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微服务如何快速定位问题以及优化
概述
最近几年微服务可谓是炙手可热，比传统的应用程序更有效地利用计算资源，它们更快且更容易更新等优势被广大科技公司喜爱，然而也存在一些问题：最为典型的就是交易链路变长，问题难以定位；部署单元增多，日志过于分散，查询难度大。在工作中也对这些问题做了总结，分享出来。
在压力测试时发现某个功能的TPS就是上不去，响应时间也很长
单体应用定位问题相对简单：找到其对接的后台接口，以此为入口来排查代码。 但如果是微服务，它的调用链路可能是这样的，通过页面只能定位到bond-depo的接口方法，后面一大溜怎么定位？
可以通过链路监控在快速定位性能较慢的节点（服务）
可以使用配套的微服务工具来解决，事半功倍
日志管理就是指对系统和应用程序产生的日志进行处理的方法，包括对日志进行统一收集，对日志数据进行筛选和解析，统一存储，还可以让它们方便被检索。
- 首先，日志进行集中式管理后，就可以方便对所有日志进行统一的检索。
当所有日志都可以放在一起检索了，自然就能高效地定位到问题，而不再需要到各个应用程序的日志里面去分别检索。
同时在检索的方式上，可以用类似于 Sql 语句的方式来检索，高效地对结果进行查询和归类。
- 然后，对日志进行集中式管理后，可以通过图表直观地看到应用运行情况。
当所有的应用实时将日志传输到一起，日志管理系统就可以根据应用日志中记录的信息，动态地生成图表，实时看到应用运行的情况。
举例来说，某一个api服务接口，日志信息记录了每一次 Http 请求的状态、耗费时间等信息。
127.0.0.1 [10/Oct/2022:13:55:36 -0700] "GET /api HTTP/1.1” 200 2326 0.038
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那么把这些信息统一收集、实时统计的话，就可以随时看到单位时间内，这个 API 错误率有多少，平均耗时多久，从而可以根据这样的信息生成实时的图表，方便查看当前 API 服务的运行情况。
- 最后，可以根据日志的数值设置规则自动报警。
对于这些从日志中实时分析出来的数据结果，如果设置好相应的阈值，在超过阈值后，比如说 API 错误率超过 10%，或者 90% 的API 请求时间超过 1 秒，就会自动触发报警，通知相关的开发人员进行维护。
