告警通知变得轻松便捷——微信告警接口指南
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2022-12-26
本文目录一览:
Prometheus配置方式有两种prometheus监控:
(1)命令行,用来配置不可变命令参数,主要是Prometheus运行参数,比如数据存储位置
(2)配置文件,用来配置Prometheus应用参数,比如数据采集,报警对接
不重启进程配置生效方式也有两种:
(1)对进程发送信号SIGHUP
(2)HTTP POST请求,需要开启--web.enable-lifecycle选项curl -X POST reload
配置文件格式是yaml格式,说明:
.yml或者.yaml 都是 yaml格式的文件,
yaml格式的好处: 和json交互比较容易
python/go/java/php 有yaml格式库,方便语言之间解析,并且这种格式存储的信息量很大。
命令行可用配置可通过prometheus -h来查看。
配置文件使用yml格式,配置文件中一级配置项如下,说明参考#备注内容。
配置文件中通用字段值格式
<boolean: 布尔类型值为true和false
<scheme: 协议方式包含http和https
原始配置文件内容:
全局默认的数据拉取间隔
全局默认的单次数据拉取超时,当报context deadline exceeded错误时需要在特定的job下配置该字段。
全局默认的规则(主要是报警规则)拉取间隔
该服务端在与其prometheus监控他系统对接所携带的标签
该字段配置与Alertmanager进行对接的配置
样例:
上面的配置中的 alert_relabel_configs 是指警报重新标记在发送到Alertmanager之前应用于警报。 它具有与目标重新标记相同的配置格式和操作,外部标签标记后应用警报重新标记,主要是针对集群配置。
这个设置的用途是确保具有不同外部label的HA对Prometheus服务端发送相同的警报信息。
Alertmanager 可以通过 static_configs 参数静态配置,也可以使用其中一种支持的服务发现机制动态发现,我们上面的配置是静态的单实例。
此外, relabel_configs 允许从发现的实体中选择 Alertmanager,并对使用的API路径提供高级修改,该路径通过 __alerts_path__ 标签公开。
完成以上配置后,重启Prometheus服务,用以加载生效,也可以使用热加载功能,使其配置生效。然后通过浏览器,访问 alerts 就可以看 inactive pending firing 三个状态,没有警报信息是因为我们还没有配置警报规则 rules 。
这里定义和prometheus集成的alertmanager插件,用于监控报警。后续会单独进行alertmanger插件的配置、配置说明、报警媒介以及route路由规则记录。
此项配置和 scrape_configs 字段中 relabel_configs 配置一样,用于对需要报警的数据进行过滤后发向 Alertmanager
说明
relabel-configs的配置允许你选择你想抓取的目标和这些目标的标签是什么。所以说如果你想要抓取这种类型的服务器而不是那种,可以使用relabel_configs
相比之下,metric_relabel_configs是发生在抓取之后,但在数据被插入存储系统之前使用。因此如果有些你想过滤的指标,或者来自抓取本身的指标(比如来自/metrics页面)你就可以使用metric_relabel_configs来处理。
该项目主要用来配置不同的 alertmanagers 服务,以及Prometheus服务和他们的链接参数。 alertmanagers 服务可以静态配置也可以使用服务发现配置。Prometheus以pushing 的方式向alertmanager传递数据。
alertmanager 服务配置和target配置一样,可用字段如下
这个主要是用来设置告警规则,基于设定什么指标进行报警(类似触发器trigger)。这里设定好规则以后,prometheus会根据全局global设定的evaluation_interval参数进行扫描加载,规则改动后会自动加载。其报警媒介和route路由由alertmanager插件实现。
样例:
"first_rules.yml"样例:
Prometheus 支持两种类型的 Rules ,可以对其进行配置,然后定期进行运算:recording rules 记录规则 与 alerting rules 警报规则,规则文件的计算频率与警报规则计算频率一致,都是通过全局配置中的 evaluation_interval 定义。
不论是recording rules还是alerting rules都要在组里面。
要在Prometheus中使用Rules规则,就必须创建一个包含必要规则语句的文件,并让Prometheus通过Prometheus配置中的rule_files字段加载该文件,前面我们已经讲过prometheus监控了。 其实语法都一样,除prometheus监控了 recording rules 中的收集的指标名称 record: <string 字段配置方式略有不同,其他都是一样的。
配置范例:
recording rules 是提前设置好一个比较花费大量时间运算或经常运算的表达式,其结果保存成一组新的时间序列数据。当需要查询的时候直接会返回已经计算好的结果,这样会比直接查询快,同时也减轻了PromQl的计算压力,同时对可视化查询的时候也很有用,可视化展示每次只需要刷新重复查询相同的表达式即可。
在配置的时候,除却 record: <string 需要注意,其他的基本上是一样的,一个 groups 下可以包含多条规则 rules ,Recording 和 Rules 保存在 group 内,Group 中的规则以规则的配置时间间隔顺序运算,也就是全局中的 evaluation_interval 设置。
配置范例:
上面的规则其实就是根据 record 规则中的定义,Prometheus 会在后台完成 expr 中定义的 PromQL 表达式周期性运算,以 job 为维度使用 sum 聚合运算符 计算 函数rate 对http_requests_total 指标区间 10m 内的增长率,并且将计算结果保存到新的时间序列 job:http_requests_total:rate10m 中, 同时还可以通过 labels 为样本数据添加额外的自定义标签,但是要注意的是这个 lables 一定存在当前表达式 Metrics 中。
模板是在警报中使用时间序列标签和值展示的一种方法,可以用于警报规则中的注释(annotation)与标签(lable)。模板其实使用的go语言的标准模板语法,并公开一些包含时间序列标签和值的变量。这样查询的时候,更具有可读性,也可以执行其他PromQL查询 来向警报添加额外内容,ALertmanager Web UI中会根据标签值显示器警报信息。
{{ $lable.<lablename}} 可以获取当前警报实例中的指定标签值
{{ $value }} 变量可以获取当前PromQL表达式的计算样本值。
调整好rules以后,我们可以使用 curl -XPOST http://localhost:9090/-/reload 或者 对Prometheus服务重启,让警报规则生效。
这个时候,我们可以把阈值调整为 50 来进行故障模拟操作,这时在去访问UI的时候,当持续1分钟满足警报条件,实际警报状态已转换为 Firing,可以在 Annotations中看到模板信息 summary 与 description 已经成功显示。
规则检查
拉取数据配置,在配置字段内可以配置拉取数据的对象(Targets),job以及实例
定义job名称,是一个拉取单元。每个job_name都会自动引入默认配置如
这些也可以在单独的job中自定义
服务端拉取过来的数据也会存在标签,配置文件中也会有标签,这样就可能发生冲突。
true就是以抓取数据中的标签为准
false就会重新命名抓取数据中的标签为“exported”形式,然后添加配置文件中的标签
切换抓取数据所用的协议
定义可选的url参数
每次抓取数据请求的认证信息
password和password_file互斥只可以选择其一
bearer_token和bearer_token_file互斥只可以选择其一
抓取ssl请求时证书配置
通过代理去主去数据
Prometheus支持多种服务现工具,详细配置这里不再展开
更多参考官网: https://prometheus.io/docs/prometheus/latest/configuratio n/configuration/
服务发现来获取抓取目标为动态配置,这个配置项目为静态配置,静态配置为典型的targets配置,在改配置字段可以直接添加标签
采集器所采集的数据都会带有label,当使用服务发现时,比如consul所携带的label如下:
这些lable是数据筛选与聚合计算的基础。
抓取数据很繁杂,尤其是通过服务发现添加的target。所以过滤就显得尤为重要,我们知道抓取数据就是抓取target的一些列metrics,Prometheus过滤是通过对标签操作操现的,在字段relabel_configs和metric_relabel_configs里面配置,两者的配置都需要relabel_config字段。该字段需要配置项如下
target配置示例
target中metric示例
target中metric示例
使用示例
由以上可知当使用服务发现consul会带入标签__meta_consul_dc,现在为了表示方便需要将该标签变为dc
需要做如下配置,这里面action使用的replacement
过滤采集target
为了防止Prometheus服务过载,使用该字段限制经过relabel之后的数据采集数量,超过该数字拉取的数据就会被忽略
Prometheus可以进行远程读/写数据。字段remote_read和remote_write
(1)Prometheus 配置详解
https://www.dazhuanlan.com/2019/12/12/5df11ada207ce/
(2)Prometheus配置文件prometheus.yml 四个模块详解
http://yunwei.com/archives/7321
(3)官方文档说明
https://prometheus.io/docs/prometheus/latest/configuration/configuration/
(4)Prometheus监控神器-Rules篇
https://zhuanlan.zhihu.com/p/179295676
(5)Prometheus监控神器-Alertmanager篇(1)
https://zhuanlan.zhihu.com/p/179292686
(6)Prometheus监控神器-Alertmanager篇(2)
https://zhuanlan.zhihu.com/p/179294441
Prometheus是一个开源系统监控和警报工具包,最初在 SoundCloud构建。自 2012 年成立以来,许多公司和组织都采用了 Prometheus,该项目拥有非常活跃的开发者和用户社区。它现在是一个独立的开源项目,独立于任何公司维护。
普罗米修斯的主要特点是:
具有由度量名称和键/值对标识的时间序列数据的多维数据模型
PromQL,一种 利用这种维度的灵活查询语言
不依赖分布式存储;单个服务器节点是自治的
时间序列收集通过 HTTP 上的拉模型进行
通过中间网关支持推送时间序列
通过服务发现或静态配置发现目标
多种图形模式和仪表板支持
Prometheus 可以很好地记录任何纯数字时间序列。它既适合以机器为中心的监控,也适合监控高度动态的面向服务的架构。在微服务的世界中,它对多维数据收集和查询的支持是一个特殊的优势。
Prometheus 专为可靠性而设计,是您在中断期间可以使用的系统,可让您快速诊断问题。每个 Prometheus 服务器都是独立的,不依赖于网络存储或其他远程服务。当您的基础设施的其他部分损坏时,您可以依赖它,并且您无需设置大量基础设施即可使用它。
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