Какие инструменты используются для мониторинга ошибок, ресурсов сервера и медленных SQL-запросов?

Для проактивного выявления проблем, оптимизации производительности и обеспечения стабильности работы приложений используются специализированные инструменты мониторинга, которые можно разделить на следующие категории:

1. Мониторинг ошибок и логирования:

   • Sentry – система для отслеживания и агрегации ошибок и исключений в реальном времени. Позволяет быстро идентифицировать, анализировать и устранять проблемы в коде, предоставляя контекст и трассировку стека.
   • ELK Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana) – мощная платформа для централизованного сбора, индексации, анализа и визуализации логов из различных источников. Используется для поиска ошибок, анализа поведения системы, безопасности и бизнес-метрик.

2. Мониторинг ресурсов сервера и инфраструктуры (APM - Application Performance Monitoring):

   • Prometheus + Grafana – популярная связка для сбора метрик (CPU, память, диск, сеть, кастомные метрики приложений) и их визуализации на дашбордах. Prometheus собирает метрики по модели pull, Grafana их отображает и позволяет настраивать алерты.
   • Datadog / New Relic / Zabbix – комплексные решения для мониторинга облачных и локальных инфраструктур, приложений (APM), логов и пользовательского опыта. Предоставляют широкие возможности для сбора метрик, алертинга, трассировки запросов и анализа производительности.

3. Мониторинг и оптимизация SQL-запросов:

   • Django Debug Toolbar (для Python/Django) – инструмент для локальной разработки, позволяющий в реальном времени видеть все SQL-запросы, выполняемые на странице, их время выполнения, количество и трассировку стека.
   • pgBadger (для PostgreSQL) – генератор отчетов, анализирующий логи PostgreSQL для выявления медленных запросов, неоптимальных индексов, часто выполняемых запросов и других проблем производительности базы данных.
   • EXPLAIN ANALYZE (SQL-команда, например, в PostgreSQL/MySQL) – встроенная команда базы данных, которая показывает план выполнения запроса и фактическое время, затраченное на каждый шаг. Критически важна для понимания, почему запрос медленный и как его можно оптимизировать.
   • Slow Query Log (в MySQL/PostgreSQL) – функция базы данных, которая логирует все запросы, выполнение которых превысило заданный порог времени. Помогает выявить наиболее ресурсоемкие запросы, требующие оптимизации.

Пример настройки логирования медленных запросов в Django (для django.db.backends):

# settings.py
LOGGING = {
    'version': 1,
    'disable_existing_loggers': False,
    'handlers': {
        'console': {
            'class': 'logging.StreamHandler',
        },
    },
    'loggers': {
        'django.db.backends': {
            'level': 'DEBUG', # Или INFO, WARNING, ERROR для продакшена
            'handlers': ['console'],
            'propagate': False,
        }
    },
    'root': {
        'handlers': ['console'],
        'level': 'WARNING',
    },
}

Примечание: Установка уровня DEBUG для django.db.backends в продакшене может быть избыточной и привести к большому объему логов. Используйте с осторожностью или настройте на запись в файл с ротацией и фильтрацией.