TypeScript 应用监控：工具与库

TypeScript 应用监控：从诊断到可观测性

如今，TypeScript 开发既涵盖服务器端（Node.js、Deno、Bun），也涵盖客户端（React、Angular、Vue）。然而，应用越复杂，了解生产环境中发生的情况就越重要。TypeScript 应用监控不仅仅是收集日志，而是一个完整的可观测性系统，包括指标、链路追踪和告警。本文将介绍用于配置监控的关键库和方法。

为什么 TypeScript 需要特殊方法

TypeScript 编译为 JavaScript，因此标准的 JS 工具也适用于 TS。但存在一些细微差别：

• 错误堆栈可能指向编译后的代码，而非原始 TS 代码。
• Source maps 对于正确的错误追踪是必需的。
• 类型系统允许更精确地注释指标和跨度。

1. Sentry —— 前端和后端的错误处理之王

Sentry 是最流行的错误跟踪和性能监控平台。TypeScript 有官方 SDK。

安装：

npm install @sentry/node @sentry/tracing# 或用于 React：npm install @sentry/react @sentry/tracing

Node.js 示例：

import * as Sentry from "@sentry/node";import { ProfilingIntegration } from "@sentry/profiling-node";

Sentry.init({  dsn: "https://examplePublicKey@o0.ingest.sentry.io/0",  integrations: [new ProfilingIntegration()],  tracesSampleRate: 1.0,  profilesSampleRate: 1.0, // 性能分析});

// 自动捕获错误app.get("/api/data", async (req, res) => {  try {    const data = await fetchData();    res.json(data);  } catch (err) {    Sentry.captureException(err);    res.status(500).send("Error");  }});

TypeScript 特性：

• 支持 source maps：通过 sentry-cli 或 webpack 插件上传。
• 类型支持：SDK 为所有方法导出类型。
• 性能分析：可查看哪些函数导致性能瓶颈。

2. OpenTelemetry —— 通用的可观测性标准

OpenTelemetry (OTel) 是一组用于收集链路追踪、指标和日志的 API 和 SDK。非常适合基于 TypeScript 的微服务。

安装：

npm install @opentelemetry/api @opentelemetry/sdk-node @opentelemetry/instrumentation-http @opentelemetry/instrumentation-express

链路追踪配置示例：

import { NodeSDK } from "@opentelemetry/sdk-node";import { ConsoleSpanExporter } from "@opentelemetry/sdk-trace-node";import { getNodeAutoInstrumentations } from "@opentelemetry/auto-instrumentations-node";

const sdk = new NodeSDK({  traceExporter: new ConsoleSpanExporter(),  instrumentations: [getNodeAutoInstrumentations()],});

sdk.start();

// 应用import express from "express";const app = express();app.get("/", (req, res) => {  res.send("Hello OTel!");});app.listen(3000);

优势：

• 供应商中立：数据可发送至 Jaeger、Zipkin、Datadog、Grafana。
• 自动检测流行库（Express、gRPC、MongoDB）。
• TypeScript 优先：所有 SDK 均使用 TS 编写，具有完整的类型支持。

3. Prometheus + 指标客户端

要收集指标（RPS、延迟、内存），请使用 Prometheus 及其客户端 prom-client。

安装：

npm install prom-client

Express 和 TypeScript 示例：

import ex