c -- -I../../../../bpf/headers -D__TARGET_ARCH_x86 1、安装环境 2、写好bpf.c和bpf.h,放到指定目录 3、go generate 获取转换后的go文件 构建完整的应用可观测系统 第五部分 架构感知 JMeter testdemo1 testdemo2 Mysql Redis Kafka hcmine 节点 属性 关系 下游1 下游2 下游3 实例 实例 实例 … 关联分析，通过关联关系的切换，可以快速查看上游请求和下游依赖，以及自身服务实例的 运行情况，进一步提升问题定位能力，通常在已经定位到某个异常节点后使用。 实例 全栈数据源，70+个告警模板开箱即用： 应用级别：Pod/Service/Deployment K8S控制面：apiserver/ETCD/Scheduler 基础设施：节点、网络、存储

不同场景下，不同程度地降低了 转发数据包所需的“ CPU 开销” eBPF 简介 eBPF 技术 在 Linux kernel 3.19 开始被 引入，可在用户态进行 eBPF 程序编程，编译 后，动态加载到内核指定的 hook 点上，以 VM 方式安全运行，其能过通过 map 存储结 构存储数据，能通过 map 同用户态程序交互， 最终实现内核数据进行修改，或者影响内核处 理请求的结果，或者改变内核处理请求的流程。 identity技术应用于网络policy 传统基于 IP 来实现 policy过 滤，不足： • 一条过滤规则可能需要记录诸 多的CIDR • endpoint身份和 IP 地址耦合， 如 pod 重启后 IP 发生变化， 整集群可能需要同步 信息，刷 新 OVS 流表或者 ipset 规则 • 大规模的 policy ，会一定程度 的影响规则查询的效率，会一 定程度的影响规则更新的时间， 这些都会引入的TPS波动