ابزار دقیق Next.js: هوک‌های مانیتورینگ برنامه برای بینش‌های پروداکشن

ابزار دقیق Next.js یک مکانیزم قدرتمند برای مشاهده و اندازه‌گیری عملکرد برنامه شما در محیط پروداکشن فراهم می‌کند. با استفاده از هوک‌های مانیتورینگ برنامه، می‌توانید بینش‌های عمیقی در مورد پردازش درخواست‌ها، رندر سمت سرور، واکشی داده‌ها و سایر جنبه‌های حیاتی رفتار برنامه خود به دست آورید. این به شما امکان می‌دهد گلوگاه‌ها را شناسایی کنید، مشکلات عملکردی را تشخیص دهید و برنامه خود را برای تجربه کاربری بهتر بهینه‌سازی کنید. این امر به ویژه هنگام استقرار برنامه‌های Next.js در سطح جهانی اهمیت دارد، جایی که تأخیر شبکه و کاربران توزیع شده جغرافیایی می‌توانند چالش‌های منحصربه‌فردی را ایجاد کنند.

درک ابزار دقیق Next.js

ویژگی ابزار دقیق در Next.js به شما اجازه می‌دهد هوک‌هایی را ثبت کنید که در مراحل مختلف چرخه حیات برنامه اجرا می‌شوند. این هوک‌ها می‌توانند برای جمع‌آوری معیارها، ردپاها (traces) و لاگ‌ها استفاده شوند که سپس می‌توانند به یک سیستم مانیتورینگ عملکرد برنامه (APM) یا سایر ابزارهای قابلیت مشاهده ارسال شوند. این امر نمای جامعی از عملکرد برنامه شما را در لحظه فراهم می‌کند.

برخلاف مانیتورینگ سنتی سمت کلاینت که فقط تجربه مرورگر را ثبت می‌کند، ابزار دقیق Next.js قابلیت مشاهده سمت کلاینت و سمت سرور را فراهم می‌کند و نمایی کامل از عملکرد برنامه شما را ممکن می‌سازد. این برای درک تأثیر رندر سمت سرور، مسیرهای API و واکشی داده‌ها بر تجربه کلی کاربر حیاتی است.

مزایای کلیدی ابزار دقیق

قابلیت مشاهده بهبود یافته: به دیدی جامع از معیارهای عملکرد، ردپاها و لاگ‌های برنامه خود دست یابید.
حل سریع‌تر مشکلات: با داده‌های دقیق عملکرد، مشکلات عملکردی را به سرعت شناسایی و تشخیص دهید.
عملکرد بهینه: گلوگاه‌های عملکرد را شناسایی کرده و برنامه خود را برای تجربه کاربری بهتر بهینه‌سازی کنید.
مانیتورینگ در لحظه: عملکرد برنامه خود را به صورت لحظه‌ای نظارت کنید تا به طور پیشگیرانه مشکلات را شناسایی کرده و به آن‌ها پاسخ دهید.
کاهش هزینه‌ها: با شناسایی ناکارآمدی‌ها، می‌توانید هزینه‌های زیرساخت را کاهش دهید. برای مثال، کاهش زمان اجرای توابع بدون سرور (serverless) مستقیماً هزینه‌ها را کاهش می‌دهد.

راه‌اندازی ابزار دقیق در Next.js

برای فعال کردن ابزار دقیق در برنامه Next.js خود، باید یک فایل instrumentation.js (یا instrumentation.ts) در دایرکتوری ریشه پروژه خود ایجاد کنید. این فایل حاوی هوک‌هایی خواهد بود که می‌خواهید ثبت کنید.

در اینجا یک مثال ساده از فایل instrumentation.ts آورده شده است:

// instrumentation.ts

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

    trace('registering-tracing');
  }
}

در این مثال، ما یک تابع trace را از فایل ./utils/tracing وارد کرده و آن را درون تابع register فراخوانی می‌کنیم. تابع register به طور خودکار توسط Next.js هنگام شروع به کار برنامه فراخوانی می‌شود.

اجرای شرطی بر اساس رانتایم (Runtime)

متغیر process.env.NEXT_RUNTIME برای تعیین زمینه اجرا حیاتی است. این متغیر به شما امکان می‌دهد کد را به صورت شرطی بر اساس اینکه برنامه در محیط Node.js (برای رندر سمت سرور، مسیرهای API و غیره) یا در محیط Edge Runtime (برای توابع اج) اجرا می‌شود، اجرا کنید. این مهم است زیرا برخی از کتابخانه‌ها یا ابزارهای مانیتورینگ ممکن است فقط با یکی از این رانتایم‌ها سازگار باشند.

برای مثال، ممکن است بخواهید از یک عامل APM خاص برای محیط‌های Node.js و از ابزار دیگری برای محیط‌های Edge Runtime استفاده کنید. استفاده از process.env.NEXT_RUNTIME به شما امکان می‌دهد ماژول‌های مناسب را فقط در صورت لزوم بارگذاری کنید.

پیاده‌سازی هوک‌های مانیتورینگ برنامه

اکنون، بیایید به چند نمونه از نحوه پیاده‌سازی هوک‌های مانیتورینگ برنامه در Next.js نگاهی بیندازیم.

۱. اندازه‌گیری زمان پردازش درخواست

یکی از موارد استفاده رایج برای ابزار دقیق، اندازه‌گیری زمان لازم برای پردازش درخواست‌های ورودی است. این می‌تواند به شما در شناسایی نقاط پایانی (endpoints) کند و بهینه‌سازی عملکرد آن‌ها کمک کند.

در اینجا مثالی از نحوه اندازه‌گیری زمان پردازش درخواست با استفاده از performance API آورده شده است:

// 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`);
    // در یک برنامه واقعی، شما این داده‌ها را به یک سیستم APM ارسال می‌کنید.
  };
}

در فایل 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');

    // شبیه‌سازی پردازش درخواست
    await new Promise((resolve) => setTimeout(resolve, 100));

    endTrace();
  }
}

این مثال زمان لازم برای پردازش درخواست را اندازه‌گیری کرده و مدت زمان را در کنسول لاگ می‌کند. در یک برنامه واقعی، شما این داده‌ها را برای تحلیل بیشتر به یک سیستم APM ارسال می‌کنید.

۲. مانیتورینگ زمان رندر سمت سرور

رندر سمت سرور (SSR) یکی از ویژگی‌های کلیدی Next.js است، اما می‌تواند یک گلوگاه عملکردی نیز باشد. مانیتورینگ زمان لازم برای رندر صفحات روی سرور برای اطمینان از تجربه کاربری سریع، حیاتی است.

شما می‌توانید از ابزار دقیق برای اندازه‌گیری زمان اجرای توابع getServerSideProps یا getStaticProps استفاده کنید. این توابع مسئول واکشی داده‌ها و آماده‌سازی آن‌ها برای رندر روی سرور هستند.

// 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() {
  // شبیه‌سازی واکشی داده از یک API خارجی
  await new Promise((resolve) => setTimeout(resolve, 50));
  return 'Data from API';
}

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

در این مثال، ما از تابع trace برای اندازه‌گیری زمان اجرای تابع getServerSideProps استفاده می‌کنیم. این به ما امکان می‌دهد مشکلات عملکردی در فرآیند واکشی داده را شناسایی کنیم.

۳. ردیابی عملکرد مسیرهای API

مسیرهای API در Next.js به شما امکان می‌دهند توابع بدون سرور بسازید که درخواست‌های API را پردازش می‌کنند. مانیتورینگ عملکرد این مسیرهای API برای اطمینان از یک بک‌اند پاسخگو ضروری است.

شما می‌توانید از ابزار دقیق برای اندازه‌گیری زمان لازم برای پردازش درخواست‌های API در مسیرهای API خود استفاده کنید.

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

این مثال زمان لازم برای پردازش درخواست API را اندازه‌گیری کرده و یک پاسخ JSON برمی‌گرداند. این به شما کمک می‌کند عملکرد بک‌اند خود را درک کرده و نقاط پایانی کند API را شناسایی کنید.

۴. مانیتورینگ عملکرد Edge Runtime

Edge Runtime در Next.js به شما امکان می‌دهد برنامه خود را در لبه شبکه (edge) و نزدیک‌تر به کاربران خود مستقر کنید. این می‌تواند به طور قابل توجهی عملکرد را بهبود بخشد، به خصوص برای برنامه‌های توزیع شده جهانی. با این حال، مهم است که عملکرد برنامه خود را در Edge Runtime نظارت کنید تا اطمینان حاصل شود که به طور کارآمد اجرا می‌شود.

ابزار دقیق می‌تواند برای نظارت بر عملکرد برنامه شما در Edge Runtime استفاده شود. این به شما امکان می‌دهد مشکلات عملکردی را که مختص محیط Edge Runtime هستند، شناسایی کنید.

نکته مهم: همه ابزارهای مانیتورینگ از Edge Runtime پشتیبانی نمی‌کنند. ممکن است لازم باشد از ابزارها یا کتابخانه‌های تخصصی که برای محیط Edge Runtime طراحی شده‌اند، استفاده کنید.

برای مثال، Vercel تحلیل‌های داخلی را ارائه می‌دهد که می‌توان از آن‌ها برای نظارت بر عملکرد برنامه شما در Edge Runtime استفاده کرد. همچنین می‌توانید از ابزارهای مانیتورینگ شخص ثالث که از Edge Runtime پشتیبانی می‌کنند، مانند Datadog یا New Relic استفاده کنید.

یکپارچه‌سازی با سیستم‌های APM

داده‌های جمع‌آوری شده توسط هوک‌های ابزار دقیق شما زمانی بیشترین ارزش را دارند که به یک سیستم APM (مانیتورینگ عملکرد برنامه) ارسال شوند. سیستم‌های APM ابزارهایی برای تجسم، تحلیل و هشدار در مورد داده‌های عملکردی فراهم می‌کنند. سیستم‌های APM محبوب عبارتند از:

Datadog: یک پلتفرم جامع مانیتورینگ و تحلیل.
New Relic: یک پلتفرم APM با طیف گسترده‌ای از ویژگی‌ها.
Sentry: یک ابزار محبوب ردیابی خطا و مانیتورینگ عملکرد.
Honeycomb: یک پلتفرم قابلیت مشاهده برای برنامه‌های مدرن.
Dynatrace: یک پلتفرم مانیتورینگ و قابلیت مشاهده مبتنی بر هوش مصنوعی.

مراحل خاص برای یکپارچه‌سازی با یک سیستم APM بسته به سیستمی که انتخاب می‌کنید متفاوت خواهد بود. با این حال، فرآیند کلی شامل مراحل زیر است:

عامل (agent) یا SDK مربوط به APM را در برنامه Next.js خود نصب کنید.
عامل APM را با کلید API یا اطلاعات اعتباری سیستم APM خود پیکربندی کنید.
از API عامل APM برای ارسال معیارها، ردپاها و لاگ‌ها از هوک‌های ابزار دقیق خود استفاده کنید.

مثال استفاده از OpenTelemetry با Datadog:

OpenTelemetry یک فریمورک متن‌باز قابلیت مشاهده است که راهی استاندارد برای جمع‌آوری و صادر کردن داده‌های تله‌متری فراهم می‌کند. می‌توان از آن برای یکپارچه‌سازی با انواع سیستم‌های APM، از جمله Datadog، استفاده کرد.

// 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;
}

نحوه استفاده در getServerSideProps:

// pages/index.tsx

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

interface Props {
  data: string;
}

async function fetchData() {
  // شبیه‌سازی واکشی داده از یک API خارجی
  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};
}

این مثال ساده شده OpenTelemetry نشان می‌دهد چگونه یک تابع را با یک span ردیابی (tracing span) پوشش دهیم. راه‌اندازی و پیکربندی واقعی SDK OpenTelemetry و عامل Datadog پیچیده‌تر است و نیاز به مراحل اضافی دارد، از جمله تنظیم متغیرهای محیطی، پیکربندی صادرکننده (exporter) و مقداردهی اولیه SDK در فایل instrumentation.ts شما. برای دستورالعمل‌های کامل به مستندات OpenTelemetry و Datadog مراجعه کنید.

بهترین شیوه‌ها برای ابزار دقیق Next.js

زود شروع کنید: ابزار دقیق را در مراحل اولیه فرآیند توسعه پیاده‌سازی کنید تا مشکلات عملکردی را قبل از رسیدن به پروداکشن شناسایی کنید.
بر معیارهای کلیدی تمرکز کنید: معیارهایی را که برای عملکرد برنامه شما مهم‌تر هستند، مانند زمان پردازش درخواست، زمان رندر سمت سرور و عملکرد مسیر API، در اولویت قرار دهید.
از نام‌های رویداد معنادار استفاده کنید: از نام‌های رویداد واضح و توصیفی برای هوک‌های ابزار دقیق خود استفاده کنید تا درک داده‌ها آسان‌تر شود.
سربار (Overhead) را به حداقل برسانید: اطمینان حاصل کنید که کد ابزار دقیق شما کارآمد است و سربار قابل توجهی به عملکرد برنامه شما اضافه نمی‌کند.
از اجرای شرطی استفاده کنید: از process.env.NEXT_RUNTIME برای اجرای شرطی کد بر اساس محیط رانتایم استفاده کنید.
از داده‌های حساس محافظت کنید: از لاگ کردن یا ارسال داده‌های حساس به سیستم‌های APM خودداری کنید.
ابزار دقیق خود را تست کنید: کد ابزار دقیق خود را به طور کامل تست کنید تا اطمینان حاصل شود که به درستی کار می‌کند و هیچ باگ یا مشکل عملکردی ایجاد نمی‌کند.
ابزار دقیق خود را نظارت کنید: کد ابزار دقیق خود را نظارت کنید تا اطمینان حاصل شود که با شکست مواجه نمی‌شود یا باعث مشکلات عملکردی نمی‌گردد.

مشکلات رایج و راه‌حل‌ها

تشخیص نادرست رانتایم: اطمینان حاصل کنید که از process.env.NEXT_RUNTIME به درستی استفاده می‌کنید تا از خطا هنگام اجرای کد در محیط اشتباه جلوگیری کنید. منطق شرطی و متغیرهای محیطی خود را دوباره بررسی کنید.
لاگ‌گیری بیش از حد: از لاگ کردن داده‌های بیش از حد خودداری کنید، زیرا این کار می‌تواند بر عملکرد تأثیر بگذارد. فقط اطلاعاتی را که برای اشکال‌زدایی و مانیتورینگ ضروری است، لاگ کنید. تکنیک‌های نمونه‌برداری را برای کاهش حجم داده‌های لاگ شده در نظر بگیرید.
افشای داده‌های حساس: مراقب باشید داده‌های حساس مانند رمزهای عبور یا کلیدهای API را لاگ نکنید. از متغیرهای محیطی یا فایل‌های پیکربندی برای ذخیره داده‌های حساس استفاده کنید و از لاگ کردن مستقیم این مقادیر خودداری کنید.
مشکلات ناهمزمان (Asynchronous): هنگام کار با عملیات ناهمزمان، اطمینان حاصل کنید که span‌های ردیابی شما به درستی بسته می‌شوند. اگر یک span بسته نشود، می‌تواند منجر به داده‌های عملکردی نادرست شود. از بلوک‌های try...finally یا Promiseها برای اطمینان از بسته شدن همیشگی spanها استفاده کنید.
تداخل کتابخانه‌های شخص ثالث: آگاه باشید که برخی از کتابخانه‌های شخص ثالث ممکن است با کد ابزار دقیق تداخل داشته باشند. کد ابزار دقیق خود را به طور کامل تست کنید تا اطمینان حاصل شود که هیچ مشکلی با سایر کتابخانه‌ها ایجاد نمی‌کند.

نتیجه‌گیری

ابزار دقیق Next.js یک مکانیزم قدرتمند برای مشاهده و اندازه‌گیری عملکرد برنامه شما در محیط پروداکشن فراهم می‌کند. با پیاده‌سازی هوک‌های مانیتورینگ برنامه، می‌توانید بینش‌های عمیقی در مورد پردازش درخواست، رندر سمت سرور، واکشی داده‌ها و سایر جنبه‌های حیاتی رفتار برنامه خود به دست آورید. این به شما امکان می‌دهد گلوگاه‌ها را شناسایی کنید، مشکلات عملکردی را تشخیص دهید و برنامه خود را برای تجربه کاربری بهتر بهینه‌سازی کنید.

با پیروی از بهترین شیوه‌های ذکر شده در این راهنما، می‌توانید به طور مؤثر از ابزار دقیق Next.js برای بهبود عملکرد و قابلیت اطمینان برنامه‌های خود، صرف نظر از مکان کاربران، استفاده کنید. به یاد داشته باشید که سیستم APM مناسب برای نیازهای خود را انتخاب کنید و به طور مداوم عملکرد برنامه خود را برای شناسایی و رفع پیشگیرانه مشکلات نظارت کنید.