【可观测性工程】可观测性全景：Metrics、Logs、Traces、Profiles、Events 五大支柱
从控制论到云原生：拆解可观测性的五大信号支柱，对比监控与可观测性的本质区别，梳理开源/商业/SaaS 分类，以及国内互联网公司三大支柱落地现状与典型工程坑点。
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【可观测性工程】持续性能分析（Profiling）：pprof、Pyroscope、Parca、async-profiler、JFR
从 CPU/heap/goroutine/lock/off-CPU 等 Profiling 种类出发，比较采样与插桩两类 profiler 的工作原理，深入 Go pprof、Java async-profiler/JFR、Python py-spy、Pyroscope、Parca eBPF Profiling，以及 OpenTelemetry Profiles 的最新进展，给出国内字节美团的真实落地经验与工程坑点。
可观测性工程
从 Metrics、Logs、Traces 到 Profiling、eBPF、OpenTelemetry 与 SLO 治理，面向中国工程团队的可观测性系统化手册。
【io_uring 系列】事件驱动代码的调试艺术：当回调成为迷宫
一份面向线上事故的事件驱动代码排障手册：从症状收敛、strace/eBPF/perf 逐层下钻，到 OpenTelemetry 集成与 Sanitizer 离线复盘。
【eBPF 系列】eBPF 性能分析工具链：perf → BCC → bpftrace → Parca 的演化
你有火焰图，但它只能告诉你 CPU 在忙什么——CPU 不忙的时候呢？从 perf 到 Parca，Linux 性能分析工具链走过了 15 年，是时候搞清楚每个工具的真正定位了。