如何做好SQL质量监控
SLS推出用户级SQL质量监控功能，集成于CloudLens for SLS，提供健康分、服务指标、运行明细、SQL Pattern分析及优化建议五大维度，助力用户全面掌握SQL使用情况，实现精细化管理与性能优化。
健康检测：这个节点都挂了，为啥还要疯狂发请求？
本文深入探讨RPC框架中的服务健康检测机制，针对超大规模集群中节点“半死不活”导致请求失败的问题，分析传统心跳机制的局限性。提出结合业务请求可用率的动态评估方案，避免误判与漏判，并通过多机房部署探活程序提升检测可靠性，最终实现“推拉结合，以拉为准”的最终一致性目标，保障业务高可用。
1. 整合Logback，滚动记录+多文件
logback-spring.xml配置文件实现日志分级输出，支持控制台与文件双写入，按时间滚动保存，保留15天历史记录。通过LogProxy获取指定名称的Logger，实现INFO、ERROR、SQL、支付、任务等多类型日志分离存储，便于排查问题与监控系统运行状态。
2. 整合切面，参数拦截+过滤
该类基于Spring AOP实现请求参数日志拦截，通过@Aspect切面记录Web层请求信息。自动捕获请求来源、URL、方式、方法及入参，并计算处理耗时，便于调试与监控，日志通过LogProxy输出，支持后续扩展至数据库或ELK存储。
整合切面，参数拦截+过滤
该类基于Spring AOP实现请求参数日志拦截，通过@Aspect切面记录Web层请求信息。自动捕获请求来源、URL、方式、方法及入参，并统计执行耗时，便于调试与监控，日志输出至指定文件，支持后续扩展存储或分析。
如何做好SQL质量监控
SLS推出用户级SQL质量监控功能，集成于CloudLens for SLS，提供健康分、服务指标、运行明细、SQL Pattern分析及优化建议五大维度，帮助用户全面掌握SQL使用情况，识别异常、优化性能，提升日志分析效率与资源管理能力。
健康检测：这个节点都挂了，为啥还要疯狂发请求？
本文深入探讨RPC框架中的服务健康检测机制，针对超大规模集群中节点“半死不活”却未被及时发现的问题，提出“推拉结合，以拉为准”的核心理念。通过心跳机制与业务可用率相结合，动态判断节点健康状态，实现亚健康节点的精准识别与隔离。文章结合真实线上案例，剖析传统心跳机制的局限性，并引入多维度检测策略，如基于时间窗口的接口可用率评估，有效应对网络波动与服务僵死问题。同时，探讨了跨机房部署探活程序以降低误判率的实践方案，强调健康检测应服务于业务无损目标。最后引发对客户端心跳开销与负载均衡策略协同设计的深度思考。
