Go กับการวิเคราะห์ Log หลัง Stress Testing - ปรับปรุงระบบให้ดียิ่งขึ้น!

ใน EP นี้ เราจะมาดูวิธีวิเคราะห์ Log และ ผลลัพธ์จาก Stress Testing เพื่อค้นหาคอขวด (Bottleneck) ของระบบ WebSocket และแนวทางการแก้ปัญหาเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพระบบของคุณครับ!

ทำไมต้องวิเคราะห์ Log หลัง Stress Testing?

Log เป็นแหล่งข้อมูลสำคัญที่ช่วยให้เรา :

1.เข้าใจปัญหาที่เกิดขึ้น เช่น การเชื่อมต่อหลุด หรือข้อความที่ส่งไม่สำเร็จ

2.ระบุทรัพยากรที่ใช้งานหนักเกินไป เช่น CPU, RAM หรือเครือข่าย

3.วางแผนปรับปรุงระบบเพื่อรองรับผู้ใช้งานจำนวนมากขึ้น

ประเภทของ Log ที่ต้องตรวจสอบ

1.Connection Log : ตรวจสอบจำนวนการเชื่อมต่อที่สำเร็จและล้มเหลว

2.Latency Log : วิเคราะห์เวลาที่ใช้ในการตอบสนองคำขอ

3.Error Log : ดูข้อผิดพลาด เช่น การตัดการเชื่อมต่อหรือข้อความที่ไม่สามารถส่งได้

4.Resource Log : ตรวจสอบการใช้งานทรัพยากร เช่น CPU, RAM และแบนด์วิดท์

ตัวอย่างการวิเคราะห์ Log ใน Go

1. เพิ่ม Logging ใน WebSocket Server

ในตัวอย่างนี้ :

บันทึก Log เมื่อมีการเชื่อมต่อใหม่และเมื่อการเชื่อมต่อสิ้นสุด

บันทึกข้อผิดพลาดและข้อความที่ได้รับจากผู้ใช้

package main

import (
    "log"
    "net/http"

    "github.com/gorilla/websocket"
)

var upgrader = websocket.Upgrader{
    CheckOrigin: func(r *http.Request) bool {
        return true
    },
}

func handleConnections(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
    conn, err := upgrader.Upgrade(w, r, nil)
    if err != nil {
        log.Printf("Error upgrading connection: %v", err)
        return
    }
    defer conn.Close()

    log.Printf("New client connected: %s", r.RemoteAddr)

    for {
        _, msg, err := conn.ReadMessage()
        if err != nil {
            log.Printf("Error reading message from %s: %v", r.RemoteAddr, err)
            break
        }
        log.Printf("Received from %s: %s", r.RemoteAddr, msg)

        if err := conn.WriteMessage(websocket.TextMessage, msg); err != nil {
            log.Printf("Error writing message to %s: %v", r.RemoteAddr, err)
            break
        }
    }

    log.Printf("Client disconnected: %s", r.RemoteAddr)
}

func main() {
    http.HandleFunc("/ws", handleConnections)
    log.Println("WebSocket server started at :8080")
    log.Fatal(http.ListenAndServe(":8080", nil))
}

2. ใช้ Log Analyzer สำหรับการวิเคราะห์

คุณสามารถใช้เครื่องมือ เช่น ELK Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana) เพื่อรวบรวมและวิเคราะห์ Log :

Elasticsearch : เก็บข้อมูล Log

Logstash : ส่งข้อมูลจาก WebSocket Server ไปยัง Elasticsearch

Kibana : แสดงผล Log แบบกราฟิก

การแก้ปัญหาหลังวิเคราะห์ Log

1. ปัญหา Connection ล้มเหลว

สาเหตุ:

เซิร์ฟเวอร์เต็ม (Connection Limit)
Network Latency สูง

แนวทางแก้ไข :

เพิ่มจำนวน WebSocket Server ใน Cluster
ปรับเพิ่มค่า ulimit บนเซิร์ฟเวอร์ :

ulimit -n 65535

2. Latency สูง

สาเหตุ :

การประมวลผลข้อความใช้เวลานาน
เซิร์ฟเวอร์ถูกโหลดหนักเกินไป

แนวทางแก้ไข :

ใช้ Worker Pool เพื่อกระจายการประมวลผล
ตรวจสอบโค้ดและเพิ่มประสิทธิภาพในส่วนที่ใช้ทรัพยากรหนัก เช่น การเข้าถึงฐานข้อมูล

3. ข้อผิดพลาดในการส่งข้อความ

สาเหตุ :

การเชื่อมต่อหลุด
การส่งข้อความไปยัง Client ที่ไม่ตอบสนอง

แนวทางแก้ไข :

เพิ่ม Timeout ในการส่งข้อความ

conn.SetWriteDeadline(time.Now().Add(10 * time.Second))

ใช้ ping/pong เพื่อเช็คการเชื่อมต่อ :

conn.SetPingHandler(func(appData string) error {
    log.Println("Ping received")
    return conn.WriteControl(websocket.PongMessage, []byte(appData), time.Now().Add(10*time.Second))
})

4. การใช้งานทรัพยากรหนักเกินไป

สาเหตุ :

จำนวน Connection มากเกินไป
ไม่มีการกระจายโหลด (Load Balancing)

แนวทางแก้ไข :

ใช้ Load Balancer เช่น NGINX หรือ Kubernetes
ตรวจสอบการใช้ Redis Pub/Sub เพื่อลดการประมวลผลซ้ำซ้อน
การตรวจสอบผลหลังปรับปรุง

หลังจากแก้ไขปัญหา ให้ทำ Stress Testing อีกครั้งและเปรียบเทียบผลลัพธ์ :

Latency ลดลงหรือไม่?
จำนวนการเชื่อมต่อสำเร็จเพิ่มขึ้นหรือไม่?
การใช้งานทรัพยากรลดลงหรือไม่?

สรุปง่ายๆ

วิเคราะห์ Log เพื่อตรวจสอบปัญหา เช่น Connection ล้มเหลวหรือ Latency สูง
ใช้เครื่องมือ เช่น ELK Stack หรือ Kibana เพื่อช่วยวิเคราะห์
ปรับปรุงระบบโดยใช้ Load Balancer, Worker Pool และการตั้งค่า Timeout

กิจกรรมสนุกๆ

ลองใช้ ELK Stack เพื่อวิเคราะห์ Log ของ WebSocket Server และสร้างกราฟแสดง Latency เฉลี่ยในแต่ละช่วงเวลา!