Sentry

Sentry 是一个开源的实时错误报告工具,支持 web 前后端、移动应用以及游戏,支持 Python、OC、Java、Go、Node.js、Django、RoR 等主流编程语言和框架 ,还提供了 GitHub、Slack、Trello 等常见开发工具的集成

基本概念

Sentry 是什么

通常我们所说的 Sentry 是指 Sentry 的后端服务,由 Django 编写。8.0 版本使用了 React.js 构建前端 UI。使用 Sentry 前还需要在自己的应用中配置 Sentry 的 SDK —— 通常在各语言的包管理工具中叫做 Raven。

当然,Sentry 还可以是其公司所提供的 Sentry SaaS 服务。

DSN(Data Source Name)

Sentry 服务支持多用户、多团队、多应用管理,每个应用都对应一个 PROJECT_ID,以及用于身份认证的 PUBLIC_KEY 和 SECRET_KEY。由此组成一个这样的 DSN:

'{PROTOCOL}://{PUBLIC_KEY}:{SECRET_KEY}@{HOST}/{PATH}{PROJECT_ID}'

PROTOCOL 通常会是 http 或者 https,HOST 为 Sentry 服务的主机名和端口,PATH 通常为空。

部署 Sentry 服务

安装

由于 Sentry 依赖众多,建议在独立的虚拟环境中安装。Sentry 依赖 Unix 兼容系统、Python 2.7、 PostgreSQL 以及 Redis,确保你已经安装好了这些依赖。考虑到 Python WSGI 应用的部署, 你可能还需要 Nginx 或者 Apache 2 作为前端服务器,以及 supervisor 管理应用。

有了这些以后,Sentry 的安装就非常简单:pip install sentry

配置

启动

我自己写了个简单的 Supervisor配置文件,可供参考。

使用 Sentry SDK

Sentry 的 SDK 通常在各语言的包管理器中成为 Raven,使用起来也非常简单。以 Python 为例:

from raven import Client
client = Client('https://<key>:<secret>@app.getsentry.com/<project>')

try:
    1 / 0
except ZeroDivisionError:
    client.captureException()

这样就可以使用 client 对象向 Sentry 服务器中提交日志信息了。

当然 Sentry 还为知名 web 框架提供了便捷的封装,以 Python Flask 框架为例:

sentry = Sentry(dsn='http://public_key:secret_key@example.com/1')

def create_app():
    app = Flask(__name__)
    sentry.init_app(app, logging=True, level=logging.ERROR)
    return app

添加上下文信息

为了解决问题,通常还会需要上下文信息重现当时的问题,以及快速了解影响的范围。

client.user_context({
    'email': request.user.email
})

使用 Sentry web 服务

搜索

Sentry 的搜索支持 token:value 语法,例如:

is:resolved user.username:"Jane Doe" server:web-8 example error

支持的 token 包括:

  • is:问题状态(resolved, unresolved, muted)
  • assigned:问题的分配状态(用户 ID、用户 Email 或者 me
  • release:过滤指定发布版本中出现的问题
  • user.id
  • user.email
  • user.username
  • user.ip

通知

合并&样本

数据过滤

和其它服务集成

和 GitLab 集成

和 Trello 集成

和 Scrapy 集成

在使用 Scrapy 爬虫的时候也可以使用 Sentry 进行错误收集,虽然官方并没有提供 Sentry 插件,不过是使用起来也很简单,因为 Scrapy 也是使用 Python 内置的 logging 进行错误输出:

from raven.handlers.logging import SentryHandler
from raven.conf import setup_logging

handler = SentryHandler(DSN)
handler.setLevel(logging.ERROR)
setup_logging(handler)

或者使用 logging.config.dictConfig 方法:

import logging

from scrapy.utils.log import configure_logging

configure_logging(install_root_handler=False)    # 可以没有,不过推荐加上

LOGGING = {
    'version': 1,
    'disable_existing_loggers': True,

    'formatters': {
        'console': {
            'format': '[%(asctime)s][%(levelname)s] %(name)s '
                      '%(filename)s:%(funcName)s:%(lineno)d | %(message)s',
            'datefmt': '%H:%M:%S',
        },
    },

    'handlers': {
        'console': {
            'level': 'DEBUG',
            'class': 'logging.StreamHandler',
            'formatter': 'console'
        },
        'sentry': {
            'level': 'ERROR',
            'class': 'raven.handlers.logging.SentryHandler',
            'dsn': DSN,
        },
    },

    'loggers': {
        '': {
            'handlers': ['console', 'sentry'],
            'level': 'DEBUG',
            'propagate': False,
        },
        'anime_spiders': {
            'level': 'DEBUG',
            'propagate': False,
        },
    }
}
logging.config.dictConfig(LOGGING)

Docker 部署

Sentry 官方还提供了 Docker 镜像以及部署方案,用起来非常方便。

  1. 首先安装并启动 Docker 服务,然后拉取最新的 Sentry 镜像:docker pull sentry
  2. 启动一个 redis 服务作为消息 broker:docker run -d --name sentry-redis redis
  3. 设置数据库密码作为环境变量,之后的命令都会用到:export DBPW='<your-postgres-db-password>'
  4. 启动一个 Postgres 数据库服务作为存储数据库:docker run -d --name sentry-postgres -e POSTGRES_PASSWORD='$(DBPW)' -e POSTGRES_USER=sentry postgres,这里推荐使用 Volume 将数据库文件单独挂载出来。
  5. migrate 数据库结构至最新:docker run -it --rm -e SENTRY_SECRET_KEY='$(DBPW)' --link sentry-postgres:postgres --link sentry-redis:redis sentry upgrade
  6. 启动 Sentry 服务并链接以上服务: docker run -d --name sentry-app -e SENTRY_SECRET_KEY='$(DBPW)' --link sentry-redis:redis --link sentry-postgres:postgres -p 8080:9000 sentry
  7. 运行一个 cron 容器用于定时任务:docker run -d --name sentry-cron -e SENTRY_SECRET_KEY='$(DBPW)' --link sentry-postgres:postgres --link sentry-redis:redis sentry run cron
  8. 运行一个 worker 容器用于后台任务:docker run -d --name sentry-worker-1 -e SENTRY_SECRET_KEY='$(DBPW)' --link sentry-postgres:postgres --link sentry-redis:redis sentry run worker

如果没有什么错误发生,使用 docker ps 命令将会得到 sentry-appsentry-posgressentry-redissentry-cronsentry-worker-1 5 个正在运行的容器。

参考:

Kane Blueriver all right reserved,powered by Gitbook最近修改时间: 2018-05-21 17:28:09

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