Python虚拟环境安装Sentry

Sentry 简介

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、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。
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。

环境依赖

Redis 搭建 / RabbitMQ 的搭建
MySQL / PostgreSQL
Python 虚拟环境

安装教程

Redis 的安装参考文档：
https://linux.cn/article-6719-1.html
http://www.jianshu.com/p/aec247ffbe51
MySQL 的安装
略
Python 虚拟环境的安装
因为 Sentry 依赖的 Python 库比较多，为了避免对系统环境的污染，与现有的Python有冲突，建议还是将 Sentry 安装在虚拟环境中。

A. Python 库文件：

python-setuptools, python-dev, build-essential, python-pip

B. 安装虚拟环境：

pip install virtualenv

安装完成后，可以直接 virtualenv xxx 即可在当前目录下生成一个虚拟环境xxx目录，进入到目录中，source bin/activate 即可激活当前虚拟环境。

C. 选择安装 virtualenvwrapper：

pip install virtualenvwrapper

安装完成后，建立个虚拟环境安装存储的目录，建议是 $HOME/.virtualenv 目录，配置下 .bashrc 文件，文件末尾添加：

 export WORKON_HOME=$HOME/.virtualenvs
 source /usr/local/bin/virtualenvwrapper.sh

source .bashrc后，运行 mkvirtualenv xxx 即可建立虚拟环境。
退出运行 deactivate。这样，就不需要再进入到虚拟环境目录运行 source xxx/activate，直接在终端输入 workon xxx 即可。

Sentry在虚拟环境下，直接运行 pip install sentry 即可。
这样，安装基本上就结束了。接下来需要配置下 sentry。

配置 Sentry

运行 sentry init, 会在 $HOME 下生成 .sentry 目录。进入 .sentry 后，需要修改数据库配置(当然，你也可以不改，直接使用 PostgreSQL)：

DATABASES = {
    'default': {
        'ENGINE': 'django.db.backends.mysql', # 这里换成了 MySQL，默认是 pq
        'NAME': 'xxx',
        'USER': 'xxx',
        'PASSWORD': 'xxx',
        'HOST': 'xxx',
        'PORT': 'xxx',
    }
}

端口和队列等可以自行指定。这里，我指定的是15000。下面是一个配置参考：

# This file is just Python, with a touch of Django which means
# you can inherit and tweak settings to your hearts content.
from sentry.conf.server import *

import os.path

CONF_ROOT = os.path.dirname(__file__)

DATABASES = {
    'default': {
        'ENGINE': 'django.db.backends.mysql',
        'NAME': 'django_sentry',
        'USER': 'root',
        'PASSWORD': 'password',
        'HOST': 'localhost',
        'PORT': '3306',
        'AUTOCOMMIT': True,
        'ATOMIC_REQUESTS': False,
    }
}

# You should not change this setting after your database has been created
# unless you have altered all schemas first
SENTRY_USE_BIG_INTS = True

# If you're expecting any kind of real traffic on Sentry, we highly recommend
# configuring the CACHES and Redis settings

###########
# General #
###########

# Instruct Sentry that this install intends to be run by a single organization
# and thus various UI optimizations should be enabled.
SENTRY_SINGLE_ORGANIZATION = True
DEBUG = False

#########
# Cache #
#########

# Sentry currently utilizes two separate mechanisms. While CACHES is not a
# requirement, it will optimize several high throughput patterns.

# If you wish to use memcached, install the dependencies and adjust the config
# as shown:
#
#   pip install python-memcached
#
# CACHES = {
#     'default': {
#         'BACKEND': 'django.core.cache.backends.memcached.MemcachedCache',
#         'LOCATION': ['127.0.0.1:11211'],
#     }
# }

# A primary cache is required for things such as processing events
SENTRY_CACHE = 'sentry.cache.redis.RedisCache'

#########
# Queue #
#########

# See https://docs.sentry.io/on-premise/server/queue/ for more
# information on configuring your queue broker and workers. Sentry relies
# on a Python framework called Celery to manage queues.
CELERY_ALWAYS_EAGER = False
BROKER_URL = 'redis://127.0.0.1:6379'

###############
# Rate Limits #
###############

# Rate limits apply to notification handlers and are enforced per-project
# automatically.

SENTRY_RATELIMITER = 'sentry.ratelimits.redis.RedisRateLimiter'

##################
# Update Buffers #
##################

# Buffers (combined with queueing) act as an intermediate layer between the
# database and the storage API. They will greatly improve efficiency on large
# numbers of the same events being sent to the API in a short amount of time.
# (read: if you send any kind of real data to Sentry, you should enable buffers)

SENTRY_BUFFER = 'sentry.buffer.redis.RedisBuffer'

##########
# Quotas #
##########

# Quotas allow you to rate limit individual projects or the Sentry install as
# a whole.

SENTRY_QUOTAS = 'sentry.quotas.redis.RedisQuota'

########
# TSDB #
########

# The TSDB is used for building charts as well as making things like per-rate
# alerts possible.

SENTRY_TSDB = 'sentry.tsdb.redis.RedisTSDB'

###########
# Digests #
###########

# The digest backend powers notification summaries.

SENTRY_DIGESTS = 'sentry.digests.backends.redis.RedisBackend'

################
# File storage #
################

# Any Django storage backend is compatible with Sentry. For more solutions see
# the django-storages package: https://django-storages.readthedocs.org/en/latest/

SENTRY_FILESTORE = 'django.core.files.storage.FileSystemStorage'
SENTRY_FILESTORE_OPTIONS = {
    'location': '/tmp/sentry-files',
}

##############
# Web Server #
##############

# If you're using a reverse SSL proxy, you should enable the X-Forwarded-Proto
# header and uncomment the following settings
# SECURE_PROXY_SSL_HEADER = ('HTTP_X_FORWARDED_PROTO', 'https')
# SESSION_COOKIE_SECURE = True
# CSRF_COOKIE_SECURE = True

# If you're not hosting at the root of your web server,
# you need to uncomment and set it to the path where Sentry is hosted.
# FORCE_SCRIPT_NAME = '/sentry'

SENTRY_WEB_HOST = '0.0.0.0'
SENTRY_WEB_PORT = 5000
SENTRY_WEB_OPTIONS = {
    # 'workers': 3,  # the number of web workers
    # 'protocol': 'uwsgi',  # Enable uwsgi protocol instead of http
}


LANGUAGES = (
    ('en', gettext_noop('English')),
    ('zh-cn', gettext_noop('Simplified Chinese')),
    # ('zh-cn', gettext_noop('Traditional Chinese')),
)

运行 Sentry

初始化:

sentry upgrade

注意，这里可能会出现错误，可以参考下面遇到的坑。初始化的时候，需要设置一个 superuser 角色，直接按提示操作即可。

启动 web 进程:

sentry run web

启动 worker 进程:

sentry run worker

这时候，通过 IP:PORT 的形式访问下，填写刚才填写的用户名和密码即可登录。登录后，我们创建一个 project。我这里设置的是 Odeon_Dev，接下来选择项目，我选择的是 Django。这个时候，会弹出一个在项目中配置的教程。我们按照提示操作即可。
测试环境的地址：

http://localhost:5000/sentry/odeon_dev/

项目中配置 Sentry

按照上面的操作，Sentry 服务就可以 run 起来了。接下来需要在 Odeon 的项目中配置下 Sentry 环境即可。这里，我们需要引入一个新包: raven。我安装的是 raven 6.1.0

安装：

A. 可以直接下载 raven 包，将其导入到环境中;
B. 直接指令安装: build/env/bin/pip install raven==6.1.0

项目配置：
直接将 sentry 创建 project 时返回的信息放入 settings 文件中即可

import os
import raven

RAVEN_CONFIG = {
    'dsn': 'http://fxxx:xxx@localhost:xxx/2',
    'release': raven.fetch_git_sha(os.path.dirname(os.pardir)),
}

至此，整个 Sentry 的搭建和项目中需要的配置就完全 OK 了。
当然，也可以更完善一下，比如：

利用 Nginx 反向代理使用域名访问服务；
利用 supervisor 来起 Sentry 服务等。

接下来，就是按需使用了。

遇到的坑

sentry默认使用 PostgreSQL。我用的是 mysql。运行 sentry upgrade 的时候，发现运行到 db
migration 的时候抛了异常，查阅发现是 db engine 使用的是MyISAM，不支持 transaction
导致的。这里需要注意下，我将 engine 指定为 InnoDB后，执行 migration 的时候错误消失。
页面打开后，提示 worker 没有正常运行。发现没有启动 worker。我们手动启动下 worker，启动时，需要在系统中将
C_FORCE_ROOT 设置为 true。详细点击：参考链接

参考链接：
https://yunsonbai.top/2016/05/30/django-sentry/
https://tech.liuchao.me/2015/06/monitor-service-error-logs-by-using-sentry/