可观测性

isno · Jan 30, 2024 · aaede41 · aaede41
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diff --git a/.vuepress/config.js b/.vuepress/config.js
@@ -299,6 +299,7 @@ export default defineUserConfig({
                     '/observability/profiles.md',
                     '/observability/dumps.md',
                     '/observability/OpenTelemetry.md',
+                    '/observability/conclusion.md',
                 ]
             },
             {

diff --git a/Observability/conclusion.md b/Observability/conclusion.md
@@ -1,4 +1,7 @@
 # 小结
 
 
+参考
 
+- 《cncf 可观测性白皮书》https://github.com/cncf/tag-observability/blob/main/whitepaper.md
+https://github.com/cncf/tag-observability/blob/dec82aa5bd39a8834f58da0377d1e2b8fdeeac63/whitepaper-zh.md
diff --git a/Observability/dumps.md b/Observability/dumps.md
@@ -1 +1,3 @@
-# Dumps
+# Crash Dumps
+
+即使代码写得再谨慎，免不了还是会发生各种意外的事件，比如服务器内存突然飙高，又或者发生内存溢出（OOM）。当应用进程异常挂掉后会产生dump文件用于排除程序故障
diff --git a/Observability/profiles.md b/Observability/profiles.md
@@ -8,7 +8,7 @@
 
 :::
 
-可以看出，Profiling 是一个关于动态程序分析的术语，很多编程语言或框架也提供了丰富的 Profiling Tools，熟悉 Go 语言的朋友一定了解 pprof，当运行异常时，通过 pprof CPU profiling 或者 Memory profiling 分析函数耗时以及内存占用情况，展示形式以 Flame Graph（火焰图）表达。2021年国内某站崩溃 [^1]，工程师们使用火焰图观察到到某一处 Lua 代码存在异常时，才找到问题的源头。
+可以看出，Profiling 是一个关于动态程序分析的术语，很多编程语言或框架也提供了丰富的 Profiling Tools，熟悉 Go 语言的朋友一定了解 pprof，当运行异常时，通过 pprof CPU profiling 或者 Memory profiling 分析函数耗时以及内存占用情况，展示形式以 Flame Graph（火焰图）表达。2021年国内某站崩溃[^1]，工程师们使用火焰图观察到到某一处 Lua 代码存在异常时，才找到问题的源头。
 
 <div  align="center">
 	<img src="../assets/lua-cpu-flame-graph.webp" width = "500"  align=center />
@@ -29,4 +29,4 @@
 Traces 让我们了解延迟问题是分布式系统的的哪个部分导致的，而 Profiles 则使我们进一步定位到具体的函数具体的代码，更加深入挖掘并理解那些导致延迟问题存在的原因，是回答从“是什么”到“为什么”的重要数据。
 
 
-[^1] 参见：《2021.07.13 我们是这样崩的》https://www.bilibili.com/read/cv17521097/
+[^1] 参见:《2021.07.13 我们是这样崩的》https://www.bilibili.com/read/cv17521097/