对于普通系统或者服务来说,一般通过打日志来进行埋点,然后再通过elk或splunk进行定位及分析问题,更有甚者直接远程服务器,直接操作查看日志,那么,随着业务越来越复杂,企业应用也进入了分布式服务化的阶段,传统的日志监控等方式无法很好达到跟踪调用、排查问题等需求,可以想象,如果你的服务节点达到有很多很多(两位数以上吧),而没有一个自动跟踪系统,那查找一个问题将成为噩梦。
 
那么,服务之间调用的问题是:
 
  • 如何快速发现问题?
  • 如何判断故障影响范围?
  • 如何梳理服务依赖以及依赖的合理性?
  • 如何分析链路性能问题以及实时容量规划?
  • 如何在分布式服务进行日志监控呢?
 
首先大家会想到分布式链路追踪系统,说到这,就得讲 OpenTracing 规范,OpenTracing 是一个轻量级的标准化层,它位于应用程序/类库和追踪或日志分析程序之间。详细介绍见 《opentracing文档中文版》。在谷歌论文《Dapper, 大规模分布式系统的跟踪系统》的指导下,许多优秀的APM应运而生,分布式追踪系统发展很快,种类繁多,给我们带来很大的方便。虽然目前市面许多优秀的APM系统,但是作为我们.NET程序员的选择却就少之又少了(甚至没得选),几乎各大分布式追踪系统均提供java版的支持,而.NET上却只有SkyWalking的SkyAPM-dotnet一直在默默的支持着,辛苦了,大佬们。
 
好吧,既然不能做到技术选型,那么我们就开始工作吧。SkyWalking和Elasticsearch的安装,网上一抓一大把,这里不在重复的介绍“如何安装”和“如何使用”。
 
从SkyAPM-dotnet中,我们可以拿到团队的官方示例,https://github.com/SkyAPM/SkyAPM-dotnet/tree/master/sample,她分为请求端,前置端和后端(当然,你喜欢怎么叫都行),我稍微修改一下,做了一些数据和请求数上的调整,本篇代码不是重点(SkyAPM-dotne已经达到开箱即用的强大优势),希望得到的数据像下面这样:
 
 
解释一下这个数据是怎么来的(或者这个实验的服务架设):
  1. 后端:提供数据库的查询,队列的接口等一系列数据操作的地方;
  2. 前置:提供接口的过滤和处理,可以把他理解为一个逻辑后端,或者一个API网关;
  3. 请求:提供请求,或者模拟串行或并行请求;
 
这样从逻辑上理解就是1->2->3->2->1,其实一个请求从头到尾然后在返回到前端也都是这样的,你可以把他想象成我们常见的三层模型、等等。
启动三个节点后,通过SkyWalking可以看到,Service数量是3,正是我们创建的三个服务节点,Endpoint表示所有连接的数量,DB和Cache作为数据库(或缓存)的数量,MQ的数量、平均吞吐量、网络拓扑图等等。
整个界面一目了然,更多详细介绍可查看官网解释。
 
 
 
 
 
 
在.NET的生态圈中,曾经有ButterFly这样的原生.NET框架来实现我们整个系统的链路追踪,只是作者表示已不在维护,ButterFly放弃的原因之一也是因为.NET开源项目的参与者太少了,光靠一人之力是没法做出一个稳定高效可用于生产的APM。作者转而投入到了Skyapm-dotnet,所以,在.NET上,我们优先选择有良好支持的skyapm-dotnet!
 

NET Core微服务之路:SkyWalking+SkyApm-dotnet分布式链路追踪系统的分享的更多相关文章

  1. Go微服务框架go-kratos实战05:分布式链路追踪 OpenTelemetry 使用

    一.分布式链路追踪发展简介 1.1 分布式链路追踪介绍 关于分布式链路追踪的介绍,可以查看我前面的文章 微服务架构学习与思考(09):分布式链路追踪系统-dapper论文学习(https://www. ...

  2. NET Core微服务之路:实战SkyWalking+Exceptionless体验生产环境下的追踪系统

    前言 当一个APM或一个日志中心实际部署在生产环境中时,是有点力不从心的. 比如如下场景分析的问题: 从APM上说,知道某个节点出现异常,或延迟过过高,却不能及时知道日志反馈情况,总不可能去相应的节点 ...

  3. NET Core微服务之路:实战SkyWalking+Exceptionless体验生产下追踪系统

    原文:NET Core微服务之路:实战SkyWalking+Exceptionless体验生产下追踪系统 前言 当一个APM或一个日志中心实际部署在生产环境中时,是有点力不从心的. 比如如下场景分析的 ...

  4. .NET Core微服务之路:文章系列和内容索引汇总 (v0.52)

    微服务架构,对于从事JAVA架构的童鞋来说,早已不是什么新鲜的事儿,他们有鼎鼎大名的Spring Cloud这样的全家桶框架支撑,包含微服务核心组件如 1. Eureka:实现服务注册与发现. 2. ...

  5. .NET Core微服务之路:不断更新中的目录 (v0.43)

    原文:.NET Core微服务之路:不断更新中的目录 (v0.43) 微服务架构,对于从事JAVA架构的童鞋来说,早已不是什么新鲜的事儿,他们有鼎鼎大名的Spring Cloud这样的全家桶框架支撑, ...

  6. .NET Core集成SkyWalking+SkyAPM-dotne实现分布式链路追踪

    .NET Core集成SkyWalking+SkyAPM-dotnet实现分布式链路追踪 SkyWalking是一款APM(应用性能管理),其他的还有Cat.Zipkin.Pinpoint等. 随着微 ...

  7. SkyWalking+SkyApm-dotnet分布式链路追踪系统

    SkyWalking+SkyApm-dotnet分布式链路追踪系统 对于普通系统或者服务来说,一般通过打日志来进行埋点,然后再通过elk或splunk进行定位及分析问题,更有甚者直接远程服务器,直接操 ...

  8. 使用Skywalking分布式链路追踪系统

    使用Skywalking分布式链路追踪系统 https://www.cnblogs.com/sunyuliang/p/11424848.html 当我们用很多服务时,各个服务间的调用关系是怎么样的?各 ...

  9. .NET Core微服务之基于Ocelot+Butterfly实现分布式追踪

    Tip: 此篇已加入.NET Core微服务基础系列文章索引 一.什么是Tracing? 微服务的特点决定了功能模块的部署是分布式的,以往在单应用环境下,所有的业务都在同一个服务器上,如果服务器出现错 ...

随机推荐

  1. 61.纯 CSS 创作一只咖啡壶(这个不好看)

    原文地址:https://segmentfault.com/a/1190000015376202 感想: 好像不像呀,啊啊啊.伪元素.定位.动画.width和height包括内边距|边框|内容区. H ...

  2. HDFS 常用命令行:

    1. 查看各库的存储大小 hdfs dfs -du -h /user/hive/warehouse 2. 删除HDFS 文件 hdfs dfs -rmr 绝对路径名 例如:hdfs dfs -rmr ...

  3. leetcode72

    class Solution { private: ][]; public: int minDistance(string word1, string word2) { int len1 = word ...

  4. Python入门:Anaconda和Pycharm的安装和配置

    Python入门:Anaconda和Pycharm的安装和配置  转自:https://www.cnblogs.com/yuxuefeng/articles/9235431.html 子曰:“工欲善其 ...

  5. Failed to resolve:com.android.support:appcompat-v7:报错处理

    既然是版本问题,那就的先去了解自己的电脑安装的SDK工具版本,点开SDK Manager图标,然后选中Updates就可以看到了 这里我的 sdk 工具版本就是26.1.1了 报错是因为自己的andr ...

  6. [leetcode]41. First Missing Positive第一个未出现的正数

    Given an unsorted integer array, find the smallest missing positive integer. Example 1: Input: [1,2, ...

  7. 单系统登录机制SSO

    一.单系统登录机制 1.http无状态协议 web应用采用browser/server架构,http作为通信协议.http是无状态协议,浏览器的每一次请求,服务器会独立处理,不与之前或之后的请求产生关 ...

  8. 四 分析easyswoole源码(启动服务&Cache组件原理)

    前文提到的在系统设置Cache组件 Cache::getInstance()的时候,会去调用processManager去创建Cache的进程,然后以管道通信的方式进行设置缓存和获取缓存. Cache ...

  9. Pandas处理丢失数据

    1.创建含NaN的矩阵 >>> dates = pd.date_range(', periods=6) >>> df = pd.DataFrame(np.arang ...

  10. Linux anaconda 内网 安装 卸载

    安装并不难, 官网介绍的很清楚, 但每次到官网找安装方法不方便,我总结了本文(很全) 官网下载Linux版anaconda, 地址https://www.anaconda.com/download/# ...