ردیابی توزیع شده فرانت‌اند: تجسم جریان درخواست‌های میکروسرویس

در معماری‌های پیچیده برنامه امروزی، به ویژه آنهایی که از میکروسرویس‌ها استفاده می‌کنند، درک جریان درخواست‌ها در سرویس‌ها و اجزای مختلف از اهمیت بالایی برخوردار است. ردیابی توزیع شده فرانت‌اند یک راه حل قدرتمند برای تجسم این جریان‌های درخواست، شناسایی گلوگاه‌های عملکرد و در نهایت بهبود قابلیت اطمینان و تجربه کاربری برنامه‌های شما ارائه می‌دهد. این راهنمای جامع به بررسی مفاهیم، مزایا و پیاده‌سازی عملی ردیابی توزیع شده فرانت‌اند می‌پردازد.

ردیابی توزیع شده چیست؟

ردیابی توزیع شده روشی برای ردیابی درخواست‌ها هنگام انتشار در یک سیستم توزیع شده است. برخلاف لاگ‌گیری سنتی که بر اجزای منفرد متمرکز است، ردیابی توزیع شده یک نمای جامع از سفر یک درخواست ارائه می‌دهد. این به شما امکان می‌دهد وابستگی‌های بین سرویس‌ها را درک کنید، عملیات کند را شناسایی کرده و علت ریشه‌ای خطاهایی که چندین مؤلفه را در بر می‌گیرند، مشخص کنید. آن را به عنوان یک نقشه راه کامل و سرتاسری برای هر درخواست از طریق سیستم خود در نظر بگیرید.

مفاهیم کلیدی در ردیابی توزیع شده

• ردیابی (Trace): نشان دهنده یک درخواست کامل است که از طریق سیستم جریان می‌یابد. به عنوان مثال، بارگیری یک صفحه وب توسط کاربر، مجموعه‌ای از درخواست‌ها را به میکروسرویس‌های مختلف آغاز می‌کند و یک ردیابی واحد را تشکیل می‌دهد.
• گستره (Span): نشان دهنده یک واحد کار در یک ردیابی است، به طور معمول یک درخواست به یک سرویس یا مؤلفه خاص. هر گستره حاوی فراداده‌هایی مانند نام عملیات، مُهرهای زمانی، برچسب‌ها و لاگ‌ها است.
• انتشار زمینه (Context Propagation): مکانیزمی که از طریق آن اطلاعات ردیابی (شناسه ردیابی، شناسه گستره) بین سرویس‌ها منتقل می‌شود. این امر تضمین می‌کند که گستره‌های متعلق به یک ردیابی به درستی به یکدیگر پیوند داده می‌شوند.
• ابزار دقیق‌سازی (Instrumentation): فرآیند افزودن کد به برنامه خود برای تولید گستره‌ها و انتشار زمینه. این کار را می‌توان به صورت دستی یا با استفاده از کتابخانه‌ها و چارچوب‌ها انجام داد.

چرا ردیابی توزیع شده فرانت‌اند مهم است؟

در حالی که ردیابی توزیع شده بک‌اند به خوبی تثبیت شده است، گسترش ردیابی به فرانت‌اند مزایای قابل توجهی را ارائه می‌دهد، به ویژه در معماری‌های میکروسرویس که فرانت‌اند اغلب تعاملات با چندین سرویس بک‌اند را هماهنگ می‌کند.

مزایای ردیابی توزیع شده فرانت‌اند

• دید سرتاسری: یک دید کامل از جریان درخواست، از مرورگر کاربر تا سرویس‌های بک‌اند، به دست آورید و بینشی در مورد کل تجربه کاربر ارائه دهید.
• شناسایی گلوگاه‌های عملکرد: عملیات کند را مشخص کرده و علت ریشه‌ای مشکلات عملکردی که از فرانت‌اند یا بک‌اند سرچشمه می‌گیرند را شناسایی کنید. به عنوان مثال، یک فراخوانی API کند که با کلیک دکمه در فرانت‌اند فعال می‌شود.
• اشکال‌زدایی بهبود یافته: با مرتبط کردن رویدادهای فرانت‌اند با لاگ‌ها و ردیابی‌های بک‌اند، اشکال‌زدایی را ساده کنید و امکان تجزیه و تحلیل سریعتر علت ریشه‌ای را فراهم کنید. سناریویی را تصور کنید که در آن کاربر خطایی را گزارش می‌کند. با ردیابی فرانت‌اند، می‌توانید اقدامات آنها را در مرورگر با درخواست‌های بک‌اند مربوطه مرتبط کنید و اشکال‌زدایی را بسیار آسان‌تر کنید.
• تجربه کاربری افزایش یافته: با شناسایی و رفع گلوگاه‌های عملکرد، می‌توانید پاسخگویی و تجربه کلی برنامه خود را بهبود بخشید.
• نظارت پیشگیرانه: هشدارهایی را بر اساس داده‌های ردیابی تنظیم کنید تا ناهنجاری‌ها را تشخیص داده و به طور فعال به مشکلات احتمالی قبل از تأثیرگذاری بر کاربران رسیدگی کنید.
• نقشه‌برداری وابستگی میکروسرویس: وابستگی‌های بین میکروسرویس‌های خود را تجسم کنید و به شما کمک می‌کند تأثیر تغییرات در سرویس‌های فردی را درک کنید.

پیاده‌سازی ردیابی توزیع شده فرانت‌اند

پیاده‌سازی ردیابی توزیع شده فرانت‌اند شامل چندین مرحله است، از جمله انتخاب یک بک‌اند ردیابی، ابزار دقیق‌سازی کد فرانت‌اند خود و پیکربندی انتشار زمینه. در اینجا یک راهنمای عملی برای شروع کار وجود دارد:

1. یک بک‌اند ردیابی انتخاب کنید

چندین بک‌اند ردیابی عالی، هم منبع باز و هم تجاری، در دسترس هستند. برخی از انتخاب‌های محبوب عبارتند از:

• Jaeger: یک سیستم ردیابی توزیع شده منبع باز و فارغ‌التحصیل CNCF که از Dapper و OpenZipkin الهام گرفته است.
• Zipkin: یکی دیگر از سیستم‌های ردیابی توزیع شده منبع باز محبوب.
• Datadog: یک پلتفرم جامع نظارت و امنیت که شامل قابلیت‌های ردیابی توزیع شده است.
• New Relic: یک پلتفرم نظارت بر عملکرد برنامه (APM) با ویژگی‌های قوی ردیابی توزیع شده.
• Lightstep: یک پلتفرم ردیابی توزیع شده هدفمند که برای سیستم‌های پیچیده و با حجم بالا طراحی شده است.

هنگام انتخاب یک بک‌اند ردیابی، عواملی مانند مقیاس‌پذیری، هزینه، سهولت استفاده و ادغام با زیرساخت موجود خود را در نظر بگیرید. بسیاری از ارائه‌دهندگان ابر نیز خدمات ردیابی مدیریت شده را ارائه می‌دهند که می‌تواند استقرار و مدیریت را ساده کند.

2. کد فرانت‌اند خود را ابزار دقیق‌سازی کنید

ابزار دقیق‌سازی شامل افزودن کد به برنامه فرانت‌اند خود برای تولید گستره‌ها و انتشار زمینه است. ویژگی‌های ابزار دقیق‌سازی به چارچوبی که استفاده می‌کنید (به عنوان مثال، React، Angular، Vue.js) و بک‌اند ردیابی که انتخاب کرده‌اید بستگی دارد.

با استفاده از OpenTelemetry

OpenTelemetry یک چارچوب قابلیت مشاهده منبع باز است که یک روش استاندارد برای جمع‌آوری و خروجی داده‌های تله‌متری، از جمله ردیابی‌ها، معیارها و لاگ‌ها ارائه می‌دهد. این یک رویکرد بی‌طرفانه است که به شما امکان می‌دهد بدون تغییر کد ابزار دقیق‌سازی خود، بین بک‌اند‌های ردیابی مختلف جابه‌جا شوید.

در اینجا یک مثال اساسی از نحوه ابزار دقیق‌سازی یک برنامه React با استفاده از OpenTelemetry آورده شده است:

            
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
              
            
          

این مثال مراحل اساسی راه‌اندازی OpenTelemetry در یک برنامه React را نشان می‌دهد. این شامل:

• پیکربندی یک ارائه‌دهنده ردیاب با نام سرویس.
• راه‌اندازی یک صادرکننده برای ارسال ردیابی‌ها به یک جمع‌آوری‌کننده (در این مورد، یک نمونه محلی).
• ثبت ابزار دقیق‌سازی برای XMLHttpRequest و Fetch API برای تولید خودکار گستره‌ها برای درخواست‌های شبکه.
• یک تابع `createSpan` که یک بلوک کد را در یک گستره می‌پیچد و به شما امکان می‌دهد عملیات خاص را به صورت دستی ابزار دقیق‌سازی کنید.

ابزار دقیق‌سازی دستی

علاوه بر ابزار دقیق‌سازی خودکار، ممکن است لازم باشد برخی از قسمت‌های کد خود را به صورت دستی ابزار دقیق‌سازی کنید تا رویدادها یا عملیات خاصی را که به طور خودکار ردیابی نمی‌شوند، ضبط کنید. این معمولاً شامل ایجاد گستره‌ها با استفاده از API ردیابی ارائه شده توسط بک‌اند ردیابی یا OpenTelemetry شما است.

به عنوان مثال، ممکن است بخواهید یک گستره برای یک محاسبه پیچیده یا یک تعامل کاربر که مجموعه‌ای از اقدامات را فعال می‌کند، ایجاد کنید.

3. پیکربندی انتشار زمینه

انتشار زمینه برای پیوند دادن گستره‌ها به یکدیگر برای تشکیل یک ردیابی کامل بسیار مهم است. این شامل انتقال اطلاعات ردیابی (شناسه ردیابی، شناسه گستره) بین سرویس‌ها است. این معمولاً با استفاده از هدرهای HTTP انجام می‌شود. OpenTelemetry ابزارهایی را برای تزریق و استخراج خودکار زمینه از درخواست‌های HTTP ارائه می‌دهد.

در اینجا یک مثال از نحوه تزریق زمینه به یک درخواست HTTP با استفاده از OpenTelemetry آورده شده است:

            
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
              
            
          

در بک‌اند، باید زمینه را از درخواست HTTP ورودی استخراج کرده و آن را به هر درخواست بعدی به سرویس‌های دیگر منتشر کنید. این اطمینان می‌دهد که کل ردیابی به هم پیوند داده شده است، حتی در چندین سرویس.

4. تجسم و تجزیه و تحلیل ردیابی‌ها

پس از اینکه کد فرانت‌اند خود را ابزار دقیق‌سازی کردید و انتشار زمینه را پیکربندی کردید، می‌توانید شروع به جمع‌آوری داده‌های ردیابی کنید. بک‌اند ردیابی شما یک رابط کاربری برای تجسم و تجزیه و تحلیل ردیابی‌ها ارائه می‌دهد. این به شما امکان می‌دهد:

• مشاهده جریان درخواست کامل برای درخواست‌های فردی.
• شناسایی عملیات کند و گلوگاه‌های عملکرد.
• تجزیه و تحلیل وابستگی‌های بین سرویس‌ها.
• برای مشاهده فراداده‌ها، لاگ‌ها و برچسب‌ها، به گستره‌های فردی دسترسی پیدا کنید.
• مقایسه ردیابی‌ها برای شناسایی پسرفت‌های عملکرد.

با تجسم و تجزیه و تحلیل ردیابی‌ها، می‌توانید بینش‌های ارزشمندی در مورد عملکرد و رفتار برنامه خود به دست آورید. از این اطلاعات می‌توان برای بهینه‌سازی کد، بهبود تجربه کاربر و رسیدگی پیشگیرانه به مشکلات احتمالی استفاده کرد.

ملاحظات خاص فرانت‌اند

ردیابی توزیع شده فرانت‌اند در مقایسه با ردیابی بک‌اند ملاحظات منحصر به فردی دارد. در اینجا چند نکته کلیدی وجود دارد که باید در نظر داشته باشید:

برنامه‌های تک‌صفحه‌ای (SPA)

SPAها اغلب شامل تعاملات پیچیده در داخل مرورگر هستند، و ردیابی تعاملات کاربر و عملیات ناهمزمان را بسیار مهم می‌کند. اطمینان حاصل کنید که کد خود را برای ضبط این رویدادها و پیوند دادن آنها به درخواست‌های بک‌اند مربوطه ابزار دقیق‌سازی می‌کنید.

عملکرد مرورگر

افزودن ابزار دقیق‌سازی ردیابی به فرانت‌اند به طور بالقوه می‌تواند بر عملکرد مرورگر تأثیر بگذارد. با استفاده از کتابخانه‌های ردیابی کارآمد و اجتناب از ایجاد گستره بیش از حد، سربار را به حداقل برسانید. برای کاهش میزان داده‌های جمع‌آوری شده، نمونه‌برداری از ردیابی‌ها را در نظر بگیرید.

حریم خصوصی کاربر

هنگام جمع‌آوری داده‌های ردیابی، به حریم خصوصی کاربر توجه داشته باشید. از جمع‌آوری اطلاعات حساس مانند اطلاعات شناسایی شخصی (PII) خودداری کنید. تکنیک‌های پوشاندن و ناشناس‌سازی داده‌ها را برای محافظت از حریم خصوصی کاربر پیاده‌سازی کنید.

رسیدگی به خطا

خطاهایی را که در فرانت‌اند رخ می‌دهند ضبط کنید و آنها را با گستره‌های مربوطه مرتبط کنید. این به شما کمک می‌کند تا علت ریشه‌ای خطاهایی را که از فرانت‌اند سرچشمه می‌گیرند و به بک‌اند منتشر می‌شوند، شناسایی کنید.

مثال‌های عملی و موارد استفاده

بیایید برخی از مثال‌های عملی را بررسی کنیم که چگونه می‌توان از ردیابی توزیع شده فرانت‌اند برای حل مشکلات دنیای واقعی استفاده کرد.

مثال 1: زمان بارگذاری آهسته صفحه

کاربران گزارش می‌دهند که وب‌سایت شما به آرامی بارگیری می‌شود. با استفاده از ردیابی توزیع شده فرانت‌اند، می‌توانید عملیات خاصی را که در زمان بارگذاری آهسته نقش دارند، شناسایی کنید. این ممکن است شامل فراخوانی‌های API کند، کد JavaScript ناکارآمد یا تصاویر بزرگی باشد که بارگیری آنها مدت زیادی طول می‌کشد. با بهینه‌سازی این عملیات، می‌توانید به طور قابل توجهی زمان بارگذاری صفحه را بهبود بخشیده و تجربه کاربر را افزایش دهید.

مثال 2: انتشار خطا

کاربر هنگام تلاش برای ارسال فرم خطایی را گزارش می‌کند. با استفاده از ردیابی توزیع شده فرانت‌اند، می‌توانید درخواست را از مرورگر به سرویس‌های بک‌اند ردیابی کنید. این به شما امکان می‌دهد نقطه دقیقی را که خطا رخ داده است، شناسایی کرده و زمینه وقوع آن را درک کنید. سپس می‌توانید از این اطلاعات برای رفع خطا و جلوگیری از تکرار آن استفاده کنید.

مثال 3: مشکل وابستگی میکروسرویس

تغییر در یک میکروسرویس باعث مشکلات غیرمنتظره در فرانت‌اند می‌شود. با استفاده از ردیابی توزیع شده فرانت‌اند، می‌توانید وابستگی‌های بین میکروسرویس‌ها را تجسم کرده و تأثیر تغییر را درک کنید. این به شما امکان می‌دهد تا به سرعت علت ریشه‌ای مشکل را شناسایی کرده و یک رفع را پیاده‌سازی کنید.

بهترین شیوه‌ها برای ردیابی توزیع شده فرانت‌اند

برای به حداکثر رساندن مزایای ردیابی توزیع شده فرانت‌اند، از این بهترین شیوه‌ها پیروی کنید:

• از یک چارچوب ردیابی استاندارد استفاده کنید: یک چارچوب مانند OpenTelemetry را برای اطمینان از سازگاری و بی‌طرفی فروشنده انتخاب کنید.
• کد خود را به طور جامع ابزار دقیق‌سازی کنید: تمام رویدادها و عملیات مربوطه را برای ارائه یک دید کامل از جریان درخواست ضبط کنید.
• انتشار زمینه را به درستی پیکربندی کنید: اطمینان حاصل کنید که اطلاعات ردیابی به درستی بین سرویس‌ها منتشر می‌شود.
• به طور منظم ردیابی‌ها را تجسم و تجزیه و تحلیل کنید: از بک‌اند ردیابی خود برای شناسایی گلوگاه‌های عملکرد و رسیدگی پیشگیرانه به مشکلات احتمالی استفاده کنید.
• زیرساخت ردیابی خود را نظارت کنید: اطمینان حاصل کنید که بک‌اند ردیابی شما به طور مطلوب عمل می‌کند و بر عملکرد برنامه شما تأثیر نمی‌گذارد.
• تیم خود را آموزش دهید: به توسعه‌دهندگان و تیم‌های عملیات خود آموزش دهید که چگونه از ردیابی توزیع شده فرانت‌اند برای عیب‌یابی و بهینه‌سازی برنامه خود استفاده کنند.

آینده قابلیت مشاهده فرانت‌اند

قابلیت مشاهده فرانت‌اند یک زمینه در حال تحول است و می‌توانیم انتظار داشته باشیم که در سال‌های آینده پیشرفت‌های بیشتری را شاهد باشیم. برخی از روندهای بالقوه آینده عبارتند از:

• ابزار دقیق‌سازی مرورگر بهبود یافته: APIها و ابزارهای پیچیده‌تر مرورگر، ابزار دقیق‌سازی کد فرانت‌اند و جمع‌آوری داده‌های تله‌متری را آسان‌تر می‌کنند.
• تجزیه و تحلیل ردیابی مبتنی بر هوش مصنوعی: از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین برای تجزیه و تحلیل خودکار داده‌های ردیابی و شناسایی ناهنجاری‌ها و گلوگاه‌های عملکرد استفاده خواهد شد.
• ادغام نظارت بر کاربر واقعی (RUM): ردیابی توزیع شده فرانت‌اند با ابزارهای RUM ادغام می‌شود تا یک دید جامع از تجربه کاربر و عملکرد برنامه ارائه دهد.
• قابلیت مشاهده محاسبات لبه: با انتقال برنامه‌های بیشتر به لبه، باید قابلیت مشاهده را به دستگاه‌ها و شبکه‌های لبه گسترش دهیم.

نتیجه‌گیری

ردیابی توزیع شده فرانت‌اند ابزاری قدرتمند برای تجسم جریان درخواست‌های میکروسرویس، شناسایی گلوگاه‌های عملکرد و بهبود قابلیت اطمینان و تجربه کاربری برنامه‌های شما است. با پیاده‌سازی ردیابی فرانت‌اند، می‌توانید بینش‌های ارزشمندی در مورد رفتار برنامه خود به دست آورید و به طور فعال به مشکلات احتمالی رسیدگی کنید. با ادامه رشد پیچیدگی برنامه‌های فرانت‌اند، قابلیت مشاهده فرانت‌اند برای اطمینان از عملکرد مطلوب و رضایت کاربر اهمیت فزاینده‌ای پیدا می‌کند. ردیابی توزیع شده فرانت‌اند را بپذیرید و سطح جدیدی از دید را در عملکرد داخلی برنامه خود باز کنید.