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ASP.NET Core利用Jaeger实现分布式追踪详解

网络编程 2021-07-04 22:41www.168986.cn编程入门
这篇文章主要给大家介绍了关于ASP.NET Core利用Jaeger实现分布式追踪的相关资料，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家学习或者使用ASP.NET Core具有一定的参考学习价值，需要的朋友们狼蚁网站SEO优化来一起学习学习吧

前言

最近我们公司的部分.NET Core的项目接入了Jaeger，也算是稍微完善了一下.NET团队的技术栈。

至于为什么选择Jaeger而不是Skywalking，这个问题我只能回答，大佬们说了算。

前段时间也在CSharpCorner写过一篇类似的介绍
。

狼蚁网站SEO优化回到正题，我们先看一下Jaeger的简介

Jaeger的简单介绍


Jaeger是Uber开源的一个分布式追踪的工具，主要为基于微服务的分布式系统提供监测和故障诊断。包含了狼蚁网站SEO优化的内容

  • Distributed context propagation
  • Distributed transaction monitoring
  • Root cause analysis
  • Service dependency analysis
  • Performance / latency optimization

狼蚁网站SEO优化就通过一个简单的例子来体验一下。

示例

在这个示例的话，我们只用了jaegertracing/all-in-one这个docker的镜像来搭建，因为是本地的开发测试环境，不需要搭建额外的存储，这个感觉还是比较贴心的。

我们会用到两个主要的nuget包

  • Jaeger 这个是官方的client
  • OpenTracing.Contrib.NetCore.Unofficial 这个是对.NET Core探针的处理，从opentracing-contrib/csharp-core这个项目移植过来的(这个项目并不活跃，只能自己做扩展)

然后我们会建两个API的项目，一个是AService，一个是BService。

其中BService会提供一个接口，从缓存中读数据，如果读不到就通过EF Core去从sqlite中读，然后写入缓存，再返回结果。

AService 会通过HttpClient去调用BService的接口，从而会形成调用链。

开始之前，我们先把docker-pose.yml配置一下

version: '3.4'

services:
 aservice:
 image: ${DOCKER_REGISTRY-}aservice
 build:
 context: .
 dockerfile: AService/Dockerfile
 ports:
 - "9898:80" 
 depends_on:
 - jagerservice
 - bservice
 works: 
 backend:
 
 bservice:
 image: ${DOCKER_REGISTRY-}bservice
 build:
 context: .
 dockerfile: BService/Dockerfile
 ports:
 - "9899:80"
 depends_on:
 - jagerservice 
 works: 
 backend:
 
 jagerservice:
 image: jaegertracing/all-in-one:latest
 environment:
 - COLLECTOR_ZIPKIN_HTTP_PORT=9411 
 ports:
 - "5775:5775/udp"
 - "6831:6831/udp"
 - "6832:6832/udp"
 - "5778:5778"
 - "16686:16686"
 - "14268:14268"
 - "9411:9411"
 works: 
 backend:
 
works: 
 backend: 
 driver: bridge

然后就在两个项目的Startup加入狼蚁网站SEO优化的一些配置，主要是和Jaeger相关的。

public void ConfigureServices(IServiceCollection services)
{
 // others ....
 
 // Adds opentracing
 services.AddOpenTracing();

 // Adds the Jaeger Tracer.
 services.AddSingleton<ITracer>(serviceProvider =>
 {
 string serviceName = serviceProvider.GetRequiredService<IHostingEnvironment>().ApplicationName;
 
 var loggerFactory = serviceProvider.GetRequiredService<ILoggerFactory>();
 var sampler = new ConstSampler(sample: true);
 var reporter = new RemoteReporter.Builder()
  .WithLoggerFactory(loggerFactory)
  .WithSender(new UdpSender("jagerservice", 6831, 0))
  .Build();

 var tracer = new Tracer.Builder(serviceName)
  .WithLoggerFactory(loggerFactory)
  .WithSampler(sampler)
  .WithReporter(reporter)
  .Build();

 GlobalTracer.Register(tracer);

 return tracer;
 });
}

这里需要注意的是我们要根据情况来选择sampler，演示这里用了最简单的ConstSampler。

回到BService这个项目，我们添加SQLite和EasyCaching的相关支持。

public void ConfigureServices(IServiceCollection services)
{
 // Adds an InMemory-Sqlite DB to show EFCore traces.
 services
 .AddEntityFrameworkSqlite()
 .AddDbContext<BDbContext>(options =>
 {
  var connectionStringBuilder = new SqliteConnectionStringBuilder
  {
  DataSource = ":memory:",
  Mode = SqliteOpenMode.Memory,
  Cache = SqliteCacheMode.Shared
  };
  var connection = new SqliteConnection(connectionStringBuilder.ConnectionString);

  connection.Open();
  connection.EnableExtensions(true);

  options.UseSqlite(connection);
 });

 // Add EasyCaching Inmemory provider.
 services.AddEasyCaching(options =>
 {
 options.UseInMemory("m1");
 });
}

然后控制器上面就比较简单了。

// GET api/values
[HttpGet]
public async Task<IActionResult> GetAsync()
{
 var provider = _providerFactory.GetCachingProvider("m1");

 var obj = await provider.GetAsync("mykey", async () => await _dbContext.DemoObjs.ToListAsync(), TimeSpan.FromSeconds(30));

 return Ok(obj);
}

AService就是通过HttpClient去调用上面的这个接口即可。

// GET api/values
[HttpGet]
public async Task<string> GetAsync()
{
 var res = await GetDemoAsync();
 return res;
}
 
private async Task<string> GetDemoAsync()
{
 var client = _clientFactory.CreateClient();

 var request = new HttpRequestMessage
 {
 Method = HttpMethod.Get,
 RequestUri = new Uri($"http://bservice/api/values")
 };

 var response = await client.SendAsync(request);

 response.EnsureSuessStatusCode();

 var body = await response.Content.ReadAsStringAsync();

 return body;
}

到这里的话，代码这块是ok了，狼蚁网站SEO优化就来看看效果。

先通过http://localhost:9898/api/values/访问几次AService

大概能得到一个这样的结果

然后去Jaeger的界面上我们可以看到，两个服务已经注册上来了。

选A，B其中一个去搜索，就可以看到狼蚁网站SEO优化的结果

这个就最外层，能看到这些请求一些宏观的信息。

我们选界面上一个，也就是第一个请求，进去看看细节

从上面这个图大概也能看出来，做了一些什么操作，请求来到AService，它就发起了HTTP请求到BService，BService则是先通过EasyCaching去取缓存，显然缓存中没数据，它就去读数据库了。

和的请求对比一下，可以发现是少了查数据库这一步操作的。这也是为什么上面的是10个span，而狼蚁网站SEO优化的才8个。

再来看看两个请求的对比图。

上图中那些红色和绿色的块就是两个请求的差异点了。

回去看看其他细节，可以发现类似狼蚁网站SEO优化的内容

有很多日志相关的东西，这些东西在这里可能没有太多实际的作用，我们可以通过调整日志的级别来不让它写入到Jaeger中。

或者是通过狼蚁网站SEO优化的方法来过滤

services.AddOpenTracing(new System.Collections.Generic.Dictionary<string,LogLevel>
{
 {"AService", LogLevel.Information}
});

就是依赖图了。

写在

虽说Jaeger用起来挺简单的，也是有点美中不足的，不过这个锅不应该是Jaeger来背的，主要还是很多我们常用的库没有直接的支持Diagnostic，所以能监控到的东西还是略少。

不过在github发现了这个项目，可以通过clrprofiler来解决上面的问题。

是本文的示例代码

以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，谢谢大家对狼蚁SEO的支持。

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