如何配置哨兵以从 python 多处理池生成的进程发送异常？

Question

我有一个由 celery worker 运行编写的脚本，它使用台球库中的 Pool 并且我生成了多个进程。我正在尝试在这些进程中使用哨兵，以便可以捕获任何 unhandled/handled 异常。下面写的是我的示例代码：

from configurations import SENTRY_CLIENT


def process_data(data):
try:
    s = data/0
except ZeroDivisionError:
    print "Sentry must report this."
    SENTRY_CLIENT.captureException()

import multiprocessing
from billiard import Pool
POOL_SIZE=multiprocessing.cpu_count()
pool = Pool(POOL_SIZE)
data=[0, 1, 2, 3, 4, 5]
pool.map(process_data, data)
pool.close()
pool.terminate()

SENTRY_CLIENT 在配置文件中定义，定义为： configurations.py

from raven import Client
SENTRY_CLIENT = Client("dsn")

我正在尝试的一种方法是将 SENTRY_CLIENT 传递给每个进程，但我现在正在努力避免这种情况。此外，由于这个脚本是由 celery worker 执行的，我已经为 celery 配置了 sentry，任何异常直到 pool.map() 都会被 sentry 很好地捕获。

我还尝试打印 SENTRY_CLIENT.__dict__，我得到了具有正确值的有效项目。我的问题是为什么 SENTRY_CLIENT 没有向哨兵仪表板发送异常。可能是我在配置中遗漏了一些东西。

Answer 1

通过一些阅读，我终于得到了解决方案。 Sentry 在基于异步事件的模型上工作，并且在触发 sentry 后立即终止进程将无法确保异常到达服务器。因此，我们需要在终止进程之前添加一个延迟（10 秒）以防出现任何异常，以确保哨兵完成它的工作。

def process_data(data):
    from configurations import SENTRY_CLIENT
    try:
       s = data/0
    except ZeroDivisionError:
       print "Sentry must report this."
       import time
       SENTRY_CLIENT.captureException()
       time.sleep(10)

import multiprocessing
from billiard import Pool
POOL_SIZE=multiprocessing.cpu_count()
pool = Pool(POOL_SIZE)
data=[0, 1, 2, 3, 4, 5]
pool.map(process_data, data)
pool.close()
pool.terminate()

Answer 2

作为 PoloSoares ，您应该更改传输而不是通过睡眠添加任何延迟。 6.10.0 版 raven lib 的有效解决方案示例：

import multiprocessing

from billiard import Pool
from raven import Client
from raven.transport.http import HTTPTransport

SENTRY_CLIENT = Client("dsn", transport=HTTPTransport)


def process_data(data):
    try:
        s = data / 0
    except ZeroDivisionError:
        print("Sentry must report this.")
        SENTRY_CLIENT.captureException()


POOL_SIZE = multiprocessing.cpu_count()
pool = Pool(POOL_SIZE)
data = [0, 1, 2, 3, 4, 5]
pool.map(process_data, data)
pool.close()
pool.terminate()

如何配置哨兵以从 python 多处理池生成的进程发送异常？

How to configure sentry to send exception from process spawned by python multiprocessing pools?

python

celery

python-multiprocessing

sentry