无锡专业做网站的公司哪家好,金蝶在线登录入口,百度定位店铺位置怎么设置,网站设计说明书5000字介绍通过Tracing(跟踪)、Metrics(指标)、Logs(日志)和Health(运行状况)监控应用程序。分布式跟踪Dapr 使用 Zipkin 协议进行分布式跟踪 和 Metrics 收集。由于 Zipkin 协议的普遍性#xff0c;许多后端都是开箱即用的#xff0c;例如 Stackdriver、Zipkin、New Relic 等。结合… 介绍通过Tracing(跟踪)、Metrics(指标)、Logs(日志)和Health(运行状况)监控应用程序。分布式跟踪Dapr 使用 Zipkin 协议进行分布式跟踪 和 Metrics 收集。由于 Zipkin 协议的普遍性许多后端都是开箱即用的例如 Stackdriver、Zipkin、New Relic 等。结合 OpenTelemetry CollectorDapr 可以将跟踪导出到许多其他后端包括但不限于 Azure Monitor、Datadog、Instana、Jaeger 和 SignalFX。Tracing设计Dapr 在 Dapr Sidecar 中添加了一个 HTTP/gRPC 中间件。中间件拦截所有 Dapr 和应用程序流量并自动注入关联 ID 以跟踪分布式事务。这种设计有几个好处无需代码检测。使用可配置的跟踪级别自动跟踪所有流量。跨微服务的一致性跟踪行为。跟踪是在 Dapr Sidecar 上配置和管理的因此它在由不同团队制作并可能用不同编程语言编写的服务之间保持一致。可配置和可扩展。利用 Zipkin API 和 OpenTelemetry CollectorDapr 跟踪可以配置为与流行的跟踪后端一起使用包括客户可能拥有的自定义后端。您可以同时定义和启用多个导出器。W3C 关联 IDDapr 使用标准的 W3C 跟踪上下文标头。对于 HTTP 请求Dapr 使用 traceparent 标头。对于 gRPC 请求Dapr 使用 grpc-trace-bin 标头。当一个没有跟踪 ID 的请求到达时Dapr 会创建一个新的。否则它会沿着调用链传递跟踪 ID。配置Dapr 使用概率抽样。采样率定义了对跟踪跨度进行采样的概率其值可以介于 0 和 1含之间。默认采样率为 0.0001即采样 10,000 个跨度中的 1 个。要更改默认跟踪行为请使用配置文件。例如以下配置对象将采样率更改为 1即每个跨度都被采样并使用 Zipkin 协议将跟踪发送到位于 http://zipkin.default.svc.cluster.local 的 Zipkin 服务器yaml文件路径%UserProfile%\.dapr\config.yamlapiVersion: dapr.io/v1alpha1
kind: Configuration
metadata:name: tracingnamespace: default
spec:tracing:samplingRate: 1zipkin:endpointAddress: http://zipkin.default.svc.cluster.local:9411/api/v2/spans注将采样率更改为 0 会完全禁用跟踪。W3C 跟踪上下文Dapr 使用 W3C 跟踪上下文对服务调用和发布/订阅消息进行分布式跟踪。Dapr 完成了生成和传播跟踪上下文信息的所有繁重工作仅在极少数情况下您需要传播或创建跟踪上下文。W3C trace context有以下优势为单个跟踪和请求提供唯一标识符允许将多个提供程序的跟踪数据链接在一起。提供转发特定于供应商的跟踪数据的商定机制并避免跟踪在多个工具参与单个事务时中断。提供中间商、平台和硬件提供商可以支持的行业标准。有两种情况需要了解如何使用跟踪Dapr 在服务之间生成并传播跟踪上下文。Dapr 生成跟踪上下文您需要将跟踪上下文传播到另一个服务或者您生成跟踪上下文Dapr 将跟踪上下文传播到服务。Dapr 在服务之间生成并传播跟踪上下文在某些情况下Dapr 会为您完成所有工作。您不需要创建和传播任何跟踪标头。Dapr 负责创建所有跟踪标头并传播它们。让我们通过示例来了解场景单个服务调用服务 A - 服务 BDapr 在服务 A 中生成跟踪标头这些跟踪标头从服务 A 传播到服务 B。多个顺序服务调用服务 A - 服务 B - 服务 CDapr 在服务 A 中的请求开始时生成跟踪标头这些跟踪标头从服务 A- 服务 B - 服务 C 等传播到进一步启用 Dapr 的服务。请求是来自外部endpoint例如从网关服务到启用 Dapr 的服务 ADapr Sidecar 健康检查Dapr 提供了一种使用 HTTP /healthz endpoint来确定其健康状况的方法。有了这个endpoint可以探测 Dapr 进程或边车的健康状况从而确定其准备情况和活跃度。在将 Dapr 部署到托管平台例如 Kubernetes时会自动为您配置 Dapr health endpoint。您无需进行任何配置。Health endpoint: 与 Kubernetes 集成Kubernetes 使用 readiness 和 liveness 探测来确定容器的健康状况。kubelet使用活动探针来知道何时重新启动容器。例如活动探测可以捕获死锁即应用程序正在运行但无法取得进展。在这种状态下重新启动容器有助于使应用程序更可用尽管存在缺陷。 kubelet 使用就绪探针来了解容器何时准备好开始接受流量。当 pod 的所有容器都准备就绪时它就被认为是准备好了的。这种准备信号的一个用途是控制哪些Pods被用作Kubernetes服务的后端。当 Pod 未准备好时它将从Kubernetes服务负载均衡器中删除。当与 Kubernetes 集成时Dapr Sidecar 被注入了一个 Kubernetes 探针配置告诉它使用 Dapr healthz endpoint。这是由 Sidecar Injector 系统服务完成的。与 kubelet 的集成如下图所示。如何在 Kubernetes 中配置活性探针在 pod 配置文件中在容器规范部分添加了 liveness 探针如下所示livenessProbe:httpGet:path: /healthzport: 8080initialDelaySeconds: 3periodSeconds: 3在上面的例子中 periodSeconds 字段指定 kubelet 应该每 3 秒执行一次活性探测。initialDelaySeconds 字段告诉 kubelet 在执行第一次探测之前应该等待 3 秒。注任何大于或等于 200 且小于 400 的代码都表示成功。其他代码表示失败。如何在 Kubernetes 中配置就绪探针就绪探针的配置类似于活性探针。唯一的区别是您使用 readinessProbe 字段而不是 livenessProbe 字段。readinessProbe:httpGet:path: /healthzport: 8080initialDelaySeconds: 3periodSeconds: 3如何使用 Kubernetes 配置 Dapr Sidecar health endpoint此配置由 Sidecar Injector 服务自动完成。Dapr 在端口 3500 上有它的 HTTP health endpint /v1.0/healthz这可以与 Kubernetes 一起使用以进行就绪和活跃度探测。当注入 Dapr sidecar 时readiness 和 liveness 探针在 pod 配置文件中配置为以下值。livenessProbe:httpGet:path: v1.0/healthzport: 3500initialDelaySeconds: 5periodSeconds: 10timeoutSeconds : 5failureThreshold : 3
readinessProbe:httpGet:path: v1.0/healthzport: 3500initialDelaySeconds: 5periodSeconds: 10timeoutSeconds : 5failureThreshold: 3.Net中使用可观测性创建Assignment.Server创建类库项目并添加Dapr.AspNetCore, OpenTelemetry, OpenTelemetry.Instrumentation.AspNetCore, OpenTelemetry.Instrumentation.Http,OpenTelemetry.Extensions.Hosting和OpenTelemetry.Exporter.ZipkinNuGet包引用最后修改程序端口为5000。!!!注版本很重要NuGet要打开包含预发行版并且使用指定版本OpenTelemetry-1.2.0-beta1OpenTelemetry.Instrumentation.AspNetCore-1.0.0-rc8OpenTelemetry.Instrumentation.Http-1.0.0-rc8OpenTelemetry.Exporter.Zipkin-1.2.0-beta1OpenTelemetry.Extensions.Hosting-1.0.0-rc8修改program.csusing OpenTelemetry.Resources;
using OpenTelemetry.Trace;var builder WebApplication.CreateBuilder(args);
builder.Services.AddOpenTelemetryTracing((tracerProviderBuilder) tracerProviderBuilder.SetResourceBuilder(ResourceBuilder.CreateDefault().AddService(testobservability)).AddAspNetCoreInstrumentation().AddHttpClientInstrumentation().AddZipkinExporter(zipkinOptions {zipkinOptions.Endpoint new Uri(http://localhost:9411/api/v2/spans);})
);
var app builder.Build();app.Map(/Amazing, async (HttpContext context)
{if (context.Request.Headers.TryGetValue(traceparent, out var traceparent)){Console.WriteLine($TraceParent: {traceparent});}if (context.Request.Headers.TryGetValue(tracestate, out var tracestate)){Console.WriteLine($TraceState: {tracestate});}System.Diagnostics.Activity.Current?.SetParentId(traceparent.ToString());_ await new HttpClient().GetStringAsync(https://www.baidu.com);Console.WriteLine($Invoke succeed: traceID:{traceparent});
});app.Run();可以看到我们直接演示了一个好玩的用法就是开启.Net的OpenTelemetry然后修改Diagnostics.Activity的ParentId让当前的Tracing跟Dapr Sidecar传来的TraceId一致。运行Assignment.Server使用Dapr CLI来启动先使用命令行工具跳转到目录 dapr-study-room\Assignment07\Assignment.Server然后执行下面命令dapr run --app-id testobservability --app-port 5000 --dapr-http-port 3500 --dapr-grpc-port 50001 dotnet run使用Dapr CLI发个命令看看dapr invoke --app-id testobservability --method /Amazing打开Zipkin地址http://localhost:9411/, 来看一下Zipkin的Tracing不单有Dapr Sidecar的请求记录进来了还跟HttpClient的捆绑在了起来是的有趣的就在这里。除了可以跟踪HttpClient以外还有EF Core等都集成了。至于Metrics和Logs集成也是非常简单需要搭配不同的后端如Prometheus, Fluentd等。甚至可以通过自定义Exporter自行对接一些云厂商的云服务。本章源码Assignment09https://github.com/doddgu/dapr-study-room我们正在行动新的框架、新的生态我们的目标是自由的、易用的、可塑性强的、功能丰富的、健壮的。所以我们借鉴Building blocks的设计理念正在做一个新的框架MASA Framework它有哪些特点呢原生支持Dapr且允许将Dapr替换成传统通信方式架构不限单体应用、SOA、微服务都支持支持.Net原生框架降低学习负担除特定领域必须引入的概念坚持不造新轮子丰富的生态支持除了框架以外还有组件库、权限中心、配置中心、故障排查中心、报警中心等一系列产品核心代码库的单元测试覆盖率90%开源、免费、社区驱动还有什么我们在等你一起来讨论经过几个月的生产项目实践已完成POC目前正在把之前的积累重构到新的开源项目中目前源码已开始同步到Github文档站点在规划中会慢慢完善起来MASA.BuildingBlocksMASA.ContribMASA.UtilsMASA.EShopBlazorComponentMASA.BlazorQQ群7424099微信群加技术运营微信MasaStackTechOps备注来意邀请进群
