Utilisation du traçage distribué pour l'analyse des performances dans Beego

Avec la popularité du cloud computing et des systèmes distribués, la surveillance et le réglage des performances sont devenus des cours obligatoires pour de nombreux développeurs. La technologie de traçage distribué peut fournir des services de surveillance et de réglage des performances de bout en bout pour les systèmes distribués. Cet article aidera les développeurs à mieux effectuer le réglage des performances en expliquant comment utiliser le traçage distribué pour l'analyse des performances dans le framework Beego.

Qu'est-ce que le traçage distribué

Le traçage distribué est une technologie de surveillance du système distribué qui peut aider les développeurs à localiser et à résoudre rapidement les problèmes en suivant et en enregistrant l'état de la transmission des données et de l'exécution du code entre divers services du système distribué. Processus d'exploitation du système et améliorer la stabilité et la maintenabilité du système.

Le traçage distribué comprend généralement trois concepts de base : Span, Trace et Context. Parmi eux, Span fait référence à certains points clés inclus dans le processus de traitement d'une certaine demande dans un système distribué ; Trace fait référence à un lien d'appel de service complet, qui contient plusieurs spans ; le contexte est créé dans Trace Les informations contextuelles contiennent de nombreuses métadonnées liées ; à Tracer.

Pourquoi vous devez utiliser le traçage distribué dans Beego

Beego est un framework Web en langage Go hautes performances L'un de ses avantages est son temps de réponse rapide et sa simultanéité élevée. Cependant, en tant que système distribué, Beego est également confronté à divers défis d'optimisation des performances et de diagnostic des problèmes. À l'heure actuelle, nous pouvons nous aider à effectuer la surveillance et le réglage des performances en intégrant la technologie de traçage distribué dans Beego. Grâce au traçage distribué, nous pouvons suivre de manière exhaustive l'état de la transmission des données et de l'exécution du code entre les différents services du système distribué, afin de découvrir et de résoudre rapidement les goulots d'étranglement et les problèmes de performances du système.

Intégration du traçage distribué dans Beego

Pour intégrer le traçage distribué dans Beego, nous devons d'abord déterminer un cadre de traçage distribué. Ici, nous avons choisi les deux frameworks open source Distributed Tracing [Dapper](https://research.google/pubs/pub36356/) et [Jaeger](https://www.jaegertracing.io/).

Utilisez Dapper pour l'analyse des performances

Dapper est un outil de traçage de liens d'appels système distribué open source de Google, qui peut prendre en charge le traçage distribué multilingue et multiplateforme.

Pour utiliser Dapper avec Beego, nous devons ajouter quelques commentaires au code afin que Dapper puisse suivre correctement le segment de code que nous souhaitons surveiller. Dans Beego, nous pouvons ajouter des annotations Dapper de la manière suivante :

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")
}

Dans le code ci-dessus, nous utilisons d'abord la fonction dapper.StartSpan pour démarrer un nouveau Span. Pendant cette période, Dapper enregistrera certains points et éléments clés des données et générera. un Span ID unique pour faciliter notre analyse lors du suivi et de l'agrégation ultérieurs. Nous utilisons ensuite la fonction dapper.Annotate pour ajouter des métadonnées liées à Span qui peuvent fournir des informations contextuelles plus détaillées pour notre analyse des performances.

Analyse des performances à l'aide de Jaeger

Jaeger est un système de traçage distribué open source par Uber. Il prend en charge plusieurs langages et plates-formes de programmation et fournit un système de traçage complet. Pour utiliser Jaeger avec Beego, nous devons d'abord ajouter la bibliothèque client Jaeger à notre code.

Il existe deux façons d'utiliser Jaeger dans Beego : l'une consiste à utiliser l'API OpenTracing et l'autre consiste à utiliser l'API inhérente à Jaeger. Ici, nous allons montrer comment utiliser l'API OpenTracing.

Nous devons d'abord importer l'API OpenTracing et la bibliothèque client Jaeger :

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

Ensuite, nous devons initialiser un objet Jaeger Tracer et ajouter Trace et Span dans le code :

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")
}

Dans le code ci-dessus, nous utilisons opentracing The. La fonction StartSpan démarre un nouveau Span et la fonction span.Finish est utilisée comme module de fin de ce Span. Pendant cette période, Jaeger enregistrera certaines métadonnées liées au Span. Nous utilisons ensuite la fonction span.SetTag pour définir certaines balises pour le Span qui peuvent fournir des informations contextuelles plus détaillées pour notre analyse des performances.

Résumé

La technologie de traçage distribué nous offre une nouvelle méthode d'analyse et de réglage des performances, qui peut nous aider à suivre et à localiser rapidement les goulots d'étranglement et les problèmes dans les systèmes distribués, et à améliorer la stabilité et la maintenabilité du système. Grâce à la technologie Distributed Tracing dans Beego, nous pouvons intégrer Dapper et Jaeger, deux frameworks Distributed Tracing open source, pour nous aider à mieux gérer et surveiller les performances du système.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!