# Сервіс Кошика LLMS index: [llms.txt](/llms.txt) --- Цей сервіс підтримує товари, додані користувачами до кошика. Він взаємодіє з сервісом кешування Valkey для швидкого доступу до даних кошика. [Сирці сервісу Кошика](https://github.com/open-telemetry/opentelemetry-demo/blob/main/src/cart/) > **Примітка** OpenTelemetry для .NET використовує бібліотеку `System.Diagnostic.DiagnosticSource` як свій API замість стандартного API OpenTelemetry для Трейсів та Метрик. Бібліотека `Microsoft.Extensions.Logging.Abstractions` використовується для Логів. ## Трейси {#traces} ### Ініціалізація Трасування {#initializing-tracing} OpenTelemetry налаштовується в контейнері впровадження залежностей .NET. Метод `AddOpenTelemetry()` використовується для налаштування бажаних бібліотек інструментування, додавання експортерів та встановлення інших параметрів. Налаштування експортера та атрибутів ресурсу виконується через змінні середовища. ```cs Action appResourceBuilder = resource => resource .AddContainerDetector() .AddHostDetector(); builder.Services.AddOpenTelemetry() .ConfigureResource(appResourceBuilder) .WithTracing(tracerBuilder => tracerBuilder .AddSource("OpenTelemetry.Demo.Cart") .AddRedisInstrumentation( options => options.SetVerboseDatabaseStatements = true) .AddAspNetCoreInstrumentation() .AddGrpcClientInstrumentation() .AddHttpClientInstrumentation() .AddOtlpExporter()); ``` ### Додавання атрибутів до автоматично інструментованих відрізків {#add-attributes-to-auto-instrumented-spans} Під час виконання автоматично інструментованого коду ви можете отримати поточний відрізок (активність) з контексту. ```cs var activity = Activity.Current; ``` Додавання атрибутів (тегів у .NET) до відрізка (активності) здійснюється за допомогою методу `SetTag` на обʼєкті активності. У функції `AddItem` з `services/CartService.cs` кілька атрибутів додаються до автоматично інструментованого відрізка. ```cs activity?.SetTag("app.user.id", request.UserId); activity?.SetTag("app.product.quantity", request.Item.Quantity); activity?.SetTag("app.product.id", request.Item.ProductId); ``` ### Додавання подій до відрізків {#add-span-events} Додавання подій до відрізків (активностей) здійснюється за допомогою методу `AddEvent` на обʼєкті активності. У функції `GetCart` з `services/CartService.cs` додається подія відрізка. ```cs activity?.AddEvent(new("Fetch cart")); ``` ## Метрики {#metrics} ### Ініціалізація Метрик {#initializing-metrics} Подібно до налаштування Трейсів OpenTelemetry, контейнер впровадження залежностей .NET вимагає виклику `AddOpenTelemetry()`. Цей будівельник налаштовує бажані бібліотеки інструментування, експортери тощо. ```cs Action appResourceBuilder = resource => resource .AddContainerDetector() .AddHostDetector(); builder.Services.AddOpenTelemetry() .ConfigureResource(appResourceBuilder) .WithMetrics(meterBuilder => meterBuilder .AddMeter("OpenTelemetry.Demo.Cart") .AddProcessInstrumentation() .AddRuntimeInstrumentation() .AddAspNetCoreInstrumentation() .SetExemplarFilter(ExemplarFilterType.TraceBased) .AddOtlpExporter()); ``` ### Екземпляри {#exemplars} [Екземпляри](/docs/specs/otel/metrics/data-model/#exemplars) налаштовуються в сервісі Кошика з фільтром екземплярів на основі трейсів, що дозволяє SDK OpenTelemetry прикріплювати екземпляри до метрик. Спочатку створюється `CartActivitySource`, `Meter` та дві `Histograms`. Гістограма відстежує затримку методів `AddItem` та `GetCart`, оскільки це два важливі методи в сервісі Кошика. Ці два методи є критичними для сервісу Кошика, оскільки користувачі не повинні чекати занадто довго при додаванні товару до кошика або при перегляді свого кошика перед переходом до процесу оформлення замовлення. ```cs private static readonly ActivitySource CartActivitySource = new("OpenTelemetry.Demo.Cart"); private static readonly Meter CartMeter = new Meter("OpenTelemetry.Demo.Cart"); private static readonly Histogram addItemHistogram = CartMeter.CreateHistogram( "app.cart.add_item.latency", advice: new InstrumentAdvice { HistogramBucketBoundaries = [ 500000, 600000, 700000, 800000, 900000, 1000000, 1100000 ] }); private static readonly Histogram getCartHistogram = CartMeter.CreateHistogram( "app.cart.get_cart.latency", advice: new InstrumentAdvice { HistogramBucketBoundaries = [ 300000, 400000, 500000, 600000, 700000, 800000, 900000 ] }); ``` Зверніть увагу, що також визначено власні межі кошика, оскільки стандартні значення не підходять для результатів у мікросекундах, які має сервіс Кошика. Після визначення змінних затримка виконання кожного методу відстежується за допомогою `StopWatch` наступним чином: ```cs var stopwatch = Stopwatch.StartNew(); (логіка методу) addItemHistogram.Record(stopwatch.ElapsedTicks); ``` Щоб все це зʼєднати, у конвеєрі Трейсів потрібно додати створене джерело. (Вже присутнє у фрагменті вище, але додано тут для посилання): ```cs .AddSource("OpenTelemetry.Demo.Cart") ``` І, у конвеєрі Метрик, `Meter` та `ExemplarFilter`: ```cs .AddMeter("OpenTelemetry.Demo.Cart") .SetExemplarFilter(ExemplarFilterType.TraceBased) ``` Щоб візуалізувати Екземпляри, перейдіть до Grafana > Dashboards > Demo > Cart Service Exemplars. Екземпляри зʼявляються як спеціальні "ромбоподібні точки" на графіку 95-го процентиля або як маленькі квадрати на графіку теплової мапи. Виберіть будь-який екземпляр, щоб переглянути його дані, які включають часову мітку вимірювання, сире значення та контекст трейсу на момент запису. `trace_id` дозволяє перейти до бекенду трасування (у цьому випадку Jaeger). ![Екземпляри Сервісу Кошика](exemplars.png) ## Логи {#logs} Логи налаштовуються в контейнері впровадження залежностей .NET на рівні `LoggingBuilder` шляхом виклику `AddOpenTelemetry()`. Цей будівельник налаштовує бажані параметри, експортери тощо. ```cs builder.Logging .AddOpenTelemetry(options => options.AddOtlpExporter()); ```