ASP.NET Core使用Jaeger实现分布式追踪

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

640?wx_fmt=jpeg

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

  1. Jaeger 这个是官方的client

  2. 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)
{



services.AddOpenTracing();


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)
{

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);
});


services.AddEasyCaching(options =>
{
options.UseInMemory("m1");
});
}

然后控制器上面就比较简单了。


[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。


[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.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http://localhost:9898/api/values/访问几次AService

大概能得到一个这样的结果

640?wx_fmt=png

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。

640?wx_fmt=png

选A,B其中一个去搜索,就可以看到下面的结果

640?wx_fmt=png

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

640?wx_fmt=png

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BServiceBService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。

640?wx_fmt=png

再来看看两个请求的对比图。

640?wx_fmt=png

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

640?wx_fmt=png

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。

640?wx_fmt=png

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 https://github.com/catcherwong-archive/2019/tree/master/04/JaegerDemo 

原文地址:https://www.cnblogs.com/catcher1994/p/10662999.html

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