DeepFlow 实战：eBPF 技术如何提升故障排查效率
目录
零侵扰分布式追踪（Distributed Tracing）的架构和工作流程
关于零侵扰持续性能剖析（Continuous Profiling）的报告
业务异常中偶现的503异常问题，旨在实现分钟级定位并快速解决。
业务异常中偶现的503异常问题，旨在实现分钟级定位并快速解决。
围绕隐藏Bug的识别和消除，以及新版本上线后CPU飙升问题的处理展开
服务超时问题的深入分析和解决策略，特别是针对新功能上线后日志中频繁出现的第三方服务API调用超时问题
探讨了eBPF（Extended Berkeley Packet Filter）技术在提升故障排障效率方面的应用。
会议中剖析了云原生应用架构的演进过程及其带来的复杂性和挑战。图表通过路径和节点的方式，清晰地展示了从业务代码、框架代码到微服务、容器和虚拟机等不同层次的技术和服务。随着技术的演进，路径逐渐增多，基础设施的复杂性也急剧增长。
我们可以看到业务代码和框架代码作为应用的核心，通过应用进程、代理进程等组件与微服务、容器和虚拟机等基础设施进行交互。这种架构的演进使得服务发布更加快速，单个服务更加简单，同时通用逻辑逐渐被卸载至基础设施，为开发语言和框架提供了更大的自由度。
然而，这种演进也带来了诸多挑战。插桩困难、追踪盲点、标签不足、容量焦虑以及资源消耗过多等问题，都是云原生应用架构在演进过程中需要面对和解决的难题。
为了解决这些问题，使用Prometheus、OpenTelemetry、fluentd、Kafka、Redis、Kubernetes等一系列云原生技术和工具，它们为全栈可观测性提供了支持，帮助开发者更好地监控、追踪和管理云原生应用。
会议中不仅展示云原生应用架构的演进过程，还揭示了其带来的复杂性和挑战，以及可能的解决方案。
其中深入剖析了微服务架构中应用程序性能监控（APM）所面临的两大核心挑战：
插桩困难和定界困难。
- 插桩困难主要体现在微服务架构中服务数量的庞大上。由于每个服务都需要进行插桩以收集性能数据，这导致了巨大的工作量。同时，插桩过程可能会引入额外的延迟，从而对服务的性能产生负面影响。
- 定界困难则源于微服务架构中服务间复杂的依赖关系。一个服务的问题可能会波及到其他服务，使得跨服务追踪和日志管理变得异常复杂，难以迅速准确地定位问题所在。
- 一方坚信问题源于对方的故障，而另一方则坚称一切运行正常。这种情境凸显了在微服务架构中，APM在快速定位和解决性能问题方面的重要性。
- 此外，微服务架构中的关键组件，如客户端、服务、网关、缓存、数据库等，以及它们之间的调用关系。通过APM工具（如Zipkin、Jaeger等）来追踪和监控这些调用，可以帮助我们更好地识别性能瓶颈和问题所在。
- 会议中强调了微服务架构中APM的重要性，还揭示了插桩和定界两大挑战。为了有效地管理和监控微服务架构的性能，我们需要借助先进的APM工具和方法，以应对这些挑战。
DeepFlow技术框架以其全栈（Full Stack）和零侵入（Zero Code）的特性，展示了其技术制高点。该框架支持多种网络协议，如HTTP2/HTTPS、HTTP1/SQL、SSL/TLS等，并兼容多种编程语言或框架，如Go、Java、Rust、K8s、C++、Node.js等，确保应用的广泛适用性和灵活性。
DeepFlow通过eBPF（Extended Berkeley Packet Filter）技术，在内核级别实现功能，如Kprobe和Tracepoint，支持Socket、TCP、IP等网络协议，为系统提供深入的网络观测能力。同时，该框架也支持虚拟机（VM）中的iptables、ipvs等网络功能，以及L4、L7层网关，确保在虚拟化环境中的高效网络管理。
DeepFlow还包含vSwitch和vRouter组件，支持KVM/Hyper-V等虚拟化技术，为网络流量提供灵活的路由和交换功能。在驱动程序层面，它支持BPF（Berkeley Packet Filter）和AF_PACKET接口，确保网络数据的高效处理和传输。
用户空间方面，DeepFlow框架集成了POD、侧车（Sidecar）等组件，为用户提供丰富的网络服务和应用支持。整个框架通过eBPF技术实现全栈和零侵入的特点，能够无缝集成到现有的系统中，无需修改现有代码，提供高效和灵活的网络观测和分析能力。
在SIGCOMM 2023纽约城市会议上，DeepFlow框架被选为观测性平台，展示了其在中国原创技术领域的领先地位和可靠性。通过这张技术架构图，我们可以清晰地看到DeepFlow框架的组成和优势，以及它在网络观测和分析领域的广泛应用前景。
业务异常中偶现的503异常问题，旨在实现分钟级定位并快速解决。
服务超时问题的深入分析和解决策略，特别是针对新功能上线后日志中频繁出现的第三方服务API调用超时问题
如何精准界定这类超时问题是由网络因素还是第三方服务本身所导致。
会议不仅深入探讨了服务超时问题的排查方法，还通过日志分析、网络监控和异常处理等手段，精准界定了问题的根本原因，并制定了相应的解决策略。这为我们未来处理类似问题提供了宝贵的经验和参考。
探讨了eBPF（Extended Berkeley Packet Filter）技术在提升故障排障效率方面的应用。
- 强调了eBPF技术能够实现零侵扰数据采集，这意味着在不影响系统正常运行的情况下，该技术能够捕获从内核到用户空间的关键数据流动，包括Process、write()、read()、sendmsg()、recvmsg()等系统调用，以及socket、TCP/IP、Block Device、Network Device等网络和设备相关组件的交互信息。
- eBPF技术如何帮助实现分钟级的问题定位。通过将eBPF程序加载到Linux内核，系统管理员可以实时收集和分析系统数据，从而迅速发现故障点，极大地提高了故障排查的效率。
- 此外，提到了eBPF技术的其他优势，如“无盲点、细粒度”的数据收集能力，以及“全景图、分布式追踪、持续剖析”的监控策略。这些特点使得eBPF技术能够提供一个全面、细致且持续的系统监控和故障排查方案。
