使用 OpenTelemetry 構建 .NET 應用可觀測性（4）：ASP.NET Core 應用中整合 OTel

黑洞視界發表於2023-10-12
ASP.NET

目錄

前言

本文將介紹如何在 ASP.NET Core 應用中整合 OTel SDK，並使用 elastic 構建可觀測性平臺展示 OTel 的資料。

本文只是使用 elastic 做基本的資料展示，詳細的使用方式同學可以參考 elastic 的官方文件，後面也會介紹其他的對 OTel 支援較好的可觀測性後端。

示例程式碼已經上傳到了 github，地址為：
https://github.com/eventhorizon-cli/otel-demo

使用 elastic 構建可觀測性平臺

elastic 提供了一套完整的可觀測性平臺，並支援 OpenTelemetry protocol (OTLP) 協議。

elastic apm 部署相對比較複雜，如果有同學想在生產環境中使用，可以參考 elastic 的官方文件進行部署或直接購買 elastic cloud。

https://www.elastic.co/cn/blog/adding-free-and-open-elastic-apm-as-part-of-your-elastic-observability-deployment

為方便同學們學習，我準備好了一個 elastic 的 docker-compose 檔案，包含了以下元件：

  • elasticsearch：用於儲存資料
  • kibana：用於展示資料
  • apm-server：處理 OTel 的資料
  • fleet-server：用於管理 apm-agent，apm-agent 可以接收 OTLP 的資料，並將資料傳送給 apm-server

docker-compose 檔案已經上傳到了 github，地址為：

https://github.com/eventhorizon-cli/otel-demo/blob/main/ElasticAPM/docker-compose.yml

docker-compose 啟動的過程中可能會遇到部分容器啟動失敗的情況，可以手動重啟這部分容器。

啟動完成後，我們還需要一點配置，才能啟用 apm-server。

開啟 http://localhost:5601 ，進入 kibana 的管理介面，使用者名稱 admin，密碼是 changeme。

進入後會提示你新增整合。

點選 Add integrations，選擇 APM。

然後一路確定，就可以了。



在 ASP.NET Core 應用中整合 OTel SDK

安裝依賴

建立一個 ASP.NET Core 專案，然後安裝以下依賴：

  • OpenTelemetry：OpenTelemetry 的核心庫，包含了 OTel 的資料模型和 API。
  • OpenTelemetry.Extensions.Hosting：ASP.NET Core 的擴充套件，用於在 ASP.NET Core 應用中整合 OTel。
  • OpenTelemetry.Exporter.OpenTelemetryProtocol：OTel 的 OTLP exporter，用於將 OTel 的資料傳送給可觀測性後端。
  • OpenTelemetry.Exporter.OpenTelemetryProtocol.Logs：OTel Logs 的 OTLP exporter，用於將 OTel 的 Logs 資料傳送給可觀測性後端。

基礎配置

在 Program.cs 中，我們需要新增以下程式碼：

builder.Services.AddOpenTelemetry()
    // 這邊配置的 Resource 是全域性的，Log、Metric、Trace 都會使用這個 Resource
    .ConfigureResource(resourceBuilder =>
    {
        resourceBuilder
            .AddService("FooService", "TestNamespace", "1.0.0")
            .AddTelemetrySdk();
    })
    .WithTracing(tracerBuilder =>
    {
        tracerBuilder
            .AddOtlpExporter(options => options.Endpoint = new Uri("http://localhost:8200"));
    }).WithMetrics(meterBuilder =>
    {
        meterBuilder
            .AddOtlpExporter(otlpOptions => otlpOptions.Endpoint = new Uri("http://localhost:8200"));
    });

builder.Services.AddLogging(loggingBuilder =>
{
    loggingBuilder.AddOpenTelemetry(options =>
    {
        options.IncludeFormattedMessage = true;
        options.AddOtlpExporter(options => options.Endpoint = new Uri("http://localhost:8200"));
    });
});

Instrumentation 配置

ASP.NET Core 以及 Entity Framework Core 等框架中有很多預置的埋點（透過 DiagnosticSource 實現），透過這些預置的埋點，我們可以收集到大量的資料，並藉此建立出 Trace、Metric。

比如，透過 ASP.NET Core 中 HTTP 請求 的埋點，可以建立出代表此次 HTTP 請求的 Span，並記錄下各個 API 的耗時、請求頻率等 Metrics。

下面我們在應用中新增兩個 Instrumentation

  • OpenTelemetry.Instrumentation.AspNetCore：ASP.NET Core 的 Instrumentation
  • OpenTelemetry.Instrumentation.Http：HTTP 請求的 Instrumentation，如果想要跨程式傳輸 Baggage，也需要新增此 Instrumentation
tracerBuilder
    // ASP.NET Core 的 Instrumentation
    .AddAspNetCoreInstrumentation(options =>
    {
        // 配置 Filter，忽略 swagger 的請求
        options.Filter =
            httpContent => httpContent.Request.Path.StartsWithSegments("/swagger") == false;
    })
    // HTTP 請求的 Instrumentation，如果想要跨程式傳輸 Baggage，也需要新增此 Instrumentation
    .AddHttpClientInstrumentation()
    .AddOtlpExporter(options => options.Endpoint = new Uri("http://localhost:8200"));

meterBuilder
    .AddAspNetCoreInstrumentation()
    .AddHttpClientInstrumentation()
    .AddOtlpExporter(otlpOptions => otlpOptions.Endpoint = new Uri("http://localhost:8200"));

除了上面介紹的兩個兩個 Instrumentation，OTel SDK 還提供了很多 Instrumentation，可以在下面的連結中檢視：

https://github.com/open-telemetry/opentelemetry-dotnet/tree/main/src

https://github.com/open-telemetry/opentelemetry-dotnet-contrib/tree/main/src

建立自定義 Span 和 Metric

前一篇文章中，我們介紹了利用 ActivitySource 建立 自定義Span 和利用 Meter 建立 自定義Metric 的方法。

在 ASP.NET Core 中整合了 OTel SDK 後，我們可以將這些自定義的 Span 和 Metric 透過 OTel SDK 的 Exporter 傳送給可觀測性後端。

tracerBuilder
    // 這邊註冊了 ActivitySource，OTel SDK 會去監聽這個 ActivitySource 建立的 Activity
    .AddSource("FooActivitySource")
    .AddOtlpExporter(options => options.Endpoint = new Uri("http://localhost:8200"));

meterBuilder
    // 這邊註冊了 Meter，OTel SDK 會去監聽這個 Meter 建立的 Metric
    .AddMeter("FooMeter")
    .AddOtlpExporter(otlpOptions => otlpOptions.Endpoint = new Uri("http://localhost:8200"));

完整的程式碼演示

下面我們建立兩個 API 專案，一個叫做 FooService，一個叫做 BarService。兩個服務都配置了 OTel SDK，其中 FooService 會呼叫 BarService。

FooService 的關鍵程式碼如下：

builder.Services.AddHttpClient();
builder.Services.AddOpenTelemetry()
    // 這邊配置的 Resource 是全域性的，Log、Metric、Trace 都會使用這個 Resource
    .ConfigureResource(resourceBuilder =>
    {
        resourceBuilder
            .AddService("FooService", "TestNamespace", "1.0.0")
            .AddTelemetrySdk();
    })
    .WithTracing(tracerBuilder =>
    {
        tracerBuilder
            .AddAspNetCoreInstrumentation(options =>
            {
                // 配置 Filter，忽略 swagger 的請求
                options.Filter =
                    httpContent => httpContent.Request.Path.StartsWithSegments("/swagger") == false;
            })
            .AddHttpClientInstrumentation()
            .AddSource("FooActivitySource")
            .AddOtlpExporter(options => options.Endpoint = new Uri("http://localhost:8200"));
    }).WithMetrics(meterBuilder =>
    {
        meterBuilder
            .AddAspNetCoreInstrumentation()
            .AddHttpClientInstrumentation()
            .AddMeter("FooMeter")
            .AddOtlpExporter(otlpOptions => otlpOptions.Endpoint = new Uri("http://localhost:8200"));
    });

builder.Services.AddLogging(loggingBuilder =>
{
    loggingBuilder.AddOpenTelemetry(options =>
    {
        options.IncludeFormattedMessage = true;
        options.AddOtlpExporter(options => options.Endpoint = new Uri("http://localhost:8200"));
    });
});

[Route("/api/[controller]")]
public class FooController : ControllerBase
{
    private static readonly ActivitySource FooActivitySource
        = new ActivitySource("FooActivitySource");
    private static readonly Counter<int> FooCounter
        = new Meter("FooMeter").CreateCounter<int>("FooCounter");

    private readonly IHttpClientFactory _clientFactory;
    private readonly ILogger<FooController> _logger;

    public FooController(
        IHttpClientFactory clientFactory,
        ILogger<FooController> logger)
    {
        _clientFactory = clientFactory;
        _logger = logger;
    }
    [HttpGet]
    public async Task<IActionResult> Get()
    {
        _logger.LogInformation("/api/foo called");

        Baggage.SetBaggage("FooBaggage1", "FooValue1");
        Baggage.SetBaggage("FooBaggage2", "FooValue2");

        var client = _clientFactory.CreateClient();
        var result = await client.GetStringAsync("http://localhost:5002/api/bar");

        using var activity = FooActivitySource.StartActivity("FooActivity");
        activity?.AddTag("FooTag", "FooValue");
        activity?.AddEvent(new ActivityEvent("FooEvent"));
        await Task.Delay(100);

        FooCounter.Add(1);

        return Ok(result);
    }
}

BarService 的關鍵程式碼如下：

builder.Services.AddOpenTelemetry()
    .ConfigureResource(resourceBuilder =>
    {
        resourceBuilder
            .AddService("BarService", "TestNamespace", "1.0.0")
            .AddTelemetrySdk();
    })
    .WithTracing(options =>
    {
        options
            .AddAspNetCoreInstrumentation(options =>
            {
                // 配置 Filter，忽略 swagger 的請求
                options.Filter =
                    httpContent => httpContent.Request.Path.StartsWithSegments("/swagger") == false;
            })
            .AddHttpClientInstrumentation()
            .AddOtlpExporter(otlpOptions => otlpOptions.Endpoint = new Uri("http://localhost:8200"));
    }).WithMetrics(options =>
    {
        options
            .AddAspNetCoreInstrumentation()
            .AddHttpClientInstrumentation()
            .AddOtlpExporter(otlpOptions => otlpOptions.Endpoint = new Uri("http://localhost:8200"));
    });

builder.Services.AddLogging(loggingBuilder =>   
{
    loggingBuilder.AddOpenTelemetry(options =>
    {
        options.IncludeFormattedMessage = true;
        options.AddOtlpExporter(otlpOptions => otlpOptions.Endpoint = new Uri("http://localhost:8200"));
    });
});

[Route("/api/[controller]")]
public class BarController : ControllerBase
{
    private readonly ILogger<BarController> _logger;

    public BarController(ILogger<BarController> logger)
    {
        _logger = logger;
    }

    [HttpGet]
    public async Task<string> Get()
    {
        _logger.LogInformation("/api/bar called");

        var baggage1 = Baggage.GetBaggage("FooBaggage1");
        var baggage2 = Baggage.GetBaggage("FooBaggage2");
        
        _logger.LogInformation($"FooBaggage1: {baggage1}, FooBaggage2: {baggage2}");

        return "Hello from Bar";
    }
}

kibana 中檢視資料

啟動 FooService 和 BarService，然後訪問 FooService 的 /api/foo。

接下來我們就可以在 kibana 中檢視資料了。

如果檢視資料時，時區顯示有問題，可以在 kibana 的 Management -> Advanced Settings 中修改時區。

Tracing

在 kibana 中，選擇 APM，然後選擇 Services 或者 Traces 選項卡，就可以看到 FooService 和 BarService 的 Trace 了。

隨意點開一個 Trace，就可以看到這個 Trace 的詳細資訊了。
Timeline 中的每一段都是一個 Span，還可以看到我們之前建立的自定義 Span FooActivity。

點選 Span，可以看到 Span 的詳細資訊。

Metrics

可以在 kibana 中選擇 Metrics Explorer 檢視 Metrics 資料。

詳細的使用方式可以參考 elastic 的官方文件：

https://www.elastic.co/guide/en/observability/current/explore-metrics.html

Tracing 和 Logs 的關聯

在 trace 介面，我們點選邊上的 Logs 選項卡，就可以看到這個 Trace 所關聯的 Logs 了。

我們也可以在 Discover 中檢視所有的 Logs，並根據 log 中的 trace.id 去查詢相關的 trace。

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