Log rời rạc không cho biết thời gian một request nằm ở đâu khi nó đi qua API, DB, cache. Distributed tracing nối tất cả bằng một trace_id và quan hệ cha-con giữa span. Đo thật trong Go với OpenTelemetry: dựng cây trace, và chi phí một span 50 ns (tắt) đến 763 ns (ghi đủ) — sampling là nút chỉnh.
Trace chẩn đoán một request; metrics trả lời hệ thống có khỏe không. Bài mổ xẻ ba loại metric Prometheus trong Go, vì sao histogram hơn hẳn trung bình, và đo thật chi phí: mọi thao tác 0 cấp phát, nhưng WithLabelValues tra cứu nhãn tốn 24 ns mỗi lần — cache handle về 1.7 ns.
sql.DB không phải một kết nối — nó là một pool. Hiểu sai ba nút MaxOpenConns, MaxIdleConns, ConnMaxLifetime khiến app hoặc nghẽn cổ chai hoặc giết chết DB. Đo thật trong Go: cùng 1000 truy vấn, throughput đi từ 174 lên 8497 truy vấn mỗi giây khi chỉnh pool, và WaitCount về 0 khi đủ kết nối.
Một câu lệnh có tham số đi qua hai pha ở DB: PREPARE (phân tích + lập kế hoạch, đắt) và EXECUTE (rẻ). Chạy cùng câu lệnh N lần mà prepare lại mỗi lần là lãng phí. Đo thật trong Go: 500 truy vấn với prepare mỗi lần mất 1.98s (500 prepare), prepare một lần rồi tái dùng chỉ 673ms (1 prepare) — nhanh 2.9 lần.
Chèn N dòng bằng N lệnh Exec là N vòng đi-về mạng, mỗi vòng trả giá độ trễ cố định. Nút thắt là SỐ round-trip, không phải tốc độ chèn một dòng. Đo thật trong Go: chèn 2000 dòng từng cái mất 2.6s (2000 round-trip); multi-row INSERT gộp lô 200 chỉ 14ms (10 round-trip) — nhanh 193 lần.
Gửi N lệnh Redis tuần tự là N vòng đi-về mạng — với remote Redis, gần như toàn bộ thời gian là chờ mạng chứ không phải chờ Redis. Pipeline xếp N lệnh rồi gửi hết, đọc hết trong một round-trip. Đo thật trong Go: 1000 lệnh SET tuần tự mất 1.431s, pipeline chỉ 10ms — nhanh 140 lần.