13、全栈调试与可观测性监控指南

全栈调试与可观测性监控指南

1. 全栈调试挑战

在开发过程中，我们会遇到各种调试难题。比如，通过应用程序日志和调试器检测时，如果一个操作产生多个查询，可能意味着该操作存在问题，这就需要我们时刻保持警惕。

1.1 无效数据问题

数据库中的坏数据是程序员们的一大困扰。由于数据库约束往往缺乏业务层所需的精细度，用于向数据库导入或插入数据的代码可能会添加无效数据。这些数据在通过其他流程查看或编辑时会出现问题，而且在生产环境中清理这些坏数据也很困难。

检测问题是否由坏数据引起时，验证假设的条件断点会有帮助，但这类问题大多出现在生产环境，条件断点的作用就有限了。有效的日志记录能帮助我们跟踪此类问题，但日志的访问限制与数据库不同，不能暴露所有数据，也无法进行查询。解决这个问题，需要审查数据库中的数据、广泛记录日志，并尽量一次性设置好数据库约束。

1.2 数据库一致性问题

在开发数据库应用时，数据库不一致是个普遍问题。尽管 Kubernetes 本应解决部署相关问题，但开发和生产环境的差异仍然很大，尤其是使用不同数据库（如开发用 HSQLDB，生产用 PostgreSQL）。不过，借助 Docker，我们可以在开发和生产环境中使用相同的数据库，这对于在本地练习调试技术并应用到生产环境很重要。

2. 可观测性与监控的重要性

随着容器化、编排和微服务的发展，系统复杂度不断增加，可观测性和监控工具变得至关重要。这些工具能为生产系统提供可操作的洞察，但目前工具供应商主要针对 DevOps 市场，对开发者不太友好，教程也不够易懂。

2.1 基本概念