本文永久链接 – https://tonybai.com/2025/08/20/large-scale-logging-made-easy 当日志规模达到 PB 级别，传统的关系型数据库（如 PostgreSQL 或 MySQL）往往力不从心，不仅性能急剧下降，运维成本也变得难以承受。在 FrOSCon 2025 大会上，VictoriaMetrics 的联合创始人兼CTO、fasthttp作者、资深 Go 工程师Aliaksandr Valialkin 发表了题为“大规模日志处理变得简单”的演讲，深入剖析了专为日志设计的数据库如何通过一系列精巧的工程设计，实现单机处理 PB 级数据的惊人性能。 ...
本文永久链接 – https://tonybai.com/2025/08/04/continuous-profiling-fourth-pillar 大家好，我是Tony Bai。 凌晨两点，运维平台的警报刺破了宁静。P99 延迟飙升，用户服务几近瘫痪。作为 Go 工程师，你的脑海中闪过无数可能：是数据库慢了？是下游服务超时？还是某个新上线的 goroutine 泄露了？你急忙打开监控面板，Metrics (指标) 显示 CPU 和内存平稳，Logs (日志) 没有明显异常，Traces (追踪) 只告诉你请求在服务内部耗费了大量时间，却不知所踪。这个场景，是现代软件运维中一个令人沮丧的“最后一公里”难题。 ...
云原生时代，如何用RED三板斧搞定服务监控？ - Tony Bai =============== Tony Bai 一个程序员的心路历程 Google Go语言编码风格规范 Google Go语言编码风格规范：指南篇 Google Go语言编码风格规范：决定篇 Google Go语言编码风格规范：最佳实践篇 Go语言第一课FAQ ...
本文永久链接 – https://tonybai.com/2024/05/17/the-early-evangelists-of-go Go自2009年开源至今已经快15年了！这期间，有很多人对Go语言的发展做出了重要贡献，起到了至关重要的作用，他们被视为Go语言的早期布道者和鼓吹者。他们向Go社区传达着Go的价值观、Go的最新发展、Go的使用方法以及最佳实践。 这些人有来自Go团队的，有来自Google但非Go团队的，也有Go的早期采纳者和贡献者。如今这些人的状况不尽相同。有些人依然在活跃在Go团队中，为Go的演进持续做着贡献；有些人由于各种原因，已经退居二线，但仍心系Go的发展；还有一些人则逐渐淡出Go社区，或者说不再复当年的那种热忱。 ...
本文永久链接 – https://tonybai.com/2023/09/04/slog-in-action-file-logging-rotation-and-kafka-integration 《slog正式版来了：Go日志记录新选择！》一文发布后，收到了很多读者的反馈，意见集中在以下几点： 基于slog如何将日志写入文件 slog是否支持log轮转(rotation)，如果slog不支持，是否有好的log轮转插件推荐？ 如何与kafka集成 日志输出有哪些最佳实践 这篇文章就是对上述问题进行补充说明的，供大家参考，希望能给大家带去帮助。 ...
本文永久链接 – https://tonybai.com/2023/01/10/how-prometheus-gauge-add-and-sub 1. Gauge是啥？ 熟悉Prometheus的小伙伴们都知道Prometheus提供了四大指标类型： Counter Gauge Histogram Summary Histogram和Summary是一类，但理解起来稍复杂一些，这里我们暂且不提。Counter顾名思义“计数器”，仅提供了Add方法，是一个一直递增的数值；而Gauge直译为“仪表盘”，它也是一个数值，但和Counter不同，它不仅提供Add方法，还提供了Sub方法。如果你的指标可增可减或是需要支持负数，那么Gauge显然是一个比Counter更适合的指标类型。 ...
本文永久链接 – https://tonybai.com/2022/06/15/prometheus-can-not-pick-up-data-because-of-the-prometheus-client-package 在基于eBPF的新一代观测设施尚未成熟之前，我们采用了业界成熟的Prometheus+Grafana方案采集节点与应用度量指标(metrics)信息。众所周知，这样的方案是一种对应用有侵入的方案，即需要在应用内部嵌入采集度量信息及与Prometheus通信的client包。 Prometheus官方提供并维护了主流语言的client包，包括Go、Java、Python、Ruby、Rust等，如下图： ...
近两年微服务架构流行，主流互联网厂商内部都已经微服务化，初创企业虽然技术积淀不行，但也通过各种开源工具拥抱微服务。再加上容器技术赋能，Kubernetes又添了一把火，微服务架构已然成为当前软件架构设计的首选。 但微服务化易弄，服务治理难搞！ 一、微服务的“痛点” 微服务化没有统一标准，多数是进行业务领域垂直切分，业务按一定的粒度划分职责，并形成清晰、职责单一的服务接口，这样每一块规划为一个微服务。微服务之间的通信方案相对成熟，开源领域选择较多的有RPC或RESTful API方案，比如：gRPC、apache thrift等。这些方案多偏重于数据如何打包、传输与解包，对服务治理的内容涉及甚少。 ...
由于开发的平台要进行内部公开测试，我们这周在公司内部私有云搭建了一套平台。涉及到Kubernetes相关的基础软件，由我来部署。Kubernetes以及其相关组件都在积极的开发中，版本更新也很快。截至本文撰写时，K8s发布最新稳定版是v1.7.6，而与之配套的Dashboard则是v1.7.0。 最初在部署规划时，我选择了Kubernetes v1.7.6+ dashboard v1.6.3的组合。之前K8s v1.7.3的稳定让我对使用最新Release版有一些信心，但dashboard v1.7.0则是三天前刚发布的，看dashboard的commit log，之前还大规模revert了一次。因此，我保守的选择了v1.6.3。 ...
默认安装后的Kubernetes dashboard如下图所示，是无法图形化展现集群度量指标信息的： 图形化展示度量指标的实现需要集成k8s的另外一个Addons组件：Heapster。 Heapster原生支持K8s(v1.0.6及以后版本)和CoreOS，并且支持多种存储后端，比如：InfluxDB、ElasticSearch、Kafka等，这个风格和k8s的确很像：功能先不管完善与否，先让自己在各个平台能用起来再说^0^。这里我们使用的数据存储后端是InfluxDB。 ...