Python中Sentry的使用体验与常见问题吐槽

自己手动部署一个把. 这货起一堆容器确实太多.

Sentry在Python项目里确实是个好东西，能帮你把线上错误抓得死死的。不过用起来也踩过不少坑，这里分享点经验。

安装和基础配置其实挺简单：

import sentry_sdk
from sentry_sdk.integrations.flask import FlaskIntegration

sentry_sdk.init(
    dsn="https://your-dsn@sentry.io/your-project",
    integrations=[FlaskIntegration()],
    traces_sample_rate=1.0,
    environment="production"
)

常见的问题和解决方案：

1. 异步任务错误抓不到 - 特别是用Celery的时候，得单独配置：

from sentry_sdk.integrations.celery import CeleryIntegration

sentry_sdk.init(
    dsn=dsn,
    integrations=[CeleryIntegration()]
)

1. 日志太多被限流 - Sentry有采样率控制，别啥都往上扔：

sentry_sdk.init(
    dsn=dsn,
    traces_sample_rate=0.2,  # 只采样20%的请求
    profiles_sample_rate=0.1  # 性能分析采样率更低
)

1. 本地开发环境也上报 - 记得区分环境：

import os

sentry_sdk.init(
    dsn=dsn if os.getenv("ENV") == "production" else None,
    environment=os.getenv("ENV", "development")
)

1. 自定义错误分组 - 有时候同类错误会被分到不同issue里，可以手动设置fingerprint：

try:
    # some code
except Exception as e:
    with sentry_sdk.configure_scope() as scope:
        scope.fingerprint = ["my-custom-error-type"]
    sentry_sdk.capture_exception(e)

1. 敏感信息泄露 - 默认会抓request数据，记得过滤：

sentry_sdk.init(
    dsn=dsn,
    send_default_pii=False,  # 不发送个人身份信息
    request_bodies="never"    # 不记录请求体
)

个人觉得不爽的地方：

• 错误堆栈有时候不够详细，特别是异步场景
• 自定义错误分组逻辑不够灵活
• 免费版的功能限制比较多

总结：配置要细致，别一股脑全上。