Prometheus告警处理

Alertmanager介绍

Prometheus 包含一个报警模块，就是 AlertManager，Alertmanager 主要用于接收 Prometheus 发送的告警信息，它支持丰富的告警通知渠道，而且很容易做到告警信息进行去重、降噪、分组等，是一款前卫的告警通知系统。
通过在 Prometheus 中定义告警规则，Prometheus 会周期性的对告警规则进行计算，如果满足告警触发条件就会向 Alertmanager 发送告警信息。
告警能力在 Prometheus 的架构中被划分成两个独立的部分。如下所示，通过在 Prometheus 中定义 AlertRule （告警规则），Prometheus 会周期性的对告警规则进行计算，如果满足告警触发条件就会向 Alertmanager 发送告警信息。

在 Prometheus 中一条告警规则主要由以下几部分组成：

• 告警名称

用户需要为告警规则命名，当然对于命名而言，需要能够直接表达出该告警的主要内容。

• 告警规则

告警规则实际上主要由 PromQL 进行定义，其实际意义是当表达式（PromQL）查询结果持续多长时间（During）后出发告警。

部署 AlertManager

Alertmanager 和Prometheus Server 一样均采用 Golang 实现，并且没有第三方依赖。

Linux 安装 AlertManager

1）下载安装包
Alertmanager 最新版本可以从官网获取。

官方网站：https://prometheus.io/download/

wget https://github.com/prometheus/alertmanager/releases/download/v0.26.0/alertmanager-0.26.0.linux-amd64.tar.gz

2）创建 alertmanager 配置文件
Alertmanager 解压后会包含一个默认的 alertmanager.yml 配置文件，内容如下所示：

route:
  group_by: ['alertname']
  group_wait: 30s
  group_interval: 5m
  repeat_interval: 1h
  receiver: 'web.hook'
receivers:
  - name: 'web.hook'
    webhook_configs:
      - url: 'http://127.0.0.1:5001/'
inhibit_rules:
  - source_match:
      severity: 'critical'
    target_match:
      severity: 'warning'
    equal: ['alertname', 'dev', 'instance']

Alertmanager 主要负责对 Prometheus 产生的告警进行统一处理，因此在 Alertmanager 配置中一般会包含以下几个主要部分：

• 全局配置（global）：用于定义一些全局的公共参数，如全局的 SMTP 配置，Slack 配置等内容；
• 模板（templates）：用于定义告警通知时的模板，如 HTML 模板，邮件模板等；
• 告警路由（route）：根据标签匹配，确定当前告警应该如何处理；
• 接收人（receivers）：接收人是一个抽象的概念，它可以是一个邮箱也可以是微信，Slack 或者 Webhook 等，接收人一般配合告警路由使用；
• 抑制规则（inhibit_rules）：合理设置抑制规则可以减少垃圾告警的产生；

3）启动 Alertmanager
Alermanager 会将数据保存到本地中，默认的存储路径为 data/。因此，在启动 Alertmanager 之前需要创建相应的目录：

./alertmanager

用户也在启动 Alertmanager 时使用参数修改相关配置。--config.file用于指定 alertmanager 配置文件路径，--storage.path用于指定数据存储路径。

查看运行状态：
Alertmanager 启动后可以通过 9093 端口访问。

http://192.168.3.100:9093

Alert 菜单下可以查看 Alertmanager 接收到的告警内容。Silences 菜单下则可以通过 UI 创建静默规则。进入 Status 菜单，可以看到当前系统的运行状态以及配置信息。

Docker 安装AlertManager

mkdir -p /etc/alertmanager/
mkdir -p /etc/alertmanager/template

vim /etc/alertmanager/alertmanager.yml

route:
  group_by: ['alertname']
  group_wait: 30s
  group_interval: 5m
  repeat_interval: 1h
  receiver: 'web.hook'
receivers:
  - name: 'web.hook'
    webhook_configs:
      - url: 'http://127.0.0.1:5001/'
inhibit_rules:
  - source_match:
      severity: 'critical'
    target_match:
      severity: 'warning'
    equal: ['alertname', 'dev', 'instance']

docker run -d -p 9093:9093 \
-v /etc/alertmanager:/etc/alertmanager \
-v /etc/localtime:/etc/localtime \
prom/alertmanager

使用 Receiver 接收告警信息

告警接收器可以通过以下形式进行配置：

receivers:
 - <receiver> ...

每一个 receiver 具有一个全局唯一的名称，并且对应一个或者多个通知方式。
目前官方内置的第三方通知集成包括：邮件、 即时通讯软件（如 Slack、Hipchat）、移动应用消息推送（如 Pushover）和自动化运维工具（例如：Pagerduty、Opsgenie、Victorops）。Alertmanager 的通知方式中还可以支持 Webhook，通过这种方式开发者可以实现更多个性化的扩展支持。

集成 qq 邮箱

1）qq 邮箱申请授权码

参考：https://service.mail.qq.com/detail/0/75

2）配置 qq 邮箱 alert

global: # 全局配置
  resolve_timeout: 5m # 当告警的状态由firing变为resolve时，需等待5min，如果报警未更新，则声明该告警已解决。可略微调高阈值避免
  smtp_smarthost: 'smtp.qq.com:465'
  smtp_from: '276****[email protected]'
  smtp_auth_username: '276****[email protected]'
  smtp_auth_password: 'xxxxxxxxx' # 这个授权码需要生成，非QQ密码
  smtp_require_tls: false
templates:
  - '/etc/alertmanager/template/*.tmpl'
route:
  group_by: ['service','alertname','cluster'] # 根据label进行分组。--cluster可创建集群
  group_wait: 30s # 触发告警后，等待30s发送
  group_interval: 10s # 两组告警发送的时间间隔
  repeat_interval: 5m # 重复告警发送的时间间隔
  receiver: 'email' # 默认接收者
receivers: # 告警的处理方式email
  - name: 'email'
    email_configs: # 告警转发到对应邮箱地址
      - to: '276****[email protected]'
        send_resolved: true
        html: '{{ template "email.html" . }}' # 使用自定义的模板发送
      
inhibit_rules: # 添加抑制规则
  - source_match: # 根据label匹配源告警
      severity: 'critical'
    target_match: # 根据label匹配目的告警
      severity: 'warning'
    equal: ['alertname', 'dev', 'instance'] 

3）创建自定义模版

vim /etc/alertmanager/template/email.tmpl

{{ define "email.html" }}
{{ range $i, $alert :=.Alerts }}
========监控报警==========<br>
告警状态：{{   .Status }}<br>
告警级别：{{ $alert.Labels.severity }}<br>
告警类型：{{ $alert.Labels.alertname }}<br>
告警应用：{{ $alert.Annotations.summary }}<br>
告警主机：{{ $alert.Labels.instance }}<br>
告警详情：{{ $alert.Annotations.description }}<br>
触发阀值：{{ $alert.Annotations.value }}<br>
告警时间：{{ ($alert.StartsAt.Add 28800e9).Format "2006-01-02 15:04:05"}}<br>
========end=============<br>
{{ end }}
{{ end }}

注意：
StartsAt.Fromat为 UTC 时间，比北京时间晚了 8 个小时，需要加 28800e9；
2006-01-02 15:04:05不能改变 ，此处为 go 语言出版时间；

启用 alertmanager 模块和 rules 告警规则

在 Prometheus 的架构中被划分成两个独立的部分。Prometheus 负责产生告警，而 Alertmanager 负责告警产生后的后续处理。因此 Alertmanager 部署完成后，需要在 Prometheus 中设置 Alertmanager 相关的信息。

1）编辑 Prometheus 配置文件 prometheus.yml，并添加以下内容

global:
  scrape_interval:     5s # Set the scrape interval to every 15 seconds. Default is every 1 minute.
  evaluation_interval: 5s # Evaluate rules every 15 seconds. The default is every 1 minute.
  # scrape_timeout is set to the global default (10s).

# Alertmanager configuration
alerting:
  alertmanagers:
  - static_configs:
    - targets:
      - 192.168.3.100:9093

# Load rules once and periodically evaluate them according to the global 'evaluation_interval'.
rule_files:
  - "/etc/prometheus/rules/*.rules"
  # - "second_rules.yml"
# A scrape configuration containing exactly one endpoint to scrape:
# Here it's Prometheus itself.

重启 Prometheus 服务，成功后，可以从http://192.168.3.100:9090/config查看 alerting 配置是否生效。

2）创建 rules 告警规则

主机 CPU 利用率 > 85%
主机 MEM 利用率 > 70%

mkdir -p /etc/prometheus/rules
vim /etc/prometheus/rules/alerts.rules

groups:
- name: hostStatsAlert
  rules:
  - alert: hostCpuUsageAlert
    expr: (1 - avg(irate(node_cpu_seconds_total{mode="idle"}[5m])) by (instance))*100 > 85
    for: 1m
    labels:
      severity: critical
    annotations:
      summary: "Instance {{ $labels.instance }} CPU usage high"
      description: "{{ $labels.instance }} CPU usage above 85% (current value: {{ $value }})"
  - alert: hostMemUsageAlert
    expr: (1 - (node_memory_MemAvailable_bytes{} / (node_memory_MemTotal_bytes{})))* 100 > 70
    for: 1m
    labels:
      severity: critical
    annotations:
      summary: "Instance {{ $labels.instance }} MEM usage high"
      description: "{{ $labels.instance }} MEM usage above 70% (current value: {{ $value }})"

重启 Prometheus 后访问 Prometheus UI http://127.0.0.1:9090/rules可以查看当前以加载的规则文件。
切换到 Alerts 标签http://127.0.0.1:9090/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：

vim load_cpu.sh

#!/bin/bash  
while true; do  
  :  
done

chmod +x load_cpu.sh
./load_cpu.sh

运行命令后查看 CPU 使用率情况。
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。