1.从分析 SkyAPM-dotnet 源码学习现代 APM 探针设计理念（一）
从分析 SkyAPM-dotnet 源码学习现代 APM 探针设计理念（一）
在后端软件行业的源码快速变迁中，从SOA到微服务、源码从业务一体化到中台战略、源码从虚拟化到云原生，源码技术更新速度日新月异。源码这种变革背后的源码变色龙源码核心动力在于硬件发展的瓶颈，促使行业转向追求软件的源码规模化效益。现代后端软件工程师面临的源码挑战之一是如何对服务性能有全面的理解，而APM（Application Performance Monitoring）工具成为了解决这一问题的源码关键。
APM的源码基本构成包括指标性统计、分布式追踪和日志记录。源码指标性统计，源码如服务的源码吞吐量、成功率、源码流量等，源码是对单个指标或数据库的分析。分布式追踪则关注一次请求的ps linux源码全过程，从客户端发起到服务完成，甚至涉及业务流程，如商品订购流程，追踪请求的流转轨迹。日志记录则是程序运行过程中产生的信息收集，提供实时的事件记录。
随着技术的发展，性能监控工具的lua 源码赏析使用变得越来越普遍。早期，开发人员可能需要自己构建监控系统，但这既耗时又费力。SkyWalking等APM系统应运而生，旨在简化性能监控的实现，减少重复工作。
在SkyWalking中，dotnet探针的java 日历源码设计遵循核心规范。dotnet探针主要基于DiagnosticSource实现，这提供了一种消息的生产者消费者模型，使得事件可以在任意地方被接收。微软官方库中，如HttpContext、HttpClient、SqlClient等，都预留了性能打点，ssh搭建源码以捕获关键事件。第三方库如gRPC、CAP、SmartSql也提供了同样的功能。
开发人员可以通过适配SkyWalking，为自己的库添加性能打点，即向DiagnosticSource发送事件信息。这涉及到创建自定义采集器，监听特定事件，并将数据发送到数据中心。
探针的核心代码在于监听消息，其关键在于DiagnosticListener，它实现了消息的监听与数据的上报。监听的事件由特定的Processor负责处理，这些Processor实现了ITracingDiagnosticProcessor接口，具体负责数据的收集与转换。
两个有代表性的Processor示例展示了如何实现这一过程。一个针对AspNetCore请求管线，监听并收集请求相关的事件；另一个是针对System.Net下的通用httpclient，同样监听特定事件，以构建完整的请求上下文，并生成标准的tracing信息。
通过安装SkyWalking并加入探针，后端服务的性能数据将被收集并上传至OAP平台进行分析，最终提供直观的APM信息。这一过程不仅简化了性能监控的实施，还极大地提高了数据分析的效率与准确性。建议读者亲自尝试安装SkyWalking，体验探针在实际服务中的应用。
