前言

"AI 能让你写代码快 10 倍，但如果没有护法加持，你可能在以 10 倍速度制造技术债。"

2020 年初版的 《微服务之道：度量驱动开发》 出版时，AI 辅助编程还只是一个遥远的概念。 短短几年间，世界已经发生了翻天覆地的变化。ChatGPT、Claude、Copilot 等 AI 工具 已经深入到每个开发者的日常工作中。AI 可以在五分钟内生成 500 行代码， 但问题随之而来：

• 你怎么知道它写对了？ -- 可验证性 (TDD)

• 上线之后怎么监控？ -- 可观测性 (MDD)

• 三个月后你还能看懂吗？ -- 可理解性 (活文档)

度量驱动开发 (MDD) 作为 可观测性 的核心实践，在 AI 时代不仅没有过时， 反而变得前所未有地重要。

为什么要修订

初版以 Java (Spring Boot) 为主要技术栈，以微服务为唯一视角。 七八年过去了，技术格局已经发生了巨大变化：

• 多语言并行: Go、Python、C++、Rust 各有其生态中的度量方案

• 云原生崛起: Kubernetes、Service Mesh、Serverless 改变了部署和运维方式

• 可观测性统一: OpenTelemetry 成为 CNCF 的统一标准

• AI 辅助编程: 代码生成速度指数级提升，度量作为质量护栏更加关键

• SRE 实践成熟: SLI/SLO/SLA、Error Budget 成为行业标准

因此，本次修订不是简单的翻新，而是在保留 MDD 核心理念的基础上， 进行全面的现代化重构。

AI 时代的三大护法

在 AI 辅助编程时代，要驯服 AI 这匹烈马，你需要三大护法：

护法	核心问题	实现方法	AI 时代的价值
可验证性	AI 写对了吗？	TDD (测试驱动开发)	让 AI 先写测试，再写实现
可观测性	代码跑得怎样？	MDD (度量驱动开发)	代码上线即自带监控能力
可理解性	人能看懂吗？	活文档 (Living Documentation)	架构图、注释、运维手册

三者不是孤立的，它们相互支撑：

          可验证性（TDD）
         "确保写对了"
               ▲
              / \
             /   \
            /     \
           /  质量  \
          /   保障   \
         ▼           ▼
 可观测性（MDD）    可理解性（活文档）
"确保跑得好"       "确保看得懂"

警告

缺少任何一个护法的后果:

• 缺可验证性: 不知道对不对，线上出问题才发现

• 缺可观测性: 出了问题定位不了，只能瞪眼

• 缺可理解性: 改不动，越改越乱，最后只能重写

本书主线

本书始终围绕 度量驱动开发 (MDD) 这一核心方法论：

• 第 1 章 微服务入门: 微服务架构概述与度量的必要性

• 第 2 章 度量基本概念: USED 框架、度量类型、策略选择

• 第 3 章 度量设计: 多语言、多协议的度量方案设计

• 第 4 章 度量实现: Go / Python / Java / C++ 的度量实现

• 第 5 章 聚合与展示: 时序数据库、可视化技术栈

• 第 6 章 分析与报警: USE/RED 方法、智能报警

• 第 7 章 度量驱动运维: CI/CD、GitOps、Kubernetes

• 第 8 章 AI 时代的全程度量: 可观测性三支柱、AI 辅助开发中的 MDD

修订要点

1. 多语言覆盖: 代码示例涵盖 Go、Python、Java、C++，不再局限于 Java

2. AI 时代视角: 将 MDD 定位为 AI 辅助编程的"可观测性护法"

3. 云原生实践: Kubernetes、OpenTelemetry、eBPF 等现代技术

4. SRE 方法论: SLI/SLO/SLA、Error Budget、Incident Management

5. 实战导向: 每章配有可运行的多语言代码示例

读者对象

• 使用 AI 工具辅助编程的开发者

• 微服务和分布式系统开发人员

• DevOps 工程师和 SRE

• 运维和测试工程师

• 技术管理者

注解

本书所有源代码、脚本和说明文档均放在 https://github.com/walterfan/mdd 中， 以供下载参考。