无需改代码，eBPF 自动搞定全链路追踪和性能剖析
DeepFlow 是一个基于 eBPF 的分布式追踪与性能剖析平台，旨在解决云原生环境下应用可观测性不足的问题。它利用 eBPF 技术自动采集应用、网络和系统层的可观测数据，无需修改业务代码或侵入应用，即可实现全链路追踪、黄金指标监控和持续性能剖析。核心能力包括：零代码自动追踪、分布式调用链还原、服务拓扑自动发现、基于 eBPF 的 CPU 和内存剖析，以及统一的数据采集与查询接口。DeepFlow 特别适合微服务架构和 Kubernetes 环境，能显著降低可观测性建设成本，帮助开发者快速定位性能瓶颈和故障根因。
⚠ 该项目 README 未提供完整安装说明，以下步骤为通用流程，请以官方文档为准。
1确认版本选型
README 说明 DeepFlow 分三个版本：社区版、企业版、DeepFlow Cloud（SaaS，Beta）。社区版包含企业版的核心组件，开发者通常选社区版。
2获取项目源码
从 GitHub 克隆 DeepFlow 仓库，后续部署文件与说明均以仓库及官网文档为准。
git clone https://github.com/deepflowio/deepflow3确认内核版本
DeepFlow 依赖 eBPF 采集应用、网络与系统层数据，先确认主机内核版本是否满足 eBPF 运行条件。
uname -r4按官方文档部署
README 只给出快速开始入口，未提供具体安装命令。请到官网或仓库文档按所选版本执行实际部署步骤。
README 未提供启动成功判定方式，请以官网部署文档中的检查步骤为准。
Q：使用 DeepFlow 需要改业务代码吗？
A：不需要。DeepFlow 通过 eBPF 实现零代码数据采集，自动获取指标、分布式追踪、请求日志和函数剖析数据。
Q：社区版和企业版有什么区别？
A：企业版面向组织、解决团队协作问题；社区版包含企业版的核心组件，面向开发者免费使用。
Q：支持自定义私有协议吗？
A：支持。除常见协议外，DeepFlow 可通过 Wasm 插件解析私有协议，实现全栈数据关联。
Q：适合什么场景？
A：适合复杂云原生与 AI 应用，可自动生成通用服务拓扑、计算黄金指标并定位性能瓶颈。
SkyWalking、Jaeger、Pyroscope
deepflow 是基础设施领域的开源项目，由 deepflowio 开发，2022 年首次发布。
在全站 13,090 个收录项目中，它的 GitHub 星标数（4,279）位列前 10%，在基础设施分类中处于中上游。
近 42 天，它的 GitHub 星标从 4,223 增加到 4,279，净增 56。
项目目前处于活跃维护状态，最近一次代码更新于 2026-09-23。Apache-2.0许可，可自行部署使用，完全免费。
它主要面向的使用场景是：微服务架构下的全链路追踪与故障定位。同类可对比的替代方案包括 SkyWalking、Jaeger、Pyroscope。
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