Verwendung von Distributed Tracing zur Leistungsanalyse in Beego

Mit der Popularität von Cloud Computing und verteilten Systemen sind Leistungsüberwachung und -optimierung für viele Entwickler zu Pflichtkursen geworden. Die Distributed Tracing-Technologie kann durchgängige Leistungsüberwachungs- und Optimierungsdienste für verteilte Systeme bereitstellen. Dieser Artikel hilft Entwicklern dabei, die Leistungsoptimierung besser durchzuführen, indem er erklärt, wie sie Distributed Tracing für die Leistungsanalyse im Beego-Framework verwenden.

Was ist Distributed Tracing? Distributed Tracing ist eine Technologie zur Überwachung verteilter Systeme, die Entwicklern dabei helfen kann, Probleme schnell zu lokalisieren und zu lösen, indem sie den Status der Datenübertragung und der Codeausführung zwischen verschiedenen Diensten im verteilten System verfolgt und aufzeichnet Systembetriebsprozess und verbessern die Stabilität und Wartbarkeit des Systems.

Distributed Tracing umfasst normalerweise drei Kernkonzepte: Span, Trace und Context. Unter diesen bezieht sich Span auf einige wichtige Punkte, die im Prozess der Verarbeitung einer bestimmten Anforderung in einem verteilten System enthalten sind. Trace bezieht sich auf einen vollständigen Service-Aufruf-Link, der mehrere Spans enthält. Kontextinformationen enthalten viele Metadaten zu verfolgen.

Warum Sie Distributed Tracing in Beego verwenden müssen

Beego ist ein leistungsstarkes Go-Sprach-Webframework. Einer seiner Vorteile ist seine schnelle Reaktionszeit und hohe Parallelität. Als verteiltes System steht Beego jedoch auch vor verschiedenen Herausforderungen bei der Leistungsoptimierung und Problemdiagnose. Zu diesem Zeitpunkt können wir uns bei der Leistungsüberwachung und -optimierung durch die Integration der Distributed Tracing-Technologie in Beego unterstützen. Durch Distributed Tracing können wir die Datenübertragung und den Status der Codeausführung zwischen verschiedenen Diensten im verteilten System umfassend verfolgen, um Leistungsengpässe und Probleme im System umgehend zu erkennen und zu lösen.

Integration von Distributed Tracing in Beego

Um Distributed Tracing in Beego zu integrieren, müssen wir zunächst ein Distributed Tracing-Framework festlegen. Hier haben wir uns für die beiden Open-Source-Distributed-Tracing-Frameworks [Dapper](https://research.google/pubs/pub36356/) und [Jaeger](https://www.jaegertracing.io/) entschieden.

Verwenden Sie Dapper für die Leistungsanalyse

Dapper ist ein Open-Source-Tool zur Verfolgung von verteilten Systemaufrufen von Google, das sprach- und plattformübergreifende verteilte Ablaufverfolgung unterstützen kann.

Um Dapper mit Beego zu verwenden, müssen wir dem Code einige Kommentare hinzufügen, damit Dapper das Codesegment, das wir überwachen möchten, korrekt verfolgen kann. In Beego können wir Dapper-Anmerkungen auf folgende Weise hinzufügen:

func foo() {
    // Start a new span
    span := dapper.StartSpan("foo", ctx)
    defer span.End()

    // perform some operation
    // ...

    // annotate the span with some metadata
    dapper.Annotate(span, "metadata", "value")
}

Im obigen Code verwenden wir zunächst die Funktion dapper.StartSpan, um einen neuen Span zu starten. Während dieser Zeit zeichnet Dapper einige wichtige Punkte und Elemente auf und generiert Daten eine eindeutige Span-ID, um unsere Analyse bei der anschließenden Verfolgung und Aggregation zu erleichtern. Anschließend verwenden wir die Funktion dapper.Annotate, um einige Span-bezogene Metadaten hinzuzufügen, die detailliertere Kontextinformationen für unsere Leistungsanalyse liefern können.

Leistungsanalyse mit Jaeger

Jaeger ist ein verteiltes Tracing-System von Uber. Es unterstützt mehrere Programmiersprachen und Plattformen und bietet ein vollständiges Tracing-System. Um Jaeger mit Beego verwenden zu können, müssen wir zunächst die Jaeger-Client-Bibliothek zu unserem Code hinzufügen.

Es gibt zwei Möglichkeiten, Jaeger in Beego zu verwenden: Eine besteht darin, die OpenTracing-API zu verwenden, und die andere darin, Jaegers inhärente API zu verwenden. Hier zeigen wir, wie Sie die OpenTracing-API verwenden.

Wir müssen zuerst die OpenTracing-API und die Jaeger-Client-Bibliothek importieren:

import (
    "github.com/opentracing/opentracing-go"
    "github.com/uber/jaeger-client-go"
)

Dann müssen wir ein Jaeger Tracer-Objekt initialisieren und Trace und Span im Code hinzufügen:

func foo() {
    // start a new span
    span := opentracing.StartSpan("foo")
    defer span.Finish()

    // perform some operation
    // ...

    // tag the span with some data
    span.SetTag("metadata", "value")
}

Im obigen Code verwenden wir Opentracing Die StartSpan-Funktion wird verwendet, um einen neuen Span zu starten, und die span.Finish-Funktion wird als Endmodul dieses Spans verwendet. Während dieses Zeitraums zeichnet Jaeger einige Span-bezogene Metadaten auf. Anschließend verwenden wir die Funktion span.SetTag, um einige Tags für den Span festzulegen, die detailliertere Kontextinformationen für unsere Leistungsanalyse bereitstellen können.

Zusammenfassung

Die verteilte Tracing-Technologie bietet uns eine neue Möglichkeit zur Leistungsanalyse und -optimierung, die uns dabei helfen kann, Engpässe und Probleme in verteilten Systemen schnell zu verfolgen und zu lokalisieren sowie die Stabilität und Wartbarkeit des Systemgeschlechts zu verbessern. Mithilfe der Distributed Tracing-Technologie in Beego können wir Dapper und Jaeger, zwei Open-Source-Frameworks für Distributed Tracing, integrieren, um die Systemleistung besser verwalten und überwachen zu können.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonVerwendung von Distributed Tracing zur Leistungsanalyse in Beego. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!