# 可观测链路 OpenTelemetry 版 #
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链路追踪（Tracing）其实很简单——链路拓扑
最近一年，小玉所在的业务部门发起了轰轰烈烈的微服务化运动，大量业务中台应用被拆分成更细粒度的微服务应用。为了迎接即将到来的双十一大促重保活动，小玉的主管让她在一周内梳理出订单中心的全局关键上下游依赖，提前拉...
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手动实现 Spring Boot 日志链路追踪：提升调试效率的利器
【8月更文挑战第8天】在复杂的分布式系统中，日志是诊断问题、追踪系统行为的重要工具。然而，随着微服务架构的普及，服务间的调用链路错综复杂，传统的日志记录方式往往难以快速定位问题源头。今天，我们将探讨如何在不依赖外部组件（如Zipkin、Sleuth等）的情况下，手动实现Spring Boot应用的日志链路追踪，让日志定位更加便捷高效。
Golang Agent 可观测性的全面升级与新特性介绍
本文将逐个介绍 Golang Agent 的新增功能。
双十一线上服务调用链路追踪SkyWalking实战分析
【11月更文挑战第27天】随着电商行业的飞速发展，双十一购物节已成为全球最大的购物狂欢节之一。在双十一期间，电商平台需要处理海量的用户请求和订单，这对系统的稳定性和性能提出了极高的要求。为了确保系统在高并发环境下的稳定运行，对线上服务的调用链路进行追踪和分析显得尤为重要。本文将通过实战案例，详细介绍如何在双十一期间使用SkyWalking对线上服务进行调用链路追踪，并结合Seata实现分布式事务管理，从而保障系统的稳定性和性能。
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Dubbo日志链路追踪TraceId选型
开发排查系统问题用得最多的手段就是查看系统日志，但是在分布式环境下使用日志定位问题还是比较麻烦，需要借助全链路追踪ID把上下文串联起来，本文主要分享基于Spring Boot + Dubbo框架下日志链路追踪ID的实现方案选型思路
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分表分库（百亿级大数据存储）
100亿数据其实并不多，一个比较常见的数据分表分库模型：
MySql数据库8主8从，每服务器8个库，每个库16张表，共1024张表（从库也有1024张表） ，每张表1000万到5000万数据，整好100亿到500亿数据！
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链路追踪（Tracing）其实很简单——链路实时分析、监控与告警
统计分析是我们观察、应用分布式链路追踪技术的重要手段。我们既可以根据不同场景要求进行实时的后聚合分析，也可以将常用的分析语句固化成规则生成预聚合指标，实现常态化监控与告警。相对于链路多维筛选，统计分析需要明确分析对象与聚合维度。其中，分析对象决定了我们对哪些指标进行聚合操作，比如请求量、耗时或错误率。而聚合维度决定了我们对哪些特征进行统计对比，比如不同应用、接口、IP、用户类型的统计量对比。接下来，我们先了解下分析对象和聚合维度的具体概念，再介绍实时分析与监控告警的具体用法。
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