引言
随着我们深入的学习和扩展,我们能走到这一步,已经很不错了,所以,再坚持下。
我们今天的主角是 PrometheusRule,它是我们的一个 CRD,专门用来设置告警规则的,这一块也是一个重点,今天我们就来把它摁到床上(把它想成异性,特别是你喜欢的那种),好好交流下,学习下。
开始
但是这些报警信息是哪里来的呢?它们应该用怎样的方式通知我们呢?我们知道之前我们使用自定义的方式可以在 Prometheus 的配置文件之中指定 AlertManager 实例和 报警的 rules 文件,现在我们通过 Operator 部署的呢?我们可以在 Prometheus Dashboard 的 Config 页面下面查看关于 AlertManager 的配置:
上面 alertmanagers 的配置我们可以看到是通过 role 为 endpoints 的 kubernetes 的自动发现机制获取的,匹配的是服务名为 alertmanager-main,端口名为 web 的 Service 服务,我们可以查看下 alertmanager-main 这个 Service:
可以看到服务名正是 alertmanager-main,Port 定义的名称也是 web,符合上面的规则,所以 Prometheus 和 AlertManager 组件就正确关联上了。而对应的报警规则文件位于:/etc/prometheus/rules/prometheus-k8s-rulefiles-0/目录下面所有的 YAML 文件。我们可以进入 Prometheus 的 Pod 中验证下该目录下面是否有 YAML 文件:
这个 YAML 文件实际上就是我们之前创建的一个 PrometheusRule 文件包含的内容:
我们这里的 PrometheusRule 的 name 为 prometheus-k8s-rules,namespace 为 monitoring,我们可以猜想到我们创建一个 PrometheusRule 资源对象后,会自动在上面的 prometheus-k8s-rulefiles-0 目录下面生成一个对应的 {namespace}-{name}.yaml 文件,所以如果以后我们需要自定义一个报警选项的话,只需要定义一个 PrometheusRule 资源对象即可。至于为什么 Prometheus 能够识别这个 PrometheusRule 资源对象呢?这就需要查看我们创建的 prometheus 这个资源对象了,里面有非常重要的一个属性 ruleSelector,用来匹配 rule 规则的过滤器,要求匹配具有 prometheus=k8s 和 role=alert-rules 标签的 PrometheusRule 资源对象,现在明白了吧?
不过我们可以添加,也可以不添加,根据你的场景。但是最好是添加上,我们上一篇的 Prometheus 里面没有讲这个,所以我们这边暂时先补上
添加和不添加 ruleSelector 的主要区别在于 Prometheus 实例如何选择并加载告警规则 (Alerting Rules)。
什么是 ruleSelector
ruleSelector 是 Prometheus-Operator 中的一个配置选项,它用于指定 Prometheus 实例加载哪些告警规则 (PrometheusRule) 资源。通过标签匹配的方式,ruleSelector 允许用户精确控制 Prometheus 实例加载的规则来源。
配置区别
不添加 ruleSelector
• 行为
a.Prometheus 实例将会尝试加载同一命名空间中的所有 PrometheusRule 资源(或者根据 ruleNamespaceSelector 的配置,从其他命名空间中加载)。
• 优点
a.简单易用,不需要为每个 PrometheusRule 资源添加标签。
b.适合小规模部署或开发环境。
•缺点
a.在生产环境中,可能会导致 Prometheus 实例加载不相关的告警规则,增加负担。
b.如果有多个 Prometheus 实例运行,容易出现冲突或重复加载。
添加 ruleSelector
• 行为
Prometheus 实例只会加载符合 ruleSelector 指定标签的 PrometheusRule 资源。例如,只有同时拥有以下标签的 PrometheusRule 会被加载:
a.prometheus: k8s
b.role: alert-rules
• 优点
a.精确控制 Prometheus 实例加载的告警规则,避免加载无关规则。
b.在多 Prometheus 实例场景中,可以通过标签隔离规则来源。
c.方便管理大规模部署中的规则集。
• 缺点
a.需要在每个 PrometheusRule 资源上添加相应的标签。
b.配置稍显复杂,可能导致规则遗漏(忘记添加标签)。
实际场景中的应用
场景 1:单实例 Prometheus
如果您的集群中只有一个 Prometheus 实例,可以不使用 ruleSelector,让其自动加载所有规则。这种方式适合简单部署和测试环境。
场景 2:多实例 Prometheus
在复杂环境中(例如多团队共享集群或跨环境监控),建议使用 ruleSelector,为每个 Prometheus 实例指定特定的告警规则:
- • 不同团队维护不同的规则,通过标签隔离。
- • 在生产和测试环境中分别部署 Prometheus,加载不同的规则。
总结
配置 | 加载方式 | 优势 | 劣势 |
不添加 ruleSelector | 加载所有 PrometheusRule 资源 | 简单易用,自动加载所有规则 | 不适合大规模环境,规则管理混乱 |
添加 ruleSelector | 按标签筛选加载特定的 PrometheusRule | 精确控制规则加载,避免冲突,适合生产环境 | 配置复杂,需要正确设置标签 |
在生产环境中,推荐添加 ruleSelector,以便更好地管理和隔离告警规则。
深入理解 PrometheusRule:创建高效的告警规则
PrometheusRule 是 Prometheus Operator 提供的一种自定义资源,用于定义和管理 Prometheus 的告警规则和记录规则(Recording Rules)。这些规则是 Prometheus 在监控环境中发挥告警和数据处理能力的关键工具。
本篇文章将详细讲解 PrometheusRule 的结构、配置方法、应用场景,以及如何根据实际需求优化告警策略。
PrometheusRule 的作用
PrometheusRule 的主要作用包括:
告警规则(Alerting Rules)
• 定义监控数据的条件,当这些条件满足时触发告警。
• 例如,当某个应用的请求延迟超过阈值时发出警告。
记录规则(Recording Rules)
• 定期将复杂的查询结果存储为新的时间序列,以优化查询性能。
• 例如,将一段时间内的平均 CPU 使用率存储为一个新指标。
通过 PrometheusRule,可以将规则配置与 Prometheus 的管理逻辑分离,实现规则的灵活分组和统一管理。
PrometheusRule 的基础结构
一个 PrometheusRule 资源由以下几个关键部分组成:
元数据部分
定义 PrometheusRule 的名称、命名空间和标签信息。
spec 部分
spec 定义了规则组(groups),其中每个组包含一个或多个规则。
• groups:
a.name:规则组的名称,用于逻辑分组。
b.rules:规则列表,定义具体的告警或记录规则。
以下是一个完整的 PrometheusRule 示例:
详解规则的字段
Alerting Rules
告警规则的核心字段包括:
alert
• 告警名称,简明描述告警内容。
• 例如:HighRequestLatency。
expr
• PromQL 表达式,用于定义触发告警的条件。
• 例如:rate(http_request_duration_seconds_bucket{le="0.5"}[5m]) < 0.1 表示过去 5 分钟内请求延迟大于 0.5 秒的比例小于 10%。
for
• 持续时间。告警条件需要满足多长时间后才会触发。
• 例如:2m 表示条件需持续 2 分钟。
labels
• 自定义标签,用于对告警进行分类。
• 例如:severity: warning。
annotations
• 注释信息,通常用于告警的详细描述。
• summary:简要说明。
• description:详细描述,可包含变量占位符(如 {{ $labels.instance }})。
Recording Rules
记录规则的核心字段包括:
record
• 记录名称,用于定义新生成的时间序列指标。
• 例如:job:http_inprogress_requests:sum。
• PromQL 表达式,用于计算新指标。
• 例如:sum(http_inprogress_requests) by (job) 表示按作业汇总正在处理的 HTTP 请求数。
应用场景
系统资源监控告警
监控节点 CPU 和内存的使用情况,设置告警规则:
应用性能监控告警
例如,监控 HTTP 请求错误率:
数据聚合与优化
通过记录规则优化查询性能,例如记录每个服务的总请求数:
扩展
我们要想自定义一个报警规则,只需要创建一个具有 prometheus=k8s 和 role=alert-rules 标签的 PrometheusRule 对象就行了,我这里准备声明一个 ArgoCD 的 Rule:
优化告警策略
避免告警风暴
• 使用 for 字段,避免短时间内的波动触发大量告警。
分级告警
• 设置不同严重级别(如 critical 和 warning)的告警规则。
基于历史数据优化阈值
• 通过查询历史数据,确定合理的告警触发阈值。
定期回顾和优化规则
• 定期检查规则的触发频率和准确性,调整表达式或阈值。
总结
PrometheusRule 提供了强大的告警和记录规则管理能力,通过合理设计规则,可以显著提升监控系统的可靠性和可用性。在实际应用中,根据业务需求和系统特性优化规则,并结合 Prometheus 的高性能查询能力,可以构建高效的监控告警体系。
结语
好的,我们的 PrometheusRule 到此就结束了,你学的怎么样呢,到后面我们就知道了,因为我们马上就到了期末考试了,期待你的发挥,不要遗憾哈!