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# 异常监控

在一个后端服务设计中,异常捕获是必不可少需要考虑的因素

而当异常发生时,能够第一时间捕捉到并且能够获得足够的信息定位到问题至关重要

刚开始,先抛出两个问题

  1. 在生产环境中后端连接的数据库挂了,是否能够第一时间收到通知并定位到问题,而非期待用户反馈
  2. 在生产环境中有一条 API 出了问题,能否衡量该错误的紧急重要程度,并根据报告解决问题

# 异常收集

异常一般发生在以下几个位置

  1. API/GraphQL 层,在 API 层的最外层使用一个中间件 (middleware) 对错误集中进行处理,并进行上报。在具体逻辑层往往不需要主动捕捉异常,除非针对异常有特殊处理,如数据库事务失败后的回退。处理异常的伪代码如下

    function formatError (error) {
      // 代表上报异常到 sentry 
      Sentry.captureException(error)
      return {
        code,
        message,
        info,
        originalError
      }
    }
    
    // 在中间件中集中处理异常
    app.use(async (ctx, next) => {
      try {
        await next();
      } catch (error) {
        ctx.body = formatError(error)
      }
    })
    
    // graphql 中使用 formatError 统一收集异常
    new ApolloServer({
      typeDefs,
      resolvers,
      formatError
    })
    

    当在逻辑层捕捉到异常再手动抛出时,不要丢失上下文信息,此时可以使用添加字段 originalError 来保持上下文信息

  2. script 等非 API 层,如拉取配置,数据库迁移脚本以及计划任务等

另外除了主动捕捉到的异常,还有一些可能漏掉的异常,可能导致程序退出。捕捉 uncaughtExceptionunhandledRejection 事件,另外视情况决定程序是否手动退出: process.exit

process.on('uncaughtException', (err) => {
  console.error('uncaught', err)
  Sentry.captureException(err)
  process.exit(1)
})

process.on('unhandledRejection', (reason, p) => {
  console.error('unhandle', reason, p)
  Sentry.captureException(err)
})

关于 exit code,可以参考本篇文章 Node 中异常,exit code 与 docker (opens new window)

# 异常结构化

当 API 层发生异常时,传输数据至客户端时需要对异常进行结构化,有两个好处

  1. 方便下一步的异常上报
  2. 方便前端对结构化信息的解析以及对应的展示

以下使用 FormatError 表示当发生异常时, API 应该返回的结构化的信息 。而当异常发生时,可以使用一个函数 formatError 在中间件中统一结构化异常信息

在 REST 中 FormatError 可以使用 typescript 标识为以下格式的数据信息

interface FormatError {
  // 表明状态码
  readonly code: string;
  // human readable 信息
  readonly message: string;
  // 表明附属信息
  readonly info?: Record<string, any>;
  // 表明原始错误
  readonly originalError?: Error;
}

function formatError (error: Error): FormatError;

在 GraphQL 中,FormatError 可以继承 GraphQLFormattedError,用以表示以下信息

interface FormatError {
  readonly message: string;
  readonly locations?: ReadonlyArray<SourceLocation>;
  readonly path?: ReadonlyArray<string | number>;
  readonly extensions?: {
    // 表明错误码
    readonly code: string;
    // 表明附属信息
    readonly info?: Record<string, any>;
    // 表明原始错误
    readonly exception?: Error;
  }
}

// 异常格式化后的一个示例
{
  "message": "column User.a does not exist",
  "locations": [
    {
      "line": 2,
      "column": 3
    }
  ],
  "path": [
    "dbError"
  ],
  "extensions": {
    "code": "SequelizeDatabaseError",
    "exception": {
      "name": "SequelizeDatabaseError",
      "sql": "SELECT count(*) AS \"count\" FROM \"users\" AS \"User\" WHERE \"User\".\"a\" = 3;",
      "error@context": {
        "_ns_name": "hello, world",
        "id": 1814,
        "requestId": "532271c5-10cc-46f1-b628-a46bcc4981a0"
      },
      "stacktrace": [
        "SequelizeDatabaseError: column User.a does not exist",
        "    at Query.formatError (/Users/shanyue/Documents/apollo-server-quick/node_modules/sequelize/lib/dialects/postgres/query.js:366:16)"
      ]
    }
  }
}

function formatError (error: Error): FormatError;

# code

表示错误标识码,用以对错误进行归类,如用户输入数据不合法 (ValidationError),数据库异常 (DatabaseError),外部服务请求失败 (RequestError)

根据经验我把 code 分为以下几类

  • ValidationError,用户输入不合法
  • DatabaseError,数据库问题
    • DatabaseUniqueError
    • DatabaseConnectionError
    • ...
  • RequestError,外部服务
    • RequestTimeoutError
  • ForbiddenError
  • AuthError,未授权请求授权资源
  • AppError,业务问题
    • AppBadRequest
    • ...
  • ...

对于数据校验,数据库异常与请求失败,我们通常会使用第三方库。 此时可以根据第三方库的 Error 来定制 code

# message

表示 human-readable 的错误信息,但不一定代表它可以展示在前端。这里的 human 代表的是开发人员,而非用户,如以下两个 message 就不适宜展示在前端

  1. connect ECONNREFUSED postgres.xiange.tech. 不需要把数据库断连的消息展示在前端
  2. email is required. 输入数据校验,虽然可以展示给用户,但是需要展示中文 (国际化)

你可以根据 code,来决定前端是否可以展示后端期待它展示的信息,而在前端也可以根据 code 与 message 来进行全局集中处理

# info

表示一些针对 code 的更为详细的信息

  • 当发送请求失败的时候,你至少需要知道失败的这个请求长什么样子: method,params/body 以及 headers
  • 当用户输入数据校验失败时,至少得知道是那几个字段

# originalError

originalError 表示由该异常引发的错误 API,它往往会包含更加详细的上下文信息

originalError.stacktrace 表示当前错误的堆栈,当异常发生时可以快速定位问题发生的位置 (虽然 node 有时候抛出的堆栈信息都是自己从未见过的文件)

当在开发和测试环境时,把 originalError 附到 API 中可以快速定位问题, 当在生产环境时,不要把你的 originalError 也放到 API 里,你可以在监控系统中找到完整的错误信息

你可以使用以下两个 API 来优化你的 stacktrace

Error.captureStackTrace(error, constructorOpt)
Error.prepareStackTrace(error, structuredStackTrace)

具体使用方法可以参考 v8 stack trace api (opens new window)

# http status

当API处理过程中发生错误时,应该返回 400+ 的 status code

  • HTTP/1.1 400 Bad Request
  • HTTP/1.1 401 Unauthorized
  • HTTP/1.1 403 Forbidden
  • HTTP/1.1 429 Too Many Requests

# 监控系统

异常上报需要有一个监控系统,我这里比较推荐 Sentry,具体如何部署可以参考我的一篇文章:如何部署 Sentry (opens new window)

你也可以直接在官方注册使用 SaaS 版本: Sentry 付费 (opens new window)。个人免费版每个月有 5K 的报错限额,也足够个人使用。

# 监控指标

异常监控除了异常本身以外,还要采集更多一些的指标。

异常监控最重要的目标就是还原异常抛出场景

  1. 异常级别: Fatel, Error 以及 Warn。这决定你周日收到报警邮件或报警短信是继续浪还是打开笔记本改 Bug。可以通过 code 来标记

    const codeLevelMap = {
      ValidationError: 'warn',
      DatabaseError: 'error'
    }
    
  2. 环境: 生产环境还是测试环境,早于用户及测试发现问题,可以直接读取应用服务的环境变量

  3. 上下文: 如哪一条 API 请求,哪一个用户,以及更详细的 http 报文信息。可以直接利用 Sentry 的API上报上下文信息

    Sentry.configureScope(scope => {
      scope.addEventProcessor(event => Sentry.Handlers.parseRequest(event, ctx.request))
    })
    
  4. 用户: API 错误是由那个用户触发的

  5. code: 便于对错误进行分类

  6. request_id: 便于 tracing,也方便获取更多的调试信息:在 elk 中查找当前 API 执行的 SQL 语句

    const requestId = ctx.header['x-request-id'] || Math.random().toString(36).substr(2, 9)
    Sentry.configureScope(scope => {
      scope.setTag('requestId', requestId)
    })
    

由上可见,对于采集指标的数据一般来源于两个方面,http 报文以及环境变量

# 异常过滤

在本地开发时,往往不需要把异常上报到 SentrySentry 也提供了 hook 再上报之前对异常进行过滤

beforeSend?(event: Event, hint?: EventHint): Promise<Event | null> | Event | null;

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Last Updated: 7/21/2019, 11:25:08 AM