Frontend'i hajusjälitamine: mikroteenuste päringuvoogude visualiseerimine

Tänapäeva keerukates rakenduste arhitektuurides, eriti neis, mis kasutavad mikroteenuseid, on päringute voo mõistmine erinevate teenuste ja komponentide vahel esmatähtis. Frontend'i hajusjälitamine pakub võimsa lahenduse nende päringuvoogude visualiseerimiseks, jõudluse kitsaskohtade tuvastamiseks ning lõppkokkuvõttes teie rakenduste töökindluse ja kasutajakogemuse parandamiseks. See põhjalik juhend süveneb frontend'i hajusjälitamise kontseptsioonidesse, eelistesse ja praktilisse rakendamisse.

Mis on hajusjälitamine?

Hajusjälitamine on meetod päringute jälgimiseks, kui need levivad läbi hajussüsteemi. Erinevalt traditsioonilisest logimisest, mis keskendub üksikutele komponentidele, pakub hajusjälitamine terviklikku vaadet päringu teekonnast. See võimaldab mõista teenuste vahelisi sõltuvusi, tuvastada aeglaseid operatsioone ja leida mitut komponenti hõlmavate vigade algpõhjus. Mõelge sellest kui täielikust teekaardist iga päringu jaoks läbi teie süsteemi.

Hajusjälitamise põhimõisted

• Jälitus (Trace): Esindab täielikku päringut, mis liigub läbi süsteemi. Näiteks, kui kasutaja laadib veebilehte, käivitab see rea päringuid erinevatele mikroteenustele, moodustades ühe jälituse.
• Lõik (Span): Esindab tööühikut jälituse sees, tavaliselt päringut konkreetsele teenusele või komponendile. Iga lõik sisaldab metaandmeid nagu operatsiooni nimi, ajatemplid, sildid ja logid.
• Konteksti levitamine (Context Propagation): Mehhanism, mille abil jälitamise teave (jälituse ID, lõigu ID) edastatakse teenuste vahel. See tagab, et samasse jälitusse kuuluvad lõigud on omavahel korrektselt seotud.
• Instrumenteerimine (Instrumentation): Protsess, mille käigus lisatakse teie rakendusele koodi lõikude genereerimiseks ja konteksti levitamiseks. Seda saab teha käsitsi või kasutades teeke ja raamistikke.

Miks on frontend'i hajusjälitamine oluline?

Kuigi backend'i hajusjälitamine on hästi välja kujunenud, pakub jälitamise laiendamine frontend'ile olulisi eeliseid, eriti mikroteenuste arhitektuurides, kus frontend orkestreerib sageli interaktsioone mitme backend'i teenusega.

Frontend'i hajusjälitamise eelised

• Täielik nähtavus (End-to-End Visibility): Saate täieliku ülevaate päringuvoost, alates kasutaja brauserist kuni backend'i teenusteni, pakkudes teavet kogu kasutajakogemuse kohta.
• Jõudluse kitsaskohtade tuvastamine: Leidke aeglased operatsioonid ja tuvastage jõudlusprobleemide algpõhjus, mis pärinevad frontend'ist või backend'ist. Näiteks aeglane API-kõne, mille käivitas nupuvajutus frontend'is.
• Parem silumine (Debugging): Lihtsustage silumist, seostades frontend'i sündmused backend'i logide ja jälitustega, mis võimaldab kiiremat algpõhjuse analüüsi. Kujutage ette stsenaariumi, kus kasutaja teatab veast. Frontend'i jälitamisega saate seostada nende tegevused brauseris vastavate backend'i päringutega, muutes silumise palju lihtsamaks.
• Parem kasutajakogemus: Tuvastades ja lahendades jõudluse kitsaskohti, saate parandada oma rakenduse reageerimisvõimet ja üldist kasutajakogemust.
• Proaktiivne monitooring: Seadistage jälitusandmetel põhinevaid häireid, et tuvastada anomaaliaid ja tegeleda ennetavalt võimalike probleemidega enne, kui need kasutajaid mõjutavad.
• Mikroteenuste sõltuvuste kaardistamine: Visualiseerige oma mikroteenuste vahelisi sõltuvusi, mis aitab mõista üksikutele teenustele tehtud muudatuste mõju.

Frontend'i hajusjälitamise rakendamine

Frontend'i hajusjälitamise rakendamine hõlmab mitut sammu, sealhulgas jälitamise backend'i valimist, frontend'i koodi instrumenteerimist ja konteksti levitamise seadistamist. Siin on praktiline juhend alustamiseks:

1. Valige jälitamise backend

Saadaval on mitmeid suurepäraseid jälitamise backend'e, nii avatud lähtekoodiga kui ka kommertslikke. Mõned populaarsed valikud on:

• Jaeger: Avatud lähtekoodiga, CNCF-i lõpetanud hajusjälitussüsteem, mis on inspireeritud Dapperist ja OpenZipkinist.
• Zipkin: Teine populaarne avatud lähtekoodiga hajusjälitussüsteem.
• Datadog: Terviklik monitooringu- ja turvaplatvorm, mis sisaldab hajusjälitamise võimalusi.
• New Relic: Rakenduse jõudluse monitooringu (APM) platvorm, millel on tugevad hajusjälitamise funktsioonid.
• Lightstep: Spetsiaalselt suuremahuliste ja keerukate süsteemide jaoks loodud hajusjälitamise platvorm.

Jälitamise backend'i valimisel arvestage selliste teguritega nagu skaleeritavus, maksumus, kasutusmugavus ja integreerimine teie olemasoleva infrastruktuuriga. Paljud pilveteenuse pakkujad pakuvad ka hallatavaid jälitamisteenuseid, mis võivad lihtsustada kasutuselevõttu ja haldamist.

2. Instrumenteerige oma frontend'i kood

Instrumenteerimine hõlmab koodi lisamist teie frontend'i rakendusele lõikude genereerimiseks ja konteksti levitamiseks. Instrumenteerimise spetsiifika sõltub teie kasutatavast raamistikust (nt React, Angular, Vue.js) ja valitud jälitamise backend'ist.

OpenTelemetry kasutamine

OpenTelemetry on avatud lähtekoodiga vaadeldavuse raamistik, mis pakub standardiseeritud viisi telemeetriaandmete, sealhulgas jälituste, mõõdikute ja logide kogumiseks ja eksportimiseks. See on tootjast sõltumatu lähenemine, mis võimaldab teil vahetada erinevate jälitamise backend'ide vahel ilma instrumenteerimiskoodi muutmata.

Siin on põhiline näide, kuidas instrumenteerida Reacti rakendust OpenTelemetry abil:

            
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
              
            
          

See näide demonstreerib OpenTelemetry seadistamise põhisamme Reacti rakenduses. See sisaldab:

• Tracer'i pakkuja konfigureerimist teenuse nimega.
• Eksportija seadistamist jälituste saatmiseks kollektorisse (antud juhul kohalikku instantsi).
• Instrumenteerimiste registreerimist XMLHttpRequesti ja Fetch API jaoks, et automaatselt genereerida lõike võrgupäringutele.
• Funktsiooni `createSpan`, mis mässib koodibloki lõiku, võimaldades teil käsitsi instrumenteerida konkreetseid operatsioone.

Käsitsi instrumenteerimine

Lisaks automaatsele instrumenteerimisele võib teil olla vaja käsitsi instrumenteerida teatud osi oma koodist, et püüda kinni konkreetseid sündmusi või operatsioone, mida automaatselt ei jälgita. See hõlmab tavaliselt lõikude loomist, kasutades teie jälitamise backend'i või OpenTelemetry pakutavat jälitamise API-d.

Näiteks võite soovida luua lõigu keerulise arvutuse või kasutaja interaktsiooni jaoks, mis käivitab rea toiminguid.

3. Seadistage konteksti levitamine

Konteksti levitamine on ülioluline lõikude omavahel sidumiseks, et moodustada täielik jälitus. See hõlmab jälitamise teabe (jälituse ID, lõigu ID) edastamist teenuste vahel. Tavaliselt tehakse seda HTTP päiste abil. OpenTelemetry pakub utiliite konteksti automaatseks sisestamiseks ja ekstraheerimiseks HTTP-päringutest.

Siin on näide, kuidas sisestada konteksti HTTP-päringusse OpenTelemetry abil:

            
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
              
            
          

Backend'is peate sissetulevast HTTP-päringust konteksti ekstraheerima ja levitama selle kõikidele järgnevatele päringutele teistele teenustele. See tagab, et kogu jälitus on omavahel seotud, isegi üle mitme teenuse.

4. Visualiseerige ja analüüsige jälitusi

Kui olete oma frontend'i koodi instrumenteerinud ja konteksti levitamise seadistanud, võite hakata koguma jälitusandmeid. Teie jälitamise backend pakub kasutajaliidest jälituste visualiseerimiseks ja analüüsimiseks. See võimaldab teil:

• Vaadata üksikute päringute täielikku päringuvoogu.
• Tuvastada aeglaseid operatsioone ja jõudluse kitsaskohti.
• Analüüsida teenuste vahelisi sõltuvusi.
• Süveneda üksikutesse lõikudesse, et vaadata metaandmeid, logisid ja silte.
• Võrrelda jälitusi, et tuvastada jõudluse regressioone.

Jälituste visualiseerimise ja analüüsimise abil saate väärtuslikku teavet oma rakenduse jõudluse ja käitumise kohta. Seda teavet saab kasutada koodi optimeerimiseks, kasutajakogemuse parandamiseks ja võimalike probleemide ennetavaks lahendamiseks.

Frontend'i spetsiifilised kaalutlused

Frontend'i hajusjälitamisel on võrreldes backend'i jälitamisega mõned unikaalsed kaalutlused. Siin on mõned olulised punktid, mida meeles pidada:

Üheleheküljelised rakendused (SPA-d)

SPA-d hõlmavad sageli keerulisi interaktsioone brauseris, mistõttu on ülioluline jälgida kasutaja interaktsioone ja asünkroonseid operatsioone. Veenduge, et instrumenteerite oma koodi nende sündmuste püüdmiseks ja sidumiseks vastavate backend'i päringutega.

Brauseri jõudlus

Jälitamise instrumenteerimise lisamine frontend'ile võib potentsiaalselt mõjutada brauseri jõudlust. Minimeerige lisakoormust, kasutades tõhusaid jälitamisteeke ja vältides liigset lõikude loomist. Kaaluge jälituste valimist (sampling), et vähendada kogutavate andmete hulka.

Kasutaja privaatsus

Jälitusandmete kogumisel olge teadlik kasutaja privaatsusest. Vältige tundliku teabe, näiteks isikut tuvastava teabe (PII) kogumist. Rakendage andmete maskeerimise ja anonüümimise tehnikaid, et kaitsta kasutaja privaatsust.

Vigade käsitlemine

Püüdke kinni frontend'is esinevad vead ja seostage need vastavate lõikudega. See aitab teil tuvastada vigade algpõhjuse, mis pärinevad frontend'ist ja levivad backend'i.

Praktilised näited ja kasutusjuhud

Uurime mõningaid praktilisi näiteid, kuidas frontend'i hajusjälitamist saab kasutada reaalsete probleemide lahendamiseks.

Näide 1: Aeglane lehe laadimisaeg

Kasutajad teatavad, et teie veebisait laeb aeglaselt. Kasutades frontend'i hajusjälitamist, saate tuvastada konkreetsed operatsioonid, mis aeglasele laadimisajale kaasa aitavad. Nendeks võivad olla aeglased API-kõned, ebaefektiivne JavaScripti kood või suured pildid, mille allalaadimine võtab kaua aega. Nende operatsioonide optimeerimisega saate oluliselt parandada lehe laadimisaega ja täiustada kasutajakogemust.

Näide 2: Vea levimine

Kasutaja teatab veast vormi esitamisel. Kasutades frontend'i hajusjälitamist, saate jälitada päringut brauserist kuni backend'i teenusteni. See võimaldab teil tuvastada täpse punkti, kus viga tekkis, ja mõista konteksti, milles see juhtus. Seejärel saate seda teavet kasutada vea parandamiseks ja selle kordumise vältimiseks.

Näide 3: Mikroteenuse sõltuvusprobleem

Muudatus ühes mikroteenuses põhjustab ootamatuid probleeme frontend'is. Kasutades frontend'i hajusjälitamist, saate visualiseerida mikroteenuste vahelisi sõltuvusi ja mõista muudatuse mõju. See võimaldab teil kiiresti tuvastada probleemi algpõhjuse ja rakendada paranduse.

Frontend'i hajusjälitamise parimad tavad

Frontend'i hajusjälitamise eeliste maksimeerimiseks järgige neid parimaid tavasid:

• Kasutage standardiseeritud jälitamisraamistikku: Valige raamistik nagu OpenTelemetry, et tagada järjepidevus ja tootjast sõltumatus.
• Instrumenteerige oma kood põhjalikult: Püüdke kinni kõik asjakohased sündmused ja operatsioonid, et pakkuda täielikku ülevaadet päringuvoost.
• Seadistage konteksti levitamine korrektselt: Veenduge, et jälitamise teave levib teenuste vahel õigesti.
• Visualiseerige ja analüüsige jälitusi regulaarselt: Kasutage oma jälitamise backend'i jõudluse kitsaskohtade tuvastamiseks ja võimalike probleemide ennetavaks lahendamiseks.
• Monitoorige oma jälitamisinfrastruktuuri: Veenduge, et teie jälitamise backend töötab optimaalselt ja ei mõjuta teie rakenduse jõudlust.
• Harige oma meeskonda: Koolitage oma arendajaid ja operatsioonimeeskondi, kuidas kasutada frontend'i hajusjälitamist teie rakenduse probleemide lahendamiseks ja optimeerimiseks.

Frontend'i vaadeldavuse tulevik

Frontend'i vaadeldavus on arenev valdkond ja lähiaastatel võime oodata edasisi edusamme. Mõned potentsiaalsed tulevikutrendid on:

• Parem brauseri instrumenteerimine: Keerukamad brauseri API-d ja tööriistad muudavad frontend'i koodi instrumenteerimise ja telemeetriaandmete kogumise lihtsamaks.
• Tehisintellektil põhinev jälituste analüüs: Tehisintellekti ja masinõpet kasutatakse jälitusandmete automaatseks analüüsimiseks ning anomaaliate ja jõudluse kitsaskohtade tuvastamiseks.
• Reaalkasutaja monitooringu (RUM) integreerimine: Frontend'i hajusjälitamine integreeritakse tihedalt RUM-i tööriistadega, et pakkuda terviklikku vaadet kasutajakogemusest ja rakenduse jõudlusest.
• Äärevõrgu (Edge Computing) vaadeldavus: Kuna üha rohkem rakendusi liigub äärde, peame laiendama vaadeldavust ka äärseadmetele ja -võrkudele.

Kokkuvõte

Frontend'i hajusjälitamine on võimas tööriist mikroteenuste päringuvoogude visualiseerimiseks, jõudluse kitsaskohtade tuvastamiseks ning teie rakenduste töökindluse ja kasutajakogemuse parandamiseks. Frontend'i jälitamise rakendamisega saate väärtuslikku teavet oma rakenduse käitumise kohta ja saate ennetavalt tegeleda võimalike probleemidega. Kuna frontend'i rakenduste keerukus kasvab jätkuvalt, muutub frontend'i vaadeldavus üha olulisemaks optimaalse jõudluse ja kasutajate rahulolu tagamisel. Võtke omaks frontend'i hajusjälitamine ja avage uus nähtavuse tase oma rakenduse sisemises toimimises.