可观测性工具通过跟踪其执行、分析性能瓶颈并提供可操作的见解来处理长时间运行的查询，而不会中断系统操作。 这些工具通常会检测查询以收集诸如执行时间、资源使用情况（CPU、内存）和中间进度之类的指标。 例如，诸如 Prometheus 或 Datadog 之类的工具可能会使用分布式跟踪来跟踪查询在服务中的路径，从而捕获代表执行阶段的跨度。 通常会设置超时和阈值以标记超出预期持续时间的查询，从而使开发人员可以优先进行调查。 异步监控可确保工具本身不会增加开销——指标以一定的时间间隔采样，而不是持续记录，从而在细节和系统性能之间取得平衡。
为了分析长时间运行的查询，可观测性工具会聚合跨跟踪、日志和指标的数据。 例如，一个工具可能会将一个慢速数据库查询与特定服务器上的高 CPU 使用率相关联，或者在事务日志中识别锁定问题。 可视化功能，例如 Jaeger 中的火焰图或 New Relic 中的瀑布图，有助于查明瓶颈——例如 SQL 查询中的嵌套循环或过载的 API 端点。 可以配置警报，以便在查询超出预定义阈值时通知团队，并且某些工具会自动捕获诊断快照（例如，查询计划或线程转储）以简化调试。 这种结构化的方法有助于开发人员隔离延迟是源于代码、基础设施还是外部依赖项。
资源管理是另一个关键方面。 可观测性工具通常与编排系统（例如 Kubernetes）集成以动态调整资源。 例如，如果一个长时间运行的查询消耗过多的内存，该工具可能会触发缩放策略或建议索引优化。 诸如 Elasticsearch 的 Monitoring UI 之类的工具提供有关查询执行的实时指标，从而使团队可以安全地终止有问题的查询。 此外，历史数据有助于识别模式——在高峰时段反复出现的慢速查询可能表明需要进行查询优化或缓存。 通过将实时监控与历史分析相结合，这些工具可以在保持系统稳定性的同时实现主动优化。