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山月行
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Node 中异常上报与监控

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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 这也是本篇文章的内容

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,而不是等到用户反馈之后又用了半天时间才找到问题 (虽然运维肯定会在第一时间知道数据库挂了)
  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

    // 在中间件中集中处理异常
    app.use(async (ctx, next) => {
      try {
        await next();
      } catch (err) {
        ctx.body = formatError(err);
      }
    });
    
    // graphql 中也可以
    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

process.on("uncaughtException", err => {
  console.error("uncaught", err);
});

process.on("unhandledRejection", (reason, p) => {
  console.error("unhandle", reason, p);
});

API 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,方便下一步的异常上报与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,异常可以在最顶层中间件作为错误处理中间件统一捕获,捕获到时可以使用一个函数 formatError 在中间件中统一结构化异常信息

interface FormatError {
  code: string;
  message: string;
  info: any;
  data: Record<string, any> | null;
  originalError?: Error;
}

function formatError(error: Error): FormatError;

以下是 FormatError 各字段的示意

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 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,你至少得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.stack 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

data

代表该接口返回的数据。当 API 报错时 data 是不是应该返回为 null?

不应该,当 API 报错时,可能只有部分字段有问题,剩余字段可以正常返回。 由于 graphql 是由字段(field)聚合而成,这在 graphql 中体现地非常明显。

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

过滤

在本地开发时,往往不需要把异常上报到 Sentry。Sentry 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;

监控系统

监控首先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上一篇文章:如何部署 Sentry。

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

相比自建版本,使用 SaaS 免了一些运维的日常工作。最主要的是, 自建系统有功能限制。

这里有关于 Sentry 的文档

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


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