ASP.NET Core WebAPI中的分析工具MiniProfiler

介绍

做为一个开发人员，你知道如何分析本身开发的Api性能么？

在Visual Studio和Azure中, 咱们可使用Application Insight来监控项目。除此以外咱们还可使用一个免费工具Stackify Prefix,它容许追踪全部的Http请求, 这里有一篇博客讲解了如何使用Stackify Prefix(Scalable and Performant ASP.NET Core Web APIs: Profiling and Monitoring)。

本文我将引入另一个工具MiniProfiler, 我将讲解如何将MiniProfiler集成到ASP.NET Core WebAPI中。

与Stackify Prefix类似，MiniProfiler也是一款免费的工具（官网地址：https://miniprofiler.com/dotnet/），你可使用它精确的分析ASP.NET和ASP.NET Core应用程序的任何代码。

Tips: MiniProfiler在ASP.NET和控制台程序中也可使用哦。

安装

咱们可使用Nuget来下载这个包。

PM> Install-Package MiniProfiler.AspNetCore.Mvc

配置Startup.cs

MiniProfiler配置起来很简单，只须要如下几步

在ConfigureServices方法中添加MiniProfiler服务

public void ConfigureServices(IServiceCollection services)
{
   services.AddMiniProfiler(options =>
      options.RouteBasePath = "/profiler"
   );
}

• 这里是配置了MiniProfiler的路由基础路径，默认的路径是/mini-profiler-resources
• 按照当前配置，你可使用"/profiler/results"来访问分析报告

激活中间件，启用MiniProfiler服务

public void Configure(IApplicationBuilder app, IHostingEnvironment env, ILoggerFactory loggerFactory)
{
   app.UseMiniProfiler();
}

配置须要监控分析的代码

public class ValueController : ControllerBase
{
   [HttpGet]
   public IEnumerable<string> Get()
   {
      string url1 = string.Empty;
      string url2 = string.Empty;
      using (MiniProfiler.Current.Step("Get方法"))
      {
         using (MiniProfiler.Current.Step("准备数据"))
         {
            using (MiniProfiler.Current.CustomTiming("SQL", "SELECT * FROM Config"))
            {
               // 模拟一个SQL查询
               Thread.Sleep(500);
               
               url1 = "https://www.baidu.com";
               url2 = "https://www.sina.com.cn/";
            }
         }
         
         
         using (MiniProfiler.Current.Step("使用从数据库中查询的数据，进行Http请求"))
         {
            using (MiniProfiler.Current.CustomTiming("HTTP", "GET " + url1))
            {
               var client = new WebClient();
               var reply = client.DownloadString(url1);
            }

            using (MiniProfiler.Current.CustomTiming("HTTP", "GET " + url2))
            {
               var client = new WebClient();
               var reply = client.DownloadString(url2);
            }
         }
      }
      return new string[] { "value1", "value2" }; 
   }
}

代码解释：

• MiniProfiler.Current.Step方法定义了分析的步骤，这个方法能够接受一个String类型的参数，它会显示在最终的报告中
  
• MiniProfiler.Current.CustomTiming方法是更细粒度的对报告内容进行分类，以上代码中定义了2种分类，一种是SQL, 一种是Http
• 上述程序的功能： 模拟从数据库拉取2个网站的Url, 并使用WebClient来分别请求网站的Url

查看效果

下面咱们启动项目, 项目默认打开/api/values

而后咱们来访问如下/profiler/results, 就会出现以下页面

如上图所示，咱们能够很清楚的看到代码中每一部分的耗时，因为咱们添加了2种分类SQL和Http，因此列表中会对2种分类进行汇总。

重点： 当前页面只会显示最近的一次请求

从当前报告中能够获得如下结论

• 当前请求总响应时间 1723.6ms
• SQL语句查询耗时517.ms
• 2次Http请求共耗时868.3ms, 其中访问百度耗时424.6ms, 访问新浪耗时443.7ms

如何让MiniProfiler与Swagger集成

这里咱们就再也不讲如何在ASP.NET Core中整合Swagger。

MiniProfiler和Swagger是能够集成在一块儿的，为了完成这个功能，咱们须要进行如下几步

下载Swagger自定义页面

默认的index.html页面能够从以下连接下载

https://github.com/domaindrivendev/Swashbuckle.AspNetCore/blob/master/src/Swashbuckle.AspNetCore.SwaggerUI/index.html

下载以后将这个文件放置到项目根目录下。

接下来咱们须要在这个文件的头部加入以下脚本代码：

<script async="async" id="mini-profiler" src="/profiler/includes.min.js?v=4.0.138+gcc91adf599" 
        data-version="4.0.138+gcc91adf599" data-path="/profiler/" 
        data-current-id="4ec7c742-49d4-4eaf-8281-3c1e0efa748a" data-ids="" data-position="Left" 
        data-authorized="true" data-max-traces="15" data-toggle-shortcut="Alt+P" 
        data-trivial-milliseconds="2.0" data-ignored-duplicate-execute-types="Open,OpenAsync,Close,CloseAsync">
</script>

最后咱们须要配置这个index.html文件的Bulid Action为Embedded resource

安装自定义页面

在Startup.cs文件中，咱们须要修改UseSwaggerUI中间件的配置，这里咱们须要添加一个InputStream配置。

app.UseSwaggerUI(c =>
{
   c.RoutePrefix = "swagger";
   c.SwaggerEndpoint("/swagger/v1/swagger.json", "My API V1");
   c.IndexStream = () => GetType().GetTypeInfo().Assembly.GetManifestResourceStream("MiniProfilerSample.index.html");
});

注意：这里MiniProfilerSample是项目的命名空间名

最终效果

从新启动项目，Swagger文档页面的左上角就出现了一个小的面板，当模拟请求一个链接以后，它就会显示出当前请求的分析数据，看起来是否是很酷炫。

总结

本篇博客描述了如何使用MiniProfiler来监控分析你的Api。 MiniProfiler除了提供网页显示报告，还支持将报告结果存储在数据库中，后面我会补充一篇文章来讲明如何将报告保存到数据库中。

本篇源代码： https://github.com/lamondlu/Sample_MiniProfiler