Sentry 监控 - Snuba 数据中台架构(编写和测试

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本指南将引导您完成编写和测试 Snuba 查询的过程。

探索 Snuba 数据模型

为了构建 Snuba 查询，第一步是能够知道您应该查询哪个数据集，您应该选择哪些实体以及每个实体的 schema 是什么。

有关数据集和实体的介绍，请参阅 Snuba 数据模型部分。

数据集可以在这个模块中找到。每个数据集都是一个引用实体的类。

系统中的实体列表可以通过 snuba entity 命令找到：

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sh复制代码snuba entities list

会返回如下内容：

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sh复制代码Declared Entities:
discover
errors
events
groups
groupassignee
groupedmessage
.....

一旦我们找到了我们感兴趣的实体，我们就需要了解在该实体上声明的 schema 和 relationship。 相同的命令描述了一个实体：

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sh复制代码snuba entities describe groupedmessage

会返回：

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python复制代码Entity groupedmessage
    Entity schema
    --------------------------------
    offset UInt64
    record_deleted UInt8
    project_id UInt64
    id UInt64
    status Nullable(UInt8)
    last_seen Nullable(DateTime)
    first_seen Nullable(DateTime)
    active_at Nullable(DateTime)
    first_release_id Nullable(UInt64)

    Relationships
    --------------------------------
        groups
        --------------------------------
        Destination: events
        Type: LEFT
            Join keys
            --------------------------------
            project_id = LEFT.project_id
            id = LEFT.group_id

它提供列的列表及其类型以及与数据模型中定义的其他实体的关系。

准备对 Snuba 的查询

Snuba 查询语言称为 SnQL。它记录在 SnQL 查询语言部分。所以本节不赘述。

有一个 python sdk 可用于构建 Snuba 查询，它可以用于任何 Python 客户端，包括 Sentry。 snuba-sdk。

查询表示为一个 Query 对象，如：

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python复制代码query = Query(
    dataset="discover",
    match=Entity("events"),
    select=[
        Column("title"),
        Function("uniq", [Column("event_id")], "uniq_events"),
    ],
    groupby=[Column("title")],
    where=[
        Condition(Column("timestamp"), Op.GT, datetime.datetime(2021, 1, 1)),
        Condition(Column("project_id"), Op.IN, Function("tuple", [1, 2, 3])),
    ],
    limit=Limit(10),
    offset=Offset(0),
    granularity=Granularity(3600),
)

有关如何构建查询的更多详细信息，请参见 sdk 文档。

一旦查询对象准备就绪，它就可以发送到 Snuba。

使用 Sentry 向 Snuba 发送查询

查询 Snuba 时最常见的用例是通过 Sentry。本节说明如何在 Sentry 代码库中构建查询并将其发送到 Snuba。

Sentry 导入了上述的 Snuba sdk。这是构建 Snuba 查询的推荐方法。

一旦创建了 Query 对象，Sentry 提供的 Snuba client api 就可以并且应该用于将查询发送到 Snuba。

api 在这个模块中。 它负责缓存、重试并允许批量查询。

该方法返回一个字典，其中包含响应中的数据和其他元数据：

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json复制代码{
    "data": [
        {
            "title": "very bad",
            "uniq_events": 2
        }
    ],
    "meta": [
        {
            "name": "title",
            "type": "String"
        },
        {
            "name": "uniq_events",
            "type": "UInt64"
        }
    ],
    "timing": {
        ... details ...
    }
}

data 部分是一个列表，每行一个字典。meta 包含响应中包含的列的列表，其数据类型由 Clickhouse 推断。

通过 Web UI 发送测试查询

Snuba 具有可用于发送查询的最小 Web UI。
您可以在本地运行 Snuba，
并且可以通过 http://localhost:1218/[DATASET NAME]/snql 访问 Web UI。

snubaUI.png

应该在 query 属性中提供 SnQL 查询，并且响应的结构与上一节中讨论的相同。

通过 curl 发送查询

Web UI 仅将 payload 作为 POST 发送。因此，使用 curl 或任何其他 HTTP 客户端可以实现相同的结果。

请求和响应格式

请求格式在上面截图中可见：

  • query 包含字符串形式的 SnQL 查询。
  • dataset 是数据集名称（如果尚未在 url 中指定。
  • debug 使 Snuba 在响应中提供详尽的统计信息，包括 Clickhouse 查询。
  • consistent 强制 Clickhouse 查询以单线程模式执行，并且如果 Clickhouse 表被复制，它将强制 Snuba 始终命中同一个节点。可以保证顺序一致性，因为这是消费者默认写入的节点。这是通过设置为 in_order 的负载平衡 Clickhouse 属性实现的。
  • turbo 为 TURBO_SAMPLE_RATE Snuba 设置中定义的查询设置采样率。它还可以防止 Snuba 将 FINAL 模式应用于 Clickhouse 查询，以防在替换后需要保证正确的结果。

Snuba 可以使用 4 个 http code 进行响应。200 表示成功的查询，如果查询无法正确验证，则为 400。500 通常意味着与 Clickhouse 相关的问题（从超时到连接问题），尽管 Snuba 仍然无法提前识别一些无效查询。Snuba 有一个内部速率限制器，所以 429 也是一个可能的返回码。

成功查询的响应格式与上面讨论的相同。完整版本如下所示（在 debug 模式下）

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json复制代码{
    "data": [],
    "meta": [
        {
            "name": "title",
            "type": "String"
        }
    ],
    "timing": {
        "timestamp": 1621038379,
        "duration_ms": 95,
        "marks_ms": {
            "cache_get": 1,
            "cache_set": 4,
            "execute": 39,
            "get_configs": 0,
            "prepare_query": 10,
            "rate_limit": 4,
            "validate_schema": 34
        }
    },
    "stats": {
        "clickhouse_table": "errors_local",
        "final": false,
        "referrer": "http://localhost:1218/events/snql",
        "sample": null,
        "project_rate": 0,
        "project_concurrent": 1,
        "global_rate": 0,
        "global_concurrent": 1,
        "consistent": false,
        "result_rows": 0,
        "result_cols": 1,
        "query_id": "f09f3f9e1c632f395792c6a4bfe7c4fe"
    },
    "sql": "SELECT (title AS _snuba_title) FROM errors_local PREWHERE equals((project_id AS _snuba_project_id), 1) WHERE equals(deleted, 0) AND greaterOrEquals((timestamp AS _snuba_timestamp), toDateTime('2021-05-01T00:00:00', 'Universal')) AND less(_snuba_timestamp, toDateTime('2021-05-11T00:00:00', 'Universal')) LIMIT 1000 OFFSET 0"
}

timing 部分包含查询的时间戳和持续时间。有趣的是，持续时间被分解为几个阶段：marks_ms。

sql 元素是 Clickhouse 查询。

stats 字典包含以下 key

  • clickhouse_table 是 snuba 在查询处理过程中选取的表。
  • final 表示 Snuba 是否决定向 Clickhouse 发送 FINAL 查询，这会迫使 Clickhouse 立即应用相关的合并(Merge Tree)。细节
  • sample 是应用的采样率。
  • project_rate 是查询时 Snuba 每秒收到的特定项目的请求数。
  • project_concurrent 是查询时涉及特定项目的并发查询数。
  • global_rate 与 project_rate 相同，但不专注于一个项目。
  • global_concurrent 与 project_concurrent 相同，但不专注于一个项目。
  • query_id 是此查询的唯一标识符。

查询验证问题通常采用以下格式：

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json复制代码{
    "error": {
        "type": "invalid_query",
        "message": "missing >= condition on column timestamp for entity events"
    }
}

Clickhouse 错误将具有类似的结构。type 字段将显示 clickhouse，该消息将包含有关异常的详细信息。与查询验证错误相反，在 Clickhouse 错误的情况下，实际执行了查询，因此存在为成功查询描述的所有时间和统计信息。

本文转载自: 掘金

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