ASP.NET Core利用Jaeger实现分布式追踪详解

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($"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

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

以上是 ASP.NET Core利用Jaeger实现分布式追踪详解 的全部内容, 来源链接: utcz.com/z/312718.html

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