Monitoring

Whoosh-NG inclut des hooks d'observabilité intégrés et un plugin Prometheus pour le monitoring en production.

Métriques intégrées

MetricsMiddleware

from whoosh.middleware import MetricsMiddleware, MiddlewareChain
from whoosh.middleware.integration import apply_middleware_to_writer, apply_middleware_to_searcher

chain = MiddlewareChain([MetricsMiddleware()])

writer = apply_middleware_to_writer(ix.writer(), chain.middlewares)
searcher = apply_middleware_to_searcher(ix.searcher(), chain.middlewares)

# Obtenir les métriques
metrics = chain.get_metrics()

Plugin Prometheus

Installation

pip install whoosh-ng[metrics]

Métriques exposées

Métrique	Type	Description
whoosh_documents_indexed_total	Counter	Total documents indexés
whoosh_searches_executed_total	Counter	Total recherches exécutées
whoosh_indexing_duration_seconds	Histogram	Temps d'indexation
whoosh_search_duration_seconds	Histogram	Temps de recherche
whoosh_index_size_bytes	Gauge	Taille actuelle de l'index
whoosh_cache_hits_total	Counter	Cache hits
whoosh_cache_misses_total	Counter	Cache misses

Event Bus pour monitoring

from whoosh.event_bus import EventBus, DocumentIndexed, SearchExecuted

bus = EventBus()

@bus.subscribe
def on_indexed(event: DocumentIndexed):
    stats.increment("documents.indexed")

@bus.subscribe
def on_searched(event: SearchExecuted):
    stats.timing("search.duration", event.duration)

Bonnes pratiques

1. Ajoutez MetricsMiddleware tôt: Incluez-le dans votre chaîne de base
2. Exportez via Prometheus: En production, exposez l'endpoint /metrics
3. Endpoint health: Utilisez /health pour les health checks load balancer
4. Logging structuré: Corrélez les événements search/index avec des request IDs
5. Alerting: Définissez des alertes sur les taux d'erreur et les latences