Instrumentace v Next.js: Háčky pro aplikační monitoring a přehledy z produkčního prostředí

Instrumentace v Next.js poskytuje výkonný mechanismus pro sledování a měření výkonu vaší aplikace v produkčním prostředí. Využitím háčků pro monitorování aplikací můžete získat hluboké přehledy o zpracování požadavků, renderování na straně serveru, načítání dat a dalších kritických aspektech chování vaší aplikace. To vám umožní identifikovat úzká místa, diagnostikovat problémy s výkonem a optimalizovat vaši aplikaci pro lepší uživatelský zážitek. To je zvláště důležité při nasazování aplikací Next.js globálně, kde latence sítě a geograficky rozptýlení uživatelé mohou přinést jedinečné výzvy.

Porozumění instrumentaci v Next.js

Funkce instrumentace v Next.js vám umožňuje registrovat háčky, které se spouštějí v různých fázích životního cyklu aplikace. Tyto háčky lze použít ke sběru metrik, trasování a logů, které mohou být následně odeslány do systému pro monitorování výkonu aplikací (APM) nebo jiných nástrojů pro pozorovatelnost. To poskytuje komplexní pohled na výkon vaší aplikace v reálném čase.

Na rozdíl od tradičního monitorování na straně klienta, které zachycuje pouze zážitek v prohlížeči, instrumentace v Next.js poskytuje pozorovatelnost jak na straně klienta, tak na straně serveru, což umožňuje full-stack pohled na výkon vaší aplikace. To je klíčové pro pochopení dopadu renderování na straně serveru, API cest a načítání dat na celkový uživatelský zážitek.

Klíčové výhody instrumentace

Zlepšená pozorovatelnost: Získejte komplexní přehled o výkonnostních metrikách, trasování a lozích vaší aplikace.
Rychlejší řešení problémů: Rychle identifikujte a diagnostikujte problémy s výkonem pomocí podrobných dat o výkonu.
Optimalizovaný výkon: Najděte úzká místa výkonu a optimalizujte vaši aplikaci pro lepší uživatelský zážitek.
Monitorování v reálném čase: Sledujte výkon vaší aplikace v reálném čase, abyste mohli proaktivně detekovat a reagovat na problémy.
Snížení nákladů: Identifikací neefektivit můžete snížit náklady na infrastrukturu. Například zkrácení doby provádění serverless funkcí přímo snižuje náklady.

Nastavení instrumentace v Next.js

Pro povolení instrumentace ve vaší Next.js aplikaci je třeba vytvořit soubor instrumentation.js (nebo instrumentation.ts) v kořenovém adresáři vašeho projektu. Tento soubor bude obsahovat háčky, které chcete registrovat.

Zde je základní příklad souboru instrumentation.ts:

// instrumentation.ts

export async function register() {
  if (process.env.NEXT_RUNTIME === 'nodejs') {
    const { trace } = await import('./utils/tracing');

    trace('registering-tracing');
  }
}

V tomto příkladu importujeme funkci trace ze souboru ./utils/tracing a voláme ji uvnitř funkce register. Funkce register je automaticky volána systémem Next.js při spuštění aplikace.

Podmíněné spuštění na základě runtime

Proměnná process.env.NEXT_RUNTIME je klíčová pro určení kontextu spuštění. Umožňuje vám podmíněně spouštět kód podle toho, zda aplikace běží v prostředí Node.js (pro renderování na straně serveru, API cesty atd.) nebo v prostředí Edge Runtime (pro edge funkce). To je důležité, protože některé monitorovací knihovny nebo nástroje mohou být kompatibilní pouze s jedním nebo druhým runtime.

Například můžete chtít použít specifického APM agenta pro prostředí Node.js a jiný nástroj pro prostředí Edge Runtime. Použití process.env.NEXT_RUNTIME vám umožní načíst příslušné moduly pouze v případě potřeby.

Implementace háčků pro monitorování aplikací

Nyní se podívejme na několik příkladů, jak implementovat háčky pro monitorování aplikací v Next.js.

1. Měření doby zpracování požadavku

Jedním z běžných případů použití instrumentace je měření doby, kterou trvá zpracování příchozích požadavků. To vám může pomoci identifikovat pomalé koncové body a optimalizovat jejich výkon.

Zde je příklad, jak měřit dobu zpracování požadavku pomocí performance API:

// utils/tracing.ts

import { performance } from 'perf_hooks';

export function trace(eventName: string) {
  const start = performance.now();

  return () => {
    const end = performance.now();
    const duration = end - start;

    console.log(`[${eventName}] took ${duration}ms`);
    // Ve skutečné aplikaci byste tato data odeslali do systému APM.
  };
}

V souboru instrumentation.ts:

// instrumentation.ts

export async function register() {
  if (process.env.NEXT_RUNTIME === 'nodejs') {
    const { trace } = await import('./utils/tracing');

    const endTrace = trace('request-handling');

    // Simulace zpracování požadavku
    await new Promise((resolve) => setTimeout(resolve, 100));

    endTrace();
  }
}

Tento příklad měří dobu potřebnou ke zpracování požadavku a zapisuje dobu trvání do konzole. Ve skutečné aplikaci byste tato data odeslali do systému APM pro další analýzu.

2. Monitorování doby renderování na straně serveru

Renderování na straně serveru (SSR) je klíčovou funkcí Next.js, ale může být také výkonnostním úzkým místem. Monitorování doby potřebné k renderování stránek na serveru je klíčové pro zajištění rychlého uživatelského zážitku.

Můžete použít instrumentaci k měření doby potřebné k provedení funkcí getServerSideProps nebo getStaticProps. Tyto funkce jsou zodpovědné za načítání dat a jejich přípravu pro renderování na serveru.

// pages/index.tsx

import { GetServerSideProps } from 'next';
import { trace } from '../utils/tracing';

interface Props {
  data: string;
}

export const getServerSideProps: GetServerSideProps = async () => {
  const endTrace = trace('getServerSideProps');
  const data = await fetchData();
  endTrace();

  return {
    props: { data },
  };
};

async function fetchData() {
  // Simulace načítání dat z externího API
  await new Promise((resolve) => setTimeout(resolve, 50));
  return 'Data from API';
}

export default function Home({ data }: Props) {
  return {data};
}

V tomto příkladu používáme funkci trace k měření doby potřebné k provedení funkce getServerSideProps. To nám umožňuje identifikovat problémy s výkonem v procesu načítání dat.

3. Sledování výkonu API cest

API cesty v Next.js vám umožňují vytvářet serverless funkce, které zpracovávají API požadavky. Monitorování výkonu těchto API cest je nezbytné pro zajištění responzivního backendu.

Můžete použít instrumentaci k měření doby potřebné ke zpracování API požadavků ve vašich API cestách.

// pages/api/hello.ts

import type { NextApiRequest, NextApiResponse } from 'next'
import { trace } from '../../utils/tracing';

type Data = {
  name: string
}

export default async function handler(
  req: NextApiRequest,
  res: NextApiResponse
) {
  const endTrace = trace('api-hello');
  // Simulace nějaké práce
  await new Promise((resolve) => setTimeout(resolve, 25));
  endTrace();
  res.status(200).json({ name: 'John Doe' })
}

Tento příklad měří dobu potřebnou ke zpracování API požadavku a vrací JSON odpověď. To vám pomůže porozumět výkonu vašeho backendu a identifikovat pomalé API koncové body.

4. Monitorování výkonu Edge Runtime

Next.js Edge Runtime vám umožňuje nasadit vaši aplikaci na 'edge', blíže k vašim uživatelům. To může výrazně zlepšit výkon, zejména u globálně distribuovaných aplikací. Je však důležité monitorovat výkon vaší aplikace v Edge Runtime, abyste se ujistili, že běží efektivně.

Instrumentaci lze použít k monitorování výkonu vaší aplikace v Edge Runtime. To vám umožní identifikovat problémy s výkonem, které jsou specifické pro prostředí Edge Runtime.

Důležitá poznámka: Ne všechny monitorovací nástroje podporují Edge Runtime. Možná budete muset použít specializované nástroje nebo knihovny, které jsou navrženy pro prostředí Edge Runtime.

Například Vercel poskytuje vestavěnou analytiku, kterou lze použít k monitorování výkonu vaší aplikace v Edge Runtime. Můžete také použít monitorovací nástroje třetích stran, které podporují Edge Runtime, jako je Datadog nebo New Relic.

Integrace se systémy APM

Data shromážděná vašimi instrumentačními háčky jsou nejcennější, když jsou odeslána do systému APM (Application Performance Monitoring). Systémy APM poskytují nástroje pro vizualizaci, analýzu a upozorňování na data o výkonu. Mezi populární systémy APM patří:

Datadog: Komplexní platforma pro monitorování a analytiku.
New Relic: APM platforma s širokou škálou funkcí.
Sentry: Populární nástroj pro sledování chyb a monitorování výkonu.
Honeycomb: Platforma pro pozorovatelnost moderních aplikací.
Dynatrace: Monitorovací a pozorovatelnostní platforma poháněná umělou inteligencí.

Konkrétní kroky pro integraci se systémem APM se budou lišit v závislosti na systému, který si vyberete. Obecný proces však zahrnuje následující kroky:

Nainstalujte APM agenta nebo SDK do vaší Next.js aplikace.
Nakonfigurujte APM agenta pomocí API klíče nebo přihlašovacích údajů vašeho systému APM.
Použijte API agenta APM k odesílání metrik, trasování a logů z vašich instrumentačních háčků.

Příklad použití OpenTelemetry s Datadog:

OpenTelemetry je open-source framework pro pozorovatelnost, který poskytuje standardní způsob sběru a exportu telemetrických dat. Lze jej použít k integraci s různými systémy APM, včetně Datadog.

// utils/tracing.ts

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

const tracer = trace.getTracer('my-app-tracer');

export function traceFunction any>(
  operationName: string,
  fn: T
): T {
  return function tracedFunction(...args: Parameters): ReturnType {
    const span = tracer.startSpan(operationName);
    const ctx = trace.setSpan(context.active(), span);

    try {
      return context.with(ctx, () => fn(...args));
    } finally {
      span.end();
    }
  } as T;
}

Použití v rámci getServerSideProps:

// pages/index.tsx

import { GetServerSideProps } from 'next';
import { traceFunction } from '../utils/tracing';

interface Props {
  data: string;
}

async function fetchData() {
  // Simulace načítání dat z externího API
  await new Promise((resolve) => setTimeout(resolve, 50));
  return 'Data from API';
}

export const getServerSideProps: GetServerSideProps = async () => {
  const tracedFetchData = traceFunction('fetchData', fetchData);
  const data = await tracedFetchData();

  return {
    props: { data },
  };
};

export default function Home({ data }: Props) {
  return {data};
}

Tento zjednodušený příklad s OpenTelemetry ukazuje, jak obalit funkci trasovacím spanem. Skutečné nastavení a konfigurace SDK OpenTelemetry a agenta Datadog jsou složitější a vyžadují další kroky, včetně nastavení proměnných prostředí, konfigurace exporteru a inicializace SDK ve vašem souboru `instrumentation.ts`. Pro kompletní instrukce se podívejte do dokumentace OpenTelemetry a Datadog.

Osvědčené postupy pro instrumentaci v Next.js

Začněte včas: Implementujte instrumentaci v rané fázi vývojového procesu, abyste identifikovali problémy s výkonem dříve, než se dostanou do produkce.
Zaměřte se na klíčové metriky: Prioritizujte metriky, které jsou pro výkon vaší aplikace nejdůležitější, jako je doba zpracování požadavku, doba renderování na straně serveru a výkon API cest.
Používejte smysluplné názvy událostí: Používejte jasné a popisné názvy událostí pro vaše instrumentační háčky, aby bylo snazší porozumět datům.
Minimalizujte režii: Ujistěte se, že váš instrumentační kód je efektivní a nezavádí významnou režii do výkonu vaší aplikace.
Používejte podmíněné spuštění: Používejte process.env.NEXT_RUNTIME k podmíněnému spouštění kódu na základě runtime prostředí.
Zabezpečte citlivá data: Vyhněte se logování nebo odesílání citlivých dat do systémů APM.
Testujte svou instrumentaci: Důkladně testujte svůj instrumentační kód, abyste se ujistili, že funguje správně a že nezavádí žádné chyby nebo problémy s výkonem.
Monitorujte svou instrumentaci: Sledujte svůj instrumentační kód, abyste se ujistili, že neselhává nebo nezpůsobuje problémy s výkonem.

Běžné nástrahy a jejich řešení

Nesprávná detekce runtime: Ujistěte se, že správně používáte `process.env.NEXT_RUNTIME`, abyste předešli chybám, když se kód spustí ve špatném prostředí. Dvakrát zkontrolujte svou podmíněnou logiku a proměnné prostředí.
Nadměrné logování: Vyhněte se logování příliš velkého množství dat, protože to může ovlivnit výkon. Logujte pouze informace, které jsou nezbytné pro ladění a monitorování. Zvažte techniky vzorkování pro snížení množství logovaných dat.
Vystavení citlivých dat: Dávejte pozor, abyste nelogovali citlivá data, jako jsou hesla nebo API klíče. K ukládání citlivých dat používejte proměnné prostředí nebo konfigurační soubory a vyhněte se přímému logování těchto hodnot.
Asynchronní problémy: Při práci s asynchronními operacemi se ujistěte, že vaše trasovací spany jsou správně uzavřeny. Pokud span není uzavřen, může to vést k nepřesným datům o výkonu. Používejte bloky `try...finally` nebo Promises k zajištění, že spany budou vždy uzavřeny.
Konflikty s knihovnami třetích stran: Mějte na paměti, že některé knihovny třetích stran mohou být v konfliktu s instrumentačním kódem. Důkladně testujte svůj instrumentační kód, abyste se ujistili, že nezpůsobuje žádné problémy s jinými knihovnami.

Závěr

Instrumentace v Next.js poskytuje výkonný mechanismus pro sledování a měření výkonu vaší aplikace v produkčním prostředí. Implementací háčků pro monitorování aplikací můžete získat hluboké přehledy o zpracování požadavků, renderování na straně serveru, načítání dat a dalších kritických aspektech chování vaší aplikace. To vám umožní identifikovat úzká místa, diagnostikovat problémy s výkonem a optimalizovat vaši aplikaci pro lepší uživatelský zážitek.

Dodržováním osvědčených postupů uvedených v této příručce můžete efektivně využít instrumentaci Next.js ke zlepšení výkonu a spolehlivosti vašich aplikací, bez ohledu na to, kde se vaši uživatelé nacházejí. Nezapomeňte si vybrat správný systém APM pro vaše potřeby a neustále monitorovat výkon vaší aplikace, abyste mohli proaktivně identifikovat a řešit problémy.