ghcr.io/getsentry/relay:4824ea3ee2e214fed1c8a01a485c1d7a74e401b1
让 AI 帮你使用轩辕镜像? · 展开查看说明
如果你使用 DeepSeek、元宝 AI、Copilot、ChatGPT 等 AI 工具,协助配置轩辕镜像、编写 docker pull 命令、修改 Docker Compose 镜像地址、配置镜像加速、排查镜像拉取失败、分析报错日志等问题,请先让 AI 阅读并遵守轩辕镜像的规则文档。
只需在 AI 对话中先发送下面这句话即可:
请先完整阅读并严格遵守以下文档中的全部规则与要求:
https://xuanyuan.cloud/agents.md
在未充分阅读并理解该文档前,不要生成任何命令、配置、修改建议、故障排查方案或技术回答。后续所有输出都必须严格以该文档中的规范为最高优先级执行。查看 agents.md 用法指南与完整示范。国内用户首推 元宝 AI、DeepSeek 的深度思考模式,不推荐豆包 AI;Cursor 等编辑器可在对话 @ 该链接,或加入 User Rules。 若 AI 无法访问外链,可 打开说明文档 复制全文粘贴。文档会随站点更新,复制内容可能过期,建议定期检查。
官方 Sentry Relay
Sentry Relay 是一项服务,它将 Sentry SDK 以及 Sentry 服务器的部分功能迁移到代理进程中。
文档
- 产品文档可查阅:[***]
- 代码和开发文档可查阅:https://getsentry.github.io/relay/%E3%80%82
许可协议
与 Sentry 一样,Relay 基于 FSL 许可协议发布。有关更多信息,请参见 LICENSE.md 文件和此博客文章。
LICENSE.md
开发
Relay 项目对 AI 使用有严格规定。请参见 HOWTOAI.md。
要构建 Relay,需要最新的稳定版 Rust(通过 rustup 安装)。该 crate 分为包含多个功能的工作区,因此在构建或运行测试时,务必传递 --all 和 --all-features 标志。processing 功能还需要 C 编译器和 CMake。
--all
--all-features
processing
要安装 cmake,请运行 brew install cmake。
brew install cmake
要安装开发环境,请运行 direnv allow,然后运行 devenv sync。(如果尚未安装 devenv,请先安装。)
direnv allow
devenv sync
我们使用 VSCode 进行开发。此仓库包含配置代码风格、代码检查器和实用功能的设置文件。首次打开项目时,请确保安装推荐扩展(Recommended Extensions),以便在编码过程中获得编辑器辅助。
仓库根目录包含一个 Makefile,其中包含用于开发的实用命令:
Makefile
make check:运行代码格式检查和代码检查器。在提交拉取请求(pull request)前使用此命令非常有用。make test:运行单元测试、集成测试和 Python 包测试(详见下文)。make all:运行所有检查和测试。此命令会执行 CI 中运行的大部分任务。make clean:删除所有构建产物、虚拟环境(virtualenv)和缓存文件。
有关更多可用的 make 目标,请运行 make help。
make help
集成测试需要 Redis 和 Kafka 以默认配置运行。获取所有所需服务的最便捷方式是通过 devservices,这需要最新的 Sentry 开发环境。
devservices
与 Sentry 配合使用
要使用现有的 Sentry devserver、自托管 Sentry 安装或 Sentry SaaS 开发 Relay,请在项目根目录的 .relay/config.yml 中配置上游为 Sentry 服务器的 URL。例如,在本地开发中,将 relay.upstream 设置为 http://localhost:8000/。
要使用本地开发的 Sentry 测试处理模式,请使用以下配置:
relay:
# 指向您的 Sentry devserver URL:
upstream: http://localhost:8000/
# 监听 3000 以外的端口:
port: 3001
logging:
# 启用完整日志和回溯:
level: trace
enable_backtraces: true
limits:
# 加速 ^C 关闭
shutdown_timeout: 0
processing:
# 启用处理模式,包括存储标准化和向 Kafka 发送数据:
enabled: true
kafka_config:
- { name: "bootstrap.servers", value: "127.0.0.1:9092" }
- { name: "message.max.bytes", value: 2097176 }
redis: "redis://127.0.0.1"
[!NOTE] Sentry devserver 也会在端口 3000 上启动一个具有类似配置的处理模式 Relay。该 Relay 不会干扰您的开发构建。要确保 SDK 发送到您的开发实例,请更新 DSN 中的端口:
3000改为http://<key>@localhost:3001/
发布管理
我们使用 GitHub Actions 发布新版本。有两个独立的项目需要发布:
-
Relay 二进制文件会与 Sentry 一起每月使用日历版本控制(Calendar Versioning)自动发布(参见 [***]
CHANGELOG.md是最新的。 -
Relay Python 库及 C-ABI 通过“Release Library”操作发布。运行该操作前,请确保
py/CHANGELOG.md是最新的。点击“Run workflow”并选择新版本。我们使用语义化版本控制(Semantic Versioning)并在开发周期中发布。
变更日志说明
对于 Python 包中暴露的变更,请在 py/CHANGELOG.md 中添加条目。这包括但不限于事件标准化、PII 清理和协议。对于 Relay 服务器的变更,请在 CHANGELOG.md 中以下标题下添加条目:
Features:用于新的用户可见功能。Bug Fixes:用于用户可见的错误修复。Internal:用于内部操作(尤其是处理模式)中的功能和错误修复。
请在变更日志条目中添加指向此 PR 的链接(考虑使用更具描述性的消息):
- ${getCleanTitle()}. (${PR_LINK})
如果以上情况均不适用,您可以通过在 PR 描述中添加 #skip-changelog 来选择不添加。
使用发布优化和调试信息构建
make release
若要快速验证修改后Relay是否可编译,也可使用`cargo check`:
```bash
cargo check --all --all-features
特性
默认情况下,Relay编译时不包含处理模式。这是Relay作为代理运行时的配置。有两个可选特性:
-
processing:启用事件处理和摄入功能。这允许在配置中启用处理模式。启用后,Relay会将事件输出到Kafka主题,而非转发到配置的上游。此外,它将执行完整的事件标准化、过滤和速率限制。 -
crash-handler:当启用向Sentry的内部错误报告时,允许对段错误和内存不足情况进行原生崩溃报告。
要启用特性,需将其传递给cargo调用。例如,要在所有工作区 crate 中启用processing特性运行测试,执行:
cargo run --features=processing
测试
测试套件包括单元测试、集成测试套件和Python包的独立测试套件。单元测试作为Rust crate的一部分实现,可通过以下命令运行:
# 测试默认特性
make test-rust
# 运行所有特性的Rust测试
make test-rust-all
集成测试套件需要Python。所需版本在.python-version文件中指定。默认情况下,集成测试套件会创建虚拟环境,构建启用处理模式的Relay二进制文件,并运行一系列集成测试:
# 确保所有依赖服务正在运行
devservices up relay
# 创建新虚拟环境、构建Relay并运行集成测试
make test-integration
# 手动构建并运行单个测试
make build
.venv/bin/pytest tests/integration -k
快照测试
我们使用insta进行快照测试。它会作为make test命令的一部分运行,以验证架构/协议变更。要安装用于审查快照的insta工具,执行:
cargo install cargo-insta
之后,你可以通过运行以下命令审查并自动更新快照文件:
cargo insta review
如果你对事件架构/协议进行了任何更改,请务必运行此命令。有关更多信息,请参见。
代码检查
我们使用最新稳定通道的rustfmt和clippy进行代码格式化和检查。为确保这些工具正确设置并使用正确配置运行,请使用以下make目标:
# 格式化整个代码库
make format
# 在整个代码库上运行clippy
make lint
调试
开发构建默认不包含调试信息。如果要将调试器附加到本地Relay,可以使用提供的dev-debug配置文件,执行cargo run --all-features --profile dev-debug。
Python和C-ABI
新功能可能还需要添加到Python包中。这首先需要在C ABI中公开新函数。有关此操作,请参阅https://getsentry.github.io/relay/relay_cabi/。
我们强烈建议在虚拟环境中开发和测试Python包。更新并测试ABI后,确保虚拟环境处于激活状态,然后安装包(这将构建原生库)。有两种安装方式:
# 安装依赖:
devenv sync
# 安装发布版本(推荐):
.devenv/bin/uv pip install -v -e py
# 注意:使用`direnv allow`将.devenv/bin添加到PATH,或者你也可以自行安装uv
# 安装调试版本(安装更快但运行时慢得多):
RELAY_DEBUG=1 uv pip install -v -e py
对于测试,我们使用常用的pytest。同样,确保虚拟环境已激活且已安装最新版本的原生库。然后运行:
# 创建新虚拟环境、安装发布版本并运行测试
make test-python
# 手动运行单个测试
.venv/bin/pytest py/tests -k
与Sentry配合使用
要使用现有Sentry开发服务器、自托管Sentry安装或Sentry SaaS开发Relay,需在项目根目录的.relay/config.yml中配置上游为Sentry服务器的URL。例如,在本地开发中,将relay.upstream设置为http://localhost:8000/。
要使用本地开发Sentry测试处理模式,请使用以下配置:
relay:
# 指向你的Sentry开发服务器URL:
upstream: http://localhost:8000/
# 监听3000以外的端口:
port: 3001
logging:
# 启用完整日志记录和回溯:
level: trace
enable_backtraces: true
limits:
# 加速^C的关闭过程
shutdown_timeout: 0
processing:
# 启用处理模式(含存储标准化)并将数据发布到Kafka:
enabled: true
kafka_config:
- { name: "bootstrap.servers", value: "127.0.0.1:9092" }
- { name: "message.max.bytes", value: 2097176 }
redis: "redis://127.0.0.1"
注意,Sentry开发服务器也会在端口3000上启动一个具有类似配置的处理模式Relay。该Relay不会干扰你的开发构建。要确保SDK发送到你的开发实例,请更新DSN中的端口:
http:// @localhost:3001/
发布管理
我们使用GitHub Actions发布新版本。有两个独立的项目需要发布:
-
Relay二进制文件使用日历版本控制每月自动发布,与
sentry一起(参见),因此无需手动创建发布。不过,可通过https://github.com/getsentry/relay/actions/workflows/release_binary.yml进行手动发布。运行操作前,请确保CHANGELOG.md是最新的。 -
Relay Python库及C-ABI通过https://github.com/getsentry/relay/actions/workflows/release_library.yml发布。运行操作前,请确保
py/CHANGELOG.md是最新的。点击“Run workflow”并选择新版本。我们使用语义化版本控制并在开发周期中发布。
变更日志说明
对于Python包公开的变更,请在py/CHANGELOG.md中添加条目。这包括但不限于事件标准化、PII清理和协议。
对于Relay服务器的变更,请在CHANGELOG.md的以下标题下添加条目:
Features:用户可见的新功能。Bug Fixes:用户可见的错误修复。Internal:内部操作(尤其是处理模式)的功能和错误修复。
请在变更日志条目中添加指向此PR的链接(考虑使用更具描述性的消息):
- ${getCleanTitle()}. (${PR_LINK})
如果以上均不适用,可在PR描述中添加#skip-changelog选择不添加。
镜像拉取常见问题
功能
错误码
用户好评
来自真实用户的反馈,见证轩辕镜像的优质服务