M

MLOG

Polski

Wykorzystaj moc instrumentacji Next.js, aby uzyskać głęboki wgląd w wydajność aplikacji, identyfikować wąskie gardła i optymalizować doświadczenia użytkowników. Dowiedz się, jak skutecznie implementować haki do monitorowania aplikacji.

Instrumentacja w Next.js: Haki do monitorowania aplikacji dla wglądów produkcyjnych

Instrumentacja w Next.js dostarcza potężny mechanizm do obserwacji i pomiaru wydajności Twojej aplikacji w środowisku produkcyjnym. Wykorzystując haki do monitorowania aplikacji, możesz uzyskać głęboki wgląd w obsługę żądań, renderowanie po stronie serwera, pobieranie danych i inne kluczowe aspekty zachowania Twojej aplikacji. Pozwala to na identyfikację wąskich gardeł, diagnozowanie problemów z wydajnością i optymalizację aplikacji w celu zapewnienia lepszych doświadczeń użytkownika. Jest to szczególnie ważne przy wdrażaniu aplikacji Next.js globalnie, gdzie opóźnienia sieciowe i geograficznie rozproszeni użytkownicy mogą wprowadzać unikalne wyzwania.

Zrozumienie instrumentacji w Next.js

Funkcja instrumentacji w Next.js pozwala na rejestrowanie haków, które są wykonywane na różnych etapach cyklu życia aplikacji. Haki te mogą być używane do zbierania metryk, śladów (traces) i logów, które następnie mogą być wysyłane do systemu Application Performance Monitoring (APM) lub innych narzędzi do obserwacji. Zapewnia to kompleksowy wgląd w wydajność aplikacji w czasie rzeczywistym.

W przeciwieństwie do tradycyjnego monitoringu po stronie klienta, który przechwytuje tylko doświadczenia w przeglądarce, instrumentacja Next.js zapewnia obserwowalność zarówno po stronie klienta, jak i serwera, umożliwiając pełny (full-stack) wgląd w wydajność aplikacji. Jest to kluczowe dla zrozumienia wpływu renderowania po stronie serwera, tras API i pobierania danych na ogólne doświadczenie użytkownika.

Kluczowe korzyści z instrumentacji

Konfiguracja instrumentacji w Next.js

Aby włączyć instrumentację w swojej aplikacji Next.js, musisz utworzyć plik instrumentation.js (lub instrumentation.ts) w głównym katalogu projektu. Ten plik będzie zawierał haki, które chcesz zarejestrować.

Oto podstawowy przykład pliku instrumentation.ts:

// instrumentation.ts

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

    trace('registering-tracing');
  }
}

W tym przykładzie importujemy funkcję trace z pliku ./utils/tracing i wywołujemy ją wewnątrz funkcji register. Funkcja register jest automatycznie wywoływana przez Next.js podczas uruchamiania aplikacji.

Warunkowe wykonanie w zależności od środowiska uruchomieniowego

Zmienna process.env.NEXT_RUNTIME jest kluczowa do określenia kontekstu wykonania. Pozwala na warunkowe wykonywanie kodu w zależności od tego, czy aplikacja działa w środowisku Node.js (dla renderowania po stronie serwera, tras API itp.), czy w środowisku Edge Runtime (dla funkcji brzegowych). Jest to ważne, ponieważ niektóre biblioteki lub narzędzia do monitorowania mogą być kompatybilne tylko z jednym lub drugim środowiskiem uruchomieniowym.

Na przykład, możesz chcieć użyć konkretnego agenta APM dla środowisk Node.js i innego narzędzia dla środowisk Edge Runtime. Użycie process.env.NEXT_RUNTIME pozwala na ładowanie odpowiednich modułów tylko wtedy, gdy jest to konieczne.

Implementacja haków do monitorowania aplikacji

Teraz spójrzmy na kilka przykładów, jak zaimplementować haki do monitorowania aplikacji w Next.js.

1. Pomiar czasu obsługi żądania

Jednym z częstych zastosowań instrumentacji jest pomiar czasu potrzebnego na obsługę przychodzących żądań. Może to pomóc w zidentyfikowaniu powolnych punktów końcowych i zoptymalizowaniu ich wydajności.

Oto przykład, jak zmierzyć czas obsługi żądania za pomocą API performance:

// 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`);
    // W prawdziwej aplikacji te dane zostałyby wysłane do systemu APM.
  };
}

W pliku 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');

    // Symulacja obsługi żądania
    await new Promise((resolve) => setTimeout(resolve, 100));

    endTrace();
  }
}

Ten przykład mierzy czas potrzebny na obsługę żądania i loguje czas trwania do konsoli. W prawdziwej aplikacji wysłałbyś te dane do systemu APM w celu dalszej analizy.

2. Monitorowanie czasu renderowania po stronie serwera

Renderowanie po stronie serwera (SSR) jest kluczową funkcją Next.js, ale może być również wąskim gardłem wydajności. Monitorowanie czasu potrzebnego na renderowanie stron na serwerze jest kluczowe dla zapewnienia szybkiego doświadczenia użytkownika.

Możesz użyć instrumentacji do pomiaru czasu wykonania funkcji getServerSideProps lub getStaticProps. Funkcje te są odpowiedzialne za pobieranie danych i przygotowywanie ich do renderowania na serwerze.

// 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() {
  // Symulacja pobierania danych z zewnętrznego API
  await new Promise((resolve) => setTimeout(resolve, 50));
  return 'Data from API';
}

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

W tym przykładzie używamy funkcji trace do pomiaru czasu potrzebnego na wykonanie funkcji getServerSideProps. Pozwala nam to zidentyfikować problemy z wydajnością w procesie pobierania danych.

3. Śledzenie wydajności tras API

Trasy API w Next.js pozwalają budować funkcje serverless, które obsługują żądania API. Monitorowanie wydajności tych tras API jest niezbędne do zapewnienia responsywnego backendu.

Możesz użyć instrumentacji do pomiaru czasu potrzebnego na obsługę żądań API w swoich trasach API.

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

Ten przykład mierzy czas potrzebny na obsługę żądania API i zwraca odpowiedź JSON. Pomaga to zrozumieć wydajność backendu i zidentyfikować powolne punkty końcowe API.

4. Monitorowanie wydajności Edge Runtime

Next.js Edge Runtime pozwala na wdrażanie aplikacji na krawędzi sieci (edge), bliżej użytkowników. Może to znacznie poprawić wydajność, zwłaszcza w przypadku globalnie rozproszonych aplikacji. Ważne jest jednak monitorowanie wydajności aplikacji w Edge Runtime, aby upewnić się, że działa ona wydajnie.

Instrumentacja może być używana do monitorowania wydajności aplikacji w Edge Runtime. Pozwala to na identyfikację problemów z wydajnością specyficznych dla środowiska Edge Runtime.

Ważna uwaga: Nie wszystkie narzędzia do monitorowania obsługują Edge Runtime. Może być konieczne użycie specjalistycznych narzędzi lub bibliotek zaprojektowanych dla środowiska Edge Runtime.

Na przykład Vercel zapewnia wbudowane analityki, które można wykorzystać do monitorowania wydajności aplikacji w Edge Runtime. Można również używać narzędzi monitorujących firm trzecich, które obsługują Edge Runtime, takich jak Datadog czy New Relic.

Integracja z systemami APM

Dane zbierane przez haki instrumentacji są najcenniejsze, gdy są wysyłane do systemu APM (Application Performance Monitoring). Systemy APM dostarczają narzędzi do wizualizacji, analizy i powiadamiania o danych dotyczących wydajności. Popularne systemy APM to:

Konkretne kroki integracji z systemem APM będą się różnić w zależności od wybranego systemu. Jednak ogólny proces obejmuje następujące kroki:

  1. Zainstaluj agenta lub SDK APM w swojej aplikacji Next.js.
  2. Skonfiguruj agenta APM za pomocą klucza API lub poświadczeń swojego systemu APM.
  3. Użyj API agenta APM do wysyłania metryk, śladów i logów z haków instrumentacji.

Przykład użycia OpenTelemetry z Datadog:

OpenTelemetry to framework do obserwacji typu open-source, który zapewnia standardowy sposób zbierania i eksportowania danych telemetrycznych. Może być używany do integracji z różnymi systemami APM, w tym z 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;
}

Użycie wewnątrz `getServerSideProps`:

// pages/index.tsx

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

interface Props {
  data: string;
}

async function fetchData() {
  // Symulacja pobierania danych z zewnętrznego 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}
;
}

Ten uproszczony przykład OpenTelemetry pokazuje, jak opakować funkcję w span śledzący. Rzeczywista instalacja i konfiguracja SDK OpenTelemetry i agenta Datadog są bardziej skomplikowane i wymagają dodatkowych kroków, w tym ustawienia zmiennych środowiskowych, skonfigurowania eksportera i inicjalizacji SDK w pliku `instrumentation.ts`. Zapoznaj się z dokumentacją OpenTelemetry i Datadog, aby uzyskać pełne instrukcje.

Dobre praktyki dotyczące instrumentacji w Next.js

Częste pułapki i rozwiązania

Podsumowanie

Instrumentacja w Next.js dostarcza potężny mechanizm do obserwacji i pomiaru wydajności Twojej aplikacji w środowisku produkcyjnym. Implementując haki do monitorowania aplikacji, możesz uzyskać głęboki wgląd w obsługę żądań, renderowanie po stronie serwera, pobieranie danych i inne kluczowe aspekty zachowania Twojej aplikacji. Pozwala to na identyfikację wąskich gardeł, diagnozowanie problemów z wydajnością i optymalizację aplikacji w celu zapewnienia lepszych doświadczeń użytkownika.

Postępując zgodnie z najlepszymi praktykami opisanymi w tym przewodniku, możesz skutecznie wykorzystać instrumentację Next.js do poprawy wydajności i niezawodności swoich aplikacji, bez względu na to, gdzie znajdują się Twoi użytkownicy. Pamiętaj, aby wybrać odpowiedni system APM dla swoich potrzeb i ciągle monitorować wydajność aplikacji, aby proaktywnie identyfikować i rozwiązywać problemy.

Instrumentacja w Next.js: Haki do monitorowania aplikacji dla wglądów produkcyjnych | MLOG