Go 1.21 推出了原生高性能结构化日志库 `slog`，它以`Logger`、`Handler`和`Record`为核心，提供了一种灵活且高效的日志记录方案。`slog` 的优势在于其可扩展的 Handler 机制，允许自定义日志格式和输出位置。文章详细讲解了 `slog` 的使用方法，包括不同日志级别的调用、上下文感知日志、属性添加、日志级别控制以及自定义 Handler 的创建，并强调了使用 `slog.Attr` 来避免日志条目错误。此外，文章还讨论了 `slog` 的性能、与 OpenTelemetry 集成以实现可观测性以及日志记录的最佳实践，例如全局 logger 和依赖注入等模式。
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为了让孩子们在Minecraft服务器上玩耍，我搭建了一个运行在Linux虚拟机上的Java版Minecraft服务器，并使用OpenTelemetry、Prometheus Exporter和Dash0实现了全面的监控。OpenTelemetry Java Agent监控JVM运行状况，Minecraft Prometheus Exporter收集游戏特定指标（玩家数量、挖矿块数等），OpenTelemetry Collector收集并整合所有数据发送到Dash0。通过Dash0的PromQL查询和日志监控，我可以及时了解服务器运行状态，例如服务器宕机、JVM重启等，并通过Slack收到告警。整个过程让我重拾了Java和Linux系统管理员的技能，虽然监控面板很简单，但服务器稳定运行才是最重要的。
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React服务器组件(RSC)提升了性能，但调试变得困难。本文介绍如何使用OpenTelemetry这个强大的可观测性框架来追踪Next.js应用中RSC的活动。OpenTelemetry能追踪请求、收集指标和聚合日志，帮助开发者洞察服务器端组件的执行情况，包括生命周期事件、数据获取操作和渲染性能。文章还提供了一个实际案例，展示了如何使用OpenTelemetry来优化一个加载大量GitHub API数据的页面，并说明了如何安装必要的包、创建instrumentation.js文件以及配置数据发送目标。此外，文章还讲解了如何创建自定义Span来获取更细粒度的洞察力。
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本文介绍如何利用Dash0自动伸缩Kubernetes上的应用。Kubernetes简化了应用的伸缩，但手动调整副本数量费时费力。Dash0通过监控应用遥测数据，自动化伸缩过程。文章探讨了Kubernetes的三种伸缩方式：水平Pod自动伸缩、垂直Pod自动伸缩和集群自动伸缩，重点介绍了水平Pod自动伸缩，并解释了其工作原理以及如何利用自定义指标（例如延迟）而非仅依靠CPU和内存利用率来优化伸缩策略。Dash0与Prometheus Adapter集成，允许使用PromQL查询Dash0数据来驱动HPA，实现基于应用性能的自动伸缩，提升用户体验。
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