CLI 命令行工具¶
SAGE Kernel 提供了完整的命令行工具集，支持开发、调试、部署和监控等全生命周期操作。
🔧 主要命令¶
sage - 主入口命令¶
# 查看版本信息
sage --version
# 查看帮助
sage --help
# 显示系统信息
sage info
# 配置管理
sage config list
sage config set parallelism 8
sage config get checkpoint_interval
sage-core - 核心管理命令¶
# 启动作业管理器
sage-core jobmanager start
# 启动工作节点
sage-core worker start --slots 4
# 启动集群头节点
sage-core head start --port 8081
# 集群管理
sage-core cluster list
sage-core cluster status
sage-core cluster scale --workers 5
📊 作业管理¶
作业提交和控制¶
# 提交作业
sage job submit my_app.py --parallelism 4
# 列出作业
sage job list
# 查看作业状态
sage job status <job-id>
# 停止作业
sage job stop <job-id>
# 取消作业
sage job cancel <job-id>
# 重启作业
sage job restart <job-id>
作业监控¶
# 查看作业详情
sage job describe <job-id>
# 查看作业日志
sage job logs <job-id>
# 实时跟踪日志
sage job logs <job-id> --follow
# 查看指标
sage job metrics <job-id>
# 性能分析
sage job profile <job-id>
🚀 部署工具¶
应用打包¶
# 创建部署包
sage deploy package my_app/ --output my_app.sage
# 验证部署包
sage deploy validate my_app.sage
# 提取部署包
sage deploy extract my_app.sage --target ./extracted/
🛠️ 开发工具¶
项目脚手架¶
# 创建新项目
sage create project my-stream-app --template basic
# 可用模板
sage create project --list-templates
# 创建函数模板
sage create function MyMapFunction --type map --output-dir src/functions/
本地开发¶
# 启动本地开发环境
sage dev start
# 热重载模式运行
sage dev run my_app.py --watch
# 调试模式
sage dev debug my_app.py --breakpoint MyFunction.map
# 性能分析
sage dev profile my_app.py --output profile.html
测试工具¶
# 运行测试
sage test run tests/
# 运行特定测试
sage test run tests/test_my_function.py::test_map
# 性能测试
sage test benchmark my_app.py --iterations 100
# 生成测试报告
sage test report --format html --output test-report.html
📈 监控和诊断¶
系统监控¶
# 查看集群状态
sage cluster status
# 查看节点信息
sage cluster nodes
# 查看资源使用
sage cluster resources
# 查看网络状态
sage cluster network
日志管理¶
# 查看系统日志
sage logs system
# 查看组件日志
sage logs jobmanager
sage logs worker --node worker-01
# 日志搜索
sage logs search "ERROR" --since 1h
# 日志导出
sage logs export --output logs.tar.gz --since 24h
性能分析¶
# CPU性能分析
sage profile cpu <job-id> --duration 60s
# 内存分析
sage profile memory <job-id>
# 网络分析
sage profile network <job-id>
# 生成性能报告
sage profile report <job-id> --format html
⚙️ 配置管理¶
全局配置¶
# 查看所有配置
sage config list
# 设置配置项
sage config set logging.level DEBUG
sage config set cluster.default_parallelism 8
# 获取配置项
sage config get logging.level
# 重置配置
sage config reset logging.level
# 导入配置
sage config import config.yaml
# 导出配置
sage config export --output current-config.yaml
环境配置¶
# 列出环境
sage config env list
# 创建环境
sage config env create production --from staging
# 切换环境
sage config env use production
# 删除环境
sage config env delete development
🔌 扩展管理¶
插件管理¶
# 列出已安装插件
sage extensions list
# 安装插件
sage extensions install sage-kafka-connector
# 更新插件
sage extensions update sage-kafka-connector
# 卸载插件
sage extensions uninstall sage-kafka-connector
# 搜索插件
sage extensions search kafka
自定义扩展¶
# 创建扩展模板
sage extensions create my-extension --type connector
# 构建扩展
sage extensions build my-extension/
# 发布扩展
sage extensions publish my-extension/ --registry local
🔐 安全和认证¶
用户管理¶
# 登录
sage auth login --username admin
# 登出
sage auth logout
# 查看当前用户
sage auth whoami
# 修改密码
sage auth passwd
访问控制¶
# 列出角色
sage auth roles list
# 创建角色
sage auth roles create developer --permissions job:submit,job:read
# 分配角色
sage auth users assign-role user1 developer
# 查看权限
sage auth permissions check user1 job:submit
📱 交互式界面¶
Web UI¶
# 启动Web界面
sage ui start --port 8080
# 启动只读模式
sage ui start --readonly
# 启动带认证的界面
sage ui start --auth-required
交互式Shell¶
📊 示例命令组合¶
开发工作流¶
# 1. 创建项目
sage create project stream-analytics --template kafka-processing
# 2. 启动开发环境
cd stream-analytics
sage dev start
# 3. 运行应用
sage dev run main.py --watch
# 4. 运行测试
sage test run --coverage
# 5. 性能分析
sage dev profile main.py --output profile.html
生产部署¶
# 1. 打包应用
sage deploy package . --output stream-analytics.sage
# 2. 验证包
sage deploy validate stream-analytics.sage
# 3. 部署到集群
sage job submit stream-analytics.sage --env production
# 4. 监控部署
sage job status <job-id>
sage job logs <job-id> --follow
运维监控¶
# 1. 检查集群健康
sage cluster status
sage cluster resources
# 2. 查看作业状态
sage job list --filter running
sage job metrics --all
# 3. 性能分析
sage profile cpu --all-jobs --duration 5m
# 4. 导出日志
sage logs export --output daily-logs.tar.gz --since 24h
🔧 故障排除¶
常见问题诊断¶
# 检查系统状态
sage doctor
# 网络连接测试
sage network test
# 配置验证
sage config validate
# 依赖检查
sage dependencies check
调试工具¶
# 详细日志输出
sage --verbose job submit my_app.py
# 跟踪模式
sage --trace job submit my_app.py
# 调试信息
sage --debug cluster status