讲Sentry：浅谈架构
Sentry是客户端/服务器（C/S，Client/Server）架构。由Python编写。如果我们在应用中使用Sentry，需要安装Sentry SDK。本文着重讲Sentry Server部分，一窥Sentry的架构思路。
背景
笔者的Sentry Server是通过onpremise进行安装：https://github.com/getsentry/onpremise。阅读前假设您已经了解过以下工具：
- Docker与docker-compose。
- Zookeeper：配置维护、统一命名服务、状态同步服务、集群管理等。协调分布式服务。
- Celery 是Python开发的分布式任务调度模块。
- Kafka
- 消息引擎系统
- Topic
- 点对点模型：也叫消息队列模型。那么系统A发送的消息只能被系统B接收，其他任何系统都不能读取A发送的消息。一对一
- 发布/订阅模型：与上面不同的是，它有一个主题（Topic）的概念，你可以理解成逻辑语义相近的消息容器。该模型也有发送方和接收方，只不过提法不同。发送方也称为发布者（Publisher），接收方称为订阅者（Subscriber）。和点对点模型不同的是，这个模型可能存在多个发布者向相同的主题发送消息，而订阅者也可能存在多个，它们都能接收到相同主题的消息。生活中的报纸订阅就是一种典型的发布/订阅模型。 多对多
架构概述
下方是从Sentry官方文档中找到的架构图。
（Sentry Architecture）
从上到下：
- 第一层
- Load Balancer（负载均衡器）负责路由转发。错误上报转发到 /api/\d+/store 。这一层承担数据入口。
- 第二层
- Sentry Web主要跟配置等持久化数据打交道，创建项目、权限控制、限流分配等都是它负责。查询搜索错误消息、Dashboard 聚合等功能则是 Snuba 承担，由它来当翻译官，把用户查询条件转化为 SQL 语句发给 ClickHouse。
- 第三层
- Relay 负责消息中继转发，并把数据先汇集到 Kafka。
- Snuba 负责接收 SentryWeb 的请求，进行数据的聚合、搜索。
- Sentry Worker 则是一个队列服务，主要负责数据的存储。
- 第四层
- Kafka 作为消息队列。
- ClickHouse 负责实时的数据分析。
- Redis 和 Memcached 负责项目配置、错误基础信息的存储和统计。
- Postgres 承担基础数据持久化（主要是项目、用户权限管理等）。
- Symbolicator 主要用于错误信息格式化。
- 第五层
- 最底下的 Zookeeper 是 Kafka 用于节点信息同步，如果我们设置了多个 ClickHouse 节点，也可以用它来保存主从同步信息或者做分布式表。
Relay ——错误信息处理的中转站
Relay 收到原始请求数据后，主要做这几件事。
- 对其格式进行有效性校验
- 查询内存或者从 Redis 拉取缓存得到项目配置信息，校验请求是否合法（项目是否存在或者有没有触发请求限流，没触发限流则会对 API 额度进行累计，写入 Redis） https://develop.sentry.dev/services/quotas/
- 发起一个异步请求给定时任务（SentryWorker，postprocess-event）做下一步处理
Kafka 和 Celery —— 解耦和异步保存数据
Relay 数据转发到 Kafka 的 ingest-events Topic，Sentry ingest consumer消费后把消息放入 postprocess-event 这个 Celery 定时任务服务排队处理。队列做的事情如下：
- celery Sentry依赖它来调度任务。
- symbolicate-event，将机器的错误日志格式化为可读的错误日志，经过它的消息，我们就可以在页面上看到代码在哪里出错了。
- process-event，字面含义就是处理消息，在 Sentry 上启用的插件（Plugins or Integration）会在这个步骤中应用到，例如，整合了一个 飞书 Sentry bot（机器人），就会在这个步骤发送告警。
- save-event，简化消息，保存到数据库，同时再次发到 Kafka，但这次换到 event Topic，Snuba 这个搜索组件内部会有一个消费者，对这部分数据批量写入到 ClickHouse。为什么写入Clickhouse，这是因为 ClickHouse 虽然大数据量处理能力很强，但频繁写入能力有限，所以通过** Snuba 来限制写入频率**。
(如果看不清，点击这看原图Event Ingestion Pipeline)
参考
写下、记下、留下