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。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00