Java 21虚拟线程实战：一个注解让吞吐量翻5倍
先说结论：虚拟线程不是银弹。它只在一种场景下有用——你的线程大部分时间在等 I/O，而不是在算 CPU。如果你做的是后台报表导出、视频转码、加解密，关掉这篇文章，用平台线程池挺好。
网关 traceId 总是丢！微服务日志排查踩坑，很多人栽在这里
微服务环境下，一次用户请求，往往要跨过网关、订单、库存、支付好几个模块。 线上一出报错，排查就特别折磨人： 搜网关日志找不到线索，切到业务服务又对不上记录。各个模块日志互相孤立，没有一条统一线索把整个请求串起来。
老 Java 项目接 Agent，写接口还是建目录
摘要：两条路都能让老项目接上 Agent，但入口完全不同。LangChain4j 让你声明一个接口，老 Service 加注解变成工具；AgentScope Java 让你建一个 workspace 目录，项目约定写成 Markdown。改动落在哪，决定你后面要维护什么。
16-方法观测（二）：trace 链路追踪与耗时分解实战（面试高频）
#Arthas #接口耗时 #Java面试 #动态追踪 #性能调优版本声明：本文基于 Arthas 4.x 与 JDK 8（1.8.0_x） 编写。凡涉及 JDK 9+ 的差异，一律以「版本演进注记」单独标注。
SkyWalking 链路追踪实战：从 traceId 到全链路性能定位
微服务一拆，一个请求要穿过网关、订单、库存、MQ 十几个服务，出了问题想定位是哪个环节慢、哪个服务报错，翻日志能翻到怀疑人生。分布式链路追踪就是解决这个问题的。
采了100%的Trace，慢查询一条没采到
一周前我们把 OpenTelemetry 接入了生产集群，采样率拉满，心想这下所有慢链路都跑不掉了。三天后 Prometheus 的 Trace 存储先炸了，紧接着我们发现：近一周所有超过 3 秒的慢查询，一条完整链路都没留下。
SpringBoot TraceID 透传实战｜从任务调度到执行，全链路可观测
#SpringBoot #TraceID透传 #全链路追踪 #程序员必备 #开发避坑 做SpringBoot开发的程序员，几乎都有过这样的崩溃经历：线上任务突然报错，日志堆了几百行，分布式环境下，一个任务跨多个模块、多个线程，想找报错原因，比大海捞针还难！
技术应用 | 基于Trace的根因分析实践
文 / 中国平安财产保险股份有限公司安全基础运维部 秦继良在日志（Logging）、链路（Tracing）、指标（Metrics）已成为可观测领域三大支柱的今天，我们依然面临很多挑战，如何快速定位故障根因便是关键的一环。
得物云原生全链路追踪Trace2.0-采集篇
一、0xcc开篇2020年3月，得物技术团队在三个月的时间内完成了整个交易体系的重构，交付了五彩石项目，业务系统也进入了微服务时代。系统服务拆分之后，虽然每个服务都会有不同的团队各司其职，但服务之间的依赖也变得复杂，对服务治理等相关的基础建设要求也更高。