Génération de sous-segments personnalisés avec le kit SDK X-Ray pour Python

Les sous-segments étendent une tracesegmentavec des détails sur le travail effectué pour répondre à une demande. Chaque fois que vous effectuez un appel avec un client instrumenté, le kit SDK X-Ray enregistre les informations générées dans un sous-segment. Vous pouvez créer des sous-segments supplémentaires pour regrouper d'autres sous-segments, pour mesurer les performances d'une section de code ou pour enregistrer des annotations et des métadonnées.

Pour gérer des sous-segments, utilisez les méthodes begin_subsegment et end_subsegment.

Exemple main.py Sous-segment personnalisé

from aws_xray_sdk.core import xray_recorder

subsegment = xray_recorder.begin_subsegment('annotations')
subsegment.put_annotation('id', 12345)
xray_recorder.end_subsegment()

Pour créer un sous-segment pour une fonction synchrone, utilisez le décorateur @xray_recorder.capture. Vous pouvez transmettre un nom pour le sous-segment à la fonction de capture ou le laisser utiliser le nom de la fonction.

Exemple main.py Sous-segment de fonction

from aws_xray_sdk.core import xray_recorder

@xray_recorder.capture('## create_user')
def create_user():
...

Pour une fonction asynchrone, utilisez le décorateur @xray_recorder.capture_async et transmettez un contexte asynchrone à l'enregistreur.

Exemple main.py Sous-segment de fonction asynchrone

from aws_xray_sdk.core.async_context import AsyncContext
from aws_xray_sdk.core import xray_recorder
xray_recorder.configure(service='my_service', context=AsyncContext())

@xray_recorder.capture_async('## create_user')
async def create_user():
    ...

async def main():
    await myfunc()

Lorsque vous créez un sous-segment dans un segment ou un autre sous-segment, le kit SDK X-Ray pour Python lui génère un ID et enregistre l'heure de début et de fin.

Exemple Sous-segment avec des métadonnées

"subsegments": [{
  "id": "6f1605cd8a07cb70",
  "start_time": 1.480305974194E9,
  "end_time": 1.4803059742E9,
  "name": "Custom subsegment for UserModel.saveUser function",
  "metadata": {
    "debug": {
      "test": "Metadata string from UserModel.saveUser"
    }
  },