Next.js-instrumentointi: Sovellusten monitorointikoukut tuotantoympäristön näkemyksiin

Next.js-instrumentointi tarjoaa tehokkaan mekanismin sovelluksesi suorituskyvyn havainnointiin ja mittaamiseen tuotannossa. Hyödyntämällä sovellusten monitorointikoukkuja voit saada syvällisiä näkemyksiä pyyntöjen käsittelystä, palvelinpuolen renderöinnistä, datan hausta ja muista sovelluksesi toiminnan kriittisistä osa-alueista. Tämä mahdollistaa pullonkaulojen tunnistamisen, suorituskykyongelmien diagnosoinnin ja sovelluksesi optimoinnin paremman käyttäjäkokemuksen saavuttamiseksi. Tämä on erityisen tärkeää, kun Next.js-sovelluksia otetaan käyttöön maailmanlaajuisesti, missä verkon viive ja maantieteellisesti hajautetut käyttäjät voivat tuoda mukanaan ainutlaatuisia haasteita.

Next.js-instrumentoinnin ymmärtäminen

Next.js:n instrumentointiominaisuuden avulla voit rekisteröidä koukkuja, jotka suoritetaan sovelluksen elinkaaren eri vaiheissa. Näitä koukkuja voidaan käyttää metriikoiden, jäljitysten ja lokien keräämiseen, jotka voidaan sitten lähettää sovelluksen suorituskyvyn monitorointijärjestelmään (APM) tai muihin havainnointityökaluihin. Tämä tarjoaa kattavan näkymän sovelluksesi suorituskyvystä reaaliajassa.

Toisin kuin perinteinen asiakaspuolen monitorointi, joka tallentaa vain selainkokemuksen, Next.js-instrumentointi tarjoaa sekä asiakas- että palvelinpuolen havainnoinnin, mikä mahdollistaa täyden pinon näkymän sovelluksesi suorituskykyyn. Tämä on kriittistä ymmärtääksesi palvelinpuolen renderöinnin, API-reittien ja datan haun vaikutuksen kokonaisvaltaiseen käyttäjäkokemukseen.

Instrumentoinnin keskeiset hyödyt

• Parempi havainnoitavuus: Saavuta kattava näkyvyys sovelluksesi suorituskykymetriikoihin, jäljityksiin ja lokeihin.
• Nopeampi ongelmanratkaisu: Tunnista ja diagnosoi suorituskykyongelmat nopeasti yksityiskohtaisen suorituskykydatan avulla.
• Optimoitu suorituskyky: Paikanna suorituskyvyn pullonkaulat ja optimoi sovelluksesi paremman käyttäjäkokemuksen saavuttamiseksi.
• Reaaliaikainen monitorointi: Seuraa sovelluksesi suorituskykyä reaaliajassa havaitaksesi ja reagoidaksesi ongelmiin ennakoivasti.
• Kustannussäästöt: Tunnistamalla tehottomuuksia voit vähentää infrastruktuurikustannuksia. Esimerkiksi palvelimettomien funktioiden suoritusajan lyhentäminen alentaa suoraan kustannuksia.

Instrumentoinnin käyttöönotto Next.js:ssä

Ottaksesi instrumentoinnin käyttöön Next.js-sovelluksessasi sinun on luotava instrumentation.js (tai instrumentation.ts) -tiedosto projektisi juurihakemistoon. Tämä tiedosto sisältää koukut, jotka haluat rekisteröidä.

Tässä on perusesimerkki instrumentation.ts-tiedostosta:

            // instrumentation.ts

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

    trace('registering-tracing');
  }
}

            

              
                Copy
              
            
          

Tässä esimerkissä tuomme trace-funktion ./utils/tracing-tiedostosta ja kutsumme sitä register-funktion sisällä. Next.js kutsuu register-funktiota automaattisesti, kun sovellus käynnistyy.

Ehdollinen suoritus ajoympäristön perusteella

process.env.NEXT_RUNTIME-muuttuja on ratkaisevan tärkeä suorituskontekstin määrittämisessä. Sen avulla voit suorittaa koodia ehdollisesti sen perusteella, ajetaanko sovellusta Node.js-ympäristössä (palvelinpuolen renderöinti, API-reitit jne.) vai Edge Runtime -ympäristössä (edge-funktiot). Tämä on tärkeää, koska tietyt monitorointikirjastot tai -työkalut voivat olla yhteensopivia vain toisen ajoympäristön kanssa.

Esimerkiksi saatat haluta käyttää tiettyä APM-agenttia Node.js-ympäristöissä ja eri työkalua Edge Runtime -ympäristöissä. Käyttämällä process.env.NEXT_RUNTIME -muuttujaa voit ladata sopivat moduulit vain tarvittaessa.

Sovellusten monitorointikoukkujen toteuttaminen

Katsotaan nyt joitakin esimerkkejä sovellusten monitorointikoukkujen toteuttamisesta Next.js:ssä.

1. Pyyntöjen käsittelyajan mittaaminen

Yksi yleinen käyttötapaus instrumentoinnille on mitata saapuvien pyyntöjen käsittelyyn kuluva aika. Tämä voi auttaa tunnistamaan hitaita päätepisteitä ja optimoimaan niiden suorituskykyä.

Tässä on esimerkki pyyntöjen käsittelyajan mittaamisesta performance-API:n avulla:

            // 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 a real application, you would send this data to an APM system.
  };
}

            

              
                Copy
              
            
          

instrumentation.ts-tiedostossa:

            // instrumentation.ts

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

    const endTrace = trace('request-handling');

    // Simulate request handling
    await new Promise((resolve) => setTimeout(resolve, 100));

    endTrace();
  }
}

            

              
                Copy
              
            
          

Tämä esimerkki mittaa pyynnön käsittelyyn kuluvan ajan ja tulostaa keston konsoliin. Todellisessa sovelluksessa lähettäisit nämä tiedot APM-järjestelmään jatkoanalyysiä varten.

2. Palvelinpuolen renderöintiajan monitorointi

Palvelinpuolen renderöinti (SSR) on Next.js:n keskeinen ominaisuus, mutta se voi myös olla suorituskyvyn pullonkaula. Sivujen renderöintiin palvelimella kuluvan ajan monitorointi on ratkaisevan tärkeää nopean käyttäjäkokemuksen varmistamiseksi.

Voit käyttää instrumentointia mitataksesi getServerSideProps- tai getStaticProps-funktioiden suoritukseen kuluvaa aikaa. Nämä funktiot ovat vastuussa datan hakemisesta ja sen valmistelusta renderöintiä varten palvelimella.

            // 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() {
  // Simulate fetching data from an external API
  await new Promise((resolve) => setTimeout(resolve, 50));
  return 'Data from API';
}

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

            

              
                Copy
              
            
          

Tässä esimerkissä käytämme trace-funktiota mittaamaan getServerSideProps-funktion suoritukseen kuluvaa aikaa. Tämä antaa meille mahdollisuuden tunnistaa suorituskykyongelmia datan hakuprosessissa.

3. API-reittien suorituskyvyn seuranta

Next.js:n API-reittien avulla voit rakentaa palvelimettomia funktioita, jotka käsittelevät API-pyyntöjä. Näiden API-reittien suorituskyvyn monitorointi on olennaista responsiivisen taustajärjestelmän varmistamiseksi.

Voit käyttää instrumentointia mitataksesi API-pyyntöjen käsittelyyn kuluvaa aikaa API-reiteissäsi.

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

            

              
                Copy
              
            
          

Tämä esimerkki mittaa API-pyynnön käsittelyyn kuluvan ajan ja palauttaa JSON-vastauksen. Tämä auttaa sinua ymmärtämään taustajärjestelmäsi suorituskykyä ja tunnistamaan hitaita API-päätepisteitä.

4. Edge-ajoympäristön suorituskyvyn monitorointi

Next.js Edge Runtime mahdollistaa sovelluksesi käyttöönoton reunalla, lähempänä käyttäjiäsi. Tämä voi parantaa suorituskykyä merkittävästi, erityisesti maailmanlaajuisesti jaetuissa sovelluksissa. On kuitenkin tärkeää monitoroida sovelluksesi suorituskykyä Edge Runtimessa varmistaaksesi, että se toimii tehokkaasti.

Instrumentointia voidaan käyttää sovelluksesi suorituskyvyn monitorointiin Edge Runtimessa. Tämä mahdollistaa sellaisten suorituskykyongelmien tunnistamisen, jotka ovat ominaisia Edge Runtime -ympäristölle.

Tärkeä huomautus: Kaikki monitorointityökalut eivät tue Edge Runtimea. Saatat joutua käyttämään erikoistuneita työkaluja tai kirjastoja, jotka on suunniteltu Edge Runtime -ympäristöön.

Esimerkiksi Vercel tarjoaa sisäänrakennetun analytiikan, jota voidaan käyttää sovelluksesi suorituskyvyn monitorointiin Edge Runtimessa. Voit myös käyttää kolmannen osapuolen monitorointityökaluja, jotka tukevat Edge Runtimea, kuten Datadog tai New Relic.

Integrointi APM-järjestelmiin

Instrumentointikoukkujesi keräämä data on arvokkainta, kun se lähetetään APM (Application Performance Monitoring) -järjestelmään. APM-järjestelmät tarjoavat työkaluja suorituskykydata visualisointiin, analysointiin ja hälytyksiin. Suosittuja APM-järjestelmiä ovat:

• Datadog: Kattava monitorointi- ja analytiikka-alusta.
• New Relic: APM-alusta laajalla ominaisuusvalikoimalla.
• Sentry: Suosittu virheenseuranta- ja suorituskyvyn monitorointityökalu.
• Honeycomb: Havainnointialusta moderneille sovelluksille.
• Dynatrace: Tekoälypohjainen monitorointi- ja havainnointialusta.

Tarkat vaiheet integroimiseksi APM-järjestelmään vaihtelevat valitsemasi järjestelmän mukaan. Yleensä prosessi sisältää kuitenkin seuraavat vaiheet:

1. Asenna APM-agentti tai SDK Next.js-sovellukseesi.
2. Määritä APM-agentti APM-järjestelmäsi API-avaimella tai tunnuksilla.
3. Käytä APM-agentin API:a lähettääksesi metriikoita, jäljityksiä ja lokeja instrumentointikoukuistasi.

Esimerkki OpenTelemetryn käytöstä Datadogin kanssa:

OpenTelemetry on avoimen lähdekoodin havainnointikehys, joka tarjoaa standardoidun tavan kerätä ja viedä telemetriadataa. Sitä voidaan käyttää integrointiin useiden eri APM-järjestelmien kanssa, mukaan lukien 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;
}

            

              
                Copy
              
            
          

Käyttö `getServerSideProps`-funktiossa:

            // pages/index.tsx

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

interface Props {
  data: string;
}

async function fetchData() {
  // Simulate fetching data from an external 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}
;
}

            

              
                Copy
              
            
          

Tämä yksinkertaistettu OpenTelemetry-esimerkki näyttää, kuinka funktio kääritään jäljitys-spaniin. OpenTelemetry SDK:n ja Datadog-agentin todellinen asennus ja konfigurointi ovat monimutkaisempia ja vaativat lisävaiheita, kuten ympäristömuuttujien asettamista, viejän konfigurointia ja SDK:n alustamista instrumentation.ts-tiedostossasi. Katso täydelliset ohjeet OpenTelemetryn ja Datadogin dokumentaatiosta.

Next.js-instrumentoinnin parhaat käytännöt

• Aloita ajoissa: Toteuta instrumentointi kehitysprosessin alkuvaiheessa tunnistaaksesi suorituskykyongelmat ennen kuin ne pääsevät tuotantoon.
• Keskity avainmetriikoihin: Priorisoi sovelluksesi suorituskyvyn kannalta tärkeimmät metriikat, kuten pyyntöjen käsittelyaika, palvelinpuolen renderöintiaika ja API-reittien suorituskyky.
• Käytä kuvaavia tapahtumanimiä: Käytä selkeitä ja kuvaavia tapahtumanimiä instrumentointikoukuillesi datan ymmärtämisen helpottamiseksi.
• Minimoi yleiskuorma: Varmista, että instrumentointikoodisi on tehokasta eikä aiheuta merkittävää yleiskuormaa sovelluksesi suorituskyvylle.
• Käytä ehdollista suoritusta: Käytä process.env.NEXT_RUNTIME-muuttujaa suorittaaksesi koodia ehdollisesti ajoympäristön perusteella.
• Suojaa arkaluontoiset tiedot: Vältä arkaluontoisten tietojen, kuten salasanojen, kirjaamista tai lähettämistä APM-järjestelmiin.
• Testaa instrumentointisi: Testaa instrumentointikoodisi huolellisesti varmistaaksesi, että se toimii oikein eikä aiheuta bugeja tai suorituskykyongelmia.
• Monitoroi instrumentointiasi: Seuraa instrumentointikoodiasi varmistaaksesi, ettei se epäonnistu tai aiheuta suorituskykyongelmia.

Yleiset sudenkuopat ja ratkaisut

• Virheellinen ajoympäristön tunnistus: Varmista, että käytät process.env.NEXT_RUNTIME-muuttujaa oikein välttääksesi virheitä, kun koodia suoritetaan väärässä ympäristössä. Tarkista ehdollinen logiikkasi ja ympäristömuuttujasi.
• Liiallinen lokitus: Vältä liian suuren datamäärän kirjaamista, sillä se voi vaikuttaa suorituskykyyn. Kirjaa vain se tieto, joka on välttämätöntä virheenkorjaukseen ja monitorointiin. Harkitse näytteenottotekniikoita kirjattavan datan määrän vähentämiseksi.
• Arkaluontoisten tietojen paljastuminen: Ole varovainen, ettet kirjaa arkaluontoisia tietoja, kuten salasanoja tai API-avaimia. Käytä ympäristömuuttujia tai konfiguraatiotiedostoja arkaluontoisten tietojen tallentamiseen ja vältä näiden arvojen kirjaamista suoraan.
• Asynkroniset ongelmat: Kun käsittelet asynkronisia operaatioita, varmista, että jäljitys-spanisi suljetaan asianmukaisesti. Jos spania ei suljeta, se voi johtaa epätarkkaan suorituskykydataan. Käytä try...finally-lohkoja tai Promiseja varmistaaksesi, että spanit suljetaan aina.
• Kolmannen osapuolen kirjastojen konfliktit: Ole tietoinen siitä, että jotkin kolmannen osapuolen kirjastot saattavat olla ristiriidassa instrumentointikoodin kanssa. Testaa instrumentointikoodisi huolellisesti varmistaaksesi, ettei se aiheuta ongelmia muiden kirjastojen kanssa.

Yhteenveto

Next.js-instrumentointi tarjoaa tehokkaan mekanismin sovelluksesi suorituskyvyn havainnointiin ja mittaamiseen tuotannossa. Toteuttamalla sovellusten monitorointikoukkuja voit saada syvällisiä näkemyksiä pyyntöjen käsittelystä, palvelinpuolen renderöinnistä, datan hausta ja muista sovelluksesi toiminnan kriittisistä osa-alueista. Tämä mahdollistaa pullonkaulojen tunnistamisen, suorituskykyongelmien diagnosoinnin ja sovelluksesi optimoinnin paremman käyttäjäkokemuksen saavuttamiseksi.

Noudattamalla tässä oppaassa esitettyjä parhaita käytäntöjä voit tehokkaasti hyödyntää Next.js-instrumentointia parantaaksesi sovellustesi suorituskykyä ja luotettavuutta riippumatta siitä, missä käyttäjäsi sijaitsevat. Muista valita tarpeisiisi sopiva APM-järjestelmä ja monitoroida jatkuvasti sovelluksesi suorituskykyä tunnistaaksesi ja ratkaistaksesi ongelmat ennakoivasti.