【可观测性工程】埋点哲学:粒度、采样、基数爆炸与成本模型
埋点不是多加几行日志,而是一整套关于什么该记、什么该采样、什么该丢弃的工程决策体系。从信号分层、基数控制、采样策略到落地规范与工程坑点,给出可操作的埋点治理框架。
发布来自土法炼钢兴趣小组的知识、笔记、进展和应用。主题包括数据结构和算法、编程语言、网络安全、密码学等。
共 6 篇文章 · 返回首页
埋点不是多加几行日志,而是一整套关于什么该记、什么该采样、什么该丢弃的工程决策体系。从信号分层、基数控制、采样策略到落地规范与工程坑点,给出可操作的埋点治理框架。
拆解 Jaeger、Tempo、SkyWalking 架构差异与采样策略(头部/尾部/自适应),给出 W3C TraceContext 传播、OpenTelemetry tail_sampling 配置与选型框架。
可观测性数据量持续增长,存储成本常超过计算成本。拆解四大支柱的成本结构、采样与保留期策略、冷热分层架构,以及带显式假设的成本估算 worksheet。
分布式追踪的采样率设多少?100% 采样的成本和收益分别是什么?本文从 Google Dapper 论文的 Trace/Span 模型出发,拆解 W3C Trace Context 标准的传播机制,深入 OpenTelemetry SDK、Collector、Exporter 三层架构,对比 Jaeger 与 Tempo 的存储设计差异,讨论头部采样、尾部采样与自适应采样的工程取舍,结合 Uber 迁移 OpenTelemetry 的实战经验,给出追踪数据驱动的自动拓扑发现与关键路径分析方法。
语言模型不会直接输出“答案”,它每一步输出的是下一个 token 的 logits。本文解释 logits、softmax 和概率分布的关系,比较贪心解码、Beam Search、temperature、top-k、top-p、重复惩罚等策略,说明为什么解码不是模型之外的小细节,而是直接决定文本风格、稳定性和幻觉风险的决策层。
perf 到底看到了什么?PMU 硬件计数器、tracepoint、perf_event_open、perf ring buffer、Processor Trace——本文讲 perf 子系统的内核机制。