В эпоху быстрорастущих приложений важно иметь возможность контролировать состояние системы в любой момент времени. Одними из требований для достижения этого являются логи и метрики, которые помогают нам следить за многими параметрами, такими как количество запросов в секунду (RPS), потребление памяти, cache git и т.д. Однако, есть ещё один полезный инструмент - трейсинг. В этой статье мы ознакомимся со стандартом OpenTelemetry в языке Go и инструментом Jaeger

Читать далее

https://habr.com/ru/post/710644/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=710644

Привет! Хочу поделиться историей миграции сервисов логирования и трейсинга с компонентов Elastic Stack на Grafana Stack и тем, что из этого вышло. До миграции у нас в М2 использовались достаточно классические схемы:

Читать далее

https://habr.com/ru/post/693504/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=693504

Представьте: у вас пара сотен микросервисов, и вдруг всё ломается. А может даже не всё, а, скажем, только одна страница. Если вы хорошо знакомы с системой, то по мониторингам и логам быстро обнаружите проблему и пойдете её решать. Но иногда систему вы видите впервые, и на поиск бага могут часы, или даже дни.

Всем привет, меня зовут Саша Казанцев, я — тимлид команды “Clickme” в hh.ru. В этой статье расскажу о том, как мы внедряли трейсинг.

Читать далее

https://habr.com/ru/post/686414/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=686414

Это очередная статья из цикла «BPF для самых маленьких» (0, 1, 2) и первая из серии практических статей про трассировку Linux современными средствами.

Из нее вы узнаете о программе и языке bpftrace — самом простом способе погрузиться в мир BPF с практической точки зрения, даже если вы не знаете про BPF ровным счетом ничего. Утилита bpftrace позволяет при помощи простого языка прямо из командной строки создавать программы-обработчики и подсоединять их к огромному количеству событий ядра и пространства пользователя. Посмотрите на КПДВ ниже… поздравляю, вы уже умеете трейсить системные вызовы при помощи bpftrace!

В отличие от предыдущих статей серии, эта относительно короткая и ее основная часть написана в формате туториала, так что уже после пяти минут чтения вы сможете создавать обработчики и собирать статистику о любом событии в ядре Linux прямо из командной строки. В конце статьи рассказывается об альтернативах — ply и BCC. Минуты во фразе «после пяти минут чтения» подразумеваются меркурианские. Появление уникальных навыков после пяти минут чтения не гарантируется.

Читать дальше →

https://habr.com/ru/post/542560/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=542560

Продолжаем серию статей про BPF — универсальную виртуальную машину ядра Linux — и в этом выпуске расскажем о том, какие типы программ BPF существуют, и как они используются в реальном мире капиталистического чистогана. Кроме этого, в конце статьи приведено некоторое количество ссылок, в частности, на две с половиной существующие книжки про BPF.

В ядре Linux версии 5.9 определено больше тридцати разных типов программ BPF, и про некоторые из этих типов я собираюсь написать по несколько статей, так что эта статья, поневоле, обзорная и не содержит такого количества технических деталей, как предыдущие. Но, тем не менее, мы постараемся, наконец-то, ответить на вопрос, зачем все это нужно и почему вокруг BPF так много шума.

Если вы хотите узнать, как именно BPF помогает эффективно решать задачи защиты от DDoS атак, распределения нагрузки на серверы, реализации сетевого стека kubernetes, защиты систем от нападения, эффективной трассировки систем 24x7 прямо в проде и многие другие, то добро пожаловать под кат.

Читать дальше →

https://habr.com/ru/post/529316/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=529316

В этой статье мы рассмотрим, как устроены транзакции в Apache Ignite. Не будем останавливаться на концепции Key-Value хранилища, а перейдем сразу к тому, как это реализовано в Ignite. Начнем с обзора архитектуры, а затем проиллюстрируем ключевые моменты логики транзакций при помощи трейсинга. На простых примерах вы увидите, как работают транзакции (и по каким причинам могут не работать).

Необходимое отступление: кластер в Apache Ignite

Кластер в Игнайте — это множество серверных и клиентских узлов, где серверные узлы объединены в логическую структуру в виде кольца, а клиентские узлы присоединены к соответствующим серверным. Основное отличие клиентских узлов от серверных в том, что первые не хранят данные.




Читать дальше →

https://habr.com/ru/post/528836/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=528836

В этой статье я хотел бы поделиться способом профилирования и трассировки программ на Go. Я расскажу, как можно это делать, сохраняя код гибким и чистым.

TL;DR

Логирование, сбор метрик и все, что не связано с основной функциональностью какого-либо кода, не должно находиться внутри этого кода. Вместо этого нужно определить точки трассировки, которые могут быть использованы для измерения кода пользователем.

Другими словами, логирование и сбор метрик – это подмножества трассировки.

Шаблонный код трассировки может быть сгенерирован с помощью gtrace.

Читать дальше →

https://habr.com/ru/post/504714/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=504714

Бывает, что системы глючат, тормозят, ломаются. Чем больше система, тем сложнее найти причину. Чтобы узнать, почему что-то работает не так, как ожидалось, исправить или предотвратить будущие проблемы, нужно посмотреть внутрь. Для этого системы должны обладать свойством наблюдаемости, которая достигается инструментацией в широком смысле этого слова.

На HighLoad++ Пётр Зайцев (Percona) сделал обзор доступной инфраструктуры для трейсинга в Linux и рассказал о bpfTrace, который (как видно из названия) дает много преимуществ. Мы сделали текстовую версию доклада, чтобы вам было удобно пересмотреть детали и дополнительные материалы всегда были под рукой.
Читать дальше →

https://habr.com/ru/post/500456/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=500456

Косметология калуга косметолог Самара

В процессе перехода от монолитного приложения к микросервисной архитектуре мы сталкиваемся с новыми проблемами.

В монолитном приложении обычно достаточно просто определить, в какой части системы произошла ошибка. Скорее всего, проблема в коде самого монолита, либо в базе данных. Но когда мы начинаем искать проблему в микросервисной архитектуре, всё уже не так очевидно. Нужно найти весь путь, который прошел запрос от начала до конца, выделить его из сотен микросервисов. Причём многие из них еще и имеют собственные хранилища, в которых также могут возникать как логические ошибки, так и проблемы с производительностью и отказоустойчивостью.

Я долго искал инструмент, который помог бы справиться с такими проблемами (писал об этом на Хабре: 1, 2), но в итоге сделал собственное опенсорсное решение. В статье я рассказываю о преимуществах подхода service mesh и делюсь новым инструментом для его реализации.

Читать дальше ->

https://habr.com/ru/post/449974/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=449974

Что такое Istio? Это так называемый Service mesh, технология, которая добавляет уровень абстракции над сетью. Мы перехватываем весь или часть трафика в кластере и производим определенный набор операций с ним. Какой именно? Например, делаем умный роутинг, или реализуем подход circuit breaker, можем организовывать «canary deployment», частично переключая трафик на новую версию сервиса, а можем ограничивать внешние взаимодействия и контролировать все походы из кластера во внешнюю сеть. Есть возможность задавать policy правила для контроля походов между разными микросервисами. Наконец, мы можем получить всю карту взаимодействия по сети и сделать унифицированный сбор метрик полностью прозрачно для приложений.



Про механизм работы можно прочитать в официальной документации. Istio — это действительно мощный инструмент, который позволяет решить множество задач и проблем. В этой статье я бы хотел ответить на основные вопросы, которые обычно возникают в начале работы с Istio. Это поможет вам разобраться с ним быстрее.




Читать дальше ->

https://habr.com/post/419319/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=419319

Когда-нибудь трассировали рантайм вашего приложения? Знаете сколько запросов делает вон тот серый ендпоинт, который? А как долго вычитываются те кросс-референсы на схожий тип ресурсов с каждой странички сущностей, которую нужно вернуть в запрос? Пытались ли вы замерить как долго приходится ждать пользователю из-за опциональных полей запроса, которые он время от времени добавляет? Задумывались ли вы что будет если запараллелизировать эти шесть запросов к тем двум базам данных?



Если что-нибудь выше звучит интересно, или как минимум знакомо — добро пожаловать под кат.
Читать дальше ->

https://habr.com/post/354716/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=354716