258
第7章 Profile診斷實(shí)戰(zhàn) 261
7.1　線上分析工具 261
7.1.1 JDK原生工具 261
7.1.2 Java線上診斷工具 266
7.1.3 網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求分析工具Wireshark 272
7.2　線上問(wèn)題實(shí)時(shí)分析實(shí)戰(zhàn) 275
7.2.1 實(shí)戰(zhàn)一：當(dāng)線上業(yè)務(wù)內(nèi)存溢出時(shí)如何定位 276
7.2.2 實(shí)戰(zhàn)二：當(dāng)線上業(yè)務(wù)CPU的使用率較高時(shí)如何定位 281
7.2.3 實(shí)戰(zhàn)三：當(dāng)線上業(yè)務(wù)I/O異常時(shí)如何定位 283
7.2.4 實(shí)戰(zhàn)四：當(dāng)接口請(qǐng)求響應(yīng)變慢時(shí)應(yīng)如何定位 285
7.3　線上問(wèn)題處理流程實(shí)戰(zhàn) 286
第8章 可觀測(cè)性的探索 289
8.1　DevOps與可觀測(cè)性 289
8.1.1 服務(wù)依賴關(guān)系 289
8.1.2 了解新版本的變化 293
8.1.3 全鏈路壓力測(cè)試不可或缺的可觀測(cè)性 296
8.1.4 利用混沌工程及時(shí)發(fā)現(xiàn)問(wèn)題 298
8.2　AIOps與可觀測(cè)性 302
8.2.1 如何選擇合適的數(shù)據(jù)和算法 303
8.2.2 企業(yè)級(jí)場(chǎng)景下AIOps落地的難點(diǎn)與經(jīng)驗(yàn) 306