微服务定位问题
SkyWalking定位慢点，然后EKL分析日志。
SkyWalking 默认会自动采集 HTTP、RPC、数据库等调用，但对于内存计算、复杂算法、Word 或 Excel 生成等纯业务逻辑，需要通过 skywalking-toolkit-trace 提供的注解进行自定义埋点。我通常会在关键业务方法上使用 @Trace 创建 Span，通过 @SpanTag 或 ActiveSpan.tag() 记录业务参数，如学校 ID、报告类型等；对于一个方法内部的多个耗时步骤，则使用 ContextManager.createLocalSpan() 创建多个子 Span，例如将“查询数据”“统计分析”“图表生成”“Word 渲染”等分别统计耗时。这样在 SkyWalking 的调用链中，不仅能看到整个接口耗时，还能精确定位到底是哪一个业务步骤成为性能瓶颈。
SkyWalking 主要负责可观测性，它能够帮助我们定位哪个接口、哪个微服务、哪个方法、哪个 SQL 或 RPC 调用耗时或报错，并通过 TraceId 将整个调用链串联起来。但对于限流、熔断、降级等治理行为，SkyWalking 通常只能看到最终的调用结果，例如进入了 Fallback 或调用失败，无法告诉我们触发的具体规则和原因。这些需要到 Sentinel Dashboard 查看流控规则、熔断规则和实时指标。同样，数据库死锁需要查看 MySQL，消息积压需要查看 RocketMQ Dashboard，Redis 阻塞需要查看 Redis 监控。因此，线上排查通常是SkyWalking 定位问题位置，再结合 ELK 和各中间件管理平台分析根因，而不是依赖 SkyWalking 完成所有诊断。
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