宜信开源|数据库审核软件Themis的规则解析与部署攻略
一、介绍 Themis是宜信公司DBA团队开发的一款数据库审核产品，可帮助DBA、开发人员快速发现数据库质量问题，提升工作效率。其名称源自希腊神话中的正义与法律女神。项目取此名称，寓意此平台对数据库质量公平判断，明察秋毫。 此平台可实现对Oracle、MySQL数据库进行多维度（对象结构、SQL文本、执行计划及执行特征）的审核，用以评估对象结构设计质量及SQL运行效率。可帮助DBA及开发人员，快速发现定位问题；并提供部分辅助诊断能力，提升优化工作效率。全部操作均可通过WEB界面进行，简单便捷。此外，为了更好满足个性化需求，平台还提供了扩展能力，用户可根据需要自行扩展。 Themis，是希腊正义与法律女神，以头脑清晰见称。项目采用此名称，寓意着平台可对数据库质量公平判断，明察秋毫之意。 1.1 功能概述 事后审核，自主优化部分放在二期实现。亦可在项目设计阶段引入，起到一部分事前审核的作用。 通过WEB界面完成全部工作，主要使用者是DBA和有一定数据库基础的研发人员。 可针对某个用户审核，可审核包括数据结构、SQL文本、SQL执行特征、SQL执行计划等多个维度。 审核结果通过WEB页面或导出文件的形式提供。 平台支持主流的Oracle、MySQL数据库，其他数据库放在二期实现。 尽量提供灵活定制的能力，便于日后扩展功能。 1.2 支持的数据库 MySQL（5.6及以上） Oracle（10g及以上) 1.3 审核维度 数据库结果（对象）=》指数据库对象，常见的表、分区、索引、视图、触发器等。 SQL文本（语句）=》指SQL语句文本本身。 SQL执行计划=》指数据库中SQL的执行计划。 SQL执行特征=》指语句在数据库上的真实执行情况。 1.4 实现原理 整个平台的基本实现原理很简单，就是将我们的审核对象（目前支持四种），通过规则集进行筛选。符合规则的审核对象，都是疑似有问题的。平台会将这些问题及关联信息提供出来，供人工甄别使用。由此可见，平台的功能强大与否，主要取决于规则集的丰富程度。平台也提供了部分扩展能力，方便扩展规则集。 1.5 平台架构 图中的方框部分，为平台的主要模块。底色不同的模块，表示当前的进度状态不同。虚线代表数据流，实线代表控制流。其核心为这几个模块： 数据采集模块。它是负责从数据源抓取审核需要的基础数据。目前支持从Oracle、MySQL抓取。 OBJ/SQL存储库。这是系统的共同存储部分，采集的数据和处理过程中的中间数据、结果数据都保存在这里。其核心数据分为对象类和SQL类。物理是采用的MongoDB。 核心管理模块。图中右侧虚线部分包含的两个模块：SQL管理和OBJ管理就是这部分。它主要是完成对象的全生命周期管理。目前只做了简单的对象过滤功能，因此还是白色底色，核心的功能尚未完成。 审核规则和审核引擎模块。这部分是平台一期的核心组件。审核规则模块是完成规则的定义、配置工作。审核引擎模块是完成具体规则的审核执行部分。 优化规则和优化引擎模块。这部分是平台二期的核心组件。目前尚未开发，因此为白色底色。 系统管理模块。这部分是完成平台基础功能，例如任务调度、空间管理、审核报告生成、导出等功能。 1.6 操作流程 二、环境搭建 本项目中会使用到mysql，mongo和redis，python支持2.6、2.7，暂不支持python3。 mysql用来存储pt-query-digest抓取的mysql的慢查询，mongo存储我们的规则、oracle的采集结果、执行job，解析结果集等，redis作为任务调度celery的队列。 在mysql的数据采集部分我们使用的是pt-query-digest工具。 2.1 依赖安装 新建用户 为了减少后面对supervisord.conf配置文件的修改，我们建议使用统一的用户进行安装 adduser themis-test su - themis-test 后面的操作除了virtualenv安装需要切换到root用户，其他的都默认在themis-test用户下安装 安装cx_Oracle依赖 由于在审核过程中需要连接oracle数据库，因此需要先安装cx_Oracle的依赖，参考：http://www.jianshu.com/p/pKz5K7 安装python依赖 首先安装virtualenv，参考链接：https://pypi.python.org/simple/virtualenv/，建议安装13.0.3或更新版本 如果联网不方便，或者在公司内网，可以从https://pan.baidu.com/s/1o7AIWlG下载压缩包，提取码：3sy3 压缩包里包括所有需要用到的依赖包 安装virtualenv tar -zxvf virtualenv-13.0.3.tar.gz cd virtualenv-13.1.0 python setup.py install 关于virtualenv的使用请参考：https://virtualenv.pypa.io/en/stable/ 安装其他依赖 首先初始化虚拟环境 virtualenv python-project --python=python2.7 source /home/themis-test/python-project/bin/activate 解释一下上面的命令：virtualenv的第二个参数python-project是我们建立的虚拟环境的名称，这个名称我们虽然可以随便定义，但是后面supervisor的配置中使用了此名称，建议使用默认的，大家如果对python比较熟悉，可以随意定义。后面我们指定了python的版本,--python可以不加，默认会使用系统自带的python版本构建虚拟环境，当有多个版本的python时，可以使用此命令指定版本。 下面使用source初始化虚拟环境，以后安装的包依赖等都会被装到/home/themis-test/python-project/home/themis-test/python2.7/lib/python2.7/site-packages这里。 如果可以联网，进入源代码目录使用如下命令 pip install -r requirement.txt 单独安装Pyh,下载地址：https://github.com/hanxiaomax/pyh unzip pyh-master.zip cd pyh-master python setup.py install 如果在局域网环境不方便联网请利用的上面网盘里提供的压缩包 pip install --no-index -f file:///home/themis-test/software -r requirement.txt file:///home/themis-test/software是压缩包解压的位置 2.2 配置文件介绍 下面以配置文件settings.py为例子说明需要的一些依赖 # # set oracle ipaddress, port, sid, account, password # ipaddres : port -> key ORACLE_ACCOUNT = { # oracle "127.0.0.1:1521": ["cedb", "system", "password"] } # set mysql ipaddress, port, account, password MYSQL_ACCOUNT = { "127.0.0.1:3307": ["mysql", "user", "password"] } # pt-query save data for mysql account, password PT_QUERY_USER = "user" PT_QUERY_PORT = 3306 PT_QUERY_SERVER = "127.0.0.1" PT_QUERY_PASSWD = "password" PT_QUERY_DB = "slow_query_log" # celery setting REDIS_BROKER = 'redis://:password@127.0.0.1:6379/0' # REDIS_BROKER = 'redis://:@127.0.0.1:6379/0' REDIS_BACKEND = 'redis://:password@127.0.0.1:6379/0' # REDIS_BACKEND = 'redis://:@127.0.0.1:6379/0' CELERY_CONF = { "CELERYD_POOL_RESTARTS": True } # mongo server settings MONGO_SERVER = "127.0.0.1" MONGO_PORT = 27017 # MONGO_USER = "sqlreview" MONGO_USER = "sqlreview" # MONGO_PASSWORD = "" MONGO_PASSWORD = "sqlreview" MONGO_DB = "sqlreview" # server port setting SERVER_PORT = 7000 # capture time setting CAPTURE_OBJ_HOUR = "18" CAPTURE_OBJ_MINUTE = 15 CAPTURE_OTHER_HOUR = "18" CAPTURE_OTHER_MINUTE = 30 ORACLE_ACCOUNT和MYSQL_ACCOUNT是我们需要审核的目标机器的帐号和密码，主要是在数据采集部分和对象类审核以及mysql的执行计划类审核部分会用到，因此该帐号因该具有较高的权限，为了安全在生产环境应该设置专有的帐号并设置专有的权限，或者加上一些ip的限制等。 PT_QUERY_USER、PT_QUERY_PORT、PT_QUERY_SERVER、PT_QUERY_PASSWD、PT_QUERY_DB是我们pt-query-digest工具解析目标机器的慢sql后需要存储到的mysql数据库的一些配置。 REDIS_BROKER、REDIS_BACKEND、CELERY_CONF是任务调度工具celery的配置选项。 MONGO_SERVER、MONGO_PORT、MONGO_USER、MONGO_PASSWORD、MONGO_DB是需要存储结果集的mongo的配置选项。 SERVER_PORT是web管理端监听的端口，不要使用9000和5555端口，这两个被分配给了文件下载服务器和flower管理工具。 CAPTURE_OBJ_HOUR、CAPTURE_OBJ_MINUTE、CAPTURE_OTHER_HOUR、CAPTURE_OTHER_MINUTE是针对oracle的数据采集模块需要设置的采集时间，根据自己的实际情况设置不同的时间即可，避开业务高峰期。 请按照相关说明配置该文件 2.3 规则导入 进入源代码目录，使用如下命令进行规则初始化 mongoimport -h 127.0.0.1 --port 27017 -u sqlreview -p password -d sqlreview -c rule --file script/rule.json 三、数据采集 数据采集分为oracle部分和mysql部分，oracle部分使用的是自己开发的一些脚本，mysql使用的是pt-query-digest工具。 数据采集的频率默认是一天一次，可以根据自己的需要进行修改。 oracle部分依赖于celery的任务调度，会用supervisor托管，pt-query-digest可以加到crontab里。 3.1 oracle部分 手动数据采集 手动采集oracle obj信息 配置data/capture_obj.json文件 { "module": "capture", "type": "OBJ", "db_type": "O", "db_server": "127.0.0.1", "db_port": 1521, "capture_date": "2017-02-28" } 只需要配置db_server和dbport选项，oracle的端口要求是1521，capture_date指定采集数据的日期，现在只支持按天采集 执行命令 python command.py -m capture_obj -c data/capture_obj.json 手动采集oracle other信息，包括plan、stat、text信息。 配置data/capture_other.json文件。 { "module": "capture", "type": "OTHER", "db_type": "O", "db_server": "127.0.0.1", "db_port": 1521, "capture_date": "2017-02-28" } 配置方式同上面的obj 执行命令 python command.py -m capture_obj -c data/capture_obj.json 手动采集数据一般用于初次采集，后面一般都会通过自动采集完成。 自动数据采集 配置settings.py文件里的ORACLE_ACCOUNT，该账号需要具有查询所有表的权限，即select any table。 ORACLE_ACCOUNT = { # oracle "127.0.0.1:1521": ["cedb", "system", "password"] } 配置调度时间 # capture time setting CAPTURE_OBJ_HOUR = "18" CAPTURE_OBJ_MINUTE = 15 CAPTURE_OTHER_HOUR = "18" CAPTURE_OTHER_MINUTE = 30 如果不对oracle数据库审核，可以不用配置 3.2 mysql部分 pt-query-digest使用 可以将慢日志集中到一个地方，再集中入库 也可以在每台mysql机器上安装pt-query-digest,再将解析结果推送到存储机器上。 本平台采用第二种方案 从 https://www.percona.com/get/pt-query-digest 下载并安装pt-query-digest，如果缺少依赖使用yum安装。 使用scirpt/pt_query_digest.sql初始化表结构,不要使用默认的表结构。 在目标机器上配置好script/pt-query-digest.sh脚本: pt-query-digest --user=root --password=password --review h=127.0.0.1,D=slow_query_log,t=global_query_review --history h=127.0.0.1,D=slow_query_log,t=global_query_review_history --no-report --limit=0% --filter=" \$event->{Bytes} = length(\$event->{arg}) and \$event->{hostname}='127.0.0.1:3306' and \$event->{client}=\$event->{ip}" slow.log $event->{hostname}='127.0.0.1:3306' 为被搜集慢日志的机器的ip地址和端口号。 主要是配置存储解析结果的mysql机器的帐号，密码，机器ip，端口号，以及慢日志的位置等。 运行pt-query-digest.sh脚本开始搜集mysql慢查询数据，后面可以将其加入定时任务，按固定时间段搜集。 四、规则解析 规则解析分为四块：对象类规则解析、文本类规则解析、执行计划类规则解析、统计信息类规则解析。每个模块都可以使用手动或自动的方式进行。 4.1 对象类规则解析 手动解析oracle对象类信息 配置data/analysis_o_obj.json文件 { "module": "analysis", "type": "OBJ", "db_server": "127.0.0.1", "db_port": 1521, "username": "schema", "db_type": "O", "rule_type": "OBJ", "rule_status": "ON", "create_user": "system", "task_ip": "127.0.0.1", "task_port": 1521 } 配置db_server、db_port、username、create_user、task_ip选项，其他的保持默认即可，username是需要审核的目标对象的名字。 python command.py -m analysis_o_obj -c data/analysis_o_obj.json 使用上面的命令开始采集obj数据 手动解析mysql对象类数据 配置data/analysis_m_obj.json文件 { "module": "mysql", "type": "OBJ", "db_server": "127.0.0.1", "db_port": 3306, "username": "schema", "db_type": "mysql", "rule_type": "OBJ", "rule_status": "ON", "create_user": "mysqluser", "task_ip": "127.0.0.1", "task_port": 3306 } 配置db_server、db_port、username、create_user、task_ip、db_port选项，其他的保持默认即可。 运行命令： python command.py -m analysis_m_obj -c data/analysis_m_obj.json oracle和mysql对象类规则是不需要依赖于采集的数据的，它是直接连接到数据库里进行查询的，由于有的库较大可能时间会比较久，建议在业务低峰期进行。 4.2 文本类规则解析 手动解析oracle文本类规则 配置data/analysis_o_text.json文件 { "module": "analysis", "type": "TEXT", "username": "schema", "create_user": "SYSTEM", "db_type": "O", "sid": "cedb", "rule_type": "TEXT", "rule_status": "ON", "hostname": "127.0.0.1", "task_ip": "127.0.0.1", "task_port": 1521, "startdate": "2017-02-23", "stopdate": "2017-02-23" } 配置sid、username、create_user、task_ip、hostname、startdate、stopdate选项，由于数据是按天采集的，因此暂时只支持startdate和stopdate保持一致，hostname和task_ip可以保持一致，其他的保持默认即可。 执行下面的命令即可以进行规则解析： python command.py -m analysis_o_plan -c data/analysis_o_plan.json 手动解析mysql文本类规则 配置data/oracle_m_text.json文件 "module": "analysis", "type": "TEXT", "hostname_max": "127.0.0.1:3306", "username": "schema", "create_user": "mysqluser", "db_type": "mysql", "rule_type": "TEXT", "rule_status": "ON", "task_ip": "127.0.0.1", "task_port": 3306, "startdate": "2017-02-21 00:00:00", "stopdate": "2017-02-22 23:59:00" } 配置username、create_user、taskip、taskport、hostname、hostname_max、startdate、stopdate选项，hostname和task_ip可以保持一致，其他的保持默认即可。 运行下面的命令即可以进行规则解析： python command.py -m analysis_m_text -c data/analysis_m_text.json 上面两步中的username为需要审核的对象。 4.3 执行计划类规则解析 oracle plan类型规则解析 配置data/analysis_o_plan.json文件 { "module": "analysis", "type": "SQLPLAN", "capture_date": "2017-02-23", "username": "schema", "create_user": "SYSTEM", "sid": "cedb", "db_type": "O", "rule_type": "SQLPLAN", "rule_status": "ON", "task_ip": "127.0.0.1", "task_port": 1521 } 主要是对capture_date,username, create_user, sid,db_type,rule_type,task_ip,task_port参数进行配置，type分为SQLPLAN,SQLSTAT,TEXT,OBJ四种类型，rule_type的类型同SQLPLAN，只不过一个是代表模块的类型，一个代表规则的类型，db_type分为"O"和“mysql”两种类型，分别代表oracle和mysql，capture_date为我们欠扁配置的数据的抓取日期。 python command.py -m analysis -c data/analysis_o_plan.json 运行上面的命令即可生成解析结果。 mysql plan规则解析 配置data/analysis_m_plan.json文件 { "module": "analysis", "type": "SQLPLAN", "hostname_max": "127.0.0.1:3306", "db_server": "127.0.0.1", "db_port": 3306, "username": "schema", "db_type": "mysql", "rule_status": "ON", "create_user": "mysqluser", "task_ip": "127.0.0.1", "rule_type": "SQLPLAN", "task_port": 3306, "startdate": "2017-02-21 00:00:00", "stopdate": "2017-02-22 23:59:00" } type类型的含义同上面oracle，hostname_max为mysql的ip:端口号的形式，每一个hostname_max代表一个mysql实例，startdate和stopdate需要加上时、分、秒，这一点同oracle不大一样。 python command.py -m analysis -c data/analysis_m_plan.json 然后运行上面的命令进行mysql的plan的规则解析。 4.4 执行特征类规则解析 oracle stat类型规则解析 配置data/analysis_o_stat.json文件 { "module": "analysis", "type": "SQLSTAT", "capture_date": "2017-02-23", "username": "schema", "create_user": "SYSTEM", "sid": "cedb", "db_type": "O", "rule_type": "SQLSTAT", "rule_status": "ON", "task_ip": "127.0.0.1", "task_port": 1521 } 配置sid、username、create_user、task_ip、capture_date选项,其他保持默认即可。 运行命令： python command.py -m analysis_o_stat -c data/analysis_o_stat.json 进行数据采集。 mysql stat类型规则解析 配置文件data/analysis_m_text.json { "module": "analysis", "type": "SQLSTAT", "hostname_max": "127.0.0.1:3306", "db_server": "127.0.0.1", "db_port": 3306, "username": "schema", "db_type": "mysql", "rule_status": "ON", "create_user": "mysqluser", "task_ip": "127.0.0.1", "rule_type": "SQLSTAT", "task_port": 3306, "startdate": "2017-02-21 00:00:00", "stopdate": "2017-02-22 23:59:00" } 配置username、create_user、task_ip、task_port、hostname、hostname_max、startdate、stopdate选项，hostname和task_ip可以保持一致，其他的保持默认即可。 运行命令： python command.py -m analysis_m_text -c data/analysis_m_text.json 进行数据采集。 4.5 自动规则解析 上面介绍的手动规则解析都是可以进行测试，或者在一些特殊情况下使用，大部分情况我们会使用自动规则解析。 自动规则解析我们使用celery来完成，关于celery 的使用，请参考http://docs.celeryproject.org/en/master/getting-started/first-steps-with-celery.html。 下面是常用的一些关于celery的命令: 开启规则解析 celery -A task_other worker -E -Q sqlreview_analysis -l info 开启任务导出 celery -A task_exports worker -E -l info 开启obj信息抓取 celery -A task_capture worker -E -Q sqlreview_obj -l debug -B -n celery-capture-obj 开启flower celery flower --address=0.0.0.0 --broker=redis://:password@127.0.0.1:6379/ 开启plan、stat、text抓取 celery -A task_capture worker -E -Q sqlreview_other -l info -B -n celery-capture-other 最后我们会将规则解析都加入到supervisor托管，然后通过web界面生成任务，然后用celery进行调度，通过flower查看任务执行状态。 关于具体使用请参考supervisor的配置。 五、任务导出 5.1 手动任务导出 配置data/export.json文件 { "module": "export", "type": "export", "task_uuid": "08d03ec6-f80a-11e6-adbc-005056a30561", "file_id": "08d03ec6-f80a-11e6-adbc-005056a30561" } 配置task_uuid和file_id选项，这是任务的唯一标志，可以通过从mongo中sqlreview库中job集合查看，然后运行： python command.py -m export -c data/export.json 进行手动任务导出，会生成离线的html压缩包，保存在task_export/downloads下，可以直接解压，然后通过浏览器打开查看报告。 5.2 自动任务导出 通过在celery配合supervisor托管来实现，具体可参考supervisor的配置。 六、web管理端 6.1 手动开启web管理端 执行如下命令 python command.py -m web -c data/web.json 访问 http://127.0.0.1:7000 即可打开管理端 七、supervisor配置 7.1 supervisor配置 ;web管理端开启 [program:themis-web] command=/home/themis-test/python-project/bin/python command.py -m web -c data/web.json autostart=true redirect_stderr=true stdout_logfile=tmp/themis_web.log loglevel=info ;开启文件下载服务器 [program:themis-download] command=/home/themis-test/python-project/bin/python task_export/file_download.py autostart=true redirect_stderr=true stdout_logfile=tmp/themis_download.log loglevel=info ;开启任务导出模块 [program:themis-export] command=/home/themis-test/python-project/bin/celery -A task_exports worker -E -l info autostart=true redirect_stderr=true stdout_logfile=tmp/themis_export.log loglevel=info ;开启规则解析模块 [program:themis-analysis] command=/home/themis-test/python-project/bin/celery -A task_other worker -E -Q sqlreview_analysis -l info autostart=true redirect_stderr=true stdout_logfile=tmp/themis_analysis.log loglevel=info ;开启obj信息抓取模块 [program:themis-capture-obj] command=/home/themis-test/python-project/bin/celery -A task_capture worker -E -Q sqlreview_obj -l debug -B -n celery-capture-obj autostart=true redirect_stderr=true stdout_logfile=tmp/themis_capture_obj.log loglevel=info ;开启plan、stat、text信息抓取模块 [program:themis-capture-other] command=/home/themis-test/python-project/bin/celery -A task_capture worker -E -Q sqlreview_other -l info -B -n celery-capture-other autostart=true redirect_stderr=true stdout_logfile=tmp/themis_capture_other.log loglevel=info ;celery的任务管理模块,去掉前边的";"即可开启，需要配置redis的连接方式 ;[program:themis-flower] ;command=/home/themis-test/python-project/bin/celery flower --address=0.0.0.0 --broker=redis://:password@127.0.0.1:6379/0 ;autostart=true ;redirect_stderr=true ;stdout_logfile=tmp/themis_flower.log ;loglevel=info 注意：如果前边建立的用户不同或者使用了不同的目录，需要将这个文件里的/home/themis-test/python-project/替换为自己的路径。 supervisor常用命令 开启supervisor supervisord -c script/supervisord.conf 重载supervisor supervisorctl -u sqlreview -p sqlreview.themis reload 进入supervisor管理控制台,这里的-u,-p代表supervisorctl的用户名和密码，在supervisord.conf中配置 supervisorctl -u username -p password 参考：http://www.supervisord.org/ 八、内置规则说明 平台的核心就是规则。规则是一组过滤条件的定义及实现。规则集的丰富程度，代表了平台的能力。平台也提供了扩展能力，用户可自行定义规则。 从分类来看，规则可大致分为几类。 8.1 规则分类 从数据库类型来区分，规则可分为Oracle、MySQL。不是所有规则都区分数据库，文本类的规则就不区分。 从复杂程度来区分，规则可分为简单规则和复杂规则。这里的简单和复杂，实际是指规则审核的实现部分。简单规则是可以描述为mongodb或关系数据库的一组查询语句；而复杂规则是需要在外部通过程序体实现的。 从审核对象角度来区分，规则可分为对象类、文本类、执行计划类和执行特征类。 8.2 规则参数 规则可以包含参数。例如:执行计划规则中，有个是大表扫描。这里就需要通过参数来限定大表的定义，可通过物理大小来指定。 8.3 规则权重及阀值 权重 权重，代表违反规则，一次扣几分。可根据自身情况进行调节。 阀值 阀值，代表违反规则的扣分上限。这里主要是为了避免违反单一规则过多，导致忽略了其他规则。 规则权重及扣分，最终会累积为一个总的扣分，平台会按百分制进行折算。通过这种方式，可起到一定的量化作用。 8.4 规则_对象类（Oracle部分） 8.5 规则_对象类（MySQL部分） 8.6 规则_执行计划类（Oracle部分） 8.7 规则_执行计划类（MySQL部分） 8.8 规则_执行特征类（Oracle部分） 8.9 规则_执行特征类（MySQL部分） 8.10 规则_文本类 九、常见问题 主机名称不一致，导致cx_Oracle出错。 celery与flower版本不一致，导致flower不能启动，升级flower到0.8.1以上。 mysql5.7不能初始化datetime默认类型为(DEFAULT '0000-00-00 00:00:00)。 mongodb文档最大插入数据有限制，导致生成结果时插入文档失败。 在oracle获取用户的时候，有的系统可能会将用户建到users下，因此需要将 NOT IN ('USERS', 'SYSAUX'))改成 NOT IN ('SYSAUX')) 文件位置：capture/sql.py webui/utils/f_priv_db_user_list.py 有些情况下需要安装python-devel，centos安装 yum install python-devel mysqldb安装问题参考：http://blog.csdn.net/wklken/article/details/7271019 十、异常处理 程序中间出了差错可以通过开启flower来查看，或者通过手工执行的方式进行查看代码。 flower的开启可以通过在supervisor中配置或者 ;celery的任务管理模块,去掉前边的";"即可开启，需要配置redis的连接方式 ;[program:themis-flower] ;command=/home/themis-test/python-project/bin/celery flower --address=0.0.0.0 --broker=redis://:password@127.0.0.1:6379/0 ;autostart=true ;redirect_stderr=true ;stdout_logfile=tmp/themis_flower.log ;loglevel=info 也可以手工开启： celery flower --address=0.0.0.0 --broker=redis://:password@127.0.0.1:6379/0 不过都需要配置redis认证选项。 十一、加入开发 有问题可以直接在 https://github.com/CreditEaseDBA/Themis/issues 提出。 来源：宜信技术学院
