可观测性通过提供系统行为的可见性来解决查询并发问题，使开发人员能够检测、诊断和解决由重叠的数据库或 API 请求引起的瓶颈。当多个查询竞争共享资源（如数据库连接或 CPU 时间）时，可观测性工具会收集指标、日志和追踪数据，以识别慢响应、超时或资源耗尽等模式。例如，指标中数据库连接等待时间激增或排队请求数量过多都可能表明并发问题。分布式追踪还可以映射重叠查询如何相互作用，显示哪些事务正在阻塞其他事务或消耗过多资源。
为了诊断并发问题，可观测性数据有助于查明导致竞争的具体组件。例如，追踪可能揭示某个特定的微服务正在对数据库进行并行查询，但没有适当的连接池，从而导致线程耗尽。日志可能显示 SQL 数据库在多个事务尝试更新相同行时出现频繁的死锁错误。查询延迟百分位数（例如 p99）等指标可以突显是否有部分请求受到不成比例的影响，这表明负载分布不均。火焰图或延迟热图等工具可以可视化地表示并发查询如何竞争资源，从而更容易隔离问题。
最后，可观测性通过实现有针对性的优化来支持问题解决。例如，如果指标显示连接池饱和，开发人员可以增加连接池大小或实现查询批处理。追踪可能会揭示可以缓存或合并的冗余查询。在部署可观测性的情况下进行负载测试，可以通过监控模拟流量下的并发限制和错误率来验证修复。随着时间的推移，团队可以为关键阈值（例如数据库连接利用率超过 80%）设置警报，以便在问题升级之前主动解决它们。通过将可观测性数据与应用程序逻辑关联起来，开发人员可以重新设计有问题的流程（例如用异步处理替换同步调用），以减少竞争并改进并发处理。