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！

原文地址：https://www.cnblogs.com/SteveLee/p/10463200.html

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