Frontend Distributed Tracing: Візуалізація потоків запитів мікросервісів

У сучасних складних архітектурах додатків, особливо тих, що використовують мікросервіси, розуміння потоку запитів між різними сервісами та компонентами має першорядне значення. Frontend Distributed Tracing надає потужне рішення для візуалізації цих потоків запитів, виявлення вузьких місць продуктивності та, зрештою, підвищення надійності та покращення користувацького досвіду ваших додатків. Цей вичерпний посібник заглибиться в концепції, переваги та практичну реалізацію frontend distributed tracing.

Що таке Distributed Tracing?

Distributed tracing - це метод відстеження запитів під час їх поширення через розподілену систему. На відміну від традиційного ведення журналів, яке зосереджується на окремих компонентах, distributed tracing надає цілісне уявлення про шлях запиту. Це дозволяє зрозуміти залежності між сервісами, виявити повільні операції та визначити першопричину помилок, які охоплюють кілька компонентів. Уявіть це як повну наскрізну дорожню карту для кожного запиту через вашу систему.

Ключові концепції в Distributed Tracing

• Trace: Представляє повний запит, що проходить через систему. Наприклад, завантаження веб-сторінки користувачем запускає серію запитів до різних мікросервісів, утворюючи єдиний trace.
• Span: Представляє одиницю роботи в межах trace, зазвичай запит до певного сервісу або компонента. Кожен span містить метадані, такі як назва операції, мітки часу, теги та журнали.
• Context Propagation: Механізм, за допомогою якого інформація про трасування (trace ID, span ID) передається між сервісами. Це гарантує, що span, що належать до одного trace, правильно пов'язані між собою.
• Instrumentation: Процес додавання коду до вашого додатку для створення span і поширення контексту. Це можна зробити вручну або за допомогою бібліотек і фреймворків.

Чому Frontend Distributed Tracing важливий?

У той час як backend distributed tracing добре налагоджено, розширення трасування на frontend пропонує значні переваги, особливо в архітектурах мікросервісів, де frontend часто організовує взаємодію з кількома backend сервісами.

Переваги Frontend Distributed Tracing

• Наскрізна видимість: Отримайте повне уявлення про потік запитів, від браузера користувача до backend сервісів, надаючи інформацію про весь досвід користувача.
• Виявлення вузьких місць продуктивності: Визначте повільні операції та виявіть першопричину проблем з продуктивністю, які виникають у frontend або backend. Наприклад, повільний виклик API, ініційований натисканням кнопки на frontend.
• Покращене налагодження: Спростіть налагодження, співвідносячи події frontend з журналами та трасуваннями backend, що дозволяє швидше аналізувати першопричини. Уявіть собі сценарій, коли користувач повідомляє про помилку. За допомогою frontend tracing ви можете співвіднести їхні дії в браузері з відповідними запитами backend, що значно полегшує налагодження.
• Покращений досвід користувача: Виявляючи та усуваючи вузькі місця продуктивності, ви можете покращити швидкість реагування та загальний досвід вашого додатку.
• Проактивний моніторинг: Налаштуйте сповіщення на основі даних трасування для виявлення аномалій і проактивного вирішення потенційних проблем до того, як вони вплинуть на користувачів.
• Відображення залежностей мікросервісів: Візуалізуйте залежності між вашими мікросервісами, допомагаючи вам зрозуміти вплив змін на окремі сервіси.

Впровадження Frontend Distributed Tracing

Впровадження frontend distributed tracing передбачає кілька кроків, включаючи вибір backend трасування, інструментацію вашого frontend коду та налаштування поширення контексту. Ось практичний посібник, який допоможе вам почати:

1. Виберіть Backend трасування

Доступно кілька чудових backend трасування, як з відкритим вихідним кодом, так і комерційні. Ось деякі популярні варіанти:

• Jaeger: Система distributed tracing з відкритим вихідним кодом, розроблена CNCF, натхненна Dapper і OpenZipkin.
• Zipkin: Ще одна популярна система distributed tracing з відкритим вихідним кодом.
• Datadog: Комплексна платформа моніторингу та безпеки, яка включає можливості distributed tracing.
• New Relic: Платформа моніторингу продуктивності додатків (APM) з надійними функціями distributed tracing.
• Lightstep: Спеціально розроблена платформа distributed tracing, призначена для систем з великим обсягом даних і складністю.

Враховуйте такі фактори, як масштабованість, вартість, простота використання та інтеграція з вашою існуючою інфраструктурою, коли обираєте backend трасування. Багато хмарних провайдерів також пропонують керовані сервіси трасування, які можуть спростити розгортання та керування.

2. Інструментуйте свій Frontend код

Інструментація передбачає додавання коду до вашого frontend додатку для створення span і поширення контексту. Специфіка інструментації залежатиме від фреймворку, який ви використовуєте (наприклад, React, Angular, Vue.js) і backend трасування, який ви обрали.

Використання OpenTelemetry

OpenTelemetry - це фреймворк спостережуваності з відкритим вихідним кодом, який надає стандартизований спосіб збору та експорту даних телеметрії, включаючи трасування, метрики та журнали. Це нейтральний до постачальників підхід, який дозволяє перемикатися між різними backend трасування без зміни коду інструментації.

Ось основний приклад того, як інструментувати додаток React за допомогою 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
              
            
          

Цей приклад демонструє основні кроки налаштування OpenTelemetry в додатку React. Він включає:

• Налаштування tracer provider з назвою сервісу.
• Налаштування exporter для надсилання трасувань до collector (у цьому випадку локальний екземпляр).
• Реєстрація instrumentations для XMLHttpRequest і Fetch API для автоматичного створення span для мережевих запитів.
• Функція `createSpan`, яка обертає блок коду в span, дозволяючи вручну інструментувати певні операції.

Ручна інструментація

На додаток до автоматичної інструментації, вам може знадобитися вручну інструментувати певні частини вашого коду, щоб захопити певні події або операції, які не відстежуються автоматично. Це зазвичай передбачає створення span за допомогою API трасування, наданого backend трасування або OpenTelemetry.

Наприклад, ви можете створити span для складного обчислення або взаємодії з користувачем, яка запускає серію дій.

3. Налаштуйте поширення контексту

Поширення контексту має вирішальне значення для зв'язування span разом, щоб утворити повний trace. Це передбачає передачу інформації про трасування (trace ID, span ID) між сервісами. Зазвичай це робиться за допомогою HTTP-заголовків. OpenTelemetry надає утиліти для автоматичного впровадження та вилучення контексту з HTTP-запитів.

Ось приклад того, як впровадити контекст у HTTP-запит за допомогою 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
              
            
          

На backend вам потрібно буде вилучити контекст із вхідного HTTP-запиту та поширити його на будь-які наступні запити до інших сервісів. Це гарантує, що весь trace пов'язаний разом, навіть між кількома сервісами.

4. Візуалізуйте та аналізуйте трасування

Після того, як ви інструментували свій frontend код і налаштували поширення контексту, ви можете почати збирати дані трасування. Ваш backend трасування надасть користувацький інтерфейс для візуалізації та аналізу трасування. Це дозволяє:

• Переглядати повний потік запитів для окремих запитів.
• Виявляти повільні операції та вузькі місця продуктивності.
• Аналізувати залежності між сервісами.
• Деталізувати окремі span для перегляду метаданих, журналів і тегів.
• Порівнювати трасування для виявлення регресій продуктивності.

Візуалізуючи та аналізуючи трасування, ви можете отримати цінну інформацію про продуктивність і поведінку вашого додатку. Цю інформацію можна використовувати для оптимізації коду, покращення досвіду користувача та проактивного вирішення потенційних проблем.

Frontend Specific Considerations

Frontend distributed tracing має деякі унікальні міркування порівняно з backend трасуванням. Ось кілька ключових моментів, які слід мати на увазі:

Односторінкові додатки (SPAs)

SPAs часто включають складні взаємодії в межах браузера, що робить важливим трасування взаємодій з користувачем і асинхронних операцій. Переконайтеся, що ви інструментуєте свій код для захоплення цих подій і зв'язування їх з відповідними запитами backend.

Продуктивність браузера

Додавання інструментації трасування до frontend потенційно може вплинути на продуктивність браузера. Мінімізуйте накладні витрати, використовуючи ефективні бібліотеки трасування та уникаючи надмірного створення span. Розгляньте можливість вибірки трасувань, щоб зменшити обсяг зібраних даних.

Конфіденційність користувачів

Пам'ятайте про конфіденційність користувачів під час збору даних трасування. Уникайте збору конфіденційної інформації, такої як персональна інформація (PII). Впроваджуйте методи маскування та анонімізації даних для захисту конфіденційності користувачів.

Обробка помилок

Захоплюйте помилки, які виникають у frontend, і пов'язуйте їх з відповідними span. Це допоможе вам виявити першопричину помилок, які виникають у frontend і поширюються на backend.

Практичні приклади та випадки використання

Давайте розглянемо кілька практичних прикладів того, як frontend distributed tracing можна використовувати для вирішення реальних проблем.

Приклад 1: Повільний час завантаження сторінки

Користувачі повідомляють, що ваш веб-сайт завантажується повільно. За допомогою frontend distributed tracing ви можете визначити конкретні операції, які сприяють повільному часу завантаження. Це може включати повільні виклики API, неефективний код JavaScript або великі зображення, які завантажуються тривалий час. Оптимізувавши ці операції, ви можете значно покращити час завантаження сторінки та покращити досвід користувача.

Приклад 2: Поширення помилок

Користувач повідомляє про помилку під час спроби надіслати форму. За допомогою frontend distributed tracing ви можете відстежити запит від браузера до backend сервісів. Це дозволяє визначити точну точку, де сталася помилка, і зрозуміти контекст, в якому це сталося. Потім ви можете використати цю інформацію, щоб виправити помилку та запобігти її повторенню.

Приклад 3: Проблема залежності мікросервісів

Зміна в одному мікросервісі викликає несподівані проблеми у frontend. За допомогою frontend distributed tracing ви можете візуалізувати залежності між мікросервісами та зрозуміти вплив зміни. Це дозволяє швидко визначити першопричину проблеми та впровадити виправлення.

Рекомендації для Frontend Distributed Tracing

Щоб максимізувати переваги frontend distributed tracing, дотримуйтесь цих рекомендацій:

• Використовуйте стандартизований фреймворк трасування: Виберіть фреймворк, як-от OpenTelemetry, щоб забезпечити узгодженість і нейтралітет постачальника.
• Комплексно інструментуйте свій код: Захоплюйте всі відповідні події та операції, щоб забезпечити повне уявлення про потік запитів.
• Правильно налаштуйте поширення контексту: Переконайтеся, що інформація про трасування правильно поширюється між сервісами.
• Регулярно візуалізуйте та аналізуйте трасування: Використовуйте свій backend трасування, щоб виявляти вузькі місця продуктивності та проактивно вирішувати потенційні проблеми.
• Слідкуйте за своєю інфраструктурою трасування: Переконайтеся, що ваш backend трасування працює оптимально та не впливає на продуктивність вашого додатку.
• Навчіть свою команду: Навчіть своїх розробників і операційні команди використовувати frontend distributed tracing для усунення несправностей і оптимізації вашого додатку.

Майбутнє Frontend Observability

Frontend observability - це поле, що розвивається, і ми можемо очікувати подальших досягнень у найближчі роки. Ось деякі потенційні майбутні тенденції:

• Покращена інструментація браузера: Більш складні API та інструменти браузера полегшать інструментування frontend коду та збір даних телеметрії.
• Аналіз трасування на основі штучного інтелекту: Штучний інтелект і машинне навчання будуть використовуватися для автоматичного аналізу даних трасування та виявлення аномалій і вузьких місць продуктивності.
• Інтеграція моніторингу реальних користувачів (RUM): Frontend distributed tracing буде тісно інтегровано з інструментами RUM, щоб забезпечити цілісне уявлення про досвід користувача та продуктивність додатку.
• Observability обчислень на периферії: Оскільки все більше додатків переміщуються на периферію, нам потрібно буде розширити observability на периферійні пристрої та мережі.

Висновок

Frontend Distributed Tracing - це потужний інструмент для візуалізації потоків запитів мікросервісів, виявлення вузьких місць продуктивності та підвищення надійності та покращення користувацького досвіду ваших додатків. Впроваджуючи frontend tracing, ви можете отримати цінну інформацію про поведінку вашого додатку та проактивно вирішувати потенційні проблеми. Оскільки складність frontend додатків продовжує зростати, frontend observability ставатиме все важливішим для забезпечення оптимальної продуктивності та задоволеності користувачів. Візьміть на озброєння frontend distributed tracing і відкрийте новий рівень видимості внутрішньої роботи вашого додатку.