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基于Sentry的前端性能监控平台搭建与应用

一、Sentry简介

Sentry 是一套开源的实时异常收集、追踪、监控系统，支持几乎所有的语音和平台。

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这套系统由对应各种语言的 SDK 和一套庞大的数据后台服务组成，通过 Sentry SDK 的配置，可以上报错误关联的版本信息、发布环境。同时 Sentry SDK 会自动捕捉异常发生前的相关操作，便于后续异常追踪。最后，异常数据上报到数据服务之后，会通过过滤、关键信息提取、归纳展示在数据后台的 Web 界面中，功能架构如下图所示。

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二、环境搭建

2.1 官方Sentry服务

Sentry项目是开源的，但是也提供付费版本，省去自己搭建和维护 Python 服务的麻烦。自己搭建的话，灵活性相对较高，可以做很多的定制化开发。首先，我们打开并登录官网注册账号。

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2.2 私有化部署

Sentry 的管理后台是基于 Python Django 开发的。同时，这个管理后台需要用到 Postgres 数据库（管理后台默认的数据库）、ClickHouse（存数据特征的数据库）、relay、kafka、redis 等一些基础服务或由 Sentry 官方维护的总共 23 个服务支撑运行。如果独立的部署和维护这 23 个服务将是异常复杂和困难的，幸运的是，官方提供了基于docker 镜像的一键部署实现 getsentry/onpremise。所以，在私有化部署之前，我们需要在本地搭建Docker 和 Python 环境。需要说明的是，下面的所有私有化部署都是基于Linux系统环境的。下面是安装所需的一些软硬件环境。

  • Docker 19.03.6+
  • Docker-Compose 1.28.0+
  • 4 CPU Cores
  • 8 GB RAM
  • 20 GB Free Disk Space

2.3 安装docker

首先，我们在cenos服务器上安装一些工具软件，安装的命令如下。

yum install yum-utils device-mapper-persistent-data lvm2 -y

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然后，我们将镜像源设置阿里的。

yum-config-manager --add-repo https://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/centos/docker-ce.repo

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接下来，我们使用yum命令安装docker。

yum install docker-ce docker-ce-cli containerd.io -y

然后，使用如下命令启动docker。

systemctl start docker
# 设为开机启动
systemctl enable docker

此处有一个小的Tip：在后续部署的过程中，需要拉取大量镜像，官方源拉取较慢，可以修改 docker 镜像源。首先，登录阿里云官网，打开 阿里云容器镜像服务。点击左侧菜单最下面的 镜像加速器 ，选择 Centos。

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2.3.1 安装docker-compose

接下来，我们继续安装插件。首先，我们需要安装docker-compose

# 使用国内源安装
sudo curl -L "https://get.daocloud.io/docker/compose/releases/download/1.29.2/docker-compose-$(uname -s)-$(uname -m)" -o /usr/local/bin/docker-compose

设置docker-compose执行权限。

chmod +x /usr/local/bin/docker-compose

再创建一个软链接。

sudo ln -s /usr/local/bin/docker-compose /usr/bin/docker-compose

最后，测试一下是否安装成功。

$ docker-compose --version

docker-compose version 1.22.0, build f46880fe

2.4 一键部署

git clone https://github.com/getsentry/onpremise

在 onpremise 的根路径下有一个 install.sh 文件，只需要执行此脚本即可完成快速部署，脚本运行的过程中，大致会经历以下操作：

  • 环境检查
  • 生成服务配置
  • docker volume 数据卷创建（可理解为 docker 运行的应用的数据存储路径的创建）
  • 拉取和升级基础镜像
  • 构建镜像
  • 服务初始化
  • 设置管理员账号（如果跳过此步，可手动创建）

然后在onpremise项目中执行一键部署命令

cd onpremise

# 直接运行 ./install.sh 将 Sentry 及其依赖都通过 docker 安装
./install.sh

安装的过程如下图所示。

image.png

设置管理员账号（如果跳过此步，可手动创建）。

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2.5 启动项目

在执行结束后，会提示创建完毕，运行 docker-compose up -d 启动服务。

image.png

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查看服务运行状态使用命令docker-compose ps。

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2.6 访问项目

所有服务都启动成功后，就可以访问sentry后台了。后台默认运行在服务器的9000端口，登录的账户密码就是安装时设置的。

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2.7 设置语言和时区

部署成功之后，我们可以进行一些设置。点击头像【User settings】 -【 Account Details】来设置语言何时区等。

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三、Vue接入Sentry

3.1 创建Vue项目

首先，使用create命令创建Vue项目，如下所示。

npm i @vue/cli -g
# 初始化vue2项目
vue create vue2-sentry

3.2 接入sentry

image.png

首先，在项目中安装sentry插件。

# Using npm
npm install --save @sentry/vue @sentry/tracing

然后，在入口文件main.js中初始化sentry。

import Vue from "vue";
import Router from "vue-router";
import * as Sentry from "@sentry/vue";
import { Integrations } from "@sentry/tracing";

Vue.use(Router);

const router = new Router({
  // ...
});

Sentry.init({
  Vue,
  dsn: "http://[email protected]:9000/2",
  integrations: [
    new Integrations.BrowserTracing({
      routingInstrumentation: Sentry.vueRouterInstrumentation(router),
      tracingOrigins: ["localhost", "my-site-url.com", /^//],
    }),
  ],
  // 不同的环境上报到不同的 environment 分类
  // environment: process.env.ENVIRONMENT,
  // Set tracesSampleRate to 1.0 to capture 100%
  // of transactions for performance monitoring.
  // We recommend adjusting this value in production
  //  高访问量应用可以控制上报百分比
  tracesSampleRate: 1.0,
  release: process.env.SENTRY_VERSION || '0.0.1', // 版本号，每次都npm run build上传都修改版本号
});

// ...

new Vue({
  router,
  render: h => h(App),
}).$mount("#app");

接着，我们手动模拟一个异常，然后就可以在sentry控制台捕获错误。

image.png

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3.3 上传sourceMap到sentry

为了方便查看具体的报错内容，我们需要上传sourceMap到sentry平台。一般有两种上传方式：sentry-cli和sentry-webpack-plugin。source-map是什么呢？

  • 是一个文件，可以让已编译过的代码可以映射出原始源;
  • 是一个信息文件，里面储存着位置信息。也就是说，转换后的代码的每一个位置，所对应的转换前的位置。

在正式上传之前，我们需要在Vue项目中集成webpack-plugin插件，安装的命令如下：

npm i @sentry/webpack-plugin -D

接着，我们修改vue.config.js配置文件中的配置，示例如下。

const SentryCliPlugin = require('@sentry/webpack-plugin')

module.exports = {
  // 打包生成sourcemap，打包完上传到sentry之后在删除，不要把sourcemao传到生产环境
  productionSourceMap: process.env.NODE_ENV !== 'development',
  configureWebpack: config=> {
    if (process.env.NODE_ENV !== 'development') {
      config.plugins.push(
        new SentryCliPlugin({
          include: './dist/js', // 只上传js
          ignore: ['node_modules', 'webpack.config.js'],
          ignoreFile: '.sentrycliignore',
          release: process.env.SENTRY_VERSION || '0.0.1', // 版本号
          cleanArtifacts: true, 
          urlPrefix: '~/js', //线上对应的url资源的相对路径 
        }),
      )
    }
  },
}

为了能够正常的进行上报，我们需要在sentry后台获取TOKEN。

image.png

image.png

image.png

然后再配置org组织名称。并在项目根目录创建.sentryclirc文件，配置如下内容。

# .sentryclirc

[auth]
token=填入控制台创建的TOKEN

[defaults]
url=https://sentry.io/
org=sentry
project=vue
  • url：sentry部署的地址，默认是https://sentry.io/
  • org：控制台查看组织名称
  • project：项目名称
  • token：生成token需要勾选project:write项目写入权限

当我们再次执行npm run build项目打包命令的时候，就可以把js下的sourcemap相关文件上传到sentry。正确上传过 source-map 的项目，可以看到很清晰的报错位置。进入本地打包的dist，http-server -p 6002 启动一个模拟正式环境部署的服务访问看看效果。

image.png

需要说明的是，记得不要把sourcemap文件传到生产环境，因为又大又不安全。通常，在生产环节删除sourcemap有如下三种方式。

// 方式1
"scripts": {
  "build": "vue-cli-service build && rimraf ./dist/js/*.map"
}

// 方式2 单独生成map
// vue.config.js
configureWebpack(config) {
     config.output.sourceMapFilename('sourceMap/[name].[chunkhash].map.js')
     config.plugin('sentry').use(SentryCliPlugin, [{
        include: './dist/sourceMap', // 只上传js
        ignore: ['node_modules'],
        configFile: 'sentry.properties',
        release: process.env.SENTRY_VERSION || '0.0.1', // 版本号，每次都npm run build上传都修改版本号
        cleanArtifacts: true, // 先清理再上传
    }])
}

// 方式3 webpack插件清理
$ npm i webpack-delete-sourcemaps-plugin -D
// vue.config.js
const { DeleteSourceMapsPlugin } = require('webpack-delete-sourcemaps-plugin')

configureWebpack(config) {
    config.plugin.push(
        new DeleteSourceMapsPlugin(), // 清理sourcemap
    )
}

3.4 Performance分析

除了捕捉错误外，Sentry还可以收集一些页面性能方面的数据。Sentry.init() 中，new Integrations.BrowserTracing() 的功能就是将浏览器页面加载和导航检测作为事物，并捕获请求和其他性能指标。

image.png

常见的性能数据指标有如下一些：

  • TPM: 每分钟事务数；
  • FCP：首次内容绘制（浏览器第第一次开始渲染 dom 的时间点）；
  • LCP：最大内容渲染，代表 viewpoint 中最大页面元素的加载时间；
  • FID：用户首次输入延迟，可以衡量用户首次与网站交互的时间；
  • CLS：累计布局偏移，一个元素初始时和消失前的数据；
  • TTFB：首字节时间，测量用户浏览器接收页面的第一个字节的时间（可以判断缓慢来自网络请求还是页面加载问题）；
  • USER：uv 数字；
  • USER MISERY: 对响应时间难以忍受的用户指标，由 sentry 计算出来，阈值可以动态修改；

四、React接入Sentry

我们使用umi项目接入sentry进行演示。首先，我们创建一个基于umi的React项目。

mkdir umi-sentry && cd  umi-sentry
yarn create umi

然后，我们在项目中安装sentry插件。

npm install --save @sentry/react @sentry/tracing

4.1 接入sentry

首先，我们在React项目的入口文件index.ts中初始化sentry，示例如下。

import * as Sentry from "@sentry/react";
import { BrowserTracing } from "@sentry/tracing";

Sentry.init({
  dsn: "https://[email protected]/121",
  integrations: [new BrowserTracing()],
  release: '0.0.1',
  tracesSampleRate: 1.0,
});

接着，我们手动触发一个异常，看是否能正确上报到sentry。

image.png

4.2 上传sourcemap

首先，在根目录创建配置文件 .sentryclirc，然后配置如下选项。

[auth]
token=TOKEN控制台获取，TOKEN需要勾选project:write写入权限

[defaults]
url=https://sentry.io/ // 默认地址
org=组织名称，控制台获取
project=react // 项目名称

接着，我们再安装sourcemap配置上传插件。

npm i @sentry/webpack-plugin -D

然后，在.umirc.ts文件中添加如下配置。

const SentryPlugin = require('@sentry/webpack-plugin');

export default {
  devtool: process.env.NODE_ENV === 'production' ? 'source-map' : 'eval', // 开启sourcemao
  chainWebpack(config, { webpack }){
    if (process.env.NODE_ENV === 'production'){//当为prod时候才进行sourcemap的上传，如果不判断，在项目运行的打包也会上传
      config.plugin("sentry").use(SentryPlugin, [{
        ignore: ['node_modules'],
        include: './dist', //上传dist文件的js
        configFile: './sentryclirc', //配置文件地址，这个一定要有，踩坑在这里，忘了写导致一直无法实现上传sourcemap
        release:'1.0.1', //版本号，自己定义的变量，整个版本号在项目里面一定要对应
        deleteAfterCompile: true,
        urlPrefix: '~/' // js的代码路径前缀
       }])
    }
  },
};

执行打包上传sourcemap。进入dist文件，启动http-server 本地服务模拟线上效果。

image.png

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需要说明的是，在执行npm run build打包操作后，不要把sourcemap上传到生产环境，记得删除。

五、其他用法

5.1 识别用户

在上传的 issues 里面，我们可以借助 setUser 方法，设置读取存在本地的用户信息，比如。

Sentry.setUser({
  id: 'dfar12e31', // userId cookie.get('userId')
  email: '[email protected]', // cookie.get('email')
  username: 'poetry', // cookie.get('username')
})
Vue.prototype.$Sentry = Sentry

5.2 错误边界

sentry支持定义错误边界，当组件报错的时候，可以上报相关信息。使用 Sentry.ErrorBoundary添加错误边界，可以把错误定位到组件上面。

5.3 rrweb错误复现

使用rrweb，我们可以复现错误产生的路径。首先，我们需要安装rrweb插件。

npm i @sentry/rrweb rrweb -S

然后，在入口文件中进行如下的一些配置。

import SentryRRWeb from '@sentry/rrweb';

// app/main.js
Sentry.init({
    Vue,
    dsn: "xxx",
    integrations: [
      new Integrations.BrowserTracing({
        routingInstrumentation: Sentry.vueRouterInstrumentation(router),
        tracingOrigins: ["localhost", "my-site-url.com", /^//],
      }),
      new SentryRRWeb({
        checkoutEveryNms: 10 * 1000, // 每10秒重新制作快照
        checkoutEveryNth: 200, // 每 200 个 event 重新制作快照
        maskAllInputs: false, // 将所有输入内容记录为 *
      }),
    ],
    ... 
});

接着，我们就可以在sentry后台看到错误的json数据。

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5.4 手动报警提示

有时候，我们可以通过提醒等功能来帮助我们即时发现问题，可设置的提醒的选项也有很多。

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标签： sentry 前端 python
本文转载自: https://blog.csdn.net/xiangzhihong8/article/details/128798778
版权归原作者 xiangzhihong8 所有， 如有侵权，请联系我们删除。
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