Apache DevLake 中 SonarQube 仪表板无数据问题的分析与解决
问题现象描述
在使用 Apache DevLake v1.0.2-beta1 版本时,用户反馈 SonarQube 流水线运行成功后,仪表板却显示无数据。具体表现为仪表板界面崩溃,无法展示任何分析结果。
问题根源分析
经过技术团队深入调查,发现该问题主要由两个关键因素导致:
-
字符集不匹配问题:数据库表的字符集设置与系统要求不符,导致数据存储和检索异常。特别是当项目或问题标题包含特殊字符时,这一问题尤为明显。
-
Grafana 查询配置问题:仪表板的数据源配置和表引用方式不正确,导致查询无法获取到实际存储的数据。
解决方案详解
字符集调整方案
针对字符集问题,需要对相关数据库表执行字符集转换操作。以下是需要执行的 SQL 命令集:
ALTER TABLE _tool_sonarqube_projects CONVERT TO CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_bin;
ALTER TABLE _tool_sonarqube_issues CONVERT TO CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_bin;
ALTER TABLE _tool_sonarqube_issue_code_blocks CONVERT TO CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_bin;
ALTER TABLE _tool_sonarqube_security_reviews CONVERT TO CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_bin;
ALTER TABLE _tool_sonarqube_file_metrics CONVERT TO CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_bin;
ALTER TABLE _tool_sonarqube_accounts CONVERT TO CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_bin;
ALTER TABLE cq_projects CONVERT TO CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_bin;
ALTER TABLE cq_issues CONVERT TO CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_bin;
ALTER TABLE cq_issue_code_blocks CONVERT TO CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_bin;
ALTER TABLE cq_file_metrics CONVERT TO CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_bin;
这些命令将相关表的字符集统一调整为 utf8mb4,确保能够正确处理各种字符,包括emoji等特殊符号。
Grafana 配置调整方案
对于 Grafana 仪表板显示问题,需要进行以下配置调整:
- 将每个面板的数据源从"Mixed"改为"mysql"
- 在查询中为表名添加"lake."前缀
例如,原始查询可能是:
SELECT * FROM _tool_sonarqube_projects
应修改为:
SELECT * FROM lake._tool_sonarqube_projects
这一调整确保了查询能够正确指向包含实际数据的数据库表。
实施步骤建议
- 备份数据库:在执行任何修改前,务必对数据库进行完整备份
- 执行字符集转换:依次运行上述字符集转换SQL命令
- 重新运行流水线:确保数据被正确采集和处理
- 调整Grafana配置:按照上述方法修改每个面板的数据源和查询语句
- 验证结果:刷新仪表板,确认数据正常显示
技术原理说明
utf8mb4 是 MySQL 中完整的 UTF-8 实现,支持4字节的 Unicode 字符,而传统的 utf8 只支持3字节。在代码质量分析场景中,项目名称、问题描述等字段很可能包含各种特殊字符,使用 utf8mb4 能确保这些字符被正确存储和处理。
Grafana 的数据源配置问题则是因为在多数据源环境下,明确指定数据源和完整的表路径可以避免解析歧义,确保查询能够准确找到目标数据。
总结
通过上述两个方面的调整,可以解决 Apache DevLake 中 SonarQube 仪表板无数据的问题。这一解决方案不仅适用于当前版本,对于类似的数据显示问题也具有参考价值。建议用户在遇到类似问题时,首先检查数据库字符集设置和可视化工具的查询配置,这两个方面往往是数据无法正常显示的关键原因。
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00