《链路追踪 & 监控中间件：从入门到精通》目录
2025/9/1大约 4 分钟
链路追踪（Distributed Tracing）和监控中间件（Observability）在现代分布式系统中至关重要，尤其是微服务架构下的故障排查、性能分析和系统优化。
一本 《链路追踪 & 监控中间件：从入门到精通》 可以按照 基础概念 → 数据采集 → 核心中间件 → 实践案例 → 高级优化 → 企业落地 → 未来趋势 的逻辑设计目录。
《链路追踪 & 监控中间件：从入门到精通》目录
第一篇：基础篇 · 理解链路与监控
第1章 为什么需要链路追踪与监控
- 单体 vs 微服务的运维挑战
- 服务调用链复杂性
- 性能分析与故障定位难点
第2章 核心概念与指标体系
- 链路追踪：Span、Trace、TraceID
- 日志、指标（Metrics）、事件（Event）
- SLA、SLO、SLI 的理解
- 指标体系设计原则
第3章 分布式系统中的可观测性
- Observability vs Monitoring
- 三大支柱：Logs、Metrics、Traces
- 监控的闭环：采集 → 存储 → 可视化 → 告警
第二篇：数据采集篇
第4章 日志采集
- 日志结构化与非结构化
- 日志采集工具：Fluentd、Logstash、Filebeat
- 分布式日志聚合与查询
第5章 指标采集
- 应用指标、系统指标、业务指标
- Prometheus 数据模型与 Pull 模式
- 指标标签与多维分析
第6章 链路追踪采集
- OpenTelemetry、OpenTracing、Zipkin SDK
- 自动注入 vs 手动埋点
- Trace 上下文传递（Context Propagation）
第三篇：核心中间件篇
第7章 Zipkin 深度解析
- 架构与数据模型
- 收集、存储与查询
- 与 Spring Cloud Sleuth 集成
第8章 Jaeger 实战
- 架构与存储方案（Elasticsearch、Cassandra）
- 客户端 SDK 与自动埋点
- Trace 查询与可视化
第9章 OpenTelemetry & OTLP
- 统一标准与跨语言支持
- Metrics、Traces、Logs 的统一采集
- Collector 部署与扩展
第10章 监控系统实战
- Prometheus + Grafana
- Alertmanager 告警配置
- 数据聚合与仪表盘设计
第四篇：实践篇 · 构建完整的可观测体系
第11章 链路追踪在微服务中的落地
- 服务调用链可视化
- 异常与性能瓶颈定位
- 分布式事务追踪
第12章 指标与告警实践
- 业务指标设计
- SLA/SLO 指标告警
- 异常检测与智能告警策略
第13章 日志关联与追踪分析
- Trace 与日志关联
- 日志聚合分析最佳实践
- 问题排查案例
第五篇：高阶篇 · 性能优化与扩展
第14章 大规模系统的采集优化
- Trace 与 Metrics 数据压缩
- 采样策略（Head Sampling、Probabilistic Sampling）
- 高并发环境下的数据收集优化
第15章 存储与查询优化
- Trace 数据存储方案（ES、Cassandra、ClickHouse）
- 指标时序数据存储优化
- 高性能查询与聚合
第16章 可观测性与微服务治理结合
- 服务熔断、限流与追踪结合
- 性能回溯与容量规划
- 调优闭环案例
第六篇：企业级落地篇
第17章 架构设计与最佳实践
- 多集群与多数据中心可观测架构
- 跨语言、跨平台追踪方案
- 灰度发布与指标评估
第18章 运维与可视化实践
- Grafana、Kibana、Jaeger UI 实战
- 告警体系设计
- 可观测性 SLO 运营
第19章 企业案例分析
- 电商高并发下的链路追踪
- 金融风控系统指标监控
- IoT 设备端日志与 Trace 聚合
第七篇：未来趋势篇
第20章 云原生可观测性
- Kubernetes 原生监控与追踪
- Service Mesh + Observability（Envoy + Istio）
- Serverless 环境下的可观测
第21章 AI 与智能监控
- 异常检测与预测告警
- 自动化根因分析
- 自适应采样与智能聚合
第22章 总结与学习路线
- 从开发者到运维/架构师的成长路径
- 开源工具与社区推荐
- 构建完整可观测体系的路线图
📌 特色设计：
- 兼顾理论原理与实战案例
- 每个工具章节配 架构图 + 原理分析 + 示例代码 + 实战落地
- 第二、三篇重点指导读者从 0 到 1 搭建可观测体系
- 第五、六篇覆盖大规模系统优化和企业落地经验