Menggunakan Pengesanan Teragih untuk analisis prestasi dalam Beego

Dengan populariti pengkomputeran awan dan sistem teragih, pemantauan dan penalaan prestasi telah menjadi kursus yang diperlukan untuk kebanyakan pembangun. Teknologi Pengesanan Teragih boleh menyediakan perkhidmatan pemantauan dan penalaan prestasi hujung ke hujung untuk sistem teragih. Artikel ini akan membantu pembangun melakukan penalaan prestasi dengan lebih baik dengan menerangkan cara menggunakan Pengesanan Teragih untuk analisis prestasi dalam rangka kerja Beego.

Apakah Pengesanan Teragih

Penjejakan Teragih ialah teknologi pemantauan sistem teragih yang boleh menjejak dan merekodkan penghantaran data dan status berjalan kod antara pelbagai perkhidmatan dalam sistem yang diedarkan Ini membantu pembangun mencari dan menyelesaikan kesesakan dan masalah yang wujud dalam proses operasi sistem, dan meningkatkan kestabilan dan kebolehselenggaraan sistem.

Penjejakan Teragih biasanya merangkumi tiga konsep teras: Span, Jejak dan Konteks. Antaranya, Span merujuk kepada beberapa perkara penting yang disertakan dalam proses memproses permintaan tertentu dalam sistem yang diedarkan merujuk kepada pautan panggilan perkhidmatan yang lengkap, yang mengandungi berbilang rentang Konteks dicipta dalam maklumat Konteks Trace mengandungi banyak metadata yang berkaitan kepada Trace.

Mengapa anda perlu menggunakan Pengesanan Teragih dalam Beego

Beego ialah rangka kerja web bahasa Go berprestasi tinggi Salah satu kelebihannya ialah masa tindak balas yang cepat dan keselarasan yang tinggi. Walau bagaimanapun, sebagai sistem teragih, Beego juga menghadapi pelbagai cabaran penalaan prestasi dan diagnosis masalah. Pada masa ini, kami boleh membantu kami melaksanakan pemantauan dan penalaan prestasi dengan menyepadukan teknologi Pengesanan Teragih ke dalam Beego. Melalui Pengesanan Teragih, kami boleh menjejaki penghantaran data dan status berjalan kod secara menyeluruh antara pelbagai perkhidmatan dalam sistem yang diedarkan, untuk segera menemui dan menyelesaikan kesesakan prestasi dan masalah dalam sistem.

Mengintegrasikan Pengesanan Teragih dalam Beego

Untuk menyepadukan Pengesanan Teragih dalam Beego, kita perlu menentukan rangka kerja Pengesanan Teragih terlebih dahulu. Di sini, kami memilih dua rangka kerja Pengesanan Teragih sumber terbuka [Dapper](https://research.google/pubs/pub36356/) dan [Jaeger](https://www.jaegertracing.io/).

Analisis prestasi menggunakan Dapper

Dapper ialah alat pengesanan pautan panggilan sistem teragih sumber terbuka Google, yang boleh menyokong pengesanan teragih merentas bahasa dan merentas platform.

Untuk menggunakan Dapper dengan Beego, kami perlu menambahkan beberapa ulasan pada kod supaya Dapper boleh menjejaki segmen kod yang ingin kami pantau dengan betul. Dalam Beego, kami boleh menggunakan kaedah berikut untuk menambah anotasi Dapper:

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")
}

Dalam kod di atas, kami mula-mula menggunakan fungsi dapper.StartSpan untuk memulakan Span baharu Dalam tempoh ini, Dapper akan merekodkan beberapa perkara Utama dan metadata, dan menjana ID Span yang unik untuk memudahkan analisis kami dalam penjejakan dan pengagregatan seterusnya. Kami kemudian menggunakan fungsi dapper.Annotate untuk menambah beberapa metadata berkaitan Span yang boleh memberikan maklumat kontekstual yang lebih terperinci untuk analisis prestasi kami.

Analisis prestasi menggunakan Jaeger

Jaeger ialah sistem pengesanan teragih sumber terbuka oleh Uber Ia menyokong berbilang bahasa pengaturcaraan dan platform serta menyediakan sistem pengesanan yang lengkap. Untuk menggunakan Jaeger dengan Beego, kami perlu menambahkan perpustakaan pelanggan Jaeger pada kod kami terlebih dahulu.

Terdapat dua cara untuk menggunakan Jaeger dalam Beego: satu ialah menggunakan OpenTracing API, dan satu lagi ialah menggunakan API sedia ada Jaeger. Di sini kami akan menunjukkan cara menggunakan OpenTracing API.

Kita perlu mengimport OpenTracing API dan perpustakaan klien Jaeger terlebih dahulu:

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

Kemudian, kita perlu memulakan objek Jaeger Tracer dan menambah Trace and Span dalam kod:

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")
}

Dalam kod di atas, kami menggunakan fungsi opentracing.StartSpan untuk memulakan Span baharu, dan menggunakan fungsi span.Finish sebagai modul akhir Span ini dalam tempoh ini, Jaeger akan merekodkan beberapa metadata berkaitan Span. Kami kemudian menggunakan fungsi span.SetTag untuk menetapkan beberapa teg bagi Span yang boleh memberikan maklumat kontekstual yang lebih terperinci untuk analisis prestasi kami.

Ringkasan

Teknologi Pengesanan Teragih memberi kami cara analisis dan penalaan prestasi baharu, yang boleh membantu kami menjejak dan mengesan kesesakan dan masalah dalam sistem teragih dengan pantas, serta Meningkatkan kestabilan dan kebolehselenggaraan sistem. Menggunakan teknologi Pengesanan Teragih dalam Beego, kami boleh menyepadukan Dapper dan Jaeger, dua rangka kerja Pengesanan Teragih sumber terbuka, untuk membantu kami mengurus dan memantau prestasi sistem dengan lebih baik.

Atas ialah kandungan terperinci Menggunakan Pengesanan Teragih untuk analisis prestasi dalam Beego. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!