可观测性入门

线上排障不能只靠 SSH 看日志。可观测性（Observability） 用系统对外暴露的信号回答「现在发生了什么、为什么慢、影响面多大」。本 track 聚焦 指标（Metrics） 链路：Prometheus 采集 → PromQL 查询 → Grafana 展示。

学习目标

• 区分 Metrics、Logs、Traces 三支柱及各自适用场景
• 理解 Pull 模型：Prometheus 定期抓取应用暴露的 HTTP 端点
• 知道 CodeRoadMap 后端如何通过 Actuator 成为监控目标

核心内容

三支柱速览

支柱	典型工具	回答的问题
Metrics	Prometheus、Grafana	QPS 多少？P99 延迟？错误率？
Logs	Loki、ELK	某次请求具体报了什么错？
Traces	Jaeger、Zipkin	跨服务调用哪一跳最慢？

本课与 sc-observability 互补：那边讲 Micrometer 出指标，这边讲 运维侧如何存、查、看。

Pull vs Push

Prometheus 默认 拉取（scrape） 目标 /metrics 或 /actuator/prometheus，而非应用主动推送。好处：配置集中、目标挂了能立刻发现 up==0。

CodeRoadMap backend :8080
    └─ GET /actuator/prometheus  ← Prometheus 每 15s 拉一次
           └─ 写入 TSDB（时序库）
                  └─ Grafana 查询展示

在本站实验环境

ops lab 提供 Prometheus（:9090）与 Grafana（:3000）容器，与本地 backend 同网段。先确保 backend 已暴露 prometheus 端点（见 prom-spring）。

# ops lab 概念拓扑（compose 见 prom-install）
services:
  prometheus:
    ports: ["9090:9090"]
  grafana:
    ports: ["3000:3000"]
  backend:
    ports: ["8080:8080"]

练习

• 画一张「浏览器 → backend → Prometheus → Grafana」数据流图
• 说明为何 metrics 适合看趋势，logs 适合查单次异常
• 在 后端路线图 找到 Micrometer / 可观测性相关节点

小结

指标是可观测性的量化入口；Prometheus 负责存时序，Grafana 负责可视化。 下一课讲 Counter、Gauge 等四种指标类型。