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从部署到优化:富途证券的 DeepFlow 探索之旅

作者:姜远川,后端研发工程师,来自富途技术工程部 本文分享了富途证券引入基于 eBPF 的可观测性方案 DeepFlow,以应对传统 APM 所面临的诸如代码侵入性强和覆盖不全面等挑战的过程。在 TKE 超级节点等复杂场景的落地过程中,我们与社区密切合作,解决了多项兼容性和性能问题。通过 DeepFlow,我们快速定位了一个 DNS 解析引起的 MySQL 超时故障,验证了该方案的价值。未来,我们计划将内部观测平台和 DeepFlow 相结合,以持续拓展其应用场景并优化现有监控路径。 01|业务运维痛点 我们在内部已经建立了一套可观测平台,负责观测跨越多种编程语言的大量应用。我们通过代码插桩的方式提供了丰富的观测能力,但随着业务规模的增长和技术架构的演进,也面临了若干运维痛点: 代码入侵性:不同编程语言需要独立的 SDK 维护,给业务团队带来了学习和升级的额外负担。 故障定位模糊:SDK 与业务代码的界限不明确,影响定位定界效率。 监控路径不完整:传统埋点方法导致监控数据粒度不足,难以追踪基础服务、云组件以及网络调用的细节。 网络问题诊断效率低:在复杂的云原生架构中,K8s 自身排查工...

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