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如何在云中調(diào)試微服務(wù)

云計算
信息架構(gòu)的增長促使許多組織采用云服務(wù),并隨著時間的推移而增長。微服務(wù)在這方面一直處于領(lǐng)先地位,并且在設(shè)計各種應(yīng)用程序以使其成為可獨立部署的服務(wù)方面,其受歡迎程度呈指數(shù)級增長。由于信息架構(gòu)的復(fù)雜性以及從開發(fā)階段到生產(chǎn)階段的過渡,在云中調(diào)試微服務(wù)可能是一項艱巨的任務(wù)。

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調(diào)試微服務(wù)對于工作人員來說似乎令人生畏,而采用正確的工具和策略可以使他們更輕松地開展工作。

信息架構(gòu)的增長促使許多組織采用云服務(wù),并隨著時間的推移而增長。微服務(wù)在這方面一直處于領(lǐng)先地位,并且在設(shè)計各種應(yīng)用程序以使其成為可獨立部署的服務(wù)方面,其受歡迎程度呈指數(shù)級增長。

在O'Reilly公司的一項調(diào)查中,50%以上的受訪者表示,他們組織中50%以上的新開發(fā)項目使用微服務(wù)。

在單片機系統(tǒng)中,整個應(yīng)用程序可能會由于模塊中的單個錯誤而失敗。使用獨立的模塊為開發(fā)人員提供了更廣泛的靈活性,可以編輯和部署可定制的代碼,而不必?fù)?dān)心影響?yīng)毩⒌哪K。

但是,當(dāng)意外引發(fā)錯誤時,這種方法會帶來獨特的挑戰(zhàn)。由于信息架構(gòu)的復(fù)雜性以及從開發(fā)階段到生產(chǎn)階段的過渡,在云中調(diào)試微服務(wù)可能是一項艱巨的任務(wù)。

以下探討一下面臨的一些挑戰(zhàn)以及如何無縫地應(yīng)對這些挑戰(zhàn)。

調(diào)試微服務(wù)的挑戰(zhàn)

(1)追蹤和可觀察性不足

微服務(wù)需求的增長帶來了基礎(chǔ)設(shè)施的復(fù)雜性。每一個云組件、模塊和無服務(wù)器調(diào)用通常都隱藏了基礎(chǔ)設(shè)施的復(fù)雜性,這使得DevOps和運營團(tuán)隊很難根據(jù)輸出跟蹤和觀察微服務(wù)的內(nèi)部狀態(tài)。獨立運行的微服務(wù)難以跟蹤異步模塊中存在的任何用戶請求,這可能會導(dǎo)致錯誤的鏈?zhǔn)綇?fù)制。這也意味著檢測相互交互的服務(wù)可能會受到這些錯誤的影響。這些因素使得查明任何錯誤或錯誤的根本原因?qū)τ陂_發(fā)人員來說是一項艱巨的任務(wù)。

(2)在復(fù)雜環(huán)境中監(jiān)視狀態(tài)

由于許多微服務(wù)聚集在一起來構(gòu)建系統(tǒng),因此監(jiān)視其狀態(tài)變得很復(fù)雜。隨著更多的微服務(wù)組件添加到系統(tǒng)中,復(fù)雜的服務(wù)網(wǎng)格逐漸發(fā)展,而每個模塊都獨立運行。這也帶來了任何一個模塊隨時可能發(fā)生故障,但不會影響其他模塊運行的可能性。

開發(fā)人員可能發(fā)現(xiàn)調(diào)試某些特定微服務(wù)中的錯誤非常困難。其中的每一個都可以用不同的編程語言進(jìn)行編碼,具有獨特的日志記錄功能,并且大多獨立于其他組件。

(3)從開發(fā)到生產(chǎn)可能是不可預(yù)測的

在將代碼從開發(fā)階段移動到生產(chǎn)階段時,性能和狀態(tài)錯誤也是不可預(yù)測的。即使在集成和單元測試之后,人們也無法預(yù)測代碼在分布式服務(wù)器上處理成千上萬個請求時的性能。如果代碼擴展不充分或者數(shù)據(jù)庫無法處理請求,那么開發(fā)人員幾乎無法檢測到系統(tǒng)中的潛在錯誤。

在云中調(diào)試微服務(wù)的方法

以下是一些特定于微服務(wù)的調(diào)試方法,這些方法可以幫助組織解決以下提到的挑戰(zhàn):

(1)非侵入式調(diào)試選項

與傳統(tǒng)的調(diào)試方法不同,第三方工具可以通過中斷或暫停服務(wù)來幫助DevOps團(tuán)隊設(shè)置不會影響調(diào)試過程執(zhí)行的斷點。這些方法是非侵入性的,允許開發(fā)人員查看全局變量和堆棧跟蹤,這有助于他們更有效地監(jiān)視和檢測錯誤。它還允許開發(fā)人員在不停止代碼運行或重新部署其代碼庫的情況下測試可能出現(xiàn)的有關(guān)問題。

(2)可觀察性增強工具

任何具有大量微服務(wù)的系統(tǒng)都很難跟蹤請求。盡管人們可能認(rèn)為構(gòu)建可觀察性的自定義平臺是解決這個問題的答案,但它在開發(fā)過程中會消耗大量的時間和資源。

幸運的是,許多現(xiàn)代的第三方工具旨在跟蹤請求。并為微服務(wù)提供廣泛的可觀察性。這些工具提供了很多功能,例如分布式和無服務(wù)器計算功能。

例如,Thundra之類的工具可以幫助組織監(jiān)視生產(chǎn)過程中遍歷其基礎(chǔ)設(shè)施的用戶請求,幫助開發(fā)人員全面了解編碼環(huán)境,查明錯誤源頭,并快速調(diào)試。

(3)自治異常跟蹤

對于系統(tǒng)而言,首先要意識到發(fā)現(xiàn)錯誤是一項艱巨的任務(wù)。系統(tǒng)必須自動跟蹤發(fā)生的任何異常,從而幫助系統(tǒng)識別重復(fù)模式或破壞性行為,例如閏年錯誤、瀏覽器中特定版本的錯誤、奇數(shù)堆棧溢出等等。

但是,發(fā)現(xiàn)這些錯誤只是成功的一半。系統(tǒng)還需要跟蹤變量和日志,以查明錯誤發(fā)生的時間和條件。這有助于開發(fā)人員找到最有效的解決方案以消除錯誤。全面的監(jiān)視可以顯著簡化生產(chǎn)中的調(diào)試過程。

在云中調(diào)試不一定很困難

在現(xiàn)代微服務(wù)中,調(diào)試對任何人來說都是一個非常復(fù)雜的過程。跟蹤用戶請求和預(yù)測代碼可擴展性的能力非常復(fù)雜。然而,現(xiàn)代工具可以使開發(fā)人員更容易地監(jiān)視、檢測和解決錯誤。

采用快速部署的微服務(wù)架構(gòu)設(shè)計,并且使用正確的工具集,對于開發(fā)人員來說,可以使其調(diào)試變得更加簡單。

 

責(zé)任編輯:姜華 來源: 企業(yè)網(wǎng)D1Net
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