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Sentry 错误历史

更新于 2026-10-01

Sentry 是出错之事的档案。对防御性、纠正性或错误处理代码,它常持有直接动机:促使某人加检查、catch、重试或 fallback 的具体异常、堆栈与频率。

  • Issues。 分组错误,含计数、首次/末次出现时间戳、受影响 release、评论
  • Events。 issue 内单个错误实例(堆栈、标签、用户上下文)
  • Releases。 部署记录与关联 issues(「哪个版本修好了?」)
  • Replays。 用户可见错误的会话录制(若启用)
  • Profiles。 性能 profiling 数据(对「为什么」较少用,对「多慢」更多)
  • Issue 评论与指派。 有时含工程师对根因的笔记

Sentry 最有价值的是时间关联:「issue X 创建于 2024-01-02,峰值 500 events/天,在 2024-01-15 发布 v2.14.0 后不再出现——该 release 含防御检查。」

使用 Sentry MCP。

  1. 定向。 若不知 project slug 与 organization:

    find_organizations
    find_projects
  2. 搜与目标相关的 issues。

    search_issues (natural language, e.g., "errors in PaymentService timeout", "unhandled exceptions in uploadFile")

    好查询成分:目标处理的异常类名、目标函数或类名、目标检查的错误消息字符串、目标文件路径。

  3. 按 release 与时间窗口收窄。

    search_issue_events (filter by release, time, environment, trace ID, tags)
    get_issue_tag_values (for an issue, see distribution across versions, users, environments)

    对疑似 issue 查:

    • 首次出现。 错误何时开始?
    • 末次出现。 何时停止?是否与目标发布日期对齐?
    • 受影响 releases。 哪些版本见过?哪个是修复版?
    • 频率轨迹。 是否尖峰后解决?
  4. 拉完整 event 上下文。

    get_sentry_resource (pass a Sentry URL or type+ID)

    堆栈是否经过目标代码?标签与 breadcrumb 是否匹配目标防御条件?

  5. 查目标附近发布的 releases。

    find_releases (around the commit date of the target)

    将 release 版本与 PR 合并日期交叉引用。

  6. 谨慎使用 Seer。

    analyze_issue_with_seer

    Seer 产出 AI 根因分析。可作假设生成器,但视为推断非权威。实际 events 与堆栈是主要证据。Seer 叙述是次要。

  • issue 首次出现 在目标 PR 前不久首次出现、末次出现在之后不久,暗示目标处理了该错误
  • 堆栈经过或落在目标函数,展示确切失败模式
  • issue 上 PR 作者的评论描述修复
  • 目标 PR 描述或提交信息引用 Sentry issue URL 或 ID
  • 高事件计数的 issue 在含目标的 release 后停止
  • 分组漂移。 Sentry 按指纹分组。重构或改名可能把「同一」错误归到新 issue ID。issue 突然结束可能是重新分组。查之后立刻出现的新 issues。
  • Release 关联噪声。 一个 release 含许多提交。issue 在 v2.14.0 停止不证明是目标修的。同 release 其他变更可能修了。与目标确切 commit 交叉引用。
  • 静默修复。 错误停止可能是因为前面的服务变了,不一定是这段防御代码修好的。有关联提示性,不能证明是这段代码修的。
  • Resolved ≠ fixed。 issue 可手动标 resolved 而无代码变更。把 resolved 当人工标记,非代码修复证据。
  • Seer 幻觉。 Seer 可生成听起来自信但不对的解释。主张时回退到实际 events、堆栈、时间戳。
  • 采样。 有些项目大量采样 events。低计数可能只是高采样,非罕见错误。有疑则记缺口。

每个相关 issue:

  • Issue ID 与标题
  • 项目与 organization
  • 首次/末次出现时间戳
  • Event 计数(及采样率若已知)
  • 受影响 releases
  • 展示与目标相关性的代表性堆栈片段(逐字摘录,非摘要)
  • 首次/末次出现与目标发布日期的时间关联
  • Issue 链接
  • 作者评论或 解决说明

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