Openstack-Ceilometer-Alarm运行机制
1校验
对alarm列表进行定时监测，如果发现与设置的limit值不满足，则发出警报
监控服务分为三种：默认服务，单进程校验服务和分布式校验服务。根据配置来决定，默认配置：default
Alarm状态
| 名称 |
数据库代码 |
对应数据库操作字段 |
| UNKNOWN |
insufficient data |
insufficient_data_actions |
| OK |
ok |
ok_actions |
| ALARM |
alarm |
alarm_actions |
1.1服务
1.1.0 AlarmService
基类，其他service都集成它，实现了基本的校验功能
1.1.1 AlarmEvaluationService（默认服务）
- 根据alarm列表（当前enable的alarm）启动校验定时器
- 启动负载均衡服务，启动心跳信息定时器
1.1.2 SingletonAlarmService（单进程校验服务）
单进程校验，处理能力较弱，数据量较大的时候会延时或者shutdown，不推荐使用
- 根据alarm列表（当前enable的alarm）逐个校验
1.1.3 PartitionedAlarmService（分布式校验服务）
PartitionedAlarmService
它通过rpc实现了一套多个evaluator进程之间的协作协议(PartitionCoordinator)，使得可以通过水平扩展来不断增大alarm service的处理能力，这样实现了一个简单的负载均衡，还实现了高可用
PartitionCoordinator
允许启动多个ceilometer-alarm-evaluator进程，这多个进程之间的关系是互相协作的关系，他们中最早启动的进程会被选为master进程，master进程主要做的事情就是给其他进程分配alarm，每个进程都在周期性的执行三个任务：
- 发布存在消息；通过rpc，向其它进程广播自己的状态，来告知其他进程，自己是活着的，每个进程中都保存有其他进程的最后活跃时间
- 校验是否可以成为master；每个进程都会不断的更新自己所维护的其它进程的状态列表，根据这个状态列表，来判断是否应该由自己来当master，判断一个进程是否是master的条件只有一个，那就是看谁启动的早
- 校验数据；检查本进程负责的alarm，调用ceilometerclient的接口，来获取该alarm的监控指标对应的监控数据，然后进行判断，发送报警等
1.2 Alarm
1.2.1 combination
Alarm的alarm，综合多个指标的结果来进行相应操作
1.2.2 threshould
监控某一个或者多个指标，若大于、小于或者等与监控的阈值等情况时，触发alarm指定状态的动作
2报警
报警功能是根据alarm对象中规定的规则定时校验meter数据，如果发现有符合条件的数据，发出报警。初始alarm状态为ok,校验后如果状态变为unkown或者alarm则alarm_history表会有alarm状态更新数据，同时触发对应状态的action。如果当前状态为alarm，校验后状态任然为alarm，则不会触发对应action。
2.1 Log
记录日志，级别：info
2.2 Rest
通过http协议调用alarm中指定状态的动作，通常是一个调用指定的地址，报告状态。
2.3 Test
测试使用，没有实际使用
2.4 Trust
调用keystone接口，使用rest中的方法发送
3可能遇到的问题
- 创建alarm时对于时间段选择的错误。如果需要一直监控而不是只在某个时间段监控的话，这个字段可以直接不赋值
- 创建alarm时几个条件的组合需要思考好。间隔时间（period/evaluation_periods）、时间范围（time_constraints），alarm类型（type）以及根据类型对应的操作（xx_action）
- 创建alarm初始状态给定为ok
- Alarm规则设置。一般是：[meter_name]记录中的 [field]在[evaluation_periods]时间内的[avg/max/min/..]数值[大于(gt)、小于(lt)、等于(eg)…]则满足条件，需要更新alarm状态。规则示例
"threshold_rule": {
"comparison_operator": "gt", #大于
"evaluation_periods": 2, #和period确定校验时间段
"exclude_outliers": False,
"meter_name": "disk.device.read.requests",
"period": 10,
"query": [ #查询规则
{
"field": "resource_id",
"op": "eq",
"type": "string",
"value": "fc0e5394-0276-413e-8d81-e3324df35a12-vda"
}
],
"statistic": "avg", #针对meter中volume的具体计算方法，如平均值，最大值，最小值等
"threshold": 990 #阈值
}