前言

尽管可以通过可视化数据监控系统运行状态,但我们无法时刻关注系统运行,因此需要一些实时运行的工具能够辅助监控系统运行,当系统出现运行问题时,能够通知我们,以此确保系统稳定性,告警便是作为度量指标监控中及其重要的一环。

Prometheus告警介绍

在Prometheus中,告警模块为Alertmanager,可以提供多种告警通道、方式来使得系统出现问题可以推送告警消息给相关人员。

Prometheus Server中的告警规则会向Alertmanager发送。Alertmanager管理这些告警,包括进行去重,分组和路由,以及告警的静默和抑制,通过电子邮件、实时通知系统和聊天平台等方法发送通知。

  • 定义告警规则(Alerting rule)
  • 告警模块消息推送(Alertmanager)
  • 告警推送(Prometheus server推送告警规则到Alertmanager)

Alertmanager

Alertmanager是一个独立的告警模块,接收Prometheus server发来的告警规则,通过去重、分组、静默和抑制等处理,并将它们通过路由发送给正确的接收器。

核心概念

  • 分组(Grouping): 是Alertmanager把同类型的告警进行分组,合并多条告警合并成一个通知。当系统中许多实例出问题时又或是网络延迟、延迟导致网络抖动等问题导致链接故障,会引发大量告警,在这种情况下使用分组机制,把这些被触发的告警合并为一个告警进行通知,从而避免瞬间突发性的接受大量告警通知,使得相关人员可以对问题快速定位,而不至于淹没在告警中。
  • 抑制(Inhibition): 是当某条告警已经发送,停止重复发送由此告警引发的其他异常或故障的告警机制,以避免收到过多无用的告警通知。
  • 静默(Silences): 可对告警进行静默处理的简单机制。对传进来的告警进行匹配检查,如果告警符合静默的配置,Alertmanager 则不会发送告警通知。

设置Alertmanager.yml

cd /opt
mkdir alertmanager
cd alertmanager
touch alertmanager.yml

配置文件主要包含以下几个部分:

  • 全局配置(global):用于定义一些全局的公共参数,如全局的SMTP配置,Slack配置等内容;
  • 模板(templates):用于定义告警通知时的模板,如HTML模板,邮件模板,企业微信模板等;
  • 告警路由(route):根据标签匹配,确定当前告警应该如何处理;
  • 接收人(receivers):接收人是一个抽象的概念,它可以是一个邮箱也可以是微信,Slack或者Webhook等,接收人一般配合告警路由使用;

配置文件内容:

global:
resolve_timeout: 2m
smtp_smarthost: 'smtp.qq.com:465'
smtp_from: your@qq.com
smtp_auth_username: your@qq.com
smtp_auth_password: 授权码
templates:
- /etc/alertmanager/template/*.tmpl
route:
group_by:
- alertname_wechat
group_wait: 10s
group_interval: 10s
receiver: wechat
repeat_interval: 1h
receivers:
- name: wechat
email_configs:
- to: otheremail@outlook.com
send_resolved: true
wechat_configs:
- corp_id: wechat_corp_id
to_party: wechat_to_party
agent_id: wechat_agent_id
api_secret: wechat_apisecret
send_resolved: true

此处设置推送消息到邮箱和企业微信,Alertmanager内置了对企业微信的支持。

https://prometheus.io/docs/alerting/latest/configuration/#wechat_config

设置消息模板

cd /opt/alertmanager
mkdir template
cd template
touch wechat.tmpl

编辑文件内容,设置模板格式

{{ define "wechat.default.message" }}
{{ range $i, $alert :=.Alerts }}
========监控报警==========
告警状态:{{ .Status }}
告警级别:{{ $alert.Labels.severity }}
告警类型:{{ $alert.Labels.alertname }}
告警应用:{{ $alert.Annotations.summary }}
告警主机:{{ $alert.Labels.instance }}
告警详情:{{ $alert.Annotations.description }}
触发阀值:{{ $alert.Annotations.value }}
告警时间:{{ $alert.StartsAt.Format "2023-02-19 10:00:00" }}
========end=============
{{ end }}
{{ end }}

部署Alertmanager

docker run -d -p 9093:9093 --name StarCityAlertmanager -v /opt/alertmanager/alertmanager.yml:/etc/alertmanager/alertmanager.yml -v /opt/alertmanager/template:/etc/alertmanager/template docker.io/prom/alertmanager:latest

可访问http://host:9093

告警通知测试

可通过请求Alertmanager Api模拟告警规则来推送告警通知。

curl --location 'http://Host:9093/api/v2/alerts' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data '[
    {
        "labels": {
            "severity": "Warning",
            "alertname": "内存使用过高",
            "instance": "实例1",
            "msgtype": "testing"
        },
        "annotations": {
            "summary": "node",
            "description": "请检查实例1",
            "value": "0.95"
        }
    },
    {
        "labels": {
            "severity": "Warning",
            "alertname": "CPU使用过高",
            "instance": "实例2",
            "msgtype": "testing"
        },
        "annotations": {
            "summary": "node",
            "description": "请检查实例2",
            "value": "0.90"
        }
    }
]'

发送完毕,可以在企业微信和邮件中收到告警通知,如在邮箱中收到信息。

注意:如果告警配置完毕,但测试时企业微信怎么也收不到消息,需要设置企业自建应用底部可信IP菜单

告警规则

设置告警规则

cd /opt/prometheus
touch rules.yml

告警规则内容

groups:
  - name: example
    rules:
      - alert: InstanceDown
        expr: up == 0
        for: 10s
        labels:
          name: instance
          severity: Critical
        annotations:
          summary: ' {{ $labels.appname }}'
          description: ' The service stops running '
          value: '{{ $value }}%'
  - name: Host
    rules:
      - alert: HostMemory Usage
        expr: >-
          (node_memory_MemTotal_bytes - (node_memory_MemFree_bytes +
          node_memory_Buffers_bytes + node_memory_Cached_bytes)) /
          node_memory_MemTotal_bytes * 100 >  80
        for: 10s
        labels:
          name: Memory
          severity: Warning
        annotations:
          summary: ' {{ $labels.appname }} '
          description: ' The instance memory usage exceeded 80%. '
          value: '{{ $value }}'
      - alert: HostCPU Usage
        expr: >-
          sum(avg without
          (cpu)(irate(node_cpu_seconds_total{mode!='idle'}[5m]))) by
          (instance,appname) > 0.65
        for: 10s
        labels:
          name: CPU
          severity: Warning
        annotations:
          summary: ' {{ $labels.appname }} '
          description: The CPU usage of the instance is exceeded 65%.
          value: '{{ $value }}'
      - alert: HostLoad
        expr: node_load5 > 4
        for: 10s
        labels:
          name: Load
          severity: Warning
        annotations:
          summary: '{{ $labels.appname }} '
          description: ' The instance load exceeds the default value for 5 minutes.'
          value: '{{ $value }}'
      - alert: HostFilesystem Usage
        expr: 1-(node_filesystem_free_bytes / node_filesystem_size_bytes) >  0.8
        for: 10s
        labels:
          name: Disk
          severity: Warning
        annotations:
          summary: ' {{ $labels.appname }} '
          description: ' The instance [ {{ $labels.mountpoint }} ] partitioning is used by more than 80%.'
          value: '{{ $value }}%'
      - alert: HostDiskio
        expr: 'irate(node_disk_writes_completed_total{job=~"Host"}[1m]) > 10'
        for: 10s
        labels:
          name: Diskio
          severity: Warning
        annotations:
          summary: ' {{ $labels.appname }} '
          description: ' The instance [{{ $labels.device }}] average write IO load of the disk is high in 1 minute.'
          value: '{{ $value }}iops'
      - alert: Network_receive
        expr: >-
          irate(node_network_receive_bytes_total{device!~"lo|bond[0-9]|cbr[0-9]|veth.*|virbr.*|ovs-system"}[5m])
          / 1048576  > 3
        for: 10s
        labels:
          name: Network_receive
          severity: Warning
        annotations:
          summary: ' {{ $labels.appname }} '
          description: ' The instance [{{ $labels.device }}] average traffic received by the NIC exceeds 3Mbps in 5 minutes.'
          value: '{{ $value }}3Mbps'
      - alert: Network_transmit
        expr: >-
          irate(node_network_transmit_bytes_total{device!~"lo|bond[0-9]|cbr[0-9]|veth.*|virbr.*|ovs-system"}[5m])
          / 1048576  > 3
        for: 10s
        labels:
          name: Network_transmit
          severity: Warning
        annotations:
          summary: ' {{ $labels.appname }} '
          description: ' The instance [{{ $labels.device }}] average traffic sent by the network card exceeds 3Mbps in 5 minutes.'
          value: '{{ $value }}3Mbps'
  - name: Container
    rules:
      - alert: ContainerCPU Usage
        expr: >-
          (sum by(name,instance)
          (rate(container_cpu_usage_seconds_total{image!=""}[5m]))*100) > 60
        for: 10s
        labels:
          name: CPU
          severity: Warning
        annotations:
          summary: '{{ $labels.name }} '
          description: ' Container CPU usage over 60%.'
          value: '{{ $value }}%'
      - alert: ContainerMem Usage
        expr: 'container_memory_usage_bytes{name=~".+"}  / 1048576 > 1024'
        for: 10s
        labels:
          name: Memory
          severity: Warning
        annotations:
          summary: '{{ $labels.name }} '
          description: ' Container memory usage exceeds 1GB.'
          value: '{{ $value }}G'

修改prometheus.yml,增加告警规则,如下alerting和rule_files部分,重启prometheus。

global:
scrape_interval: 15s
evaluation_interval: 15s alerting:
alertmanagers:
- static_configs:
- targets: ['Host:9093']
rule_files:
- "rules.yml" scrape_configs:
- job_name: prometheus
static_configs:
- targets:
- 'Prometheus Server Host:9090'
labels:
appname: Prometheus
- job_name: node
scrape_interval: 10s
static_configs:
- targets:
- 'Metrics Host:9100'
labels:
appname: node
- job_name: cadvisor
static_configs:
- targets:
- 'Metrics Host:58080'
- job_name: rabbitmq
scrape_interval: 10s
static_configs:
- targets:
- 'Metrics Host:9419'
labels:
appname: rabbitmq

再次访问prometheus可以看到告警规则

告警状态

状态 说明
Inactive 待激活状态,度量指标处在合适范围内。
Pending 符合告警规则,但是低于配置的持续时间。这里的持续时间即rule里的FOR字段设置的时间。该状态下不发送告警通知。
Firing 符合告警规则,而且超出设置的持续时间。该状态下发送告警到Alertmanager。

触发告警

当系统达到预定告警条件并超出设定的持续时间,则触发告警,推送告警消息到Alertmanager。

此处设置系统CPU使用率超过限定条件,可以在prometheus中看到CPU使用率告警规则达到Pending状态

当超过设定的持续时间,状态变更到Firing,消息推送到Alertmanager

在Alertmanager Web中可以看到推送过来的告警信息

在企业微信和邮箱中也收到告警信息



2023-02-23,望技术有成后能回来看见自己的脚步

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