ASP.NET Core利用Jaeger实现分布式追踪详解

ASP.NET Core利用Jaeger实现分布式追踪详解
 更新时间：2019年04月07日 11:16:58   作者：Catcher8  

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，需要的朋友们下面来一起学习学习吧

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
Exploring Distributed Tracing Using ASP.NET Core And Jaeger。
下面回到正题，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。包含了下面的内容

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

下面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-netcore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，最后再返回结果。
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-compose.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
networks:
backend:

bservice:
image: ${DOCKER_REGISTRY-}bservice
build:
context: .
dockerfile: BService/Dockerfile
ports:
– “9899:80”
depends_on:
– jagerservice
networks:
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”
networks:
backend:

networks:
backend:
driver: bridge

然后就在两个项目的Startup加入下面的一些配置，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($”bservice/api/values”)
};

var response = await client.SendAsync(request);

response.EnsureSuccessStatusCode();

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

return body;
}

到这里的话，代码这块是ok了，下面就来看看效果。
先通过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，就可以看到下面的结果

这个就最外层，能看到这些请求一些宏观的信息。
我们选界面上最后一个，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。
和另外的请求对比一下，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，而下面的才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，可以发现类似下面的内容

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。
或者是通过下面的方法来过滤

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

最后就是依赖图了。

写在最后

虽说Jaeger用起来挺简单的，但是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ClrProfiler.Trace这个项目，可以通过clrprofiler来解决上面的问题。
最后是本文的示例代码
JaegerDemo
总结
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，谢谢大家对华域联盟的支持。

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