前言

最近我們公司的部分.NET Core的項目接入了Jaeger，也算是稍微完善了一下.NET團(tuán)隊的技術(shù)棧。

至于為什么選擇Jaeger而不是Skywalking，這個問題我只能回答，大佬們說了算。

前段時間也在CSharpCorner寫過一篇類似的介紹
Exploring Distributed Tracing Using ASP.NET Core And Jaeger。

下面回到正題，我們先看一下Jaeger的簡介

Jaeger的簡單介紹

Jaeger是Uber開源的一個分布式追蹤的工具，主要為基于微服務(wù)的分布式系統(tǒng)提供監(jiān)測和故障診斷。包含了下面的內(nèi)容

• Distributed context propagation

• Distributed transaction monitoring

• Root cause analysis

• Service dependency analysis

• Performance / latency optimization

下面就通過一個簡單的例子來體驗一下。

示例

在這個示例的話，我們只用了jaegertracing/all-in-one這個docker的鏡像來搭建，因為是本地的開發(fā)測試環(huán)境，不需要搭建額外的存儲，這個感覺還是比較貼心的。

我們會用到兩個主要的nuget包

Jaeger?這個是官方的client

OpenTracing.Contrib.NetCore.Unofficial?這個是對.NET Core探針的處理，從opentracing-contrib/csharp-netcore這個項目移植過來的(這個項目并不活躍，只能自己做擴(kuò)展)

然后我們會建兩個API的項目，一個是AService，一個是BService。

其中BService會提供一個接口，從緩存中讀數(shù)據(jù)，如果讀不到就通過EF Core去從sqlite中讀，然后寫入緩存，最后再返回結(jié)果。

AService?會通過HttpClient去調(diào)用BService的接口，從而會形成調(diào)用鏈。

開始之前，我們先把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

然后就在兩個項目的Startup加入下面的一些配置，主要是和Jaeger相關(guān)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;
});
}

這里需要注意的是我們要根據(jù)情況來選擇sampler，演示這里用了最簡單的ConstSampler。

回到BService這個項目，我們添加SQLite和EasyCaching的相關(guān)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較簡單了。

[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就是通過HttpClient去調(diào)用上面的這個接口即可。

[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;
}

到這里的話，代碼這塊是ok了，下面就來看看效果。

先通過http://localhost:9898/api/values/訪問幾次AService

大概能得到一個這樣的結(jié)果

然后去Jaeger的界面上我們可以看到，兩個服務(wù)已經(jīng)注冊上來了。

選A，B其中一個去搜索，就可以看到下面的結(jié)果

這個就最外層，能看到這些請求一些宏觀的信息。

我們選界面上最后一個，也就是第一個請求，進(jìn)去看看細(xì)節(jié)

從上面這個圖大概也能看出來，做了一些什么操作，請求來到AService，它就發(fā)起了HTTP請求到BService，BService則是先通過EasyCaching去取緩存，顯然緩存中沒數(shù)據(jù)，它就去讀數(shù)據(jù)庫了。

和另外的請求對比一下，可以發(fā)現(xiàn)是少了查數(shù)據(jù)庫這一步操作的。這也是為什么上面的是10個span，而下面的才8個。

再來看看兩個請求的對比圖。

上圖中那些紅色和綠色的塊就是兩個請求的差異點(diǎn)了。

回去看看其他細(xì)節(jié)，可以發(fā)現(xiàn)類似下面的內(nèi)容

有很多日志相關(guān)的東西，這些東西在這里可能沒有太多實際的作用，我們可以通過調(diào)整日志的級別來不讓它寫入到Jaeger中。

或者是通過下面的方法來過濾

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

最后就是依賴圖了。

寫在最后

雖說Jaeger用起來挺簡單的，但是也是有點(diǎn)美中不足的，不過這個鍋不應(yīng)該是Jaeger來背的，主要還是很多我們常用的庫沒有直接的支持Diagnostic，所以能監(jiān)控到的東西還是略少。

不過在github發(fā)現(xiàn)了ClrProfiler.Trace這個項目，可以通過clrprofiler來解決上面的問題。

最后是本文的示例代碼?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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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的ASP.NET Core使用Jaeger实现分布式追踪的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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