业务监控与指标治理（2025）
业务监控与指标治理（2025）业务监控的关键在于“定义正确的指标”与“持续治理”。一、指标体系与维度分层指标：核心/次级/警戒指标分层定义，避免目标模糊。维度规范：统一标签与维度，控制基数与查询成本。二、采样与可视化采样策略：在成本与精度之间权衡，保证趋势与告警有效。仪表盘：面向角色构建视图，聚焦可
指标
Rust Tokio Tracing 与指标观测实践（2025）
Rust Tokio Tracing 与指标观测实践（2025）Tokio 提供高性能异步运行时，Tracing 为异步任务提供结构化观测能力。一、Tracing 与结构化日志span/event：定义关键路径与事件，统一上下文与标签。层与采样：通过层级与采样控制日志体量与成本。二、指标与导出指标：
Prometheus 指标设计与直方图（RED/USE、Histogram/Quantile）
以 RED/USE 模型为框架设计指标体系，正确使用直方图与分位数统计延迟与资源利用率，并提供可验证的实践方法。
Prometheus 自定义 Exporter 编写与指标暴露
"使用官方客户端编写自定义 Exporter，并通过 /metrics 暴露指标，覆盖核心指标类型与示例代码。"
Kubernetes HPA 与 KEDA 事件驱动伸缩（指标、队列与验证）
结合HPA与KEDA实现基于资源与事件的双通道弹性伸缩，提供队列触发与资源指标配置示例并给出可重复验证方法。
Kubernetes Prometheus Adapter 自定义指标 HPA 实战
"通过 Prometheus Adapter 暴露自定义指标，并在 HPA 中引用 External Metrics 进行自动扩缩容。"
Kubernetes HPA与VPA对比：扩缩容与资源调优
比较 HPA 与 VPA 的能力与适配场景，在负载弹性与资源推荐之间选择合适方案并协同治理。
PerformanceObserver 指标采集与 IndexedDB 持久化实践
使用 PerformanceObserver 采集关键性能指标并持久化到 IndexedDB，提供能力检测与采集封装。
Web Performance API 深度实践：Navigation/Resource Timing、PerformanceObserver 与指标采集
系统化使用 Web Performance API 进行性能采集与分析，覆盖导航/资源时序、PerformanceObserver 监听与核心指标汇报，提供可验证的优化闭环
