Prometheus监控神器（Rules篇）（二）

icegoblin

发布于 2022-7-5 17:35

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Rules类型
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。

alerting rules
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，前面我们已经讲过了。其实语法都一样，除了 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：

- alert: ServiceDown
    expr: avg_over_time(up[5m]) * 100 < 50
    annotations:
      description: The service {{ $labels.job }} instance {{ $labels.instance }} is
        not responding for more than 50% of the time for 5 minutes.
      summary: The service {{ $labels.job }} is not responding
  - alert: RedisDown
    expr: avg_over_time(redis_up[5m]) * 100 < 50
    annotations:
      description: The Redis service {{ $labels.job }} instance {{ $labels.instance
        }} is not responding for more than 50% of the time for 5 minutes.
      summary: The Redis service {{ $labels.job }} is not responding
  - alert: PostgresDown
    expr: avg_over_time(pg_up[5m]) * 100 < 50
    annotations:
      description: The Postgres service {{ $labels.job }} instance {{ $labels.instance
        }} is not responding for more than 50% of the time for 5 minutes.
      summary: The Postgres service {{ $labels.job }} is not responding

recording rules
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，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 groups 内，Groups 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：

groups:
- name: http_requests_total
  rules:
  - record: job:http_requests_total:rate10m
    expr: sum by (job)(rate(http_requests_total[10m]))
    lables:
      team: operations
  - record: job:http_requests_total:rate30m
    expr: sum by (job)(rate(http_requests_total[30m]))
    lables:
      team: operations

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。

使用模板
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。

groups:
- name: operations
  rules:
# monitor node memory usage
  - alert: node-memory-usage
    expr: (1 - (node_memory_MemAvailable_bytes{env="operations",job!='atlassian'} / (node_memory_MemTotal_bytes{env="operations"})))* 100 > 90
    for: 1m
    labels:
      status: Warning
      team: operations
    annotations:
      description: "Environment: {{ $labels.env }} Instance: {{ $labels.instance }} memory usage above {{ $value }} ! ! !"
      summary:  "node os memory usage status"

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。

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