使用IronPython检测ASP.NET程序状况（下）
2009-03-25 09:03 by 老赵, 26486 visits在上一篇文章中，我们在一个请求中执行了IronPython代码，通过这个方法我们可以轻松地的检查系统运行的状态，或对系统进行一些简单修改。但是这种做法只能检查系统在当前时刻的状态，在很多情况下，我们需要对系统的请求进行一段时间的采样。对于简单的数据（例如每秒执行的请求数量，请求时间），我们可以通过查看Performance Monitor中相关的计数器来获得一些概要的数据。但是，如果我们需要获取一些系统的详细状态，甚至是需要根据需要进行动态改变的自定义需求，则势必要深入到系统内部进行数据采集。因此，我们可能需要让代码执行“一段时间”，并将直接结果进行汇总输出。
让代码执行一段时间不难，简单地使用Thread.Sleep便可，也不会造成什么性能或吞吐量上的损失。关键就在于，在代码停留的这“一段时间”内，我们使用什么样的做法来采集数据。这时候，老赵脑海中立即浮现出的便是HttpModule般监听请求管道（Pipeline）中的各式事件。于是立马写出以下的代码（在前文的示例基础上进行修改）：
protected void btnExecute_Click(object sender, EventArgs e) { ScriptEngine engine = Python.CreateEngine(); var scope = engine.CreateScope(); var script = engine.CreateScriptSourceFromString( this.txtCode.Text, SourceCodeKind.Statements); script.Execute(scope); TextWriter writer = new StringWriter(); scope.SetVariable("logger", writer); Action<HttpContext> traceRequest; if (scope.TryGetVariable<Action<HttpContext>>("traceRequest", out traceRequest)) { Action endTraceRequests; scope.TryGetVariable<Action>("endTraceRequests", out endTraceRequests); int waitTime; if (!scope.TryGetVariable<int>("waitTime", out waitTime)) { waitTime = 10000; } this.TraceRequests(traceRequest, waitTime, endTraceRequests); } this.txtOutput.Text = writer.ToString(); } private void TraceRequests(Action<HttpContext> traceRequest, int waitTime, Action endTraceRequests) { EventHandler handler = (sender, e) => { try { traceRequest((sender as HttpApplication).Context); } catch { } }; this.Context.ApplicationInstance.BeginRequest += handler; Thread.Sleep(waitTime); this.Context.ApplicationInstance.BeginRequest -= handler; if (endTraceRequests != null) endTraceRequests(); }
再编译了IronPython代码之后，我们会设法获取其中的traceRequest和endTraceRequests函数，前者用于“记录每个请求”，而后者用于采样最后的“聚合”。此外，还会设法从代码中获取等待时间waitTime。然后，使用TraceRequest方法开始对当前请求进行采样。具体做法为监听当前Application的BeginRequest事件，并在每次获得请求时调用traceRequest委托进行“记录”。在等待时间过后，自然将委托从BeginRequest事件中剥离。最后，再通过endTraceRequests函数进行聚合输出。
代码逻辑很清晰，但可惜的是，上面这段代码不能生效。具体原因不明，可能是ASP.NET对这方面进行了限制，使得我们无法在HttpModule之外为请求管道动态添加事件处理函数（存疑，求证）。对此我们只能进行让步。不过，既然ASP.NET允许HttpModule监听管道事件，那么我们不如事先准备一个HttpModule监听各种事件，并且在合适的时候把这一事件转发给IronPython函数。我们这里还是以BeginRequest事件为例：
public class IronPythonTraceModule : IHttpModule { private class TraceRequestEventArgs : EventArgs { public TraceRequestEventArgs(HttpContext context) { this.HttpContext = context; } public HttpContext HttpContext { get; private set; } } public void Dispose() { } public void Init(HttpApplication context) { context.BeginRequest += new EventHandler(OnBeginRequest); } static void OnBeginRequest(object sender, EventArgs e) { var traceRequest = IronPythonTraceModule.TraceRequest; if (traceRequest != null) { var context = (sender as HttpApplication).Context; traceRequest(null, new TraceRequestEventArgs(context)); } } private static event EventHandler<TraceRequestEventArgs> TraceRequest; public static void TraceRequests( Action<HttpContext> traceRequest, Action endTraceRequests, int milliseconds) { EventHandler<TraceRequestEventArgs> handler = (sender, e) => { try { traceRequest(e.HttpContext); } catch { } }; IronPythonTraceModule.TraceRequest += handler; Thread.Sleep(milliseconds); IronPythonTraceModule.TraceRequest -= handler; if (endTraceRequests != null) endTraceRequests(); } }
IronPythonTraceModule需要放入应用程序中，它时刻对请求管道的BeginRequest进行监听，只是在合适的时候才会发起TraceRequest静态事件（显然这并不会对系统性能造成什么影响）。Module包函一个静态的TraceRequests方法，这便是给外部调用的接口。可以发现这段代码和之前的TraceRequests方法非常接近，唯一不同的只是动态添加/删除处理函数的事件是IronPythonTraceModule.TraceRequest，而不是HttpApplication.BeginRequest。于是，原来的代码也需要做一定修改：
protected void btnExecute_Click(object sender, EventArgs e) { ... Action<HttpContext> traceRequest; if (scope.TryGetVariable<Action<HttpContext>>("traceRequest", out traceRequest)) { Action endTraceRequests; scope.TryGetVariable<Action>("endTraceRequests", out endTraceRequests); int waitTime; if (!scope.TryGetVariable<int>("waitTime", out waitTime)) { waitTime = 10000; } // 以下代码有所修改 IronPythonTraceModule.TraceRequests(traceRequest, endTraceRequests, waitTime); } this.txtOutput.Text = writer.ToString(); }
现在我们进行一番测试，简单地检测一下5秒钟内收到 了多少请求：
使用自己的Module进行处理还有其他一些好处，比如可以提供更好的控制。事实上，目前文章里的解决方案有一些缺陷，并且肯定无法完全满足真实需求。不过我们完全可以对目前的做法进行改进，例如：
- 保证代码执行的线程安全，包括事件添加时和traceRequest函数执行时。
- 提供“采样特性”，而不是对每个请求都使用traceRequest函数进行处理。
- 将Logger放入公用的空间，并在程序代码中植入检查功能，这样便可以得知当前系统中每个功能的执行时间（这就是Profiler的功能，不是吗？）。
不过，除了应对前一篇文章中所提到的负载均衡环境下的问题之外，这个解决方案还有另一个较为重要的情况需要特殊对待。如果使用目前的做法，每次采样都是通过一个请求进行的，所以它并不会在在请求队列阻塞时立即执行，但是采样的常见场景便是在队列阻塞时间检查状况，这显然形成了一个矛盾。不过要解决这个问题并非难事，只要采样不要通过IIS即可。例如您使用普通Socket，或“偷偷懒”使用WCF的TcpBinding进行采样便可——只要和被检查的应用程序在同一进程（即w3wp.exe，还有人用IIS5 吗？）中，便可以使用任何方式进行通信。
改变、探索的过程，其实都是在追求一种编程的美感。老赵喜欢“不拘一格”，只要是有价值的都会去设法尝试一番，探索的过程会遇到大量问题，解决问题后又能带来成就感以及新的感受。因为美感和成就感，所以产生乐趣，因为乐趣才有源源不断地动力。因为有这样的切身体会，所以在这里也建议大家，不妨放开思路，海纳百川。我们可以获得和想到的东西，远比预料中来的丰富。
又抢到沙发啦
^_^