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  • prometheus告警技术初探(一)【转】

    global:
      scrape_interval:     15s
      evaluation_interval: 15s   #每过15秒执行一次报警规则,也就是说15秒执行一次报警
    alerting:
      alertmanagers:
      - static_configs:
        - targets: ["localhost:9093"]   # 设置报警信息推送地址 , 一般而言设置的是alertManager的地址
    rule_files:
      - "test_rules.yml"  # 设置报警规则
    scrape_configs:
      - job_name: 'node'   #自己定义的监控的job_name
        static_configs:
          - targets: ['localhost:9100']
      - job_name: 'CDG-MS'
        honor_labels: true
        metrics_path: '/prometheus'
        static_configs:
          - targets: ['localhost:8089']
        relabel_configs:
          - target_label: env
            replacement: dev
      - job_name: 'eureka'
        file_sd_configs:
          - files:
              - "/app/enmonster/basic/prometheus/prometheus-2.2.1.linux-amd64/eureka.json"
        relabel_configs:
          - source_labels: [__job_name__]
            regex: (.*)
            target_label: job
            replacement: ${1}
          - target_label: env
            replacement: dev
    

    由上面可以看到,我们可以设置报警规则的文件 ,

    groups:
    - name: example   #报警规则组的名字
      rules:
      - alert: InstanceDown     #检测job的状态,持续1分钟metrices不能访问会发给altermanager进行报警
        expr: up == 0
        for: 1m    #持续时间 , 表示持续一分钟获取不到信息,则触发报警
        labels:
          serverity: page   # 自定义标签
        annotations:
          summary: "Instance {{ $labels.instance }} down"     # 自定义摘要 
          description: "{{ $labels.instance }} of job {{ $labels.job }} has been down for more than 1 minutes."   # 自定义具体描述
    

    上面是一个非常通用的一个报警规则,检测应用是否DOWN掉

    修改配置后,可以通过该接口重新加载配置: curl -X POST http://localhost:9090/-/reload

    在启动的时候一定要用这种方式启动,不然是不可以重新加载配置

    ./prometheus --config.file=prometheus.yml --web.enable-lifecycle

    修改prometheus.yml配置文件

    alerting:
      alertmanagers:
      - static_configs:
        - targets: ["localhost:17201"]   # 设置报警信息推送地址
    

    当有报警信息需要通知的时候,会通过上面的配置,推送到localhost:17201 这个服务上去, 推送方式如下:

    接口地址:/api/v1/alerts

    程序样例:

    @RequestMapping(value = "/api/v1/alerts")
    public String alert(@RequestBody String body){
        log.info("/api/v1/alerts  = {}",body);
        return "success";
    }
    

    入参结构:

    [{
            "labels": {
                "alertname": "InstanceDown",
                "env": "dev",
                "instance": "10.208.204.46:19999",
                "job": "RMS-MS",
                "serverity": "page"
    
            },
            "annotations": {
                "description": "10.208.204.46:19999 of job RMS-MS has been down for more than 5 minutes.",
                "summary": "Instance 10.208.204.46:19999 down"
    
            },
            "startsAt": "2018-06-19T17:07:54.140071559+08:00",
            "endsAt": "0001-01-01T00:00:00Z",
            "generatorURL": "http://localhost.localdomain:9090/graph?g0.expr=up+==+0&g0.tab=1"
    
        },
        {
            "labels": {
                "alertname": "InstanceDown",
                "env": "dev",
                "instance": "10.208.204.46:19999",
                "job": "RMS-MS",
                "serverity": "page"
    
            },
            "annotations": {
                "description": "10.208.204.46:19999 of job RMS-MS has been down for more than 5 minutes.",
                "summary": "Instance 10.208.204.46:19999 down"
    
            },
            "startsAt": "2018-06-19T17:07:54.140071559+08:00",
            "endsAt": "0001-01-01T00:00:00Z",
            "generatorURL": "http://localhost.localdomain:9090/graph?g0.expr=up+==+0&g0.tab=1"
    
        },
        {
            "labels": {
                "alertname": "InstanceDown",
                "env": "dev",
                "instance": "192.168.164.1:18093",
                "job": "RMS-MS",
                "serverity": "page"
    
            },
            "annotations": {
                "description": "192.168.164.1:18093 of job RMS-MS has been down for more than 5 minutes.",
                "summary": "Instance 192.168.164.1:18093 down"
    
            },
            "startsAt": "2018-06-19T17:07:54.140071559+08:00",
            "endsAt": "0001-01-01T00:00:00Z",
            "generatorURL": "http://localhost.localdomain:9090/graph?g0.expr=up+==+0&g0.tab=1"
    
        }
    
    ]
    

    假如说有RMS-MS三台机器都宕机了的话,那么prometheus会发送如上数据至localhost:17201/api/v1/alerts这个接口,

    如此我们就可以根据以上数据做报警通知了

    使用prometheus自带的报警组件, 当报警被触发时,prometheus会将报警数据推送给AlertManager , AlertManager 接收到报警信息之后,会根据他这边的规则,然后推送报警通知。

    global:
      resolve_timeout: 5m
    route:
      group_by: ['job']
      group_wait: 30s
      #同一组间隔
      group_interval: 5m  # 同一组的的告警消息间隔,在5m分钟内收到的同一个组的消息,会汇总统一发送
      repeat_interval: 1s # 相同的告警消息的重复发送的间隔时间
      receiver: 'webhook' # 接受者类型
    receivers:
    - name: 'webhook'
      webhook_configs:
      - url: 'http://10.208.204.46:17210/test/alert2'   # 接收地址
    

    这里选用的是webhook这种方式,AlertManager 会将报警通知推送至 http://10.208.204.46:17210/test/alert2

    数据结构如下:

    {
        "receiver": "webhook",
        "status": "firing",
        "alerts": [{
                "status": "firing",
                "labels": {},
                "annotations": {
                    "description": "10.208.204.46:19999 of job RMS-MS has been down for more than 5 minutes.",
                    "summary": "Instance 10.208.204.46:19999 down"
                },
                "startsAt": "2018-06-19T17:25:54.143824172+08:00",
                "endsAt": "0001-01-01T00:00:00Z",
                " generatorURL": "http://localhost.localdomain:9090/graph?g0.expr=up+==+0&g0.tab=1"
            },
            {
                "status": "firing",
                "labels": {
                    "alertname": "InstanceDown",
                    "env": "dev",
                    "instance": "192.168.164.1:18093",
                    "job": "RMS-MS",
                    "serverity": "page"
                },
                "annotations": {
                    "description": "192.168.164.1 :18093 of job RMS-MS has been down for more than 5 minutes.",
                    "summary": "Instance 192.168.164.1:18093 down"
                },
                "startsAt": "2018-06-19T17:25:54.143824172+08:00",
                "endsAt": "0001-01-01T00:00:00Z",
                "generatorURL": "http://localhost.localdomain:9090/graph?g0.expr=up+==+0& g0.tab=1"
            }
        ],
        "groupLabels": {
            "job": "RMS-MS"
        },
        "commonLabels": {
            "alertname": "InstanceDown",
            "env": "dev",
            "job": "RMS-MS",
            "serverity": "page"
        },
        "commonAnnotations": {},
        "externalURL": "http://localhost.localdomain:9093",
        "version": "4",
        "groupKey": "{}:{job="RMS-MS"}"
    }
    

    假如一个集群三台机器都DOWN的话,那么AlertManager会将三台机器的信息做汇总,然后发送给webhook接口

    功能点AlertManager自定义报警
    分组 会将同一个分组的报警信息打包做汇总 需要自研
    抑制 抑制是指当警报发出后,停止重复发送由此警报引发其他错误的警报的机制。 需要自研
    沉默 简单的特定时间静音提醒的机制 需要自研
    缺点 不是java开发的,要深入了解困难 自研成本高,初期较简陋
    优点 技术成熟 -

    推荐使用AlertManager做报警通知的第一道关口,后续使用wehbook的方式推送至我方程序。

    转自

    prometheus告警技术初探(一) | sharedCode https://www.shared-code.com/article/82

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