Sentry API 常用接口汇总

sentry是一个基于Django构建的现代化的实时事件日志监控、记录和聚合平台,主要用于如何快速的发现故障。支持几乎所有主流开发语言和平台,并提供了现代化UI,它专门用于监视错误和提取执行适当的事后操作所需的所有信息,而无需使用标准用户反馈循环的任何麻烦。

Sentry 的搜索功能和查询语法

要在 Sentry 中通过 API 获取 culprit 中不包含 "timeout" 字符的 issues 列表，可以使用查询参数来进行过滤。

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import requests

url = 'https://sentry.io/api/0/projects/my-org/my-project/issues/'
headers = {
    'Authorization': 'Bearer <your_auth_token>',
}

params = {
    'query': '!culprit:"timeout"',
}

response = requests.get(url, headers=headers, params=params)

if response.status_code == 200:
    issues = response.json()
    for issue in issues:
        print(issue)
else:
    print(f"Error: {response.status_code} - {response.text}")

query 参数 ：!culprit:"timeout" 过滤掉 culprit 中包含 "timeout" 的 issues。
URL 编码 ：在 curl 示例中，我们使用 : 和 " 对冒号 : 和引号 " 进行 URL 编码。

sentry.Error捕获哪些异常

1. 未处理的异常

在应用程序中，未捕获的异常通常会导致程序崩溃。这些异常会被 Sentry 自动捕获并记录为 sentry.Error 类型的错误。例如，在 Python 应用程序中，未处理的 ValueError、TypeError 或 KeyError 等异常。

2. 手动记录的错误

开发者可以使用 Sentry SDK 手动记录错误。例如，遇到特定业务逻辑错误或异常时，开发者可以使用 capture_exception 或 capture_message 方法手动将错误发送到 Sentry。

3. 网络或数据库错误

当应用程序与外部服务（如数据库、API、文件系统）交互时，可能会发生网络超时、连接失败或数据查询错误等问题。这些错误也会被捕获并记录为 sentry.Error 类型。

4. 配置或环境错误

应用程序启动时可能会遇到配置文件缺失、环境变量设置错误或依赖库版本不匹配等问题。这些问题会导致应用程序无法正常运行，Sentry 会将这些错误记录下来。

5. 用户输入错误

用户输入的数据不符合预期（例如表单验证失败）也可能导致应用程序抛出异常。这些异常会被捕获并记录，以帮助开发者改进用户输入的验证和处理逻辑。

6. 资源访问错误

当应用程序尝试访问不存在的文件、目录或其他资源时，会抛出相应的异常。例如，文件系统中的 FileNotFoundError 或权限不足导致的 PermissionError。

Sentry如何获取激增报错

在 Sentry 中，"激增报错"（Issue Spike）通常是指在短时间内错误数量突然增加的情况。Sentry 提供了一些工具和 API 端点来监控和检测这种情况。

通过 Sentry UI 获取激增报错

仪表板和发现视图 ：使用 Sentry 仪表板和发现视图可以查看错误的趋势和异常。你可以设置时间范围和过滤器，观察特定错误的数量变化。
警报：设置基于阈值的警报，当某个错误的发生次数超过某个预设值时，Sentry 会发送通知。你可以根据错误的数量激增来配置警报。

使用 Sentry API 获取激增报错

可以使用 Sentry API 来查询特定时间范围内的错误，并监控错误数量的变化。以下是一个示例，通过 /api/0/projects/{organization_slug}/{project_slug}/issues/ 端点获取特定时间范围内的错误，然后分析错误数量的变化。

代码语言：javascript复制

import requests

organization_slug = 'your_organization_slug'
project_slug = 'your_project_slug'
auth_token = 'your_auth_token'

url = f'https://sentry.io/api/0/projects/{organization_slug}/{project_slug}/issues/?statsPeriod=24h'
headers = {'Authorization': f'Bearer {auth_token}'}

response = requests.get(url, headers=headers)

if response.status_code == 200:
    issues = response.json()
    for issue in issues:
        print(issue)
else:
    print(f"Error: {response.status_code} - {response.text}")

返回数据

该端点返回的是一个错误组列表，每个错误组包含的字段包括：

id ：错误组的唯一标识符。
project ：错误组所属的项目信息。
culprit ：导致错误的代码位置。
title ：错误组的标题。
lastSeen ：错误组最后一次被看到的时间。
firstSeen ：错误组第一次被看到的时间。
count ：错误组发生的次数。
userCount ：受影响的用户数。
permalink ：错误组的永久链接。
shortId ：错误组的简短 ID。
logger ：记录错误的日志器。
level ：错误级别。
status ：错误组的状态（已解决、未解决等）。
assignedTo ：分配给的用户。
annotations ：注释。

设置警报

你还可以在 Sentry 中设置警报，当错误数量在特定时间段内急剧增加时触发警报：

进入项目设置 ：在 Sentry 仪表板中，选择你的项目。
设置警报 ：导航到警报设置，选择创建新的警报规则。
配置条件 ：设置条件，例如在某个时间段内错误数量增加到特定阈值时触发。
配置通知 ：设置通知渠道，例如通过电子邮件、Slack、Webhooks 等方式接收通知。

使用 Discover 查询

在 Sentry 的 Discover 功能中，你可以编写自定义查询来分析错误数据，并检测错误数量的激增：

进入 Discover ：在 Sentry 仪表板中，选择 Discover。
编写查询 ：编写查询来筛选特定时间范围内的错误，并根据错误数量排序。
保存和监控 ：保存查询并定期查看，以检测错误数量的变化。

sentry 接口配置异常 api

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