Alertmanager部署和简单使用
Alertmanager部署和简单使用
部署
解压
[root@server01 src]# wget https://github.com/prometheus/alertmanager/releases/download/v0.15.0/alertmanager-0.15.0.linux-amd64.tar.gz [root@server01 src]# tar -xvf alertmanager-0.15.0.linux-amd64.tar.gz -C /opt/ [root@server01 src]# cd /opt/ [root@server01 opt]# ln -s alertmanager-0.15.0.linux-amd64 alertmanager
配置
[root@server01 alertmanager]# cat alertmanager.yml global: # 在没有报警的情况下声明为已解决的时间 resolve_timeout: 5m # 配置邮件发送信息 smtp_smarthost: 'smtp.163.com:25' smtp_from: '15737684975@163.com' smtp_auth_username: '15737684975@163.com' smtp_auth_password: 'wsl116002' smtp_require_tls: false # 禁用tls # 所有报警信息进入后的根路由,用来设置报警的分发策略 route: # 这里的标签列表是接收到报警信息后的重新分组标签,例如,接收到的报警信息里面有许多具有 cluster=A 和 alertname=LatncyHigh 这样的标签的报警信息将会批量被聚合到一个分组里面 group_by: ['alertname', 'cluster'] # 当一个新的报警分组被创建后,需要等待至少group_wait时间来初始化通知,这种方式可以确保您能有足够的时间为同一分组来获取多个警报,然后一起触发这个报警信息。 group_wait: 30s # 当第一个报警发送后,等待'group_interval'时间来发送新的一组报警信息。 group_interval: 5m # 如果一个报警信息已经发送成功了,等待'repeat_interval'时间来重新发送他们 repeat_interval: 5m # 默认的receiver:如果一个报警没有被一个route匹配,则发送给默认的接收器 receiver: default receivers: - name: 'default' # 自定义名称 供receiver: default使用 email_configs: # 邮件报警模块 - to: 'wangshile@datang.com' send_resolved: true
创建启动文件并启动
[root@server02 opt]# vi /usr/lib/systemd/system/alertmanager.service [Unit] Description=alertmanager Documentation=https://prometheus.io/ After=network.target [Service] Type=simple User=prometheus ExecStart=/opt/alertmanager/alertmanager --config.file=/opt/alertmanager/alertmanager.yml Restart=on-failure [Install] WantedBy=multi-user.target [root@server01 alertmanager]# chown -R prometheus.prometheus /usr/lib/systemd/system/alertmanager.service [root@server01 alertmanager]# systemctl start alertmanager
Prometheus配置Alertmanager
添加报警规则
[root@server01 prometheus]# vi rules/node_alerts.yml groups: - name: node_alerts # 组名称 rules: - alert: HighNodeCPU # 规则名称必须唯一 expr: instance:node_cpu:avg_rate5m > 80 # 该指标是否大于80,改表达式在自定义规则文件中 for: 60m # 需要在触发警报之前的60分钟内大于80%,限制了警报误报或是暂时状 态的可能性 labels: severity: warning annotations: summary: High Node CPU of {{ humanize $value}}% for 1 hour # 警报的描述
prometheus配置
[root@server01 alertmanager]# vi /opt/prometheus/prometheus.yml global: scrape_interval: 15s evaluation_interval: 15s alerting: alertmanagers: - static_configs: - targets: - alertmanager:9093 rule_files: - "rules/*_rules.yml" - "rules/*_alerts.yml" scrape_configs: - job_name: 'prometheus' static_configs: - targets: ['localhost:9090'] - job_name: 'alertmanager' static_configs: - targets: ['localhost:9093'] # 基于文件的服务发现 - job_name: node file_sd_configs: - files: - targets/nodes/*.json refresh_interval: 5m - job_name: docker file_sd_configs: - files: - targets/docker/*.json refresh_interval: 5m metric_relabel_configs: - source_labels: [id] regex: '/docker/([a-z0-9]+)' replacement: '$1' target_label: container_id - source_labels: [__name__] separator: ',' regex: '(container_tasks_state|container_memory_failures_total)' action: drop
添加基于文件的服务发现
[root@server01 ~]# mkdir /opt/prometheus/targets/{nodes,docker} -p [root@server01 ~]# vi /opt/prometheus/targets/nodes/nodes.json [{ "targets": ["10.4.7.11:9100"] }] [root@server01 ~]# vi /opt/prometheus/targets/docker/daemons.json [{ "targets": ["10.4.7.11:8080"] }] [root@server01 prometheus]# kill -HUP 15916
添加之后可以在页面上看到。
警报触发
警报可能有以下三种状态:
- Inactive:警报未激活。
- Pending:警报已满足测试表达式条件,但仍在等待for子句中指定的持续时间。
- Firing:警报已满足测试表达式条件,并且Pending的时间已超过for子句的持续时间。
Pending到Firing的转换可以确保警报更有效,且不会来回浮动。没有for子句的警报会自动从Inactive转换为Firing,只需要一个评估周期即可触发。带有for子句的警报将首先转换为Pending,然后转换为Firing,因此至少需要两个评估周期才能触发。
警报触发过程
1. 节点的CPU不断变化,每隔一段由scrape_interval定义的时间被Prometheus抓取一次,对我们来说 是15秒
2. 根据每个evaluation_interval的指标来评估警报规则,对我们来说还是15秒
3. 当警报表达式为true时(对于我们来说是CPU超过80%),会创建一个警报并转换到Pending状 态,执行for子句
4. 在下一个评估周期中,如果警报测试表达式仍然为true,则检查for的持续时间。如果超过了持续 时间,则警报将转换为Firing,生成通知并将其推送到Alertmanager
5. 如果警报测试表达式不再为true,则Prometheus会将警报规则的状态从Pending更改为Inactive
添加新警报和模板
[root@server01 rules]# vi node_rules.yml - alert: DiskWillFillIn4Hours expr: predict_linear(node_filesystem_free_bytes{mountpoint="/"}[1h], 4*3600) < 0 for: 5m labels: severity: critical annotations: summary: Device {{$labels.device}} on node {{$labels.instance}} is running full within the next 4 hours (mounted at {{ $labels.mountpoint }}) - alert: InstanceDown expr: up{job="node"} == 0 # 服务停止则报警 for: 10s labels: severity: critical annotations: summary: Host {{ $labels.instance }} is down!
模板
模板使用标准的Go模板语法,并暴露一些包含时间序列的标签和值的变量。标签以变量$labels形式表示,指标的值则是变量$value。
要在summary注解中引用instance标签,我们使用{{$labels.instance}}。如果想要引用时间序列的 值,那么我们会使用{{$value}}。
annotations: summary: High Node CPU of {{ humanize $value}}% for 1 hour
这会将指标值显示为两位小数的百分比,例如88.23%。
Prometheus警报
在这里,我们添加了两个新规则。第一个是PrometheusConfigReloadFailed,它让我们知道 Prometheus配置重新加载是否失败。如果上次重新加载失败,则使用指标 prometheus_config_last_reload_successful,且指标的值为0
[root@server01 rules]# vi prometheus_alerts.yml groups: - name: prometheus_alerts rules: - alert: PrometheusConfigReloadFailed expr: prometheus_config_last_reload_successful == 0 # prometheus是否加载成功 for: 10m labels: severity: warning annotations: description: Reloading Prometheus' configuration has failed on {{ $labels.instance }}. - alert: PrometheusNotConnectedToAlertmanagers expr: prometheus_notifications_alertmanagers_discovered < 1 # prometheus是否连接alertmanager for: 10m labels: severity: warning annotations: description: Prometheus {{ $labels.instance }} is not connected to any Alertmanagers
在这里,我们添加了两个新规则。第一个是PrometheusConfigReloadFailed,它让我们知道 Prometheus配置重新加载是否失败。如果上次重新加载失败,则使用指标 prometheus_config_last_reload_successful,且指标的值为0
可用性警报
最后的警报可以帮助我们确定主机和服务的能力。第一个警报利用了我们使用Node Exporter收集 的systemd指标。如果我们在节点上监控的服务不再活动,则会生成一个警报。
- alert: NodeServiceDown expr: node_systemd_unit_state{state="active"} != 1 for: 60s labels: severity: critical annotations: summary: Service {{ $labels.name }} on {{ $labels.instance }} is no longer active! description: Werner Heisenberg says - "OMG Where's my service?"
如果带有active标签的node_systemd_unit_state指标值为0,则会触发此警报,表示服务故障至少60秒,Prometheus有一个功能叫absent,可检测是否存在缺失的指标
[root@server01 rules]# kill -HUP 25041
路由
[root@server01 rules]# vi /opt/alertmanager/alertmanager.yml route: group_by: ['instance'] # 分组报警的方式,使用instance进行分组 group_wait: 30s group_interval: 5m # 发送第一次后第二次警报的等待时间 repeat_interval: 3h # 重复告警发送间隔时间 receiver: email routes: # 路由表 - match: severity: critical receiver: pager # 接收器 routes: - match: service: application1 # 将所有severity标签与application1值匹配,并将它们发送到pager接收器。 receiver: support_team - match_re: severity: ^(informational|warning)$ # 正则表达式匹配:匹配severity标签中的informational或warning值 receiver: support_team receivers: - name: 'email' email_configs: - to: 'alerts@example.com' - name: 'support_team' email_configs: - to: 'support@example.com' - name: 'pager' email_configs: - to: 'alert-pager@example.com' slack_configs: - api_url: https://hooks.slack.com/services/ABC123/ABC123/EXAMPLE text: '{{ .CommonAnnotations.summary }}'
路由分支
routes: - match: service: application1 # 将所有severity标签与application1值匹配,并将它们发送到pager接收器。 receiver: pager routes: - match: service: application1 receiver: support_team
可以看到我们的新routes块嵌套在已有的route块中。要触发此路由,我们的警报首先需要severity 标签为critical,并且service标签是application1。如果这两个条件都匹配,那么我们的警报将被路由到接收器support_team。
silence和维护
通常我们需要让警报系统知道我们已经停止服务以进行维护,并且不希望触发警报
可以使用以下两种方法来设置silence: