Sledenje porazdeljenemu frontendu: Vizualizacija tokov zahtev mikrostoritev

V današnjih kompleksnih arhitekturah aplikacij, še posebej tistih, ki izkoriščajo mikrostoritve, je razumevanje toka zahtev med različnimi storitvami in komponentami ključnega pomena. Sledenje porazdeljenemu frontendu ponuja učinkovito rešitev za vizualizacijo teh tokov zahtev, prepoznavanje ozkih grl in na koncu izboljšanje zanesljivosti in uporabniške izkušnje vaših aplikacij. Ta obsežen vodnik bo raziskal koncepte, prednosti in praktično izvajanje sledenja porazdeljenemu frontendu.

Kaj je porazdeljeno sledenje?

Porazdeljeno sledenje je metoda sledenja zahtevam, ko se širijo skozi porazdeljeni sistem. Za razliko od tradicionalnega beleženja, ki se osredotoča na posamezne komponente, porazdeljeno sledenje zagotavlja celosten pogled na potovanje zahteve. To vam omogoča, da razumete odvisnosti med storitvami, prepoznate počasne operacije in določite temeljni vzrok napak, ki se raztezajo na več komponent. Predstavljajte si to kot popoln zemljevid od konca do konca za vsako zahtevo v vašem sistemu.

Ključni koncepti v porazdeljenem sledenju

• Sled: Predstavlja popolno zahtevo, ki teče skozi sistem. Na primer, uporabnik, ki naloži spletno stran, sproži vrsto zahtev do različnih mikrostoritev, ki tvorijo enotno sled.
• Razpon: Predstavlja enoto dela znotraj sledi, običajno zahtevo do določene storitve ali komponente. Vsak razpon vsebuje metapodatke, kot so ime operacije, časovni žigi, oznake in dnevniki.
• Širjenje konteksta: Mehanizem, s katerim se informacije o sledenju (ID sledi, ID razpona) prenašajo med storitvami. To zagotavlja, da so razponi, ki pripadajo isti sledi, pravilno povezani.
• Instrumentacija: Postopek dodajanja kode vaši aplikaciji za ustvarjanje razponov in širjenje konteksta. To se lahko stori ročno ali z uporabo knjižnic in ogrodij.

Zakaj je sledenje porazdeljenemu frontendu pomembno?

Medtem ko je sledenje porazdeljenemu zaledju dobro uveljavljeno, razširitev sledenja na frontend ponuja znatne prednosti, zlasti v arhitekturah mikrostoritev, kjer frontend pogosto orkestrira interakcije z več storitvami zaledja.

Prednosti sledenja porazdeljenemu frontendu

• Vidnost od konca do konca: Pridobite popoln pogled na tok zahtev, od uporabnikovega brskalnika do storitev zaledja, kar zagotavlja vpogled v celotno uporabniško izkušnjo.
• Identifikacija ozkih grl pri zmogljivosti: Določite počasne operacije in prepoznajte temeljni vzrok težav z zmogljivostjo, ki izvirajo iz frontenda ali zaledja. Na primer, počasni klic API, ki ga sproži klik gumba na frontendu.
• Izboljšano odpravljanje napak: Poenostavite odpravljanje napak s korelacijo dogodkov frontenda z dnevniki in sledmi zaledja, kar omogoča hitrejšo analizo temeljnega vzroka. Predstavljajte si scenarij, kjer uporabnik prijavi napako. S sledenjem frontendu lahko povežete njihova dejanja v brskalniku z ustreznimi zahtevami zaledja, zaradi česar je odpravljanje napak veliko lažje.
• Izboljšana uporabniška izkušnja: Z identifikacijo in reševanjem ozkih grl pri zmogljivosti lahko izboljšate odzivnost in splošno izkušnjo vaše aplikacije.
• Proaktivno spremljanje: Nastavite opozorila na podlagi podatkov o sledenju, da zaznate anomalije in proaktivno rešujete morebitne težave, preden vplivajo na uporabnike.
• Preslikava odvisnosti mikrostoritev: Vizualizirajte odvisnosti med vašimi mikrostoritvami, kar vam pomaga razumeti vpliv sprememb na posamezne storitve.

Izvajanje sledenja porazdeljenemu frontendu

Izvajanje sledenja porazdeljenemu frontendu vključuje več korakov, vključno z izbiro zaledja za sledenje, instrumentacijo vaše kode frontenda in konfiguracijo širjenja konteksta. Tukaj je praktičen vodnik za začetek:

1. Izberite zaledje za sledenje

Na voljo je več odličnih zaledij za sledenje, tako odprtokodnih kot komercialnih. Nekatere priljubljene izbire vključujejo:

• Jaeger: Odprtokodni sistem za porazdeljeno sledenje, ki je diplomiral pri CNCF in ga navdihujeta Dapper in OpenZipkin.
• Zipkin: Še en priljubljen odprtokodni sistem za porazdeljeno sledenje.
• Datadog: Celovita platforma za spremljanje in varnost, ki vključuje zmogljivosti porazdeljenega sledenja.
• New Relic: Platforma za spremljanje zmogljivosti aplikacij (APM) z robustnimi funkcijami porazdeljenega sledenja.
• Lightstep: Namenska platforma za porazdeljeno sledenje, zasnovana za sisteme z velikim obsegom in kompleksnostjo.

Pri izbiri zaledja za sledenje upoštevajte dejavnike, kot so razširljivost, stroški, enostavnost uporabe in integracija z vašo obstoječo infrastrukturo. Mnogi ponudniki oblakov ponujajo tudi upravljane storitve sledenja, ki lahko poenostavijo uvajanje in upravljanje.

2. Instrumentirajte svojo kodo frontenda

Instrumentacija vključuje dodajanje kode vaši aplikaciji frontenda za ustvarjanje razponov in širjenje konteksta. Specifičnosti instrumentacije bodo odvisne od ogrodja, ki ga uporabljate (npr. React, Angular, Vue.js) in zaledja za sledenje, ki ste ga izbrali.

Uporaba OpenTelemetry

OpenTelemetry je odprtokodno ogrodje za opazovanje, ki zagotavlja standardiziran način za zbiranje in izvoz telemetričnih podatkov, vključno s sledmi, meritvami in dnevniki. To je prodajalčno nevtralen pristop, ki vam omogoča preklapljanje med različnimi zaledji za sledenje brez spreminjanja vaše kode za instrumentacijo.

Tukaj je osnovni primer, kako instrumentirati aplikacijo React z uporabo OpenTelemetry:

            
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
              
            
          

Ta primer prikazuje osnovne korake nastavitve OpenTelemetry v aplikaciji React. Vključuje:

• Konfiguriranje ponudnika sledilnika z imenom storitve.
• Nastavitev izvoznika za pošiljanje sledi zbiralniku (v tem primeru lokalni instanci).
• Registracijo instrumentacije za XMLHttpRequest in Fetch API za samodejno ustvarjanje razponov za omrežne zahteve.
• Funkcijo `createSpan`, ki zavije blok kode v razpon, kar vam omogoča ročno instrumentiranje določenih operacij.

Ročna instrumentacija

Poleg samodejne instrumentacije boste morda morali ročno instrumentirati določene dele svoje kode, da zajamete določene dogodke ali operacije, ki se ne sledijo samodejno. To običajno vključuje ustvarjanje razponov z uporabo API-ja za sledenje, ki ga zagotavlja vaše zaledje za sledenje ali OpenTelemetry.

Na primer, morda boste želeli ustvariti razpon za zapleten izračun ali uporabniško interakcijo, ki sproži vrsto dejanj.

3. Konfigurirajte širjenje konteksta

Širjenje konteksta je ključnega pomena za povezovanje razponov, da tvorijo popolno sled. To vključuje prenos informacij o sledenju (ID sledi, ID razpona) med storitvami. To se običajno izvaja z uporabo glav HTTP. OpenTelemetry ponuja pripomočke za samodejno vbrizgavanje in ekstrahiranje konteksta iz zahtev HTTP.

Tukaj je primer, kako vbrizgati kontekst v zahtevo HTTP z uporabo OpenTelemetry:

            
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
              
            
          

V zaledju boste morali izvleči kontekst iz dohodne zahteve HTTP in ga razširiti na vse nadaljnje zahteve do drugih storitev. To zagotavlja, da je celotna sled povezana, tudi med več storitvami.

4. Vizualizirajte in analizirajte sledi

Ko instrumentirate svojo kodo frontenda in konfigurirate širjenje konteksta, lahko začnete zbirati podatke o sledenju. Vaše zaledje za sledenje bo zagotovilo uporabniški vmesnik za vizualizacijo in analizo sledi. To vam omogoča, da:

• Ogled celotnega toka zahtev za posamezne zahteve.
• Identifikacija počasnih operacij in ozkih grl pri zmogljivosti.
• Analiza odvisnosti med storitvami.
• Podrobnejši ogled posameznih razponov za ogled metapodatkov, dnevnikov in oznak.
• Primerjava sledi za identifikacijo regresij zmogljivosti.

Z vizualizacijo in analizo sledi lahko pridobite dragocene vpoglede v zmogljivost in vedenje vaše aplikacije. Te informacije se lahko uporabijo za optimizacijo vaše kode, izboljšanje uporabniške izkušnje in proaktivno reševanje morebitnih težav.

Posebni premisleki za frontend

Sledenje porazdeljenemu frontendu ima nekaj edinstvenih premislekov v primerjavi s sledenjem zaledju. Tukaj je nekaj ključnih točk, ki jih morate upoštevati:

Enostranske aplikacije (SPA)

SPA pogosto vključujejo zapletene interakcije znotraj brskalnika, zato je ključnega pomena slediti uporabniškim interakcijam in asinhronim operacijam. Zagotovite, da instrumentirate svojo kodo za zajem teh dogodkov in jih povežete z ustreznimi zahtevami zaledja.

Zmogljivost brskalnika

Dodajanje instrumentacije za sledenje frontendu lahko potencialno vpliva na zmogljivost brskalnika. Zmanjšajte obremenitev z uporabo učinkovitih knjižnic za sledenje in izogibanjem pretiranemu ustvarjanju razponov. Razmislite o vzorčenju sledi, da zmanjšate količino zbranih podatkov.

Zasebnost uporabnika

Bodite pozorni na zasebnost uporabnika pri zbiranju podatkov o sledenju. Izogibajte se zbiranju občutljivih informacij, kot so osebno prepoznavljivi podatki (PII). Izvedite tehnike maskiranja in anonimizacije podatkov za zaščito zasebnosti uporabnikov.

Obravnavanje napak

Zajemite napake, ki se pojavijo v frontendu, in jih povežite z ustreznimi razponi. To vam bo pomagalo prepoznati temeljni vzrok napak, ki izvirajo iz frontenda in se širijo v zaledje.

Praktični primeri in primeri uporabe

Raziščimo nekaj praktičnih primerov, kako se lahko sledenje porazdeljenemu frontendu uporablja za reševanje resničnih težav.

Primer 1: Počasen čas nalaganja strani

Uporabniki poročajo, da se vaša spletna stran nalaga počasi. Z uporabo sledenja porazdeljenemu frontendu lahko prepoznate specifične operacije, ki prispevajo k počasnemu času nalaganja. To lahko vključuje počasne klice API, neučinkovito kodo JavaScript ali velike slike, za prenos katerih je potreben dolg čas. Z optimizacijo teh operacij lahko bistveno izboljšate čas nalaganja strani in izboljšate uporabniško izkušnjo.

Primer 2: Širjenje napak

Uporabnik prijavi napako pri poskusu oddaje obrazca. Z uporabo sledenja porazdeljenemu frontendu lahko sledite zahtevi od brskalnika do storitev zaledja. To vam omogoča, da prepoznate točno točko, kjer se je napaka pojavila, in razumete kontekst, v katerem se je zgodila. Nato lahko te informacije uporabite za odpravo napake in preprečite, da bi se ponovila.

Primer 3: Težava z odvisnostjo mikrostoritev

Sprememba v eni mikrostoritvi povzroči nepričakovane težave v frontendu. Z uporabo sledenja porazdeljenemu frontendu lahko vizualizirate odvisnosti med mikrostoritvami in razumete vpliv spremembe. To vam omogoča, da hitro prepoznate temeljni vzrok težave in izvedete popravek.

Najboljše prakse za sledenje porazdeljenemu frontendu

Za čim večje koristi sledenja porazdeljenemu frontendu upoštevajte te najboljše prakse:

• Uporabite standardizirano ogrodje za sledenje: Izberite ogrodje, kot je OpenTelemetry, da zagotovite doslednost in nevtralnost prodajalca.
• Celovito instrumentirajte svojo kodo: Zajemite vse ustrezne dogodke in operacije, da zagotovite popoln pogled na tok zahtev.
• Pravilno konfigurirajte širjenje konteksta: Zagotovite, da se informacije o sledenju pravilno širijo med storitvami.
• Redno vizualizirajte in analizirajte sledi: Uporabite svoje zaledje za sledenje, da prepoznate ozka grla pri zmogljivosti in proaktivno rešujete morebitne težave.
• Spremljajte svojo infrastrukturo za sledenje: Zagotovite, da vaše zaledje za sledenje deluje optimalno in ne vpliva na zmogljivost vaše aplikacije.
• Izobražujte svojo ekipo: Usposobite svoje razvijalce in operativne ekipe o tem, kako uporabljati sledenje porazdeljenemu frontendu za odpravljanje težav in optimizacijo vaše aplikacije.

Prihodnost opaznosti frontenda

Opaznost frontenda je področje, ki se razvija, in lahko pričakujemo nadaljnji napredek v prihodnjih letih. Nekateri potencialni prihodnji trendi vključujejo:

• Izboljšana instrumentacija brskalnika: Bolj sofisticirani brskalniški API-ji in orodja bodo olajšali instrumentiranje kode frontenda in zbiranje telemetričnih podatkov.
• Analiza sledi s pomočjo umetne inteligence: Umetna inteligenca in strojno učenje se bosta uporabljala za samodejno analizo podatkov o sledenju in prepoznavanje anomalij in ozkih grl pri zmogljivosti.
• Integracija spremljanja resničnih uporabnikov (RUM): Sledenje porazdeljenemu frontendu bo tesno integrirano z orodji RUM za zagotavljanje celostnega pogleda na uporabniško izkušnjo in zmogljivost aplikacije.
• Opaznost robnega računalništva: Ker se več aplikacij seli na rob, bomo morali razširiti opaznost na robne naprave in omrežja.

Sklep

Sledenje porazdeljenemu frontendu je zmogljivo orodje za vizualizacijo tokov zahtev mikrostoritev, prepoznavanje ozkih grl pri zmogljivosti in izboljšanje zanesljivosti in uporabniške izkušnje vaših aplikacij. Z izvajanjem sledenja frontendu lahko pridobite dragocene vpoglede v vedenje vaše aplikacije in proaktivno rešujete morebitne težave. Ker se kompleksnost aplikacij frontenda še naprej povečuje, bo opaznost frontenda postajala vse bolj pomembna za zagotavljanje optimalne zmogljivosti in zadovoljstva uporabnikov. Sprejmite sledenje porazdeljenemu frontendu in odklenite novo raven vidnosti v notranje delovanje vaše aplikacije.