Beego에서 성능 분석을 위해 분산 추적 사용

클라우드 컴퓨팅 및 분산 시스템의 인기로 인해 성능 모니터링 및 튜닝은 많은 개발자에게 필수 과정이 되었습니다. 분산 추적 기술은 분산 시스템에 대한 엔드투엔드 성능 모니터링 및 튜닝 서비스를 제공할 수 있습니다. 이 기사는 Beego 프레임워크에서 성능 분석을 위해 분산 추적을 사용하는 방법을 설명하여 개발자가 성능 조정을 더 잘 수행하는 데 도움이 될 것입니다.

Distributed Tracing이란

Distributed Tracing은 분산 시스템 내 다양한 ​​서비스 간의 데이터 전송 및 코드 실행 상태를 추적하고 기록하여 개발자가 신속하게 문제를 찾아 해결하는 데 도움을 줄 수 있는 분산 시스템 모니터링 기술입니다. 시스템 운영 프로세스를 개선하고 시스템의 안정성과 유지 관리성을 향상시킵니다.

분산 추적에는 일반적으로 범위, 추적 및 컨텍스트라는 세 가지 핵심 개념이 포함됩니다. 그 중 Span은 분산 시스템에서 특정 요청을 처리하는 과정에 포함되는 몇 가지 핵심 사항을 의미하고, Trace는 여러 범위를 포함하는 완전한 서비스 호출 링크를 의미하며, Trace Context 정보에는 관련 메타데이터가 많이 포함되어 있습니다. 추적합니다.

Beego에서 분산 추적을 사용해야 하는 이유

Beego는 고성능 Go 언어 웹 프레임워크의 장점 중 하나는 빠른 응답 시간과 높은 동시성입니다. 그러나 분산 시스템인 Beego는 다양한 성능 조정 및 문제 진단 문제에 직면해 있습니다. 이때 Distributed Tracing 기술을 Beego에 통합하여 성능 모니터링 및 튜닝을 수행하는 데 도움을 줄 수 있습니다. Distributed Tracing을 통해 분산 시스템의 다양한 서비스 간의 데이터 전송 및 코드 실행 상태를 종합적으로 추적하여 시스템의 성능 병목 현상과 문제를 신속하게 발견하고 해결할 수 있습니다.

Beego에 분산 추적 통합

Beego에 분산 추적을 통합하려면 먼저 분산 추적 프레임워크를 결정해야 합니다. 여기에서는 두 가지 오픈 소스 분산 추적 프레임워크인 [Dapper](https://research.google/pubs/pub36356/)와 [Jaeger](https://www.jaegertracing.io/)를 선택했습니다.

성능 분석을 위해 Dapper 사용

Dapper는 언어 간 및 플랫폼 간 분산 추적을 지원할 수 있는 Google 오픈 소스 분산 시스템 호출 링크 추적 도구입니다.

Beego와 함께 Dapper를 사용하려면 Dapper가 모니터링하려는 코드 세그먼트를 올바르게 추적할 수 있도록 코드에 몇 가지 주석을 추가해야 합니다. Beego에서는 다음과 같은 방법으로 Dapper 주석을 추가할 수 있습니다.

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")
}

위 코드에서는 먼저 dapper.StartSpan 함수를 사용하여 새 Span을 시작합니다. 이 기간 동안 Dapper는 몇 가지 핵심 사항과 요소 데이터를 기록하고 생성합니다. 후속 추적 및 집계 시 분석을 용이하게 하기 위한 고유한 스팬 ID. 그런 다음 dapper.Annotate 기능을 사용하여 성능 분석을 위한 보다 자세한 상황별 정보를 제공할 수 있는 일부 Span 관련 메타데이터를 추가합니다.

Jaeger를 사용한 성능 분석

Jaeger는 Uber가 오픈 소스로 제공하는 분산 추적 시스템으로, 다양한 프로그래밍 언어와 플랫폼을 지원하며 완벽한 추적 시스템을 제공합니다. Beego와 함께 Jaeger를 사용하려면 먼저 코드에 Jaeger 클라이언트 라이브러리를 추가해야 합니다.

Beego에서 Jaeger를 사용하는 방법에는 두 가지가 있습니다. 하나는 OpenTracing API를 사용하는 것이고, 다른 하나는 Jaeger 고유의 API를 사용하는 것입니다. 여기서는 OpenTracing API를 사용하는 방법을 보여드리겠습니다.

먼저 OpenTracing API와 Jaeger 클라이언트 라이브러리를 가져와야 합니다.

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

그런 다음 Jaeger Tracer 개체를 초기화하고 코드에 Trace 및 Span을 추가해야 합니다.

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")
}

위 코드에서는 opentracing을 사용합니다. StartSpan 함수는 새 Span을 시작하는 데 사용되며,span.Finish 함수는 이 Span의 최종 모듈로 사용됩니다. 이 기간 동안 Jaeger는 일부 Span 관련 메타데이터를 기록합니다. 그런 다음span.SetTag 함수를 사용하여 성능 분석을 위한 보다 자세한 상황별 정보를 제공할 수 있는 Span에 대한 일부 태그를 설정합니다.

요약

분산 추적 기술은 성능 분석 및 조정의 새로운 방법을 제공합니다. 이를 통해 분산 시스템의 병목 현상과 문제를 신속하게 추적하고 찾는 데 도움이 되며 시스템 성의 안정성과 유지 관리 가능성을 향상시킬 수 있습니다. Beego의 분산 추적 기술을 사용하면 두 가지 오픈 소스 분산 추적 프레임워크인 Dapper와 Jaeger를 통합하여 시스템 성능을 더 잘 관리하고 모니터링할 수 있습니다.

위 내용은 Beego에서 성능 분석을 위해 분산 추적 사용의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!