Проследяване на разпределен фронтенд: Визуализиране на потоците от заявки на микроуслуги

В днешните сложни архитектури на приложения, особено тези, използващи микроуслуги, разбирането на потока от заявки през различни услуги и компоненти е от първостепенно значение. Проследяването на разпределен фронтенд предоставя мощно решение за визуализиране на тези потоци от заявки, идентифициране на проблеми с производителността и в крайна сметка подобряване на надеждността и потребителското изживяване на вашите приложения. Това изчерпателно ръководство ще се задълбочи в концепциите, предимствата и практическото изпълнение на проследяването на разпределен фронтенд.

Какво е разпределено проследяване?

Разпределеното проследяване е метод за проследяване на заявки, докато те се разпространяват през разпределена система. За разлика от традиционното регистриране, което се фокусира върху отделните компоненти, разпределеното проследяване предоставя цялостен поглед върху пътя на заявката. Това ви позволява да разберете зависимостите между услугите, да идентифицирате бавни операции и да определите първопричината за грешки, които обхващат множество компоненти. Мислете за това като за пълен път от край до край за всяка заявка през вашата система.

Ключови концепции в разпределеното проследяване

• Trace: Представлява пълна заявка, преминаваща през системата. Например, потребител, зареждащ уеб страница, задейства поредица от заявки към различни микроуслуги, образувайки един trace.
• Span: Представлява единица работа в рамките на trace, обикновено заявка към конкретна услуга или компонент. Всеки span съдържа метаданни като име на операция, времеви отпечатъци, тагове и логове.
• Разпространение на контекста: Механизмът, чрез който информацията за проследяване (trace ID, span ID) се предава между услугите. Това гарантира, че spans, принадлежащи към един и същ trace, са правилно свързани заедно.
• Инструментиране: Процесът на добавяне на код към вашето приложение за генериране на spans и разпространение на контекст. Това може да се направи ръчно или с помощта на библиотеки и рамки.

Защо е важно проследяването на разпределен фронтенд?

Въпреки че проследяването на разпределен бекенд е добре установено, разширяването на проследяването към фронтенда предлага значителни предимства, особено в архитектурите на микроуслуги, където фронтендът често оркестрира взаимодействия с множество бекенд услуги.

Предимства на проследяването на разпределен фронтенд

• Видимост от край до край: Получете пълен изглед на потока от заявки, от браузъра на потребителя до бекенд услугите, предоставяйки представа за цялото потребителско изживяване.
• Идентифициране на проблеми с производителността: Открийте бавни операции и идентифицирайте първопричината за проблемите с производителността, които произхождат от фронтенда или бекенда. Например бавно API повикване, задействано от щракване върху бутон във фронтенда.
• Подобрено отстраняване на грешки: Опростете отстраняването на грешки, като свържете фронтенд събития с бекенд логове и traces, което позволява по-бърз анализ на първопричината. Представете си сценарий, в който потребител съобщава за грешка. С проследяването на фронтенд можете да свържете техните действия в браузъра със съответните бекенд заявки, което значително улеснява отстраняването на грешки.
• Подобрено потребителско изживяване: Като идентифицирате и разрешавате проблеми с производителността, можете да подобрите отзивчивостта и цялостното изживяване на вашето приложение.
• Проактивен мониторинг: Настройте сигнали въз основа на данни от trace, за да откривате аномалии и проактивно да разрешавате потенциални проблеми, преди те да повлияят на потребителите.
• Картографиране на зависимости на микроуслуги: Визуализирайте зависимостите между вашите микроуслуги, което ви помага да разберете въздействието на промените върху отделните услуги.

Внедряване на проследяване на разпределен фронтенд

Внедряването на проследяване на разпределен фронтенд включва няколко стъпки, включително избор на бекенд за проследяване, инструментиране на вашия фронтенд код и конфигуриране на разпространение на контекста. Ето практическо ръководство, което да ви помогне да започнете:

1. Изберете бекенд за проследяване

Налични са няколко отлични бекенда за проследяване, както с отворен код, така и комерсиални. Някои популярни възможности включват:

• Jaeger: Система за разпределено проследяване с отворен код, завършила CNCF, вдъхновена от Dapper и OpenZipkin.
• Zipkin: Друга популярна система за разпределено проследяване с отворен код.
• Datadog: Цялостна платформа за мониторинг и сигурност, която включва възможности за разпределено проследяване.
• New Relic: Платформа за мониторинг на производителността на приложения (APM) със стабилни функции за разпределено проследяване.
• Lightstep: Специално изградена платформа за разпределено проследяване, предназначена за системи с голям обем и комплексност.

Помислете за фактори като мащабируемост, цена, лекота на използване и интеграция със съществуващата ви инфраструктура, когато избирате бекенд за проследяване. Много доставчици на облачни услуги също предлагат управлявани услуги за проследяване, които могат да опростят внедряването и управлението.

2. Инструментирайте вашия фронтенд код

Инструментирането включва добавяне на код към вашето фронтенд приложение за генериране на spans и разпространение на контекст. Спецификите на инструментирането ще зависят от рамката, която използвате (например, React, Angular, Vue.js) и бекенда за проследяване, който сте избрали.

Използване на OpenTelemetry

OpenTelemetry е рамка за наблюдателност с отворен код, която предоставя стандартизиран начин за събиране и експортиране на телеметрични данни, включително traces, metrics и логове. Това е неутрален към доставчика подход, който ви позволява да превключвате между различни бекенди за проследяване, без да променяте вашия код за инструментиране.

Ето основен пример за това как да инструментирате React приложение с помощта на OpenTelemetry:

            
import { trace, context, propagation } from '@opentelemetry/api';
import { WebTracerProvider } from '@opentelemetry/sdk-trace-web';
import { SimpleSpanProcessor } from '@opentelemetry/sdk-trace-base';
import { CollectorTraceExporter } from '@opentelemetry/exporter-collector';
import { registerInstrumentations } from '@opentelemetry/instrumentation';
import { XMLHttpRequestInstrumentation } from '@opentelemetry/instrumentation-xml-http-request';
import { FetchInstrumentation } from '@opentelemetry/instrumentation-fetch';

// Configure the tracer provider
const provider = new WebTracerProvider({
 resource: {
  attributes: {
   'service.name': 'frontend-app',
  },
 },
});

// Configure the exporter to send traces to your tracing backend
const exporter = new CollectorTraceExporter({
 url: 'http://localhost:4318/v1/traces', // Replace with your collector endpoint
});

// Add a span processor to the provider
provider.addSpanProcessor(new SimpleSpanProcessor(exporter));

// Register instrumentations
registerInstrumentations({
 instrumentations: [
  new XMLHttpRequestInstrumentation(),
  new FetchInstrumentation(),
 ],
});

// Initialize the provider
provider.register();

// Function to create a span
function createSpan(operationName, callback) {
 const tracer = trace.getTracer('frontend-tracer');
 const span = tracer.startSpan(operationName);
 const ctx = trace.setSpan(context.active(), span);

 return propagation.contextManager.with(ctx, () => {
  try {
   return callback();
  } finally {
   span.end();
  }
 });
}

// Example usage
const fetchData = async () => {
 return createSpan('fetchData', async () => {
  const response = await fetch('/api/data');
  const data = await response.json();
  return data;
 });
};

fetchData().then(data => {
 console.log('Data:', data);
});

            

              
                Copy
              
            
          

Този пример демонстрира основните стъпки за настройка на OpenTelemetry в React приложение. Той включва:

• Конфигуриране на tracer provider с име на услуга.
• Настройка на exporter за изпращане на traces към collector (в този случай локален instance).
• Регистриране на instrumentations за XMLHttpRequest и Fetch API за автоматично генериране на spans за мрежови заявки.
• Функция `createSpan`, която обвива блок код в span, което ви позволява ръчно да инструментирате конкретни операции.

Ръчно инструментиране

В допълнение към автоматичното инструментиране, може да се наложи ръчно да инструментирате определени части от вашия код, за да заснемете конкретни събития или операции, които не се проследяват автоматично. Това обикновено включва създаване на spans с помощта на API за проследяване, предоставен от вашия бекенд за проследяване или OpenTelemetry.

Например, може да искате да създадете span за сложно изчисление или потребителско взаимодействие, което задейства поредица от действия.

3. Конфигурирайте разпространението на контекста

Разпространението на контекста е от решаващо значение за свързването на spans заедно, за да се образува пълен trace. Това включва предаване на информация за проследяване (trace ID, span ID) между услугите. Това обикновено се прави с помощта на HTTP headers. OpenTelemetry предоставя помощни програми за автоматично инжектиране и извличане на контекст от HTTP заявки.

Ето пример за това как да инжектирате контекст в HTTP заявка с помощта на OpenTelemetry:

            
import { propagation, context } from '@opentelemetry/api';

const injectContext = (headers = {}) => {
 propagation.inject(context.active(), headers, {
 set: (carrier, key, value) => {
  carrier[key] = value;
 },
 });
 return headers;
};

// Example usage
const fetchWithTracing = async (url, options = {}) => {
 const headers = injectContext(options.headers);
 const response = await fetch(url, { ...options, headers });
 return response;
};

fetchWithTracing('/api/data')
 .then(response => response.json())
 .then(data => console.log(data));

            

              
                Copy
              
            
          

На бекенда ще трябва да извлечете контекста от входящата HTTP заявка и да го разпространите към всички последващи заявки към други услуги. Това гарантира, че целият trace е свързан заедно, дори в множество услуги.

4. Визуализирайте и анализирайте traces

След като сте инструментирали вашия фронтенд код и сте конфигурирали разпространението на контекста, можете да започнете да събирате данни от trace. Вашият бекенд за проследяване ще предостави потребителски интерфейс за визуализиране и анализиране на traces. Това ви позволява да:

• Прегледайте пълния поток от заявки за отделни заявки.
• Идентифицирайте бавни операции и проблеми с производителността.
• Анализирайте зависимостите между услугите.
• Прегледайте отделните spans, за да видите метаданни, логове и тагове.
• Сравнете traces, за да идентифицирате регресии на производителността.

Чрез визуализиране и анализиране на traces можете да получите ценна информация за производителността и поведението на вашето приложение. Тази информация може да се използва за оптимизиране на вашия код, подобряване на потребителското изживяване и проактивно разрешаване на потенциални проблеми.

Специфични за фронтенд съображения

Проследяването на разпределен фронтенд има някои уникални съображения в сравнение с проследяването на бекенд. Ето няколко ключови точки, които трябва да имате предвид:

Едностранични приложения (SPAs)

SPAs често включват сложни взаимодействия в рамките на браузъра, което прави от решаващо значение проследяването на потребителските взаимодействия и асинхронните операции. Уверете се, че инструментирате кода си, за да заснемете тези събития и да ги свържете със съответните бекенд заявки.

Производителност на браузъра

Добавянето на инструментиране за проследяване към фронтенда може потенциално да повлияе на производителността на браузъра. Минимизирайте допълнителните разходи, като използвате ефективни библиотеки за проследяване и избягвате прекомерното създаване на span. Помислете за семплиране на traces, за да намалите количеството събрани данни.

Поверителност на потребителите

Имайте предвид поверителността на потребителите, когато събирате данни от trace. Избягвайте събирането на чувствителна информация, като например лична информация (PII). Внедрете техники за маскиране на данни и анонимизиране, за да защитите поверителността на потребителите.

Обработка на грешки

Заснемайте грешки, които възникват във фронтенда, и ги свързвайте със съответните spans. Това ще ви помогне да идентифицирате първопричината за грешки, които произхождат от фронтенда и се разпространяват към бекенда.

Практически примери и случаи на употреба

Нека разгледаме някои практически примери за това как проследяването на разпределен фронтенд може да се използва за решаване на проблеми от реалния свят.

Пример 1: Бавно време за зареждане на страница

Потребителите съобщават, че вашият уебсайт се зарежда бавно. С помощта на проследяването на разпределен фронтенд можете да идентифицирате конкретните операции, които допринасят за бавното време за зареждане. Това може да включва бавни API повиквания, неефективен JavaScript код или големи изображения, които отнемат много време за изтегляне. Като оптимизирате тези операции, можете значително да подобрите времето за зареждане на страницата и да подобрите потребителското изживяване.

Пример 2: Разпространение на грешка

Потребител съобщава за грешка, докато се опитва да изпрати формуляр. С помощта на проследяването на разпределен фронтенд можете да проследите заявката от браузъра до бекенд услугите. Това ви позволява да идентифицирате точната точка, в която е възникнала грешката, и да разберете контекста, в който се е случила. След това можете да използвате тази информация, за да отстраните грешката и да предотвратите повторното й възникване.

Пример 3: Проблем със зависимостта на микроуслуги

Промяна в една микроуслуга причинява неочаквани проблеми във фронтенда. С помощта на проследяването на разпределен фронтенд можете да визуализирате зависимостите между микроуслугите и да разберете въздействието на промяната. Това ви позволява бързо да идентифицирате първопричината за проблема и да приложите решение.

Най-добри практики за проследяване на разпределен фронтенд

За да увеличите максимално предимствата на проследяването на разпределен фронтенд, следвайте тези най-добри практики:

• Използвайте стандартизирана рамка за проследяване: Изберете рамка като OpenTelemetry, за да осигурите последователност и неутралност към доставчика.
• Инструментирайте кода си изчерпателно: Заснемете всички подходящи събития и операции, за да осигурите пълен изглед на потока от заявки.
• Конфигурирайте правилно разпространението на контекста: Уверете се, че информацията за проследяване се разпространява правилно между услугите.
• Визуализирайте и анализирайте traces редовно: Използвайте вашия бекенд за проследяване, за да идентифицирате проблемите с производителността и проактивно да разрешавате потенциални проблеми.
• Наблюдавайте вашата инфраструктура за проследяване: Уверете се, че вашият бекенд за проследяване работи оптимално и не влияе върху производителността на вашето приложение.
• Обучете вашия екип: Обучете вашите разработчици и оперативни екипи как да използват проследяването на разпределен фронтенд, за да отстраняват проблеми и да оптимизират вашето приложение.

Бъдещето на наблюдателността на фронтенд

Наблюдателността на фронтенд е развиваща се област и можем да очакваме да видим по-нататъшни подобрения през следващите години. Някои потенциални бъдещи тенденции включват:

• Подобрено инструментиране на браузъра: По-усъвършенствани API и инструменти на браузъра ще улеснят инструментирането на фронтенд код и събирането на телеметрични данни.
• AI-Powered Trace Analysis: Изкуственият интелект и машинното обучение ще се използват за автоматичен анализ на данни от trace и идентифициране на аномалии и проблеми с производителността.
• Интеграция на мониторинг на реални потребители (RUM): Проследяването на разпределен фронтенд ще бъде тясно интегрирано с RUM инструменти, за да осигури цялостен изглед на потребителското изживяване и производителността на приложението.
• Наблюдателност на Edge Computing: Тъй като повече приложения се преместват към edge, ще трябва да разширим наблюдателността към edge устройства и мрежи.

Заключение

Проследяването на разпределен фронтенд е мощен инструмент за визуализиране на потоците от заявки на микроуслуги, идентифициране на проблемите с производителността и подобряване на надеждността и потребителското изживяване на вашите приложения. Чрез внедряване на проследяване на фронтенд можете да получите ценна информация за поведението на вашето приложение и проактивно да разрешавате потенциални проблеми. Тъй като сложността на фронтенд приложенията продължава да нараства, наблюдателността на фронтенд ще става все по-важна за осигуряване на оптимална производителност и удовлетвореност на потребителите. Прегърнете проследяването на разпределен фронтенд и отключете ново ниво на видимост в работата на вашето приложение.