如何在ASP.NET Core中利用Jaeger實現一個分布式追蹤功能

發布時間：2021-01-21 15:56:52 來源：億速云閱讀：270 作者：Leah 欄目：開發技術

如何在ASP.NET Core中利用Jaeger實現一個分布式追蹤功能？很多新手對此不是很清楚，為了幫助大家解決這個難題，下面小編將為大家詳細講解，有這方面需求的人可以來學習下，希望你能有所收獲。

Jaeger的簡單介紹

Jaeger是Uber開源的一個分布式追蹤的工具，主要為基于微服務的分布式系統提供監測和故障診斷。包含了下面的內容

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，因為是本地的開發測試環境，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，從緩存中讀數據，如果讀不到就通過EF Core去從sqlite中讀，然后寫入緩存，最后再返回結果。

AService 會通過HttpClient去調用BService的接口，從而會形成調用鏈。

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;
 });
}

這里需要注意的是我們要根據情況來選擇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較簡單了。

// 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就是通過HttpClient去調用上面的這個接口即可。

// 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果