指标采集与观测

基于 Prometheus、OpenTelemetry Collector、Grafana 三份真实源码，把「系统到底在干什么」这件事从头讲透——数据模型、时序存储内核、查询引擎、统一管道、链路追踪、可视化与工程实践。

系统出问题时，最怕的不是报错，而是一片漆黑，不知道发生了什么。可观测性（Observability）就是给系统装上仪表盘和黑匣子——让运行中的系统能够自证“我现在在干什么、刚才发生了什么”。

这个专栏不停留在“怎么用 Prometheus 配个告警”，而是打开三个主流项目的真实源码，看这套体系到底怎么造出来的。

三个主角，一条链条

本专栏基于三份真实源码，它们恰好构成可观测性的完整链条：

数据从被埋点产生，经采集、管道、存储、查询，最后变成你屏幕上那条曲线——这条路上的每一站，我们都会打开源码看个究竟。

源码优先——凡有结论，尽量给出真实的文件路径 + 类型名 + 关键函数，而不是泛泛而谈“原理大概是这样”。

讲真实的实现 —— 比如 TSDB 的磁盘格式，我们直接读 tsdb/docs/format/ 里的官方规范和 tsdb/ 的实现，而不是复述二手博客。
讲设计的取舍 —— 每个设计背后都有权衡（为什么 Prometheus 选 pull 而非 push？为什么 Collector 的管道是个 DAG？），取舍比结论更值得学。
一章一专题 —— 每篇聚焦一个问题，读完能答上“这块为什么存在、怎么和别的块协作”。

全 10 个部分、53 章：

部分	主题	核心问题
0	导论与全景	可观测性是什么、三大支柱、一条指标的一生
1	Prometheus：数据模型与采集	指标长什么样、怎么被抓回来
2	指标体系：RED、USE 与黄金信号	该定义哪些指标、怎么命名、合理范围是多少
3	TSDB：时序存储内核	海量时序数据怎么存得下、查得快
4	PromQL：查询引擎与实战	怎么从数据里问出答案
5	告警工程	什么时候该叫醒你、阈值怎么定、怎么不被淹没
6	OpenTelemetry Collector：统一管道	三大支柱怎么被同一条管道运送
7	链路追踪与日志支柱	一个请求怎么被串起来
8	Grafana：观测端	数据怎么变成能看懂的东西
9	工程实践与收尾	基数爆炸、成本、落地路径、全专栏回顾

本专栏两条腿走路：一条是源码（打开三个项目看实现），另一条是实战——第 2 部分讲怎么定义指标（RED / USE / 黄金信号方法论、命名规范、常见指标的合理范围），第 5 部分讲怎么告警（阈值怎么定、SLO 燃烧率、如何不被告警淹没）。懂原理是为了做对决策，这两部分就是决策本身。

写过服务、配过监控、但想知道盒子里到底怎么回事的人。你不需要精通 Go——源码片段都会配上人话解释；但如果你能读 Go，收获会更大。