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动态追踪技术漫谈

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OpenResty XRay 分析和解决 B 站重大线上事故

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版本号之困:OpenResty XRay 如何破解漏洞扫描中的误报难题

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OpenResty XRay 是什么

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从 9万 QPS 到 6千:一次压测暴露的 15 倍性能黑洞,我们如何用 OpenResty XRay 定位根因

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OpenResty XRay Java 函数探针:无侵入式函数监控实践

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OpenResty 和 Nginx 的共享内存区是如何消耗物理内存的

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OpenResty 和 Nginx 如何分配和管理内存

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借助 OpenResty XRay,显著优化性能,CPU 使用率立减  90%
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最新文章

OpenResty Edge × Kubernetes:从“能用”到“好用”,构建企业级云原生网关的最后一公里

  • K8s 时代的网关困境:静态管理模式与云原生环境的错配
  • 能力一:网关节点的自动化生命周期管理
  • 能力二:多 K8s 集群与统一管控
  • 能力三:两级上游体系
  • 总结:云原生网关的价值判断
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当 JSON 成为 OpenResty 服务的隐形瓶颈

  • 性能的天花板到底在哪一层
  • 常见的“绕行”策略及其局限
  • 为什么“自研”或“魔改”不是个好主意
  • 基础设施级的优化:jit.cjson
  • 为什么原厂方案更值得托付
  • 极低的接入成本
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在 Nginx/OpenResty 网关层实现 120 MB/s 的实时 JS/CSS/HTML 压缩

  • 约束改变,问题重开
  • 为什么这个问题比想象复杂
  • 朴素方案会在哪里出错
  • openresty-minifiers 如何解决这个问题
  • 五分钟接入:配置示例
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OpenResty Edge 客户端真实 IP 全链路传递指南

  • 使用场景与拓扑图
  • IP 传递方案概览与适用场景
  • OpenResty Edge 配置
  • 关键变量说明
  • 页面规则
  • 验证方案
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不改代码、不重启服务:OpenResty XRay 如何对生产环境做全栈动态追踪

  • 现有动态追踪框架的技术权衡与生产环境局限性
  • OpenResty XRay 的动态追踪架构级突破
  • 全栈火焰图
  • 能力边界的持续扩展
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OpenResty XRay 是什么

  • 以“零侵入”重构生产环境性能分析
  • 将海量遥测数据转化为可执行的洞察
  • 适应弹性架构的无感观测能力
  • 赋能高可用架构的长期主义
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OpenResty Edge GSLB 设计手记:让流量调度回归“应用层”

  • 流量调度的痛点,真的是“配置复杂度”吗
  • 在“全局最优”与“故障止损”之间平衡的艺术
  • 从被动响应到“基于反馈回路”的动态感知
  • 从“守着报警群”到“确定性的流量治理”
  • 总结
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拒绝阻塞:如何在 OpenResty 边缘节点弥合与 Kafka 的“运行时”鸿沟

  • 三种在生产环境中反复出现的错误架构实践
  • 问题的关键:同步语义不等于阻塞执行
  • lua-resty-kafka-fast 的工程化选择
  • 这对系统架构意味着什么变化
  • 这是一个工程问题,而不是语言问题
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一次无法重启的 Nginx 内存泄漏,我们是如何在生产环境把它抓出来的

  • 一次生产环境内存泄漏的完整解剖
  • 为什么这类问题几乎无解?
  • 从“靠运气”到“可预测”
  • 当性能问题超越“工具”范畴”
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从 9万 QPS 到 6千:一次压测暴露的 15 倍性能黑洞,我们如何用 OpenResty XRay 定位根因

  • 93% 损耗背后的观测盲区
  • OpenResty XRay 揭示连接复用问题
  • 对比分析发现编译选项问题
  • 编译器选项对指令执行效率的影响
  • 15 倍 QPS 差异的工程性复盘
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