• 自定义Prometheus告警规则


    自定义Prometheus告警规则

    Prometheus中的告警规则允许你基于PromQL表达式定义告警触发条件,Prometheus后端对这些触发规则进行周期性计算,当满足触发条件后则会触发告警通知。默认情况下,用户可以通过Prometheus的Web界面查看这些告警规则以及告警的触发状态。当Promthues与Alertmanager关联之后,可以将告警发送到外部服务如Alertmanager中并通过Alertmanager可以对这些告警进行进一步的处理。

    定义告警规则

    一条典型的告警规则如下所示:

        groups:
        - name: example
          rules:
          - alert: HighErrorRate
            expr: job:request_latency_seconds:mean5m{job="myjob"} > 0.5
            for: 10m
            labels:
              severity: page
            annotations:
              summary: High request latency
              description: description info

    在告警规则文件中,我们可以将一组相关的规则设置定义在一个group下。在每一个group中我们可以定义多个告警规则(rule)。一条告警规则主要由以下几部分组成:

    • alert:告警规则的名称。
    • expr:基于PromQL表达式告警触发条件,用于计算是否有时间序列满足该条件。
    • for:评估等待时间,可选参数。用于表示只有当触发条件持续一段时间后才发送告警。在等待期间新产生告警的状态为pending。
    • labels:自定义标签,允许用户指定要附加到告警上的一组附加标签。
    • annotations:用于指定一组附加信息,比如用于描述告警详细信息的文字等,annotations的内容在告警产生时会一同作为参数发送到Alertmanager。

    为了能够让Prometheus能够启用定义的告警规则,我们需要在Prometheus全局配置文件中通过rule_files指定一组告警规则文件的访问路径,Prometheus启动后会自动扫描这些路径下规则文件中定义的内容,并且根据这些规则计算是否向外部发送通知:

    rule_files:
      [ - <filepath_glob> ... ]

    默认情况下Prometheus会每分钟对这些告警规则进行计算,如果用户想定义自己的告警计算周期,则可以通过evaluation_interval来覆盖默认的计算周期:

    global:
      [ evaluation_interval: <duration> | default = 1m ]

    模板化

    一般来说,在告警规则文件的annotations中使用summary描述告警的概要信息,description用于描述告警的详细信息。同时Alertmanager的UI也会根据这两个标签值,显示告警信息。为了让告警信息具有更好的可读性,Prometheus支持模板化label和annotations的中标签的值。

    通过$labels.<labelname>变量可以访问当前告警实例中指定标签的值。$value则可以获取当前PromQL表达式计算的样本值。

    # To insert a firing element's label values:
    {{ $labels.<labelname> }}
    # To insert the numeric expression value of the firing element:
    {{ $value }}

    例如,可以通过模板化优化summary以及description的内容的可读性:

        groups:
        - name: example
          rules:
          # Alert for any instance that is unreachable for >5 minutes.
          - alert: InstanceDown
            expr: up == 0
            for: 5m
            labels:
              severity: page
            annotations:
              summary: "Instance {{ $labels.instance }} down"
              description: "{{ $labels.instance }} of job {{ $labels.job }} has been down for more than 5 minutes."
          # Alert for any instance that has a median request latency >1s.
          - alert: APIHighRequestLatency
            expr: api_http_request_latencies_second{quantile="0.5"} > 1
            for: 10m
            annotations:
              summary: "High request latency on {{ $labels.instance }}"
              description: "{{ $labels.instance }} has a median request latency above 1s (current value: {{ $value }}s)"

    重启Prometheus后访问Prometheus UIhttp://ip:9090/rules可以查看当前以加载的规则文件。

      切换到Alerts标签http://ip:9090/alerts可以查看当前告警的活动状态。

      此时,我们可以手动拉高系统的CPU使用率,验证Prometheus的告警流程,在主机上运行以下命令:

        cat /dev/zero>/dev/null

    运行命令后查看CPU使用率情况,如下图所示:

      Prometheus首次检测到满足触发条件后,hostCpuUsageAlert显示由一条告警处于活动状态。由于告警规则中设置了1m的等待时间,当前告警状态为PENDING,如下图所示:

      如果1分钟后告警条件持续满足,则会实际触发告警并且告警状态为FIRING,如下图所示:

  • 相关阅读:
    二叉查找树
    Rust更换Crates源
    Raft共识算法
    Session
    可以编写代码的代码:代码生成的利与弊
    引用和自包含令牌(Reference Tokens and Introspection)
    认证授权-学习笔记1-OAuth 2.0
    spring security原理-学习笔记2-核心组件
    spring security原理-学习笔记1-整体概览
    零拷贝Zero copy-linux and java
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/fat-girl-spring/p/13300801.html
Copyright © 2020-2023  润新知