客户端向sentry服务发送一个错误日志在sentry内部被称为event，以js客户端为例，异常发送时的请求url为：
http://localhost:8000/api/2/store/?sentry_version=7&sentry_client=raven-js%2F3.8.1&sentry_key=36db8da42fa84f83bac146be5096815csentry后台基于django框架，将所有的url分为两类，api.endpoints包处理以/api/0开头的请求，web.frontend包处理其他请求。以上url请求被转给web.frontend包下的view处理，在web.urls.py文件中，查看到如下代码，发现该url被转给StoreView
# in web.urls.py
urlpatterns += patterns(
'',
# Store endpoints first since they are the most active
url(r'^api/store/$', api.StoreView.as_view(),
name='sentry-api-store'),
url(r'^api/(?P<project_id>[\w_-]+)/store/$', api.StoreView.as_view(),
name='sentry-api-store'),
url(r'^api/(?P<project_id>\d+)/csp-report/$', api.CspReportView.as_view(),
name='sentry-api-csp-report'),
StoreView:
StoreView类中，有get、post两个方法，这两个方法都会调用process()方法。process()方法是处理请求的入口方法，请求的处理大体步骤为：
1、过滤请求
if helper.should_filter(project, data, ip_address=remote_addr):
这段代码检查请求字符串data携带的字段,决定是否过滤该请求。
2、限流
if rate_limit is None or rate_limit.is_limited:
这段代码RateLimit对象判定当前是否限流，如果限流，请求被直接丢弃。
3、查看该请求是否已经被处理过，以及过滤请求中敏感字段：
if scrub_data: # We filter data immediately before it ever gets into the queue sensitive_fields_key = 'sentry:sensitive_fields'
同时在缓存中判断该请求是否已经存在：
cache_key = 'ev:%s:%s' % (project.id, event_id,) if cache.get(cache_key) is not None: raise APIForbidden('An event with the same ID already exists (%s)' % (event_id,))
4、将请求内容插入数据库：
# mutates data (strips a lot of context if not queued)
helper.insert_data_to_database(data)
这个是分析的重点，随后分析。
5、在缓存中写入一个flag，以免5分钟内对event_id相同的请求进行重复处理。然后返回response给客户端
cache.set(cache_key, '', 60 * 5)
异步处理：
接下来跟踪helper.insert_data_to_database的执行过程，这个函数非常短，异步处理请求并写入数据库，将任务扔入celery后立刻返回。
def insert_data_to_database(self, data):
import pdb
# pdb.set_trace()
# we might be passed LazyData
if isinstance(data, LazyData):
data = dict(data.items())
cache_key = 'e:{1}:{0}'.format(data['project'], data['event_id'])
default_cache.set(cache_key, data, timeout=3600)
preprocess_event.delay(cache_key=cache_key, start_time=time())首先，如果data是延迟加载的，则通过items()方法打破延时。LazyData的实现在sentry/coreapi.py中，items()方法会触发_decode()方法的执行，将请求字符串反序列为一个dict对象。然后，将data设置一个e:{project}:{event_id]的key，丢入缓存（sentry的缓存使用redis或者memcache），并将sentry.tasks.store.preprocess_event任务丢入celery队列后返回。
sentry使用3个异步任务完成请求的处理与写入，在name=events.preprocess_event的队列中，顺序完成对data的处理和写入，这三个异步任务为：
1、sentry.tasks.store.preprocess_event任务
这个task主要完成的任务是：
1）根据cache_key，从缓存中拿到data.
2) 遍历plugin列表，挨个儿对data进行处理：
for plugin in plugins.all(version=2):
processors = safe_execute(plugin.get_event_preprocessors, data=data, _with_transaction=False)
for processor in (processors or ()):
# On the first processor found, we just defer to the process_event
# queue to handle the actual work.
process_event.delay(cache_key=cache_key, start_time=start_time)
return然后，将接下来的任务，交给sentry.tasks.store.process_event，重新扔进队列
2、sentry.tasks.store.process_event
执行内容和preprocess类似，进一步完成对data的处理，然后将写入数据库的操作封装为sentry.tasks.store.save_event任务，再次扔入队列
3、sentry.tasks.store.save_event
完成data的写入，如源码所示，调用了EventManager的save()方法处理请求并写入，稍后重点分析
try:
manager = EventManager(data)
manager.save(project)
finally:
if cache_key:
default_cache.delete(cache_key)
if start_time:
metrics.timing('events.time-to-process', time() - start_time,
instance=data['platform'])
4、sentry.tasks.post_process.post_process_group
在EventManager的save()方法的最后一步，开启这个异步任务，post_process_group依然遍历plugin处理请求，其具体功能还没有深入分析，
EventManager.save()分析：
这个函数完成了对data各个字段的解析，存入多个数据表。这个函数有几百行，处理逻辑比较复杂，读起来也很痛苦，目前还没能理解的很好。大体总结一下，这个函数完成了如下的内容：
1、抽取data的 event_id、level、date等等字段，封装一个Event对象。Event是一个model，对应sentry_message数据表.
# First we pull out our top-level (non-data attr) kwargs
event_id = data.pop('event_id')
level = data.pop('level')
culprit = data.pop('culprit', None)
logger_name = data.pop('logger', None)
...
# 封装Event对象
event = Event(
project_id=project.id,
event_id=event_id,
data=data,
time_spent=time_spent,
datetime=date,
**kwargs
)2、生成tag。 每一个event都有一个tag字段，它是一个dict，其内容在之后被写入到EventTag、TagKey、TagValue三个model中。
tags = dict(data.get('tags') or [])
tags['level'] = LOG_LEVELS[level]
if logger_name:
tags['logger'] = logger_name
if server_name:
tags['server_name'] = server_name
if site:
tags['site'] = site
if environment:
tags['environment'] = environment
if transaction_name:
tags['transaction'] = transaction_name
其中，EventTag对应sentry_eventtag表，将TagKey的id和TagValue的id对应，TagKey的id和TagValue保存tag的具体内容。
3、根据data生成fingerprint，并根据fingerprint和event_id生成hashes:
if fingerprint:
hashes = [
md5_from_hash(h)
for h in get_hashes_from_fingerprint(event, fingerprint)
]
elif checksum:
hashes = [checksum]
data['checksum'] = checksum
else:
hashes = [
md5_from_hash(h)
for h in get_hashes_for_event(event)
]hashed的作用是在_save_aggregate中将多个event聚合为一个issue，每一个event，根据其hashes，被映射到一个Group的group_id。Group是issue的model表示，在postgres中对应sentry_groupedmessage表
def _save_aggregate(self, event, hashes, release, **kwargs):
project = event.project
# attempt to find a matching hash
all_hashes = self._find_hashes(project, hashes)
try:
existing_group_id = six.next(h[0] for h in all_hashes if h[0])
except StopIteration:
existing_group_id = None接下来该写入数据表了。
4、event聚合，并写入：
if release:
release = Release.get_or_create(
project=project,
version=release,
date_added=date,
)
group_kwargs['first_release'] = release
# print('release '+str(release))
group, is_new, is_regression, is_sample = self._save_aggregate(
event=event,
hashes=hashes,
release=release,
**group_kwargs
)这一步根据release、project字段，获取或者创建sentry_release的一个记录，然后在_save_aggregate中获取或者创建一个issue记录，并返回group(即issue)
if existing_group_id is None:
kwargs['score'] = ScoreClause.calculate(1, kwargs['last_seen'])
with transaction.atomic():
short_id = project.next_short_id()
group, group_is_new = Group.objects.create(
project=project,
short_id=short_id,
**kwargs
), True
else:
group = Group.objects.get(id=existing_group_id)
group_is_new = False
5、写入sentry_eventmapping:
try:
with transaction.atomic(using=router.db_for_write(EventMapping)):
EventMapping.objects.create(
project=project, group=group, event_id=event_id)eventmapping保存了group到event的映射，这里是event相关信息被第一次写入
6、更新tsdb
首先根据project和group，获取environment和grouprelease，然后更新tsdb。如果group是刚刚创建的，则新建environment和grouprelease。grouprelease保存group的一些基本信息，如first_seen，last_seen等.
7、更新event_id为当前event的sentry_userreport记录
reportToUpdate = UserReport.objects.filter(
project=project, event_id=event_id,
)
# print('UserReport.filter:' + str(reportToUpdate))
reportToUpdate.update(group=group)8、将event写入sentry_message表，并将tag写入sentry_eventtag、sentry_filterkey、sentry_filtervalue表：
# save the event unless its been sampled
if not is_sample:
try:
with transaction.atomic(using=router.db_for_write(Event)):
event.save()
except IntegrityError:
self.logger.info('duplicate.found', exc_info=True, extra={
'event_id': event_id,
'project_id': project.id,
'group_id': group.id,
'model': Event.__name__,
})
return event
index_event_tags.delay(
project_id=project.id,
group_id=group.id,
event_id=event.id,
tags=tags,
)sentry_filterkey、sentry_filtervalue像一个常量表，sentry_eventtag保存了每个event的<key,value>tag，key和value指向这个两个表
9、发送first_event_received 信号，并开启post_process任务
print('................' + str(group.id))
if not raw:
if not project.first_event:
project.update(first_event=date)
first_event_received.send(project=project, group=group, sender=Project)
print('................' + str(group.id))
post_process_group.delay(
group=group,
event=event,
is_new=is_new,
is_sample=is_sample,
is_regression=is_regression,
)
else:
self.logger.info('post_process.skip.raw_event', extra={'event_id': event.id})first_event_received信号在sentry/receivers/onbroading.py中被接收：
@first_event_received.connect(weak=False)
def record_first_event(project, group, **kwargs):这个函数中，会更新护或者创建OrganizationOnboardingTask model的记录，对应sentry_organizationonboardingtask表，这个表记录了每一个organization的task数目，状态以及完成的时间。
目前看来，直接包含event信息的表有：
1、sentry_message
2、sentry_eventmapping
3、sentry_eventtag
4、sentry_eventmapping
另外的一些表，如sentry_groupedmessage和sentry_grouprelease，其中的first_seen和last_seen也间接包含了event的信息。清理数据库中的event记录时，应该考虑怎么更新这些信息。