Skywalking APM监控系列(一丶.NET5.0+接入Skywalking监听)

新项目采用的abp vnext的微服务模块化架构,所以把应用的服务拆成了很多独立模块

在初期,我们通过日志还能跟踪到问题,

后期服务越来越多(大约扩充到了十几个),随着调用链路越来越深

,问题也越来越难排查了.

往往入口报错之后,要跟好几个服务的日志 才能找到最终节点.

所以考虑引入Skywalking链路跟踪服务,来监听整个应用

以下内容为照葫芦画瓢,觉得写的不错,所以就CV了~

Skywalking是一款分布式链路追踪组件

那么什么是链路追踪？

随着微服务架构的流行，服务按照不同的维度进行拆分，一次请求往往需要涉及到多个服务。互联网应用构建在不同的软件模块集上，这些软件模块，有可能是由不同的团队开发、可能使用不同的编程语言来实现、有可能布在了几千台服务器，横跨多个不同的数据中心。

所以微服务面临了这些问题：

　　   某个核心服务挂了，导致大量报错，如何快速确定哪里出了问题？

　　   用户请求响应延迟高，怎么确定是哪些服务导致的？

　　   应用程序有性能瓶颈，怎样确定瓶颈在哪里？

　　   如何准实时的了解应用部署环境（CPU、内存、进程、线程、网络、带宽）情况，以便快速扩容/缩容、流量控制、业务迁移

　　   如何统计各个调用的性能指标，比如：吞吐量（TPS）、响应时间及错误记录等

分布式链路跟踪系统就是为了解决这些问题应运而生。

Skywalking有哪些功能？

　　1. 多种监控手段。可以通过语言探针和 service mesh 获得监控数据。

　　2.多个语言自动探针。包括 Java，.NET Core 和 Node.JS。

　　3.轻量高效。无需大数据平台，和大量的服务器资源。

　　4.模块化。UI、存储、集群管理都有多种机制可选。

　　5.支持告警。

　　6.优秀的可视化解决方案。

Skywalking的整体架构图

Skywalking是支持容器化部署的,所以这里我们只讲如何通过Docker进行部署

1.部署ES数据库

这里说明一下.Skywalking容器里本身是自带H2数据库的并支持持久化的,如果想简化部署,可以直接使用

这里ES推荐使用7.10版本,因为7.11以上的版本 授权协议变更了 可能有法律风险

docker run -d -p 9200:9200 -p 9300:9300 --name es -e "discovery.type=single-node" -e ES_JAVA_OPTS="-Xms128m -Xmx256m" -v /home/elasticsearch/data:/usr/share/elasticsearch/data elasticsearch:7.10.1

上面的命令是运行一个基础的ES数据库,并将数据持久化到宿主机 /home/elasticsearch/data,各位可以根据自己情况 自行更改

3.部署skywalking-oap服务

docker run --name skywalking-oap 
--restart always 
-p 11800:11800 
-p 12800:12800 
-d -e TZ=Asia/Shanghai 
-e SW_ES_USER=
-e SW_ES_PASSWORD= 
-e SW_STORAGE=elasticsearch 
-e SW_STORAGE_ES_CLUSTER_NODES=ES数据库地址:9200 
-v /etc/localtime:/etc/localtime:ro  
apache/skywalking-oap-server:9.6.0

3.部署skywalking-ui服务

docker run -d 
--name skywalking-ui 
--restart always 
-p 8080:8080 
-e TZ=Asia/Shanghai 
-e SW_OAP_ADDRESS=http://这里填写skywalking-oap的地址:12800 
-v /etc/localtime:/etc/localtime:ro 
apache/skywalking-ui:9.6.0

这样,我们就完成了基本的skywalking服务的搭建

在.NET中接入Skywalking,主要使用  SkyAPM.Agent.AspNetCore  这个开源代理

SkyAPM.Agent.AspNetCore采用了IHostingStartup接口通过探针的形式进行接入

所以对应用的入侵性很小,几乎为0.所以接入数据很简单

我们只需要三步即可

1.给服务的宿主层添加引用:

SkyAPM.Agent.AspNetCore

2.然后添加环境变量:

ASPNETCORE_HOSTINGSTARTUPASSEMBLIES=SkyAPM.Agent.AspNetCore (PS:如果有其他的拦截,这里的环境变量可以配置多个,通过逗号分隔)

3.添加Skywalking配置项,创建skyapm.json文件:

(PS:这里不一定要创建skyapm.json文件,也可以把配置写在appsettings.json里,研究过代理工具的源码,他也读取了appsettings的配置)

类似如下:

{
  "SkyWalking": {
    "ServiceName": "asp-net-core-backend", //服务名
    "Namespace": "",
    "HeaderVersions": [
      "sw8"
    ],
    "Sampling": {
      "SamplePer3Secs": -1,
      "Percentage": -1.0,
      "LogSqlParameterValue": false  
    },
    "Logging": {
      "Level": "Information",
      "FilePath": "logs/skyapm-{Date}.log"
    },
    "Transport": {
      "Interval": 3000,
      "ProtocolVersion": "v8",
      "QueueSize": 30000,
      "BatchSize": 3000,
      "gRPC": {
        "Servers": "localhost:11800", //指向SkywalkingOAP的地址
        "Timeout": 100000,
        "ConnectTimeout": 100000,
        "ReportTimeout": 600000
      }
    }
  }
}

由于可能线上的数据量很大,所以除了代理类自行监听的日志以外

我们还可以通过代码自行添加Tag和Log,方便跟踪查询

可以通过依赖注入的形式,拿到IEntrySegmentContextAccessor对象,进行标记和日志记录

代码如下:

private readonly IEntrySegmentContextAccessor _segContext; 
public Test(IEntrySegmentContextAccessor segContext = null)
 {
     _segContext = segContext;
 }

public void Doing()
 {
    _segContext.Context.Span.AddLog(LogEvent.Message(""));//记录日志
    _segContext.Context.Span.AddTag("lowsql", "lowsql");//记录标签
 }

可以在此基础上自行扩展,比如加到ActionFilterAttribute拦截里面进行跟踪拦截

最后,我们来看看效果:

链路情况:

这样,我们就能很方便的知道哪个服务调用了哪些服务,执行了哪些SQL操作了..