Prometheus میں کیش تھرو پٹ میٹرکس کو بہتر بنانا

کیشے کی کارکردگی کی نگرانی: چیلنجز اور حل

اپنی ایپلیکیشن میں ایک نئی خصوصیت کی تعیناتی کا تصور کریں، صرف بعد میں معلوم کرنے کے لیے کہ کیشے سروس سست ہو گئی ہے، جس سے صارف کے تجربے پر اثر پڑتا ہے۔ 📉 یہ ایک ایسا منظر ہے جس کا سامنا کوئی ڈویلپر نہیں کرنا چاہتا۔ سمجھا جاتا ہے کہ میٹرکس سے ایسے مسائل کی نشاندہی کرنے میں مدد ملتی ہے، لیکن بعض اوقات، وہ وضاحت سے زیادہ الجھن پیدا کر سکتے ہیں۔

مثال کے طور پر، پڑھنے/لکھنے کے تھرو پٹ کو سنبھالنے والی کیش سروس کے ساتھ میرے حالیہ کام میں، وقت کے ساتھ کارکردگی کو ٹریک کرتے وقت مجھے چیلنجوں کا سامنا کرنا پڑا۔ کل علامتوں اور تاخیر کے لیے کاؤنٹرز جیسے میٹرکس ہونے کے باوجود، میرے PromQL سوالات نے انتہائی غیر مستحکم چارٹس حاصل کیے ہیں۔ بامعنی نتیجہ اخذ کرنا تقریباً ناممکن تھا۔

اس نے مجھے حیرت میں ڈال دیا — کیا یہ میری میٹرکس کا انتخاب تھا، جس طرح سے میں ڈیٹا اکٹھا کر رہا تھا، یا مکمل طور پر کچھ اور؟ اگر آپ نے کبھی بھی اسی طرح کے PromQL مسائل کے ساتھ جدوجہد کی ہے یا آپ کے میٹرکس کو ناکافی پایا ہے، تو آپ جانتے ہیں کہ کارکردگی کی رکاوٹوں کو دور کرنا کتنا مایوس کن ہوسکتا ہے۔

اس مضمون میں، میں آپ کو ان مسائل کی تشخیص کے لیے اپنے نقطہ نظر سے آگاہ کروں گا۔ ہم PromQL سوالات کے لیے عملی موافقت تلاش کریں گے اور قابل اعتماد کیش تھرو پٹ میٹرکس تیار کرنے پر بصیرت کا اشتراک کریں گے۔ چاہے آپ ایک تجربہ کار DevOps انجینئر ہیں یا صرف Prometheus میں غوطہ لگا رہے ہیں، یہ تجاویز آپ کے مانیٹرنگ سیٹ اپ میں استحکام لانے میں مدد کریں گی۔ 🚀

میٹرکس کا احساس بنانا: یہ اسکرپٹ کیسے کام کرتے ہیں۔

پہلا اسکرپٹ، جو Python میں لکھا گیا ہے، کو Prometheus کلائنٹ لائبریری کا استعمال کرتے ہوئے کیشے تھرو پٹ کی پیمائش کرنے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے۔ یہ اسکرپٹ دو میٹرکس کی وضاحت کرتا ہے: ایک پڑھنے کی کارروائیوں کے لیے اور دوسری تحریری کارروائیوں کے لیے۔ یہ میٹرکس قسم کے ہیں۔ خلاصہ، جو واقعات کے کل وقت اور گنتی کو ٹریک کرنے میں مدد کرتا ہے۔ ہر آپریشن کو بے ترتیب تاخیر کے ساتھ نقل کیا جاتا ہے، حقیقی دنیا کے منظرناموں کی نقل کرتے ہوئے جہاں کیش آپریشنز میں متغیر تاخیر ہوتی ہے۔ اسکرپٹ ان میٹرکس کو بے نقاب کرنے کے لیے پورٹ 8000 پر ایک مقامی HTTP سرور شروع کرتا ہے، جس سے Prometheus ڈیٹا کو کھرچنے کے قابل بناتا ہے۔ یہ سیٹ اپ لائیو ایپلی کیشنز کی نگرانی اور یہ سمجھنے کے لیے مثالی ہے کہ نئی تعیناتیاں کیش کو کیسے متاثر کرتی ہیں۔ 🚀

دوسرا اسکرپٹ JavaScript اور Chart.js Prometheus ڈیٹا کو متحرک طور پر دیکھنے کے لیے۔ یہ Fetch API کا استعمال کرتے ہوئے Python سرور سے میٹرکس حاصل کرنے سے شروع ہوتا ہے۔ خام ٹیکسٹ ڈیٹا کو ایک سٹرکچرڈ فارمیٹ میں پارس کیا جاتا ہے، مخصوص میٹرکس جیسے پڑھنے اور لکھنے کے تھرو پٹ کو نکال کر۔ اس ڈیٹا کو پھر Chart.js کا استعمال کرتے ہوئے پیش کردہ لائن گراف میں فیڈ کیا جاتا ہے۔ وقتاً فوقتاً چارٹ کو اپ ڈیٹ کرنے سے، ڈویلپرز کیشے کی کارکردگی میں حقیقی وقت کے رجحانات کا مشاہدہ کر سکتے ہیں۔ مثال کے طور پر، اگر کسی خصوصیت کو تعینات کرنے کے بعد تاخیر میں اضافہ ہوتا ہے، تو یہ تصور اسے فوری طور پر قابل توجہ بنا دیتا ہے۔ 📈

یونٹ ٹیسٹنگ حل کا ایک اور اہم پہلو ہے، جس کا مظاہرہ Python اسکرپٹ میں کیا گیا ہے۔ اتحاد فریم ورک یہ میٹرکس کی وشوسنییتا کو یقینی بناتا ہے۔ مثال کے طور پر، ٹیسٹ چیک کرتے ہیں کہ کیا میٹرکس درست طریقے سے اپ ڈیٹ ہو رہے ہیں جب آپریشنز کیے جاتے ہیں۔ پڑھنے اور لکھنے کے دونوں تھرو پٹ میٹرکس کی توثیق کرکے، ڈویلپر کارکردگی کے تجزیہ کے لیے بے نقاب ڈیٹا پر اعتماد کے ساتھ بھروسہ کر سکتے ہیں۔ یہ ٹیسٹ کیڑے کا جلد پتہ لگانے میں مدد کرتے ہیں، اس بات کو یقینی بناتے ہوئے کہ مانیٹرنگ سسٹم پروڈکشن میں تعینات ہونے سے پہلے توقع کے مطابق کارکردگی کا مظاہرہ کرے۔

عملی اصطلاحات میں، یہ اسکرپٹس کیش تھرو پٹ کارکردگی کی پیمائش، تصور، اور توثیق کرنے کا ایک جامع طریقہ فراہم کرتی ہیں۔ تصور کریں کہ آپ ایک ای کامرس پلیٹ فارم چلا رہے ہیں جس میں پڑھنے/لکھنے کی کارروائیوں کی ایک بڑی مقدار ہے۔ تھرو پٹ میں اچانک کمی کیشنگ لیئر میں کسی مسئلے کی نشاندہی کر سکتی ہے، جو ممکنہ طور پر صارف کے تجربے کو متاثر کرتی ہے۔ ان اسکرپٹس کا استعمال کرتے ہوئے، آپ اس طرح کے مسائل کا سراغ لگانے اور ان کو تیزی سے حل کرنے کے لیے ایک قابل اعتماد نگرانی کا نظام ترتیب دے سکتے ہیں۔ چاہے آپ مقامی ماحول میں میٹرکس کی نقل کر رہے ہوں یا انہیں پروڈکشن میں تعینات کر رہے ہوں، یہ ٹولز اعلی کارکردگی کا مظاہرہ کرنے والی ایپلی کیشنز کو برقرار رکھنے کے لیے ضروری ہیں۔ 💡

# Import necessary libraries
from prometheus_client import Summary, start_http_server
import random
import time

# Define Prometheus metrics for tracking throughput
cache_write_throughput = Summary('cache_write_throughput', 'Write throughput in cache')
cache_read_throughput = Summary('cache_read_throughput', 'Read throughput in cache')

# Simulate cache read/write operations
def cache_operations():
    while True:
        # Simulate a write operation
        with cache_write_throughput.time():
            time.sleep(random.uniform(0.1, 0.3))  # Simulated latency

        # Simulate a read operation
        with cache_read_throughput.time():
            time.sleep(random.uniform(0.05, 0.15))  # Simulated latency

# Start the Prometheus metrics server
if __name__ == "__main__":
    start_http_server(8000)  # Expose metrics at localhost:8000
    print("Prometheus metrics server running on port 8000")
    cache_operations()

// Include the Chart.js library in your HTML
// Fetch Prometheus metrics using Fetch API
async function fetchMetrics() {
    const response = await fetch('http://localhost:8000/metrics');
    const data = await response.text();
    return parseMetrics(data);
}

// Parse Prometheus metrics into a usable format
function parseMetrics(metrics) {
    const lines = metrics.split('\\n');
    const parsedData = {};
    lines.forEach(line => {
        if (line.startsWith('cache_write_throughput') || line.startsWith('cache_read_throughput')) {
            const [key, value] = line.split(' ');
            parsedData[key] = parseFloat(value);
        }
    });
    return parsedData;
}

// Update Chart.js graph with new data
function updateChart(chart, metrics) {
    chart.data.datasets[0].data.push(metrics.cache_write_throughput);
    chart.data.datasets[1].data.push(metrics.cache_read_throughput);
    chart.update();
}

import unittest
from prometheus_client import Summary

# Define dummy metrics for testing
class TestPrometheusMetrics(unittest.TestCase):
    def setUp(self):
        self.write_metric = Summary('cache_write_test', 'Write throughput test')
        self.read_metric = Summary('cache_read_test', 'Read throughput test')

    def test_write_throughput(self):
        with self.write_metric.time():
            time.sleep(0.1)
        self.assertGreater(self.write_metric._sum.get(), 0)

    def test_read_throughput(self):
        with self.read_metric.time():
            time.sleep(0.05)
        self.assertGreater(self.read_metric._sum.get(), 0)

if __name__ == "__main__":
    unittest.main()

Prometheus Metrics میں اتار چڑھاؤ کو سمجھنا

نگرانی کے نظام کا ایک اہم پہلو میٹرکس ڈیٹا کی اتار چڑھاؤ کا انتظام کرنا ہے۔ Prometheus میں پڑھنے/لکھنے کے تھرو پٹ جیسے میٹرکس کا تجزیہ کرتے وقت، انتہائی اتار چڑھاؤ والے چارٹس رجحانات کو غیر واضح کر سکتے ہیں، جس سے کارکردگی میں کمی کا پتہ لگانا مشکل ہو جاتا ہے۔ اتار چڑھاؤ اکثر حد سے زیادہ دانے دار وقت کی حدود استعمال کرنے یا مجموعی طور پر غلط میٹرکس کا انتخاب کرنے سے پیدا ہوتا ہے۔ ایک بہتر طریقہ یہ ہے کہ صرف 1 منٹ کی ونڈوز پر انحصار کرنے کے بجائے بڑی ونڈوز پر ریٹ استعمال کریں، جیسے کہ 5 منٹ کے وقفے۔ یہ بامعنی تبدیلیوں کو پکڑتے ہوئے اتار چڑھاو کو ہموار کرتا ہے۔ 📊

اس مسئلے کو حل کرنے کا دوسرا طریقہ یہ ہے کہ اپنے میٹرکس میں جہتی لیبلز شامل کریں۔ مثال کے طور پر، 'علاقہ' یا 'سروس' جیسے لیبلز کے ساتھ اپنے کیش میٹرکس کو ٹیگ کرنے سے کارکردگی میں گہری بصیرت حاصل ہوتی ہے۔ خرابیوں کا سراغ لگاتے وقت یہ خاص طور پر مفید ہے۔ کسی مخصوص علاقے کے لیے `cache_write_throughput` میں اچانک اضافہ دیکھنے کا تصور کریں۔ اس طرح کی گرانولیریٹی مسئلے کے ماخذ کی نشاندہی کرنے میں مدد کر سکتی ہے۔ تاہم، آپ کو کارڈینلٹی کا خیال رکھنے کی ضرورت ہے—بہت سارے لیبلز آپ کے پرومیتھیس سرور کو اوور لوڈ کر سکتے ہیں۔

تصور کو بہتر بنانے کے لیے، کاؤنٹرز کے بجائے ہسٹوگرام میٹرکس استعمال کرنے پر غور کریں۔ ہسٹوگرامس کوانٹائل پر مبنی بصیرت فراہم کرتے ہیں (مثلاً، 95ویں پرسنٹائل) اور اسپائکس کے لیے کم حساس ہوتے ہیں۔ مثال کے طور پر، 'cache_write_lateency' کے لیے ایک ہسٹوگرام آپ کو زیادہ تر صارفین کی طرف سے تجربہ کردہ مخصوص تاخیر کو سمجھنے میں مدد کر سکتا ہے، بغیر کبھی کبھار آؤٹ لیرز کی طرف سے ترغیب کے۔ ہسٹوگرامس کو انحراف کے لیے الرٹ کرنے والے اصولوں کے ساتھ جوڑ کر، آپ اس بات کو یقینی بنا سکتے ہیں کہ کارکردگی میں کمی کو فوری طور پر نشان زد کیا جائے۔ یہ جامع نقطہ نظر مستحکم، قابل عمل نگرانی کو یقینی بناتا ہے۔ 🚀