Next.js-Instrumentierung: Application-Monitoring-Hooks für Einblicke in die Produktion

Die Next.js-Instrumentierung bietet einen leistungsstarken Mechanismus, um die Performance Ihrer Anwendung in der Produktion zu beobachten und zu messen. Durch die Nutzung von Application-Monitoring-Hooks können Sie tiefe Einblicke in die Anfrageverarbeitung, das serverseitige Rendering, den Datenabruf und andere kritische Aspekte des Verhaltens Ihrer Anwendung gewinnen. Dies ermöglicht es Ihnen, Engpässe zu identifizieren, Leistungsprobleme zu diagnostizieren und Ihre Anwendung für eine bessere Benutzererfahrung zu optimieren. Dies ist besonders wichtig bei der globalen Bereitstellung von Next.js-Anwendungen, wo Netzwerklatenz und geografisch verteilte Benutzer einzigartige Herausforderungen mit sich bringen können.

Die Next.js-Instrumentierung verstehen

Das Instrumentierungs-Feature in Next.js ermöglicht es Ihnen, Hooks zu registrieren, die in verschiedenen Phasen des Anwendungslebenszyklus ausgeführt werden. Diese Hooks können verwendet werden, um Metriken, Traces und Logs zu sammeln, die dann an ein Application Performance Monitoring (APM)-System oder andere Observability-Tools gesendet werden können. Dies bietet eine umfassende Echtzeit-Ansicht der Leistung Ihrer Anwendung.

Im Gegensatz zum traditionellen clientseitigen Monitoring, das nur die Browser-Erfahrung erfasst, bietet die Next.js-Instrumentierung sowohl clientseitige als auch serverseitige Observability und ermöglicht so eine Full-Stack-Ansicht der Leistung Ihrer Anwendung. Dies ist entscheidend, um die Auswirkungen von serverseitigem Rendering, API-Routen und Datenabruf auf die gesamte Benutzererfahrung zu verstehen.

Wichtige Vorteile der Instrumentierung

• Verbesserte Observability: Erhalten Sie umfassende Einblicke in die Leistungsmetriken, Traces und Logs Ihrer Anwendung.
• Schnellere Problemlösung: Identifizieren und diagnostizieren Sie Leistungsprobleme schnell mit detaillierten Leistungsdaten.
• Optimierte Leistung: Spüren Sie Leistungsengpässe auf und optimieren Sie Ihre Anwendung für eine bessere Benutzererfahrung.
• Echtzeit-Monitoring: Überwachen Sie die Leistung Ihrer Anwendung in Echtzeit, um proaktiv auf Probleme zu reagieren.
• Kostenreduzierung: Durch die Identifizierung von Ineffizienzen können Sie die Infrastrukturkosten senken. Beispielsweise senkt die Reduzierung der Ausführungszeit von Serverless-Funktionen direkt die Kosten.

Einrichtung der Instrumentierung in Next.js

Um die Instrumentierung in Ihrer Next.js-Anwendung zu aktivieren, müssen Sie eine instrumentation.js (oder instrumentation.ts) Datei im Stammverzeichnis Ihres Projekts erstellen. Diese Datei enthält die Hooks, die Sie registrieren möchten.

Hier ist ein grundlegendes Beispiel für eine instrumentation.ts-Datei:

            // instrumentation.ts

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

    trace('registering-tracing');
  }
}

            

              
                Copy
              
            
          

In diesem Beispiel importieren wir eine trace-Funktion aus einer ./utils/tracing-Datei und rufen sie innerhalb der register-Funktion auf. Die register-Funktion wird von Next.js automatisch beim Start der Anwendung aufgerufen.

Bedingte Ausführung basierend auf der Laufzeitumgebung

Die Variable process.env.NEXT_RUNTIME ist entscheidend für die Bestimmung des Ausführungskontexts. Sie ermöglicht es Ihnen, Code bedingt auszuführen, je nachdem, ob die Anwendung in einer Node.js-Umgebung (für serverseitiges Rendering, API-Routen usw.) oder in einer Edge-Runtime-Umgebung (für Edge-Funktionen) läuft. Dies ist wichtig, da bestimmte Monitoring-Bibliotheken oder -Tools möglicherweise nur mit der einen oder anderen Laufzeitumgebung kompatibel sind.

Zum Beispiel möchten Sie möglicherweise einen bestimmten APM-Agenten für Node.js-Umgebungen und ein anderes Tool für Edge-Runtime-Umgebungen verwenden. Die Verwendung von process.env.NEXT_RUNTIME ermöglicht es Ihnen, die entsprechenden Module nur bei Bedarf zu laden.

Implementierung von Application-Monitoring-Hooks

Sehen wir uns nun einige Beispiele an, wie man Application-Monitoring-Hooks in Next.js implementiert.

1. Messung der Anfrageverarbeitungszeit

Ein häufiger Anwendungsfall für die Instrumentierung ist die Messung der Zeit, die für die Verarbeitung eingehender Anfragen benötigt wird. Dies kann Ihnen helfen, langsame Endpunkte zu identifizieren und deren Leistung zu optimieren.

Hier ist ein Beispiel, wie man die Anfrageverarbeitungszeit mit der performance-API misst:

            // 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`);
    // In einer echten Anwendung würden Sie diese Daten an ein APM-System senden.
  };
}

            

              
                Copy
              
            
          

In der 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');

    // Simuliert die Anfrageverarbeitung
    await new Promise((resolve) => setTimeout(resolve, 100));

    endTrace();
  }
}

            

              
                Copy
              
            
          

Dieses Beispiel misst die Zeit, die für die Verarbeitung der Anfrage benötigt wird, und protokolliert die Dauer in der Konsole. In einer echten Anwendung würden Sie diese Daten zur weiteren Analyse an ein APM-System senden.

2. Überwachung der serverseitigen Rendering-Zeit

Serverseitiges Rendering (SSR) ist ein zentrales Feature von Next.js, kann aber auch ein Leistungsengpass sein. Die Überwachung der Zeit, die zum Rendern von Seiten auf dem Server benötigt wird, ist entscheidend für eine schnelle Benutzererfahrung.

Sie können die Instrumentierung verwenden, um die Ausführungszeit der Funktionen getServerSideProps oder getStaticProps zu messen. Diese Funktionen sind für das Abrufen von Daten und deren Vorbereitung für das Rendering auf dem Server verantwortlich.

            // 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() {
  // Simuliert das Abrufen von Daten von einer externen API
  await new Promise((resolve) => setTimeout(resolve, 50));
  return 'Daten von API';
}

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

            

              
                Copy
              
            
          

In diesem Beispiel verwenden wir die trace-Funktion, um die Ausführungszeit der getServerSideProps-Funktion zu messen. Dies ermöglicht es uns, Leistungsprobleme im Datenabrufprozess zu identifizieren.

3. Verfolgung der API-Routen-Leistung

Mit Next.js API-Routen können Sie serverlose Funktionen erstellen, die API-Anfragen bearbeiten. Die Überwachung der Leistung dieser API-Routen ist für ein reaktionsschnelles Backend unerlässlich.

Sie können die Instrumentierung verwenden, um die Zeit zu messen, die für die Verarbeitung von API-Anfragen in Ihren API-Routen benötigt wird.

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

            

              
                Copy
              
            
          

Dieses Beispiel misst die Zeit, die für die Verarbeitung der API-Anfrage benötigt wird, und gibt eine JSON-Antwort zurück. Dies hilft Ihnen, die Leistung Ihres Backends zu verstehen und langsame API-Endpunkte zu identifizieren.

4. Überwachung der Edge-Runtime-Leistung

Die Next.js Edge Runtime ermöglicht es Ihnen, Ihre Anwendung an den "Edge" zu verteilen, also näher an Ihre Benutzer. Dies kann die Leistung erheblich verbessern, insbesondere bei global verteilten Anwendungen. Es ist jedoch wichtig, die Leistung Ihrer Anwendung in der Edge Runtime zu überwachen, um sicherzustellen, dass sie effizient läuft.

Die Instrumentierung kann verwendet werden, um die Leistung Ihrer Anwendung in der Edge Runtime zu überwachen. Dies ermöglicht es Ihnen, Leistungsprobleme zu identifizieren, die spezifisch für die Edge-Runtime-Umgebung sind.

Wichtiger Hinweis: Nicht alle Monitoring-Tools unterstützen die Edge Runtime. Möglicherweise müssen Sie spezialisierte Tools oder Bibliotheken verwenden, die für die Edge-Runtime-Umgebung entwickelt wurden.

Zum Beispiel bietet Vercel integrierte Analysen, die zur Überwachung der Leistung Ihrer Anwendung in der Edge Runtime verwendet werden können. Sie können auch Monitoring-Tools von Drittanbietern verwenden, die die Edge Runtime unterstützen, wie z. B. Datadog oder New Relic.

Integration mit APM-Systemen

Die von Ihren Instrumentierungs-Hooks gesammelten Daten sind am wertvollsten, wenn sie an ein APM (Application Performance Monitoring)-System gesendet werden. APM-Systeme bieten Werkzeuge zur Visualisierung, Analyse und Alarmierung von Leistungsdaten. Beliebte APM-Systeme sind:

• Datadog: Eine umfassende Monitoring- und Analyseplattform.
• New Relic: Eine APM-Plattform mit einer breiten Palette von Funktionen.
• Sentry: Ein beliebtes Tool für Fehler-Tracking und Leistungsüberwachung.
• Honeycomb: Eine Observability-Plattform für moderne Anwendungen.
• Dynatrace: Eine KI-gestützte Monitoring- und Observability-Plattform.

Die spezifischen Schritte zur Integration mit einem APM-System variieren je nach gewähltem System. Der allgemeine Prozess umfasst jedoch die folgenden Schritte:

1. Installieren Sie den APM-Agenten oder das SDK in Ihrer Next.js-Anwendung.
2. Konfigurieren Sie den APM-Agenten mit dem API-Schlüssel oder den Anmeldeinformationen Ihres APM-Systems.
3. Verwenden Sie die API des APM-Agenten, um Metriken, Traces und Logs von Ihren Instrumentierungs-Hooks zu senden.

Beispiel mit OpenTelemetry und Datadog:

OpenTelemetry ist ein Open-Source-Observability-Framework, das eine standardisierte Methode zum Sammeln und Exportieren von Telemetriedaten bietet. Es kann zur Integration mit einer Vielzahl von APM-Systemen, einschließlich Datadog, verwendet werden.

            // 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;
}

            

              
                Copy
              
            
          

Verwendung innerhalb von `getServerSideProps`:

            // pages/index.tsx

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

interface Props {
  data: string;
}

async function fetchData() {
  // Simuliert das Abrufen von Daten von einer externen API
  await new Promise((resolve) => setTimeout(resolve, 50));
  return 'Daten von 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}
;
}

            

              
                Copy
              
            
          

Dieses vereinfachte OpenTelemetry-Beispiel zeigt, wie man eine Funktion mit einem Tracing-Span umschließt. Die tatsächliche Einrichtung und Konfiguration des OpenTelemetry SDK und des Datadog-Agenten sind komplexer und erfordern zusätzliche Schritte, einschließlich der Festlegung von Umgebungsvariablen, der Konfiguration des Exporters und der Initialisierung des SDK in Ihrer `instrumentation.ts`-Datei. Vollständige Anweisungen finden Sie in der Dokumentation von OpenTelemetry und Datadog.

Best Practices für die Next.js-Instrumentierung

• Früh beginnen: Implementieren Sie die Instrumentierung frühzeitig im Entwicklungsprozess, um Leistungsprobleme zu identifizieren, bevor sie in die Produktion gelangen.
• Fokus auf Schlüsselmetriken: Priorisieren Sie die Metriken, die für die Leistung Ihrer Anwendung am wichtigsten sind, wie z. B. die Anfrageverarbeitungszeit, die serverseitige Rendering-Zeit und die Leistung der API-Routen.
• Sinnvolle Ereignisnamen verwenden: Verwenden Sie klare und beschreibende Ereignisnamen für Ihre Instrumentierungs-Hooks, um das Verständnis der Daten zu erleichtern.
• Overhead minimieren: Stellen Sie sicher, dass Ihr Instrumentierungscode effizient ist und keinen signifikanten Overhead für die Leistung Ihrer Anwendung darstellt.
• Bedingte Ausführung verwenden: Nutzen Sie process.env.NEXT_RUNTIME, um Code basierend auf der Laufzeitumgebung bedingt auszuführen.
• Sensible Daten schützen: Vermeiden Sie das Protokollieren oder Senden sensibler Daten an APM-Systeme.
• Instrumentierung testen: Testen Sie Ihren Instrumentierungscode gründlich, um sicherzustellen, dass er korrekt funktioniert und keine Fehler oder Leistungsprobleme verursacht.
• Instrumentierung überwachen: Überwachen Sie Ihren Instrumentierungscode, um sicherzustellen, dass er nicht fehlschlägt oder Leistungsprobleme verursacht.

Häufige Fallstricke und Lösungen

• Falsche Laufzeiterkennung: Stellen Sie sicher, dass Sie `process.env.NEXT_RUNTIME` korrekt verwenden, um Fehler zu vermeiden, wenn Code in der falschen Umgebung ausgeführt wird. Überprüfen Sie Ihre bedingte Logik und Umgebungsvariablen sorgfältig.
• Übermäßiges Logging: Vermeiden Sie das Protokollieren zu großer Datenmengen, da dies die Leistung beeinträchtigen kann. Protokollieren Sie nur die Informationen, die für das Debugging und Monitoring notwendig sind. Erwägen Sie Sampling-Techniken, um die Menge der protokollierten Daten zu reduzieren.
• Offenlegung sensibler Daten: Achten Sie darauf, keine sensiblen Daten wie Passwörter oder API-Schlüssel zu protokollieren. Verwenden Sie Umgebungsvariablen oder Konfigurationsdateien, um sensible Daten zu speichern, und vermeiden Sie es, diese Werte direkt zu protokollieren.
• Asynchrone Probleme: Stellen Sie bei asynchronen Operationen sicher, dass Ihre Tracing-Spans ordnungsgemäß geschlossen werden. Wenn ein Span nicht geschlossen wird, kann dies zu ungenauen Leistungsdaten führen. Verwenden Sie `try...finally`-Blöcke oder Promises, um sicherzustellen, dass Spans immer geschlossen werden.
• Konflikte mit Drittanbieter-Bibliotheken: Seien Sie sich bewusst, dass einige Drittanbieter-Bibliotheken mit dem Instrumentierungscode in Konflikt stehen können. Testen Sie Ihren Instrumentierungscode gründlich, um sicherzustellen, dass er keine Probleme mit anderen Bibliotheken verursacht.

Fazit

Die Next.js-Instrumentierung bietet einen leistungsstarken Mechanismus, um die Performance Ihrer Anwendung in der Produktion zu beobachten und zu messen. Durch die Implementierung von Application-Monitoring-Hooks können Sie tiefe Einblicke in die Anfrageverarbeitung, das serverseitige Rendering, den Datenabruf und andere kritische Aspekte des Verhaltens Ihrer Anwendung gewinnen. Dies ermöglicht es Ihnen, Engpässe zu identifizieren, Leistungsprobleme zu diagnostizieren und Ihre Anwendung für eine bessere Benutzererfahrung zu optimieren.

Indem Sie die in diesem Leitfaden beschriebenen Best Practices befolgen, können Sie die Next.js-Instrumentierung effektiv nutzen, um die Leistung und Zuverlässigkeit Ihrer Anwendungen zu verbessern, unabhängig davon, wo sich Ihre Benutzer befinden. Denken Sie daran, das richtige APM-System für Ihre Bedürfnisse zu wählen und die Leistung Ihrer Anwendung kontinuierlich zu überwachen, um Probleme proaktiv zu erkennen und zu beheben.