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系列导读

你现在看到的是《eBPF 云原生观测实战：从内核探针到生产可观测》的第3/10篇，当前这篇会重点解决：通过具体网络场景，展示 eBPF kprobe 如何无侵入地诊断容器网络性能瓶颈。

上一篇回顾：第 2 篇《BCC 与 libbpf：eBPF 开发工具链选型与实战对比》主要聚焦 帮读者理清 eBPF 开发工具选型困惑，避免在容器化部署时踩坑。 下一篇预告：第 4 篇《eBPF 与 Prometheus 集成：自定义指标导出到监控系统》会继续展开 解决 eBPF 数据“采了却用不上”的痛点，打通与 Prometheus 生态的集成链路。

全系列安排

1. eBPF 入门：云原生观测的“新内核语言”
2. BCC 与 libbpf：eBPF 开发工具链选型与实战对比
3. eBPF 内核探针实战：用 kprobe 追踪容器网络延迟（本文）
4. eBPF 与 Prometheus 集成：自定义指标导出到监控系统
5. eBPF 与 OpenTelemetry 融合：构建分布式追踪的 eBPF 探针
6. eBPF 在 Kubernetes 中的部署：DaemonSet 与安全上下文
7. eBPF 性能调优：避免生产环境中的副作用与开销
8. eBPF 安全观测：用 eBPF 实现容器运行时安全监控
9. eBPF 网络观测进阶：XDP 与 TC 实现高性能流量分析
10. eBPF 云原生观测全景：从数据采集到智能告警的架构实战

导语：从选型到实战，打通容器网络延迟的“最后一公