Learning Focus
学习目标
把每节内容压缩成可以直接执行的工程判断，阅读时优先看目标，再看代码。
Focus 01
日志回答发生了什么，指标回答整体状态如何，链路追踪回答请求经过哪里。
Focus 02
请求 ID 应贯穿网关、服务和模型服务，方便跨系统排查。
Focus 03
告警要绑定用户影响和容量指标，而不是只盯单机资源。
理解方式
先把概念放进完整系统中理解，再用最小代码或配置确认它如何工作。
- 它解决什么问题。
- 它依赖什么组件。
- 它失败时怎么处理。
示例
代码示例突出最小可理解片段，用来连接概念和工程实践。
{
"traceId": "7f2a9c",
"service": "recommend-service",
"userId": 1024,
"latencyMs": 87,
"result": "fallback"
}常见误区
- 只记配置项，不理解它在调用链路中的位置。
- 把示例代码直接搬进生产环境，没有补充超时、校验、日志和回退策略。
- 学习神经网络时只看框架 API，不检查输入输出形状和数据分布。
练习
设计一次慢请求排查流程：从网关日志追踪到 Python 模型服务。