Next.js Instrumentation: Hooks til applikationsovervågning for indsigt i produktion

Next.js instrumentation giver en kraftfuld mekanisme til at observere og måle din applikations ydeevne i produktion. Ved at udnytte hooks til applikationsovervågning kan du få dybdegående indsigt i anmodningshåndtering, server-side rendering, datahentning og andre kritiske aspekter af din applikations adfærd. Dette giver dig mulighed for at identificere flaskehalse, diagnosticere ydeevneproblemer og optimere din applikation for en bedre brugeroplevelse. Dette er især vigtigt, når du implementerer Next.js-applikationer globalt, hvor netværkslatens og geografisk spredte brugere kan introducere unikke udfordringer.

Forståelse af Next.js Instrumentation

Instrumenteringsfunktionen i Next.js giver dig mulighed for at registrere hooks, der udføres på forskellige stadier af applikationens livscyklus. Disse hooks kan bruges til at indsamle metrikker, traces og logs, som derefter kan sendes til et Application Performance Monitoring (APM) system eller andre observerbarhedsværktøjer. Dette giver et omfattende overblik over din applikations ydeevne i realtid.

I modsætning til traditionel client-side overvågning, der kun fanger browseroplevelsen, giver Next.js instrumentation både client-side og server-side observerbarhed, hvilket muliggør et fuld-stack overblik over din applikations ydeevne. Dette er afgørende for at forstå virkningen af server-side rendering, API-ruter og datahentning på den samlede brugeroplevelse.

Væsentlige fordele ved instrumentering

Forbedret observerbarhed: Få omfattende synlighed i din applikations ydeevnemetrikker, traces og logs.
Hurtigere problemløsning: Identificer og diagnosticer ydeevneproblemer hurtigt med detaljerede ydeevnedata.
Optimeret ydeevne: Find ydeevneflaskehalse og optimer din applikation for en bedre brugeroplevelse.
Realtidsovervågning: Overvåg din applikations ydeevne i realtid for at opdage og reagere proaktivt på problemer.
Omkostningsreduktion: Ved at identificere ineffektiviteter kan du reducere infrastrukturomkostninger. For eksempel sænker en reduktion i udførelsestiden for serverless-funktioner direkte omkostningerne.

Opsætning af instrumentering i Next.js

For at aktivere instrumentering i din Next.js-applikation skal du oprette en instrumentation.js (eller instrumentation.ts) fil i rodmappen af dit projekt. Denne fil vil indeholde de hooks, du vil registrere.

Her er et grundlæggende eksempel på en instrumentation.ts-fil:

// instrumentation.ts

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

    trace('registering-tracing');
  }
}

I dette eksempel importerer vi en trace-funktion fra en ./utils/tracing-fil og kalder den inden i register-funktionen. register-funktionen kaldes automatisk af Next.js, når applikationen starter.

Betinget udførelse baseret på runtime

Variablen process.env.NEXT_RUNTIME er afgørende for at bestemme eksekveringskonteksten. Den giver dig mulighed for betinget at udføre kode baseret på, om applikationen kører i et Node.js-miljø (for server-side rendering, API-ruter osv.) eller i et Edge Runtime-miljø (for edge-funktioner). Dette er vigtigt, fordi visse overvågningsbiblioteker eller værktøjer muligvis kun er kompatible med den ene eller den anden runtime.

For eksempel vil du måske bruge en specifik APM-agent til Node.js-miljøer og et andet værktøj til Edge Runtime-miljøer. Brug af process.env.NEXT_RUNTIME giver dig mulighed for kun at indlæse de passende moduler, når det er nødvendigt.

Implementering af hooks til applikationsovervågning

Lad os nu se på nogle eksempler på, hvordan man implementerer hooks til applikationsovervågning i Next.js.

1. Måling af anmodningshåndteringstid

Et almindeligt anvendelsesområde for instrumentering er at måle den tid, det tager at håndtere indgående anmodninger. Dette kan hjælpe dig med at identificere langsomme endpoints og optimere deres ydeevne.

Her er et eksempel på, hvordan man måler anmodningshåndteringstid ved hjælp af performance-API'en:

// 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`);
    // I en rigtig applikation ville du sende disse data til et APM-system.
  };
}

I 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');

    // Simuler anmodningshåndtering
    await new Promise((resolve) => setTimeout(resolve, 100));

    endTrace();
  }
}

Dette eksempel måler den tid, det tager at håndtere anmodningen, og logger varigheden til konsollen. I en rigtig applikation ville du sende disse data til et APM-system for yderligere analyse.

2. Overvågning af server-side renderingstid

Server-side rendering (SSR) er en nøglefunktion i Next.js, men det kan også være en ydeevneflaskehals. Overvågning af den tid, det tager at rendere sider på serveren, er afgørende for at sikre en hurtig brugeroplevelse.

Du kan bruge instrumentering til at måle den tid, det tager at udføre getServerSideProps- eller getStaticProps-funktioner. Disse funktioner er ansvarlige for at hente data og forberede dem til rendering på serveren.

// 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() {
  // Simuler hentning af data fra et eksternt API
  await new Promise((resolve) => setTimeout(resolve, 50));
  return 'Data from API';
}

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

I dette eksempel bruger vi trace-funktionen til at måle den tid, det tager at udføre getServerSideProps-funktionen. Dette giver os mulighed for at identificere ydeevneproblemer i datahentningsprocessen.

3. Sporing af API-rute-ydeevne

Next.js API-ruter giver dig mulighed for at bygge serverless-funktioner, der håndterer API-anmodninger. Overvågning af ydeevnen af disse API-ruter er afgørende for at sikre et responsivt backend.

Du kan bruge instrumentering til at måle den tid, det tager at håndtere API-anmodninger i dine API-ruter.

// 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');
  // Simuler noget arbejde
  await new Promise((resolve) => setTimeout(resolve, 25));
  endTrace();
  res.status(200).json({ name: 'John Doe' })
}

Dette eksempel måler den tid, det tager at håndtere API-anmodningen og returnerer et JSON-svar. Dette hjælper dig med at forstå ydeevnen af dit backend og identificere langsomme API-endpoints.

4. Overvågning af Edge Runtime-ydeevne

Next.js Edge Runtime giver dig mulighed for at implementere din applikation på 'the edge', tættere på dine brugere. Dette kan markant forbedre ydeevnen, især for globalt distribuerede applikationer. Det er dog vigtigt at overvåge din applikations ydeevne i Edge Runtime for at sikre, at den kører effektivt.

Instrumentering kan bruges til at overvåge din applikations ydeevne i Edge Runtime. Dette giver dig mulighed for at identificere ydeevneproblemer, der er specifikke for Edge Runtime-miljøet.

Vigtig bemærkning: Ikke alle overvågningsværktøjer understøtter Edge Runtime. Du skal muligvis bruge specialiserede værktøjer eller biblioteker, der er designet til Edge Runtime-miljøet.

For eksempel tilbyder Vercel indbygget analyse, der kan bruges til at overvåge din applikations ydeevne i Edge Runtime. Du kan også bruge tredjeparts overvågningsværktøjer, der understøtter Edge Runtime, såsom Datadog eller New Relic.

Integration med APM-systemer

De data, der indsamles af dine instrumenterings-hooks, er mest værdifulde, når de sendes til et APM (Application Performance Monitoring) system. APM-systemer tilbyder værktøjer til at visualisere, analysere og advare om ydeevnedata. Populære APM-systemer inkluderer:

Datadog: En omfattende overvågnings- og analyseplatform.
New Relic: En APM-platform med et bredt udvalg af funktioner.
Sentry: Et populært værktøj til fejlsporing og ydeevneovervågning.
Honeycomb: En observerbarhedsplatform for moderne applikationer.
Dynatrace: En AI-drevet overvågnings- og observerbarhedsplatform.

De specifikke trin for integration med et APM-system vil variere afhængigt af det system, du vælger. Dog involverer den generelle proces følgende trin:

Installer APM-agenten eller SDK'en i din Next.js-applikation.
Konfigurer APM-agenten med dit APM-systems API-nøgle eller legitimationsoplysninger.
Brug APM-agentens API til at sende metrikker, traces og logs fra dine instrumenterings-hooks.

Eksempel med OpenTelemetry og Datadog:

OpenTelemetry er et open-source observerbarheds-framework, der giver en standardiseret måde at indsamle og eksportere telemetridata på. Det kan bruges til at integrere med en række APM-systemer, herunder 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;
}

Anvendelse i getServerSideProps:

// pages/index.tsx

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

interface Props {
  data: string;
}

async function fetchData() {
  // Simuler hentning af data fra et eksternt 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};
}

Dette forenklede OpenTelemetry-eksempel viser, hvordan man ombryder en funktion med et tracing-span. Den faktiske opsætning og konfiguration af OpenTelemetry SDK'en og Datadog-agenten er mere involveret og kræver yderligere trin, herunder indstilling af miljøvariabler, konfiguration af eksportøren og initialisering af SDK'en i din instrumentation.ts-fil. Se OpenTelemetry- og Datadog-dokumentationen for komplette instruktioner.

Bedste praksis for Next.js-instrumentering

Start tidligt: Implementer instrumentering tidligt i udviklingsprocessen for at identificere ydeevneproblemer, før de når produktion.
Fokuser på nøglemetrikker: Prioriter de metrikker, der er vigtigst for din applikations ydeevne, såsom anmodningshåndteringstid, server-side renderingstid og API-rute-ydeevne.
Brug meningsfulde hændelsesnavne: Brug klare og beskrivende hændelsesnavne for dine instrumenterings-hooks for at gøre det lettere at forstå dataene.
Minimer overhead: Sørg for, at din instrumenteringskode er effektiv og ikke introducerer betydelig overhead til din applikations ydeevne.
Brug betinget udførelse: Brug process.env.NEXT_RUNTIME til betinget at udføre kode baseret på runtime-miljøet.
Sikr følsomme data: Undgå at logge eller sende følsomme data til APM-systemer.
Test din instrumentering: Test din instrumenteringskode grundigt for at sikre, at den fungerer korrekt, og at den ikke introducerer fejl eller ydeevneproblemer.
Overvåg din instrumentering: Overvåg din instrumenteringskode for at sikre, at den ikke fejler eller forårsager ydeevneproblemer.

Almindelige faldgruber og løsninger

Forkert runtime-detektion: Sørg for, at du bruger `process.env.NEXT_RUNTIME` korrekt for at undgå fejl, når kode udføres i det forkerte miljø. Dobbelttjek din betingede logik og miljøvariabler.
Overdreven logning: Undgå at logge for meget data, da dette kan påvirke ydeevnen. Log kun de oplysninger, der er nødvendige for fejlfinding og overvågning. Overvej sampling-teknikker for at reducere mængden af loggede data.
Eksponering af følsomme data: Vær forsigtig med ikke at logge følsomme data, såsom adgangskoder eller API-nøgler. Brug miljøvariabler eller konfigurationsfiler til at gemme følsomme data, og undgå at logge disse værdier direkte.
Asynkrone problemer: Når du arbejder med asynkrone operationer, skal du sikre dig, at dine tracing-spans lukkes korrekt. Hvis et span ikke lukkes, kan det føre til unøjagtige ydeevnedata. Brug `try...finally`-blokke eller Promises for at sikre, at spans altid lukkes.
Konflikter med tredjepartsbiblioteker: Vær opmærksom på, at nogle tredjepartsbiblioteker kan komme i konflikt med instrumenteringskode. Test din instrumenteringskode grundigt for at sikre, at den ikke forårsager problemer med andre biblioteker.

Konklusion

Next.js instrumentation giver en kraftfuld mekanisme til at observere og måle din applikations ydeevne i produktion. Ved at implementere hooks til applikationsovervågning kan du få dybdegående indsigt i anmodningshåndtering, server-side rendering, datahentning og andre kritiske aspekter af din applikations adfærd. Dette giver dig mulighed for at identificere flaskehalse, diagnosticere ydeevneproblemer og optimere din applikation for en bedre brugeroplevelse.

Ved at følge de bedste praksisser, der er beskrevet i denne vejledning, kan du effektivt udnytte Next.js-instrumentering til at forbedre ydeevnen og pålideligheden af dine applikationer, uanset hvor dine brugere befinder sig. Husk at vælge det rigtige APM-system til dine behov og løbende at overvåge din applikations ydeevne for at identificere og løse problemer proaktivt.