[!info] 关联笔记

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• 前置概念：日志 · 性能方法论 · HTTP
• 后续概念：Docker · 优雅关闭
• 容易混淆：监控大盘 vs 因果定位

Java 可观测性

这个概念为什么出现

服务变慢或出错时，需要回答：哪条路径、哪个依赖、多少错误、哪个实例。可观测性把日志、指标、追踪连成可查询证据。

[!abstract] 一句话理解 指标描述整体健康，日志提供事件细节，追踪连接一次请求的跨服务因果；用 correlation id 把三者串起来。

最小可运行示例

场景：为请求生成 correlation id 并打日志

import java.util.UUID;
import java.util.logging.Logger;

public class CorrelationDemo {
    private static final Logger log = Logger.getLogger(CorrelationDemo.class.getName());
    static void handle() {
        String cid = UUID.randomUUID().toString();
        log.info(() -> "cid=" + cid + " event=start");
        log.info(() -> "cid=" + cid + " event=done");
    }
    public static void main(String[] args) { handle(); }
}

javac CorrelationDemo.java && java CorrelationDemo

期望：两行日志含同一 cid。

结合场景再看三个关注点

1. cid 沿 HTTP 头传播。
2. RED/USE 指标思维。
3. 采样追踪控成本。

核心概念与准确模型

1. 三大支柱

2. OpenTelemetry / Micrometer 生态

3. SLO 与告警

边界情况与反直觉行为

1. 高基数标签炸掉时序库。
2. 日志含 PII。
3. 只加工具不加黄金指标。

常见误区

[!warning] 常见误区：有仪表盘=可观测 还要能按请求钻取因果。

工程实践

1. 统一 cid/traceId。
2. 错误率/延迟分位/饱和度。
3. 依赖分类隔离。
4. 演练“无日志也能定位吗”。

本节总结

• 日志+指标+追踪
• 关联是关键
• 服务可靠性底座

自测题

1. 高基数标签为何危险？
2. 追踪采样的权衡？

参考答案

1. 时间序列爆炸、成本与查询变差。
2. 成本 vs 罕见问题可见性。

延伸阅读与资料来源

资料	类型	支撑内容
OpenTelemetry	标准/项目	可观测
Micrometer	库	Java 指标