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随着系统架构从单体架构到集群架构再到微服务架构的演进，业务越来越庞大，也越来越复杂。云原生时代背景下，随着微服务、Service Mesh、 Serverless 等新技术的出现，业务的复杂度很快就超过了个人的极限，可观测性在现代分布式系统的设计和运维中变得越来越重要。传统的监控和告警方法往往只关注系统的一些基本指标，而忽略了更细粒度的信息和上下文。可观测性的目标是通过全面的数据收集和分析，提供更深入和全面的洞察力，使运维和开发人员能够更好地理解系统的行为、排查问题、预测性能瓶颈和应对故障。

日志、指标和分布式追踪被称为可观测性的三大支柱：

• 日志（Logging）： 日志是记录系统运行过程中产生的事件和信息的记录。通过记录应用程序的日志，可以了解系统的运行状态、错误和异常信息，方便故障排查和系统分析。常见的日志系统包括 ELK（Elasticsearch、Logstash、Kibana）和 Splunk 等。
• 指标（Metrics）： 指标是用于衡量系统各个方面性能的度量标准。通过采集和记录指标数据，可以实时监控系统的运行情况，包括 CPU 使用率、内存占用、请求响应时间等。常用的指标系统有 Prometheus 和 InfluxDB 等。
• 分布式追踪（Distributed Tracing）： 分布式追踪是用于跟踪和监控分布式系统中请求的路径和性能的技术。通过将请求在系统中的不同组件之间传递一个唯一标识符，可以追踪请求的流程和耗时，帮助分析和优化系统性能。常见的分布式追踪系统有 Zipkin 和 Apache Skywalking 等。
  

通过提供全面且精确的可观测性，系统的开发和运维人员可以更快速地发现问题、理解系统行为，并做出相应的优化和决策，从而提高系统的性能、稳定性和可靠性。