大规模分布式系统架构下调测能力构建之道

李鑫在QCon上的分享《大规模分布式系统架构下调测能力构建之》是一个非常有价值的话题，特别是对于那些在分布式环境开发中面临调测效率挑战的开发者和架构师来说。虽然我无法直接提供链接的下载内容，但我可以基于阿里云的产品和服务，为你概述一些与大规模分布式系统调测相关的策略和工具，这些内容可能与李鑫演讲的核心思想相呼应。

1. 阿里云ARMS（Application Real-Time Monitoring Service）：这是阿里云提供的一套应用性能管理服务，它可以帮助用户实时监控分布式系统的性能指标，包括但不限于响应时间、吞吐量、错误率等。通过ARMS，开发人员可以快速定位问题，提高调测效率。

2. 链路追踪Tracing：在分布式系统中，请求可能会经过多个服务节点，链路追踪技术如SkyWalking（已集成到阿里云观测平台SLS中）能够帮助开发者跟踪一次请求的完整调用链路，这对于诊断跨服务的性能瓶颈和错误至关重要。

3. 日志服务SLS（Log Service）：SLS是阿里云提供的一个实时日志采集、存储、查询、分析的服务。在分布式环境下，统一的日志管理和高效的日志搜索功能对于故障排查和性能调优极为重要。

4. Prometheus + Grafana：虽然这不是阿里云原生服务，但很多用户会在阿里云上部署Prometheus作为监控和告警系统，结合Grafana进行数据可视化展示，以实现对分布式系统各项指标的实时监控。

5. 混沌工程服务CHaosBlade：通过引入故障注入的方式，ChaosBlade可以在生产环境中安全地模拟各种异常场景，帮助团队提前发现系统脆弱点，增强系统的韧性。这对于验证分布式系统的容错能力和调测高可用性策略非常有帮助。

6. EDAS（Enterprise Distributed Application Service）：EDAS是阿里云面向企业级分布式应用的微服务管理平台，提供了应用托管、微服务治理、灰度发布、服务监控等一系列功能，有助于提升分布式系统开发和运维的效率。

李鑫的演讲很可能围绕着如何在这样的技术栈中构建有效的调测体系，包括自动化测试、监控报警、故障注入实验、以及如何利用云原生技术优化调试流程等方面进行了深入探讨。希望上述信息对你有所帮助！