解锁BPF：开启计算系统可观测性新时代
1. 可观测性的重要性
在过去几十年里，计算系统的复杂性不断增加。为了深入了解软件的行为，人们采用了多种方法，其中主要包括分析日志和使用指标。
-日志分析：日志是了解应用程序行为的重要信息来源，能提供精确的数据。但它存在局限性，只能获取开发者在日志中暴露的信息，若要获取额外的日志信息，难度堪比反编译程序并分析执行流程。
-指标分析：与日志不同，指标以聚合的数据形式呈现，用于衡量程序在特定时间点的行为。
-可观测性：这是一种新兴的实践方法，它的核心是能够对任何系统提出任意问题并获得复杂的答案。与日志和指标聚合的关键区别在于数据收集方式，可观测性需要收集系统能生成的所有数据，并在必要时进行聚合以回答问题。
在软件开发中，“黑天鹅事件”（意外且具有重大影响的事件）十分常见且不可避免。可观测性基于收集能回答未来任何问题的数据这一前提，有助于构建健壮的系统并减轻未来黑天鹅事件的影响。
2. Linux 容器与 BPF
Linux 容器是基于 Linux 内核的一组功能抽象，用于隔离和管理计算机进程。内核负责资源管理、任务隔离和安全，容器主要基于 namespaces 和 cgroups 这两个特性。
-Namespaces：用于隔离任务，使在其中的任务感觉不到其他任务的存在。
-Cgroups：提供资源管理功能，能对 CPU、磁盘 I/O、网络等资源使用进行细粒度控制。
