Next.js Instrumentation: Krokar för Applikationsövervakning för Insikter i Produktion

Next.js instrumentation erbjuder en kraftfull mekanism för att observera och mäta prestandan hos din applikation i produktion. Genom att utnyttja krokar för applikationsövervakning kan du få djupa insikter i hantering av förfrågningar, server-side rendering, datahämtning och andra kritiska aspekter av din applikations beteende. Detta gör det möjligt för dig att identifiera flaskhalsar, diagnostisera prestandaproblem och optimera din applikation för en bättre användarupplevelse. Detta är särskilt viktigt när du driftsätter Next.js-applikationer globalt, där nätverkslatens och geografiskt spridda användare kan introducera unika utmaningar.

Förståelse för Next.js Instrumentation

Instrumenteringsfunktionen i Next.js låter dig registrera krokar som exekveras i olika skeden av applikationens livscykel. Dessa krokar kan användas för att samla in mätvärden, spår och loggar, som sedan kan skickas till ett system för applikationsprestandaövervakning (APM) eller andra observerbarhetsverktyg. Detta ger en heltäckande bild av din applikations prestanda i realtid.

Till skillnad från traditionell övervakning på klientsidan, som endast fångar upplevelsen i webbläsaren, ger Next.js instrumentation observerbarhet på både klient- och serversidan, vilket möjliggör en full-stack-vy av din applikations prestanda. Detta är avgörande för att förstå inverkan av server-side rendering, API-routes och datahämtning på den totala användarupplevelsen.

Huvudfördelar med Instrumentation

Förbättrad Observerbarhet: Få omfattande insyn i din applikations prestandamått, spår och loggar.
Snabbare Problemlösning: Identifiera och diagnostisera prestandaproblem snabbt med detaljerad prestandadata.
Optimerad Prestanda: Hitta prestandaflaskhalsar och optimera din applikation för en bättre användarupplevelse.
Realtidsövervakning: Övervaka din applikations prestanda i realtid för att proaktivt upptäcka och reagera på problem.
Kostnadsreduktion: Genom att identifiera ineffektivitet kan du minska infrastrukturkostnaderna. Till exempel sänker minskad exekveringstid för serverless-funktioner direkt kostnaderna.

Konfigurera Instrumentation i Next.js

För att aktivera instrumentation i din Next.js-applikation måste du skapa en fil med namnet instrumentation.js (eller instrumentation.ts) i rotkatalogen för ditt projekt. Denna fil kommer att innehålla de krokar du vill registrera.

Här är ett grundläggande exempel på en instrumentation.ts-fil:

// instrumentation.ts

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

    trace('registering-tracing');
  }
}

I detta exempel importerar vi en trace-funktion från en ./utils/tracing-fil och anropar den inuti register-funktionen. register-funktionen anropas automatiskt av Next.js när applikationen startar.

Villkorlig Exekvering Baserat på Runtime

Variabeln process.env.NEXT_RUNTIME är avgörande för att bestämma exekveringskontexten. Den låter dig villkorligt exekvera kod beroende på om applikationen körs i en Node.js-miljö (för server-side rendering, API-routes, etc.) eller i en Edge Runtime-miljö (för edge-funktioner). Detta är viktigt eftersom vissa övervakningsbibliotek eller verktyg kanske bara är kompatibla med den ena eller den andra runtime-miljön.

Till exempel kanske du vill använda en specifik APM-agent för Node.js-miljöer och ett annat verktyg för Edge Runtime-miljöer. Genom att använda process.env.NEXT_RUNTIME kan du ladda lämpliga moduler endast när det behövs.

Implementera Krokar för Applikationsövervakning

Låt oss nu titta på några exempel på hur man implementerar krokar för applikationsövervakning i Next.js.

1. Mäta Hanteringstid för Förfrågningar

Ett vanligt användningsfall för instrumentation är att mäta tiden det tar att hantera inkommande förfrågningar. Detta kan hjälpa dig att identifiera långsamma endpoints och optimera deras prestanda.

Här är ett exempel på hur man mäter hanteringstid för förfrågningar med hjälp av performance-API:et:

// 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`);
    // I en verklig applikation skulle du skicka denna data till ett APM-system.
  };
}

I 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');

    // Simulera hantering av förfrågan
    await new Promise((resolve) => setTimeout(resolve, 100));

    endTrace();
  }
}

Detta exempel mäter tiden det tar att hantera förfrågan och loggar varaktigheten till konsolen. I en verklig applikation skulle du skicka denna data till ett APM-system för vidare analys.

2. Övervaka Tid för Server-Side Rendering

Server-side rendering (SSR) är en nyckelfunktion i Next.js, men det kan också vara en prestandaflaskhals. Att övervaka tiden det tar att rendera sidor på servern är avgörande för att säkerställa en snabb användarupplevelse.

Du kan använda instrumentation för att mäta tiden det tar att exekvera getServerSideProps- eller getStaticProps-funktioner. Dessa funktioner ansvarar för att hämta data och förbereda den för rendering på servern.

// 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() {
  // Simulera hämtning av data från ett externt API
  await new Promise((resolve) => setTimeout(resolve, 50));
  return 'Data from API';
}

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

I detta exempel använder vi trace-funktionen för att mäta tiden det tar att exekvera getServerSideProps-funktionen. Detta gör det möjligt för oss att identifiera prestandaproblem i datahämtningsprocessen.

3. Spåra Prestanda för API-routes

Next.js API-routes låter dig bygga serverless-funktioner som hanterar API-förfrågningar. Att övervaka prestandan för dessa API-routes är avgörande för att säkerställa en responsiv backend.

Du kan använda instrumentation för att mäta tiden det tar att hantera API-förfrågningar i dina API-routes.

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

Detta exempel mäter tiden det tar att hantera API-förfrågan och returnerar ett JSON-svar. Detta hjälper dig att förstå prestandan hos din backend och identifiera långsamma API-endpoints.

4. Övervaka Prestanda i Edge Runtime

Next.js Edge Runtime låter dig driftsätta din applikation till 'the edge', närmare dina användare. Detta kan avsevärt förbättra prestandan, särskilt för globalt distribuerade applikationer. Det är dock viktigt att övervaka prestandan hos din applikation i Edge Runtime för att säkerställa att den körs effektivt.

Instrumentation kan användas för att övervaka prestandan hos din applikation i Edge Runtime. Detta gör att du kan identifiera prestandaproblem som är specifika för Edge Runtime-miljön.

Viktigt att Notera: Inte alla övervakningsverktyg stöder Edge Runtime. Du kan behöva använda specialiserade verktyg eller bibliotek som är utformade för Edge Runtime-miljön.

Till exempel tillhandahåller Vercel inbyggd analys som kan användas för att övervaka prestandan hos din applikation i Edge Runtime. Du kan också använda tredjepartsövervakningsverktyg som stöder Edge Runtime, såsom Datadog eller New Relic.

Integrera med APM-system

Data som samlas in av dina instrumenteringskrokar är mest värdefull när den skickas till ett APM-system (Application Performance Monitoring). APM-system tillhandahåller verktyg för att visualisera, analysera och skicka varningar baserat på prestandadata. Populära APM-system inkluderar:

Datadog: En omfattande plattform för övervakning och analys.
New Relic: En APM-plattform med ett brett utbud av funktioner.
Sentry: Ett populärt verktyg för felspårning och prestandaövervakning.
Honeycomb: En observerbarhetsplattform för moderna applikationer.
Dynatrace: En AI-driven plattform för övervakning och observerbarhet.

De specifika stegen för att integrera med ett APM-system varierar beroende på vilket system du väljer. Den allmänna processen innefattar dock följande steg:

Installera APM-agenten eller SDK:n i din Next.js-applikation.
Konfigurera APM-agenten med din API-nyckel eller inloggningsuppgifter för ditt APM-system.
Använd APM-agentens API för att skicka mätvärden, spår och loggar från dina instrumenteringskrokar.

Exempel med OpenTelemetry och Datadog:

OpenTelemetry är ett open-source ramverk för observerbarhet som tillhandahåller ett standardiserat sätt att samla in och exportera telemetridata. Det kan användas för att integrera med en mängd olika APM-system, inklusive 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;
}

Användning inom `getServerSideProps`:

// pages/index.tsx

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

interface Props {
  data: string;
}

async function fetchData() {
  // Simulera hämtning av data från ett externt 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};
}

Detta förenklade OpenTelemetry-exempel visar hur man omsluter en funktion med ett spårnings-span. Den faktiska installationen och konfigurationen av OpenTelemetry SDK och Datadog-agenten är mer involverad och kräver ytterligare steg, inklusive att ställa in miljövariabler, konfigurera exportören och initiera SDK:n i din `instrumentation.ts`-fil. Se dokumentationen för OpenTelemetry och Datadog för fullständiga instruktioner.

Bästa Praxis för Next.js Instrumentation

Börja Tidigt: Implementera instrumentation tidigt i utvecklingsprocessen för att identifiera prestandaproblem innan de når produktion.
Fokusera på Nyckeltal: Prioritera de mätvärden som är viktigast för din applikations prestanda, såsom hanteringstid för förfrågningar, tid för server-side rendering och prestanda för API-routes.
Använd Meningsfulla Händelsenamn: Använd tydliga och beskrivande händelsenamn för dina instrumenteringskrokar för att göra det lättare att förstå datan.
Minimera Overhead: Se till att din instrumenteringskod är effektiv och inte introducerar betydande overhead för din applikations prestanda.
Använd Villkorlig Exekvering: Använd process.env.NEXT_RUNTIME för att villkorligt exekvera kod baserat på runtime-miljön.
Säkra Känslig Data: Undvik att logga eller skicka känslig data till APM-system.
Testa Din Instrumentation: Testa din instrumenteringskod noggrant för att säkerställa att den fungerar korrekt och inte introducerar några buggar eller prestandaproblem.
Övervaka Din Instrumentation: Övervaka din instrumenteringskod för att säkerställa att den inte misslyckas eller orsakar prestandaproblem.

Vanliga Fallgropar och Lösningar

Felaktig Runtime-detektering: Se till att du använder `process.env.NEXT_RUNTIME` korrekt för att undvika fel när kod exekveras i fel miljö. Dubbelkolla din villkorliga logik och miljövariabler.
Överdriven Loggning: Undvik att logga för mycket data, eftersom detta kan påverka prestandan. Logga endast den information som är nödvändig för felsökning och övervakning. Överväg samplingstekniker för att minska mängden loggad data.
Exponering av Känslig Data: Var försiktig så att du inte loggar känslig data, såsom lösenord eller API-nycklar. Använd miljövariabler eller konfigurationsfiler för att lagra känslig data, och undvik att logga dessa värden direkt.
Asynkrona Problem: När du hanterar asynkrona operationer, se till att dina spårnings-spans stängs korrekt. Om ett span inte stängs kan det leda till felaktig prestandadata. Använd `try...finally`-block eller Promises för att säkerställa att spans alltid stängs.
Konflikter med Tredjepartsbibliotek: Var medveten om att vissa tredjepartsbibliotek kan komma i konflikt med instrumenteringskod. Testa din instrumenteringskod noggrant för att säkerställa att den inte orsakar några problem med andra bibliotek.

Slutsats

Next.js instrumentation erbjuder en kraftfull mekanism för att observera och mäta prestandan hos din applikation i produktion. Genom att implementera krokar för applikationsövervakning kan du få djupa insikter i hantering av förfrågningar, server-side rendering, datahämtning och andra kritiska aspekter av din applikations beteende. Detta gör det möjligt för dig att identifiera flaskhalsar, diagnostisera prestandaproblem och optimera din applikation för en bättre användarupplevelse.

Genom att följa de bästa praxis som beskrivs i denna guide kan du effektivt utnyttja Next.js instrumentation för att förbättra prestandan och tillförlitligheten hos dina applikationer, oavsett var dina användare befinner sig. Kom ihåg att välja rätt APM-system för dina behov och att kontinuerligt övervaka din applikations prestanda för att proaktivt identifiera och åtgärda problem.