<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>FrostDB on Mi&amp;Bee Blog</title><link>https://blog.mickeyzzc.tech/tags/frostdb/</link><description>Recent content in FrostDB on Mi&amp;Bee Blog</description><generator>Hugo -- gohugo.io</generator><language>zh-CN</language><managingEditor>蓝宝石的傻话</managingEditor><lastBuildDate>Wed, 24 Jun 2026 00:00:00 +0000</lastBuildDate><atom:link href="https://blog.mickeyzzc.tech/tags/frostdb/rss.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>持续性能分析(Profiling)存储架构：从 pprof 到 Pyroscope V2 与 Parca</title><link>https://blog.mickeyzzc.tech/posts/telemetry/obs-tech-06-profiling-storage/</link><pubDate>Wed, 24 Jun 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://blog.mickeyzzc.tech/posts/telemetry/obs-tech-06-profiling-storage/</guid><description>&lt;p&gt;持续性能分析（Continuous Profiling）是可观测性的重要支柱之一。与传统的采样 Profiling 不同，持续 Profiling 以固定频率全时采集应用和内核的调用栈快照，生成火焰图，帮助团队发现性能瓶颈、内存泄漏和资源热点。本文聚焦 Profiling 数据的存储架构：从 Google pprof 数据模型与火焰图构建算法开始，详细分析 Pyroscope 从 V1（TSDB+Parquet）到 V2（Metastore+Segments）的架构演进、Parca 与 FrostDB 的列式存储创新、Datadog/Splunk 等商业方案，最后通过对比表格呈现各方案的差异化选择。&lt;/p&gt;</description></item></channel></rss>