.NET6接入Skywalking链路追踪详细过程_net6 abp 集成skywalking-优快云博客

引用地址：.NET6接入Skywalking链路追踪详细过程_实用技巧_脚本之家

一、Skywalking介绍

Skywalking是一款分布式链路追踪组件，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。

然后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。

分布式链路追踪组件

阿里巴巴鹰眼(EagleEye)
美团CAT
京东Hydra
Twitter Zipkin (Java经常用到) 【.NET Java】
Apache SkyWalking (APM) 【go，python，.NET, Java】
Pinpoint(APM)

.NET用的最多的两款是SkyWalking、Zipkin。这里介绍Skywalking使用。

Skywalking有哪些功能？

多种监控手段。可以通过语言探针和 service mesh 获得监控是数据。
多个语言自动探针。包括 Java，.NET Core 和 Node.JS。
轻量高效。无需大数据平台，和大量的服务器资源。
模块化。UI、存储、集群管理都有多种机制可选。
支持告警。
优秀的可视化解决方案。

**Skywalking整体架构 **

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整个架构，分成上、下、左、右四部分：

探针基于不同的来源可能是不一样的, 但作用都是收集数据, 将数据格式化为 SkyWalking 适用的格式.
平台后端是一个支持集群模式运行的后台, 用于数据聚合, 数据分析以及驱动数据流从探针到用户界面的流程. 平台后端还提供了各种可插拔的能力, 如不同来源数据(如来自 Zipkin)格式化, 不同存储系统以及集群管理. 你甚至还可以使用观测分析语言来进行自定义聚合分析.
存储是开放式的. 你可以选择一个既有的存储系统, 如 ElasticSearch, H2 或 MySQL 集群(Sharding-Sphere 管理), 也可以选择自己实现一个存储系统. 当然, 我们非常欢迎你贡献新的存储系统实现.
用户界面对于 SkyWalking 的最终用户来说非常炫酷且强大. 同样它也是可定制以匹配你已存在的后端的

Tracing、Logging和Metrics

在微服务领域，很早以来就形成了Tracing、Logging和Metrics相辅相成，合力支撑多维度、多形态的监控体系，三类监控各有侧重：

Tracing：它在单次请求的范围内，处理信息。任何的数据、元数据信息都被绑定到系统中的单个事务上。例如：一次调用远程服务的RPC执行过程；一次实际的SQL查询语句；一次HTTP请求的业务性ID；

Logging：日志，不知道大家有没有想过它的定义或者边界。Logging即是记录处理的离散事件，比如我们应用的调试信息或者错误信息等发送到ES；审计跟踪时间信息通过Kafka处理送到BigTable等数据仓储等等，大多数情况下记录的数据很分散，并且相互独立，也许是错误信息，也许仅仅只是记录当前的事件状态，或者是警告信息等等。

Metrics：当我们想知道我们服务的请求QPS是多少，或者当天的用户登录次数等等，这时我们可能需要将一部分事件进行聚合或计数，也就是我们说的Metrics。可聚合性即是Metrics的特征，它们是一段时间内某个度量（计数器或者直方图）的原子或者是元数据。例如接收的HTTP数量可以被建模为计数器，每次的HTTP请求即是我们的度量元数据，可以进行简单的加法聚合，当持续了一段时间我们又可以建模为直方图。

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二、Skywalking搭建

这里用Docker搭建

数据存储用ES，搭建ES

1	`docker run -d -p 9200:9200 -p 9300:9300 --name es -e` `"discovery.type=single-node"` `-e ES_JAVA_OPTS="-Xms128m -Xmx256m"` `elasticsearch:7.16.3`

搭建skywalking-oap服务，这里用的是8.9.1版本，oap服务需要关联ES

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=192.168.101.10:9200 \

-v /etc/localtime:/etc/localtime:ro \

apache/skywalking-oap-server:8.9.1

搭建skywalking-ui界面，需要关联oap服务

docker run -d \

--name skywalking-ui \

--restart always \

-p 8080:8080 \

--link skywalking-oap:skywalking-oap \

-e TZ=Asia/Shanghai \

-e SW_OAP_ADDRESS=http://skywalking-oap:12800 \

-v /etc/localtime:/etc/localtime:ro \

apache/skywalking-ui:8.9.1

搭建完成，打开ip:8080查看skywalking界面

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三、.NET6接入Skywalking

1、单个服务接入

新建一个.NET6站点，安装Nuget包

1	`SkyAPM.Agent.AspNetCore`

Properties下launchSettings.json增加

"ASPNETCORE_HOSTINGSTARTUPASSEMBLIES": "SkyAPM.Agent.AspNetCore", //必须配置
"SKYWALKING__SERVICENAME": "Service1" // 必须配置，在skywalking做标识，服务名称

{

"iisSettings": {

"windowsAuthentication": false,

"anonymousAuthentication": true,

"iisExpress": {

"applicationUrl": "http://localhost:6413",

"sslPort": 44308

}

},

"profiles": {

"NET6AndSkyWalking": {

"commandName": "Project",

"dotnetRunMessages": true,

"launchBrowser": true,

"applicationUrl": "http://localhost:5025",

"environmentVariables": {

"ASPNETCORE_ENVIRONMENT": "Development",

"ASPNETCORE_HOSTINGSTARTUPASSEMBLIES": "SkyAPM.Agent.AspNetCore", //必须配置

"SKYWALKING__SERVICENAME": "Service1" // 必须配置，在skywalking做标识，服务名称

}

},

"IIS Express": {

"commandName": "IISExpress",

"launchBrowser": true,

"environmentVariables": {

"ASPNETCORE_ENVIRONMENT": "Development"

}

如果不在launchSettings.json加，也可以在Program.cs加

1 2	`Environment.SetEnvironmentVariable("ASPNETCORE_HOSTINGSTARTUPASSEMBLIES",` `"SkyAPM.Agent.AspNetCore");` `Environment.SetEnvironmentVariable("SKYWALKING__SERVICENAME",` `"Service1");`

生成skywalking.json文件

1、安装CLI(SkyAPM.DotNet.CLI)，cmd命令：

1	`dotnet tool` `install` `-g SkyAPM.DotNet.CLI`

2、自动生成skyapm.json文件，cmd命令：

1 2	`1.dotnet skyapm config [service name] [server]:11800` `2.eg: dotnet skyapm config service1 192.168.101.10:11800`

执行了命令会生成skywalking.json文件，把skywalking.json放到项目根目录，设置较新复制到输出目录，然后修改ServiceName设置为项目名，和上面的SKYWALKING__SERVICENAME一致。

skyapm.json文件

{

"SkyWalking": {

"ServiceName": "service1",

"Namespace": "",

"HeaderVersions": [

"sw8"

],

"Sampling": {

"SamplePer3Secs": -1,

"Percentage": -1.0

},

"Logging": {

"Level": "Information",

"FilePath": "logs\\skyapm-{Date}.log"

},

"Transport": {

"Interval": 3000,

"ProtocolVersion": "v8",

"QueueSize": 30000,

"BatchSize": 3000,

"gRPC": {

"Servers": "192.168.101.10:11800",

"Timeout": 10000,

"ConnectTimeout": 10000,

"ReportTimeout": 600000,

"Authentication": ""

}

SamplePer3Secs：每三秒采样的Trace数量，默认为负数，代表在保证不超过内存Buffer区的前提下，采集所有的Trace

Percentage：采样率，默认负数，采集全部，其它数值格式：0.5，0.8...

这时候运行项目已经有基本的链路追踪功能了！

试一下运行，项目，然后看链路追踪界面（注意一下时间搜索的时间范围向后选一些），这个可能会延迟几秒钟才显示出来。
仪表盘

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追踪

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自定义链路日志

自定义链路日志可以在重要的地方加上，这样就能知道程序跑到这个地方时的关键信息了。

public class HomeController : Controller

{

private readonly IEntrySegmentContextAccessor _segContext;

public HomeController(IEntrySegmentContextAccessor segContext)

{

_segContext = segContext;

}

public IActionResult Index()

{

return View();

}

/// <summary>

/// 自定链路日志

/// </summary>

/// <returns></returns>

public string SkywalkingLog()

{

//获取全局traceId

var traceId = _segContext.Context.TraceId;

_segContext.Context.Span.AddLog(LogEvent.Message("自定义日志1"));

Thread.Sleep(1000);

_segContext.Context.Span.AddLog(LogEvent.Message("自定义日志2"));

return traceId;

}

调用/Home/SkywalkingLog后Skywalking界面效果，看到了程序添加的日志

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2、多服务追踪

链路追踪在多服务的时候才能体现它的精髓，一个链路能跟踪到请求涉及的所有服务。

这里新增一个.NET6的web项目，前面的步骤和上面的Service1一样，只是把服务名改为Service2。

然后在Service2增加一个接口 /UserInfo/GetUserInfo

public class UserInfoController : Controller

{

private readonly IEntrySegmentContextAccessor _segContext;

public UserInfoController(IEntrySegmentContextAccessor segContext)

{

_segContext = segContext;

}

[HttpGet]

public string GetUserInfo(string userId)

{

string result = $"userId:{userId},userName:张三";

_segContext.Context.Span.AddLog(LogEvent.Message(result));

return result;

}

然后在Service1增加一个接口/Home/GetUser调用Service2
后在Service2增加一个接口 /UserInfo/GetUserInfo

public class UserInfoController : Controller

{

private readonly IEntrySegmentContextAccessor _segContext;

public UserInfoController(IEntrySegmentContextAccessor segContext)

{

_segContext = segContext;

}

[HttpGet]

public string GetUserInfo(string userId)

{

string result = $"userId:{userId},userName:张三";

_segContext.Context.Span.AddLog(LogEvent.Message(result));

return result;

}

然后在Service1增加一个接口/Home/GetUser调用Service2

public async Task<string> GetUser()

{

var client = new HttpClient();

//调用Service2

var response=await client.GetAsync("http://localhost:5199/UserInfo/GetUserInfo");

var result = await response.Content.ReadAsStringAsync();

return result;

}

然后调用Service1的接口/Home/GetUser

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然后看链路追踪，会显示出对应的Service对应的耗时，点进去还能看到当前服务的详情和打的日志。

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多服务的时候还能看到服务之间对应的调用关系

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四、微服务网关接入Skywalking

新建一个.NET6的Web项目，引用Nuget包

1 2	`SkyAPM.Agent.AspNetCore` `Ocelot`

把Web项目改为Ocelot网关

首先在根目录新增ocelot.json文件

{

"Routes": [

{

//转发到下游服务地址--url变量

"DownstreamPathTemplate": "/{url}",

//下游http协议

"DownstreamScheme": "http",

//负载方式，

"LoadBalancerOptions": {

"Type": "RoundRobin" // 轮询

},

"DownstreamHostAndPorts": [

{

"Host": "127.0.0.1",

"Port": 5025 //服务端口

} //可以多个，自行负载均衡

],

//上游地址

"UpstreamPathTemplate": "/T1/{url}", //网关地址--url变量 //冲突的还可以加权重Priority

"UpstreamHttpMethod": [ "GET", "POST", "DELETE", "PUT" ]

},

{

//转发到下游服务地址--url变量

"DownstreamPathTemplate": "/{url}",

//下游http协议

"DownstreamScheme": "http",

//负载方式，

"LoadBalancerOptions": {

"Type": "RoundRobin" // 轮询

},

"DownstreamHostAndPorts": [

{

"Host": "127.0.0.1",

"Port": 5199 //服务端口

} //可以多个，自行负载均衡

],

//上游地址

"UpstreamPathTemplate": "/T2/{url}", //网关地址--url变量 //冲突的还可以加权重Priority

"UpstreamHttpMethod": [ "GET", "POST", "DELETE", "PUT" ]

}

]

}

然后把Program.cs修改为Ocelot网关

using Ocelot.DependencyInjection;

using Ocelot.Middleware;

using SkyApm.Utilities.DependencyInjection;

var builder = WebApplication.CreateBuilder(args);

builder.Configuration.AddJsonFile("ocelot.json", optional: false, reloadOnChange: true);//ocelot

builder.Services.AddSkyApmExtensions(); // 添加Skywalking相关配置

builder.Services.AddOcelot(); //ocelot

var app = builder.Build();

app.UseOcelot().Wait(); //ocelot

app.Run();

修改Properties下的launchSettings.json文件

{

"iisSettings": {

"windowsAuthentication": false,

"anonymousAuthentication": true,

"iisExpress": {

"applicationUrl": "http://localhost:5127",

"sslPort": 44306

}

},

"profiles": {

"Ocelot.Web": {

"commandName": "Project",

"dotnetRunMessages": true,

"launchBrowser": true,

"applicationUrl": "https://localhost:7019;http://localhost:5019",

"environmentVariables": {

"ASPNETCORE_ENVIRONMENT": "Development",

"ASPNETCORE_HOSTINGSTARTUPASSEMBLIES": "SkyAPM.Agent.AspNetCore", //skywalking必须配置

"SKYWALKING__SERVICENAME": "Ocelot.Web" // 必须配置，在skywalking做标识

}

},

"IIS Express": {

"commandName": "IISExpress",

"launchBrowser": true,

"environmentVariables": {

"ASPNETCORE_ENVIRONMENT": "Development"

}

把skyapm.json复制过来修改一下

{

"SkyWalking": {

"ServiceName": "Ocelot.Web",

"Namespace": "",

"HeaderVersions": [

"sw8"

],

"Sampling": {

"SamplePer3Secs": -1,

"Percentage": -1.0

},

"Logging": {

"Level": "Information",

"FilePath": "logs\\skyapm-{Date}.log"

},

"Transport": {

"Interval": 3000,

"ProtocolVersion": "v8",

"QueueSize": 30000,

"BatchSize": 3000,

"gRPC": {

"Servers": "192.168.101.10:11800",

"Timeout": 10000,

"ConnectTimeout": 10000,

"ReportTimeout": 600000,

"Authentication": ""

}

到这里就完成了，启动网关项目，Service1项目，Service2项目，访问/T1/Home/GetUser

转存失败重新上传取消

访问成功，看Skywalking追踪界面，三个站点都追踪到了

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五、配置Skywalking告警

进入容器

1	`docker` `exec` `-it 7c21` `/bin/bash`

如果报文件夹不存在就用下面的，因为版本不一样可能会不一样

1	`docker` `exec` `-it 7c21` `/bin/sh`

进入config目录

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配置文件规则解读

通过cat alarm-settings.yml可以查阅文件内容，如下：

# Sample alarm rules.

rules:

# Rule unique name, must be ended with `_rule`.

service_resp_time_rule:

metrics-name: service_resp_time

op: ">"

threshold: 1000

period: 10

count: 3

silence-period: 5

message: Response time of service {name} is more than 1000ms in 3 minutes of last 10 minutes.

service_sla_rule:

# Metrics value need to be long, double or int

metrics-name: service_sla

op: "<"

threshold: 8000

# The length of time to evaluate the metrics

period: 10

# How many times after the metrics match the condition, will trigger alarm

count: 2

# How many times of checks, the alarm keeps silence after alarm triggered, default as same as period.

silence-period: 3

message: Successful rate of service {name} is lower than 80% in 2 minutes of last 10 minutes

service_resp_time_percentile_rule:

# Metrics value need to be long, double or int

metrics-name: service_percentile

op: ">"

threshold: 1000,1000,1000,1000,1000

period: 10

count: 3

silence-period: 5

message: Percentile response time of service {name} alarm in 3 minutes of last 10 minutes, due to more than one condition of p50 > 1000, p75 > 1000, p90 > 1000, p95 > 1000, p99 > 1000

service_instance_resp_time_rule:

metrics-name: service_instance_resp_time

op: ">"

threshold: 1000

period: 10

count: 2

silence-period: 5

message: Response time of service instance {name} is more than 1000ms in 2 minutes of last 10 minutes

database_access_resp_time_rule:

metrics-name: database_access_resp_time

threshold: 1000

op: ">"

period: 10

count: 2

message: Response time of database access {name} is more than 1000ms in 2 minutes of last 10 minutes

endpoint_relation_resp_time_rule:

metrics-name: endpoint_relation_resp_time

threshold: 1000

op: ">"

period: 10

count: 2

message: Response time of endpoint relation {name} is more than 1000ms in 2 minutes of last 10 minutes

# Active endpoint related metrics alarm will cost more memory than service and service instance metrics alarm.

# Because the number of endpoint is much more than service and instance.

#

# endpoint_avg_rule:

# metrics-name: endpoint_avg

# op: ">"

# threshold: 1000

# period: 10

# count: 2

# silence-period: 5

# message: Response time of endpoint {name} is more than 1000ms in 2 minutes of last 10 minutes

webhooks:

# - http://127.0.0.1/notify/

# - http://127.0.0.1/go-wechat/

规则常用指标解读：
rule name：规则名称，必须唯一，必须以 _rule结尾；
metrics name： oal(Observability Analysis Language)脚本中的度量名；名称在SkyWalking后端服务中已经定义，进入容器skywalking-oap之后，进入如下目录就可以找到。

include names：本规则告警生效的实体名称，如服务名，终端名；
exclude-names：将此规则作用于不匹配的实体名称上，如服务名，终端名；
threshold：阈值，可以是一个数组，即可以配置多个值；
op：操作符, 可以设定 >, <, =；
period：多久检查一次当前的指标数据是否符合告警规则；以分钟为单位
count：超过阈值条件，达到count次数，触发告警；
silence period：在同一个周期，指定的silence period时间内，忽略相同的告警消息；
更多告警规则详情，请参照这个地址：

https://github.com/apache/skywalking/blob/master/docs/en/setup/backend/backend-alarm.md

修改告警规则

rules:

service_sal_rule:

# 指定指标名称

metrics-name: service_sal

# 小于

op: "<"

# 指定阈值

threshold: 8000

# 每10分钟检测告警该规则

period: 10

# 触发2次规则就告警

count: 2

# 设置三分钟内容相同告警，不重复告警

silence-period: 3

# 配置告警信息

message: Successful rate of service {name} is lower than 80% in 2 minutes of last 10 minutes

概要：服务成功率在过去2分钟内低于80%

告警API编写

这个本质还是SkyWalking根据规则进行检查，如果符合规则条件，就通过WebHook、gRPCHook、WeChat Hook、Dingtalk Hook、Feishu Hook等方式进行消息通知；接收到告警数据信息之后，可以自行处理消息。这里为了方便，就采用WebHook的方式进行演示，即触发告警条件之后，SkyWalking会调用配置的WebHook 接口，并传递对应的告警信

定义数据模型