Graf odvisnosti sprednjih serverless funkcij: preslikava relacij funkcij

Vzpon brezstrešnega računalništva je revolucioniral razvoj zaledja, kar razvijalcem omogoča uvajanje posameznih funkcij brez upravljanja z osnovno infrastrukturo. Ta paradigma se vse bolj širi na sprednji del in razvijalcem omogoča, da ustvarijo bolj dinamične in interaktivne uporabniške izkušnje. Ključni vidik upravljanja sprednjih serverless funkcij je razumevanje njihovih odvisnosti – kako medsebojno delujejo in se zanašajo druga na drugo. Tu nastopi koncept grafa odvisnosti sprednjih serverless funkcij ali preslikave relacij funkcij.

Kaj so sprednje serverless funkcije?

Sprednje serverless funkcije so v bistvu serverless funkcije, ki se prikličejo neposredno iz sprednjega dela (brskalnika) ali sprednje aplikacije. Razvijalcem omogočajo razbremenitev nalog, ki so se tradicionalno izvajale v zaledju, kot so:

• Pretvorba podatkov: Upravljanje podatkov, prejetih iz API-jev, preden se upodobijo v uporabniškem vmesniku.
• Avtentikacija in avtorizacija: Obravnavanje prijave uporabnikov, registracije in preverjanja dovoljenj.
• Obdelava oddaje obrazcev: Potrjevanje in obdelava podatkov iz obrazcev, ne da bi potrebovali celoten zaledni strežnik.
• Integracije tretjih oseb: Povezovanje z zunanjimi storitvami, kot so plačilni prehodi ali ponudniki e-pošte.
• Generiranje dinamične vsebine: Ustvarjanje prilagojene vsebine na podlagi vnosa uporabnika ali drugih dejavnikov.

Priljubljene platforme za uvajanje sprednjih serverless funkcij vključujejo:

• AWS Lambda: Storitev brezstrešnega računalništva iz Amazon Web Services.
• Netlify Functions: Funkcija platforme Netlify, ki vam omogoča uvajanje serverless funkcij neposredno iz izvorne kode vašega sprednjega dela.
• Vercel Functions: Podobno kot Netlify Functions, so funkcije Vercel integrirane v platformo Vercel za poenostavljeno uvajanje.

Pomembnost preslikave relacij funkcij

Ko vaša sprednja aplikacija raste in vključuje več serverless funkcij, postaja vse pomembneje razumeti, kako so te funkcije medsebojno povezane. Preslikava relacij funkcij vam pomaga vizualizirati in upravljati te odvisnosti, kar vodi do številnih ključnih koristi:

Izboljšana vzdržljivost kode

Z jasnim preslikavo odvisnosti funkcij lahko preprosto ugotovite, na katere funkcije vplivajo spremembe v drugih funkcijah. To zmanjša tveganje uvajanja neželenih stranskih učinkov in olajša refaktoriranje kode.

Primer: Predstavljajte si funkcijo, ki obravnava avtentikacijo uporabnikov. Če spremenite način obravnave avtentikacije uporabnikov, morate vedeti, katere druge funkcije se zanašajo na stanje avtentikacije. Graf odvisnosti bi takoj poudaril te funkcije.

Izboljšano odpravljanje napak

Ko se v serverless funkciji pojavi napaka, vam lahko razumevanje odvisnosti funkcije pomaga hitro ugotoviti glavni vzrok. Sledite lahko pretoku podatkov po grafu odvisnosti in določite izvor težave.

Primer: Če funkcija za obdelavo plačil ne uspe, lahko s pomočjo grafa odvisnosti vidite, katere funkcije so vključene v postopek plačila, na primer funkcije, ki izračunajo skupni znesek naročila ali posodobijo stanje na uporabnikovem računu. To vam pomaga zožiti iskanje napake.

Optimizirana zmogljivost

Ugotavljanje ozkih grl v grafu odvisnosti funkcij vam lahko pomaga optimizirati zmogljivost vaše aplikacije. Na primer, morda boste odkrili, da se določena funkcija kliče po nepotrebnem ali da dve funkciji opravljata odvečne naloge.

Primer: Predpostavimo, da se funkcija, odgovorna za spreminjanje velikosti slike, pogosto kliče z velikimi slikami, kar vpliva na splošno hitrost aplikacije. Graf odvisnosti lahko pokaže to ozko grlo, kar spodbuja prizadevanja za optimizacijo, kot so leno nalaganje ali optimizirani formati slik.

Povečana razširljivost

Razumevanje odvisnosti funkcij je ključno za razširjanje vaše aplikacije. Z ugotavljanjem funkcij, ki se pogosto uporabljajo ali so odvisne od drugih kritičnih funkcij, lahko te funkcije prednostno obravnavate pri optimizaciji in razširitvi.

Primer: Med največjim prometom se lahko funkcija, ki ustvarja prilagojena priporočila, preobremeni. Ugotavljanje tega kot ozkega grla prek grafa odvisnosti omogoča proaktivne ukrepe za razširjanje, kot so predpomnjenje ali porazdelitev delovne obremenitve.

Izboljšano testiranje

Preslikava relacij funkcij olajša pisanje učinkovitih enotskih testov in integracijskih testov. S pomočjo grafa odvisnosti lahko ugotovite vhode in izhode vsake funkcije ter odnose med funkcijami. To vam pomaga ustvariti celovite testne primere, ki zajemajo vse možne scenarije.

Primer: Če je funkcija, odgovorna za izračun stroškov pošiljanja, odvisna od lokacije uporabnika, graf odvisnosti poudarja to odvisnost. To spodbuja ustvarjanje testnih primerov, ki zajemajo različne lokacije in scenarije pošiljanja.

Ustvarjanje grafa odvisnosti sprednjih serverless funkcij

Obstaja več načinov za ustvarjanje grafa odvisnosti sprednjih serverless funkcij. Najboljši pristop bo odvisen od velikosti in kompleksnosti vaše aplikacije ter orodij in tehnologij, ki jih uporabljate.

Ročna preslikava

Za majhne aplikacije z omejenim številom funkcij lahko graf odvisnosti ustvarite ročno. To vključuje ustvarjanje diagrama ali tabele, ki prikazuje funkcije in njihove odvisnosti. Ta pristop je preprost, vendar ga je lahko težko upravljati, ko aplikacija raste.

Orodja za analizo kode

Orodja za analizo kode lahko samodejno analizirajo vašo izvorno kodo in ustvarijo graf odvisnosti. Ta orodja običajno uporabljajo tehnike statične analize za prepoznavanje klicev funkcij in odvisnosti podatkov. Nekatera priljubljena orodja za analizo kode vključujejo:

• ESLint: Orodje za preverjanje kakovosti JavaScripta, ki ga je mogoče konfigurirati za zaznavanje odvisnosti med funkcijami.
• Dependency Cruiser: Orodje za analizo odvisnosti JavaScripta in TypeScripta.
• Sourcegraph: Platforma za iskanje kode in inteligenco, ki jo je mogoče uporabiti za vizualizacijo odvisnosti.

Spremljanje v času izvajanja

Orodja za spremljanje v času izvajanja lahko spremljajo klice funkcij in tokove podatkov v času izvajanja. To vam omogoča ustvarjanje dinamičnega grafa odvisnosti, ki odraža dejansko uporabo vaših funkcij. Nekatera priljubljena orodja za spremljanje v času izvajanja vključujejo:

• AWS X-Ray: Storitev sledenja porazdeljenih storitev, ki jo je mogoče uporabiti za sledenje zahtevam med njihovim potovanjem po vaši aplikaciji.
• Datadog: Platforma za spremljanje in analitiko, ki lahko spremlja zmogljivost vaših serverless funkcij.
• New Relic: Platforma za spremljanje zmogljivosti, ki jo lahko uporabite za vizualizacijo odvisnosti funkcij.

Uporaba infrastrukture kot kode (IaC)

Če uporabljate orodja za infrastrukturo kot kodo (IaC), kot sta Terraform ali AWS CloudFormation, lahko vaša definicija infrastrukture posredno določi nekatere odvisnosti. Analizirate lahko svojo kodo IaC, da ustvarite graf odvisnosti na visoki ravni vaše serverless infrastrukture.

Praktični primer: Ustvarjanje preproste aplikacije e-trgovine

Razmislite o poenostavljeni aplikaciji e-trgovine z naslednjimi sprednjimi serverless funkcijami:

• `getProductDetails(productId)`: Pridobi podrobnosti o izdelku iz zbirke podatkov ali API-ja.
• `addToCart(productId, quantity)`: Doda izdelek v nakupovalno košarico uporabnika.
• `calculateCartTotal(cartItems)`: Izračuna skupno ceno izdelkov v nakupovalni košarici.
• `applyDiscountCode(cartTotal, discountCode)`: Uporabi kodo za popust za skupni znesek košarice.
• `processPayment(paymentDetails, cartTotal)`: Obdela plačilo za naročilo.
• `sendConfirmationEmail(orderDetails)`: Pošlje potrditveno e-poštno sporočilo uporabniku.

Tukaj je možen graf odvisnosti za te funkcije:

```
getProductDetails(productId) <-- addToCart(productId, quantity) <-- calculateCartTotal(cartItems) <-- applyDiscountCode(cartTotal, discountCode) <-- processPayment(paymentDetails, cartTotal) <-- sendConfirmationEmail(orderDetails)
```

Pojasnilo:

• `getProductDetails` uporablja `addToCart` za pridobitev informacij o izdelku.
• `addToCart` posodobi nakupovalno košarico, ki jo nato uporabi `calculateCartTotal`.
• `calculateCartTotal` izračuna vmesni vsote, `applyDiscountCode` pa jo spremeni na podlagi kode za popust (če je na voljo).
• `processPayment` uporablja končni `cartTotal` za obdelavo transakcije.
• `sendConfirmationEmail` se opira na dokončane `orderDetails` iz postopka plačila.

Prednosti vizualizacije tega grafa:

• Odpravljanje napak: Če `processPayment` ne uspe, lahko hitro ugotovite, da so `applyDiscountCode`, `calculateCartTotal`, `addToCart` in `getProductDetails` potencialni viri težave.
• Refaktoriranje: Če se odločite spremeniti način uporabe popustov, veste, da je treba spremeniti samo `applyDiscountCode` in `processPayment`.
• Testiranje: Lahko ustvarite ciljno usmerjene teste za vsako funkcijo in zagotovite, da delujejo pravilno izolirano in skupaj z njihovimi odvisnostmi.

Najboljše prakse za upravljanje odvisnosti sprednjih serverless funkcij

Tukaj je nekaj najboljših praks za upravljanje odvisnosti sprednjih serverless funkcij:

• Naj funkcije ostanejo majhne in osredotočene: Manjše, bolj osredotočene funkcije so lažje razumljive in testirljive. Prav tako imajo običajno manj odvisnosti, kar olajša upravljanje.
• Uporabite vbrizgavanje odvisnosti: Vbrizgavanje odvisnosti vam omogoča, da funkcije ločite od njihovih odvisnosti, zaradi česar so bolj uporabne in testirljive.
• Določite jasne vmesnike: Določite jasne vmesnike za svoje funkcije, pri čemer določite vhode in izhode vsake funkcije. To olajša razumevanje, kako funkcije medsebojno delujejo.
• Dokumentirajte odvisnosti: Jasno dokumentirajte odvisnosti vsake funkcije. To lahko storite s komentarji v svoji kodi ali z uporabo orodja za dokumentacijo.
• Uporabite nadzor različic: Uporabite nadzor različic za spremljanje sprememb v svoji kodi in za upravljanje odvisnosti. To vam omogoča, da se po potrebi preprosto vrnete na prejšnje različice kode.
• Avtomatizirajte upravljanje odvisnosti: Uporabite orodje za upravljanje odvisnosti, da avtomatizirate postopek upravljanja odvisnosti. To vam lahko pomaga pri izogibanju konfliktom odvisnosti in zagotavlja, da vse vaše funkcije uporabljajo pravilne različice svojih odvisnosti.
• Spremljajte odvisnosti: Redno spremljajte odvisnosti vaših funkcij za varnostne ranljivosti in težave z zmogljivostjo.

Prihodnost sprednjih serverless funkcij in upravljanja odvisnosti

Sprednje serverless funkcije naj bi postale vse pomembnejši del razvoja sprednjega dela. Ker bo vse več razvijalcev sprejelo to paradigmo, se bo potreba po robustnih orodjih in tehnikah za upravljanje odvisnosti le še povečala. Pričakujemo lahko nadaljnji napredek v:

• Samodejnem ustvarjanju grafa odvisnosti: Bolj sofisticirana orodja, ki lahko samodejno analizirajo kodo in vedenje v času izvajanja, da ustvarijo natančne in posodobljene grafe odvisnosti.
• Vizualni analizi odvisnosti: Uporabniku prijazni vmesniki, ki razvijalcem omogočajo enostavno vizualizacijo in raziskovanje odvisnosti funkcij.
• Integriranih testnih ogrodjih: Testnih ogrodjih, ki so posebej zasnovana za sprednje serverless funkcije in zagotavljajo vgrajeno podporo za vbrizgavanje odvisnosti in posmeh.
• Izboljšani varnostni analizi: Orodjih, ki lahko samodejno prepoznajo varnostne ranljivosti v odvisnostih funkcij in zagotovijo priporočila za sanacijo.

Zaključek

Graf odvisnosti sprednjih serverless funkcij ali preslikava relacij funkcij je bistvena praksa za ustvarjanje robustnih, razširljivih in vzdržljivih sprednjih aplikacij z uporabo serverless funkcij. Z razumevanjem, kako vaše funkcije medsebojno delujejo, lahko izboljšate vzdržljivost kode, izboljšate odpravljanje napak, optimizirate zmogljivost, povečate razširljivost in izboljšate testiranje. Ker se uporaba sprednjih serverless funkcij še naprej povečuje, bo obvladovanje upravljanja odvisnosti postalo ključna veščina za vse sprednje razvijalce.

Z uporabo najboljših praks, opisanih v tej objavi v spletnem dnevniku, lahko učinkovito upravljate odvisnosti svojih funkcij in ustvarite visokokakovostne sprednje aplikacije, ki so dobro prilagojene zahtevam sodobnega spletnega razvoja.