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为什么我的接口,慢得跟蜗牛一样啊?系列文章目录与导读

如何让慢如蜗牛的接口重现活力?本系列从生产环境的真实痛点出发,揭秘了结构化日志与分布式追踪两大利器的实战智慧。通过Serilog构建的结构化日志系统,开发者能够将混沌的请求过程转化为可量化的数据流,而Seq日志中心则让这些数据焕发新生——当请求耗时异常时,你可以精确锁定是数据库查询在偷懒还是第三方API在拖后腿。但这仅仅是开始,当系统架构演进为微服务,单点日志已无法满足跨服务追踪的迫切需求,OpenTelemetry的出现颠覆了传统监控思维:它不仅将traces、metrics、logs三类数据统一编码,更通过标准化协议构建了跨越服务边界的数字探针。当一个请求在多个服务间穿梭时,你是否想过如何证明它们属于同一个因果链?当系统性能出现波动时,是该优先优化高频热点接口还是深挖偶发长尾?这些看似简单的问题背后,藏着对监控体系深度与广度的终极拷问——而答案,或许就藏在你尚未启用的OpenTelemetry仪表化代码中。--Qwen3

.NET Performance OpenTelemetry structured logging Serilog performance analysis

为什么我的接口,慢得跟蜗牛一样啊?- 3. Seq 中心化结构化日志服务

这篇博客延续了“为什么我的接口,慢得跟蜗牛一样啊?”系列的探讨,聚焦于如何通过Seq实现日志的集中化管理与结构化分析以诊断性能问题。文章指出,尽管Serilog已能提供结构化日志和计时追踪,但分散在多个实例中的日志难以统一分析,因此引入轻量级日志管理工具Seq作为ELK的替代方案。通过Docker快速部署的Seq容器化服务,结合Serilog的`Serilog.Sinks.Seq`插件,开发者可将应用日志实时聚合到中心化平台,利用其SQL类查询语法精准定位如`Elapsed > 1000ms`的性能瓶颈。文章强调Seq的易用性与实时可视化能力,例如通过日志字段展开分析、实时跟踪日志流等特性,使性能诊断从“猜谜”变为“溯源”。同时,作者对比了Seq与ELK的取舍逻辑,提示读者在选择日志工具时需权衡成本与场景需求。最后,文章抛出值得思考的问题:当集中化日志成为性能优化的基石时,我们是否忽略了日志结构设计对分析效率的深层影响?如何在不同规模的系统中平衡日志采集的实时性与存储成本?这些问题或许能启发读者重新审视日志管理在全链路性能监控中的角色。--Qwen3

.NET Performance performance analysis Seq Web API Logging

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