[TOC]
0x00 组件介绍
Prometheus
描述: 如果我们采用prometheus提供的二进制可执行文件进行搭建prometheus服务器,可以按照以下流程进行操作运行，二进制Release下载地址: https://github.com/prometheus/prometheus/releases
简单流程:
2.Prometheus监控入门之监控配置说明
|[TOC]
0x00 组件介绍
Prometheus
描述: 如果我们采用prometheus提供的二进制可执行文件进行搭建prometheus服务器,可以按照以下流程进行操作运行，二进制Release下载地址: https://github.com/prometheus/prometheus/releases
简单流程:1
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41# (1) 下载二进制可执行文件
wget https://github.com/prometheus/prometheus/releases/download/v2.26.0/prometheus-2.26.0.linux-amd64.tar.gz
tar -zxvf prometheus-2.26.0.linux-amd64.tar.gz -C /usr/local/
cd /usr/local/prometheus-2.26.0.linux-amd64
# (2) 后台启动并修改开放端口
nohup ./prometheus --config.file=prometheus.yml --web.enable-lifecycle --web.listen-address=:30090 &
# (3) 查看启动状态
ps -ef | grep prometheus
lsof -i:19908
# (4) 查看启动的命令行参数
./prometheus -h
# (5) 强行关闭 Prometheus
lsof -i:19908
kill -9 pid
# (6) 补充系统服务进行启动Prometheus
sudo tee /usr/lib/systemd/system/prometheus.service <<'EOF'
[Unit]
Description=Prometheus Server Systemd
Documentation=https://prometheus.io
After=network.target
[Service]
Type=simple
StandardError=journal
ExecStart=/usr/local/prometheus/prometheus --config.file=/usr/local/prometheus/prometheus.yml --web.listen-address=:9090 --storage.tsdb.path=/app/prometheus_data --storage.tsdb.retention.time=7d --web.enable-lifecycle --web.enable-admin-api
Restart=on-failure
RestartSec=3s
[Install]
WantedBy=multi-user.target
EOF
sudo systemctl daemon-reload && systemctl restart prometheus.service
# (7) 自动发现日志文件配置
mkdir /etc/prometheus/ && touch /etc/prometheus/WeiyiGeek_linux_nodes.yml
启动参数: 运行后我们可以访问http://192.168.12.107:30090/classic/flags查看到自定义或者默认的启动参数。
| Command-Line Flags - 参数名称 | 参数值 | 参数说明 |
|---|---|---|
| alertmanager.notification-queue-capacity | 10000 | |
| alertmanager.timeout | ||
| config.file | /etc/prometheus/prometheus.yml | 指定 prometheus.yml配置文件 |
| enable-feature | ||
| log.format | logfmt | 设置打印日志的格式，若有自动化日志提取工具可以使用这个参数规范日志打印的格式logger:stderr |
| log.level | info | |
| query.lookback-delta | 5m | |
| query.max-concurrency | 20 | |
| query.max-samples | 50000000 | |
| query.timeout | 2m | |
| rules.alert.for-grace-period | 10m | |
| rules.alert.for-outage-tolerance | 1h | |
| rules.alert.resend-delay | 1m | |
| scrape.adjust-timestamps | true |
| storage.exemplars.exemplars-limit | 0 |
| storage.remote.flush-deadline | 1m |
| storage.remote.read-concurrent-limit | 10 |
| storage.remote.read-max-bytes-in-frame | 1048576 |
| storage.remote.read-sample-limit | 50000000 |
| storage.tsdb.allow-overlapping-blocks | false |
| storage.tsdb.max-block-duration | 1d12h |
| storage.tsdb.min-block-duration | 2h |
| storage.tsdb.no-lockfile | false | 如果用k8s的deployment 管理要设置为tue
| storage.tsdb.path | data/ | 指定tsdb数据存储路径(容器中默认是/prometheus/data)
| storage.tsdb.retention | 0s |
| storage.tsdb.retention.size | 0B | [EXPERIMENTAL]要保留的最大存储块字节数,最旧的数据将首先被删除默认为0或禁用。
| storage.tsdb.retention.time | 0s | 指定数据存储时间即何时删除旧数据(推荐7d)
| storage.tsdb.wal-compression | true | 启用压缩预写日志（WAL）,根据您的数据您可以预期WAL大小将减少一半而额外的CPU负载却很少
| storage.tsdb.wal-segment-size | 0B |
| web.config.file | |
| web.console.libraries | console_libraries |
| web.console.templates | consoles |
| web.cors.origin | .* |
| web.enable-admin-api | false | 是否启用 admin api 的访问权限(TSDB管理API)
| web.enable-lifecycle | true | 是否启用 API，启用API后，可以通过 API指令完成 Prometheus 的 停止、热加载配置文件 等
| web.external-url | |
| web.listen-address | 0.0.0.0:9090 | 监听地址和提供服务端口
| web.max-connections | 512 |
| web.page-title | Prometheus Time Series Collection and Processing Server |
| web.read-timeout | 5m |
| web.route-prefix | / |
| web.user-assets | |
Tips ： 当我们启用了 API 时我们可以使用它来看当前prometheus.yml中的配置和利用POST请求重载配置。1
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9# 查看当前配置,如果使修改后的prometheus.yml配置生效可参照下面得方式(在也不用重启容器了)
curl http://192.168.12.107:30090/api/v1/status/config
# 方式1.如果在本机二进制可执行时可以通过使用SIGHUP来重载Prometheus而不用重启(ctrl+c)
kill -SIGHUP prometheus
# 方式2.Yes, sending SIGHUP to the Prometheus process or an HTTP POST request to the /-/reload endpoint
curl -X POST http://192.168.12.107:30090/-/reload
# level=info ts=2021-05-08T06:37:53.793Z caller=main.go:944 msg="Loading configuration file" filename=/etc/prometheus/prometheus.yml
# level=info ts=2021-05-08T06:37:53.799Z caller=main.go:975 msg="Completed loading of configuration file" filename=/etc/prometheus/prometheus.yml totalDuration=6.025725ms remote_storage=2.732µs web_handler=617ns query_engine=1.456µs scrape=124.866µs scrape_sd=55.119µs notify=1.099µs notify_sd=1.377µs rules=4.424043ms
weiyigeek.top-status-config
Exporter&Collectors
描述: Prometheus 给我们提供了多种场景的监控程序，我们可以通过https://github.com/prometheus?q=_export&type=&language=&sort=Prometheus Gitlab项目中查看到。
- (0) node_export : Node 主要监控主机硬件和系统资源相关指标，建议Windows用户使用Windows exporter。
项目地址: https://github.com/prometheus/node_exporter1
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23# 默认端口: 9100
# Docker
docker run -d --net="host" --pid="host" -v "/:/host:ro,rslave" quay.io/prometheus/node-exporter:latest --path.rootfs=/host
# Docker compose
---
version: '3.8'
services:
node_exporter:
image: prom/node-exporter:latest
container_name: node_exporter
command:
- '--path.rootfs=/host'
network_mode: host
pid: host
restart: unless-stopped
volumes:
- '/:/host:ro,rslave'
# Using the binary execute file
# Auth 与 SSL 配置参考: https://github.com/prometheus/exporter-toolkit/blob/v0.1.0/https/README.md
./node_exporter --web.config="web-config.yml"
# 在某些系统上，timex收集器需要一个附加的Docker标志-cap-add=SYS_TIME，以便访问所需的系统调用。
补充:Linux配置Systemd服务启动1
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31ftp -v -n 192.168.12.31<<EOF
user WeiyiGeektemp
binary
lcd /tmp
prompt
get node_exporter-1.1.2.linux-amd64.tar.gz
bye
EOF
echo "download from ftp successfully"
sudo tar -zxvf /tmp/node_exporter-1.1.2.linux-amd64.tar.gz -C /usr/local/
sudo ln -s /usr/local/node_exporter-1.1.2.linux-amd64/node_exporter /usr/local/bin/node_exporter
sudo tee /usr/lib/systemd/system/node_exporter.service <<'EOF'
[Unit]
Description=Node Exporter Clinet
Documentation=https://prometheus.io/
After=network.target
[Service]
Type=simple
StandardError=journal
ExecStart=/usr/local/bin/node_exporter --web.listen-address=:9100
Restart=on-failure
RestartSec=3s
[Install]
WantedBy=multi-user.target
EOF
sudo chmod 754 /usr/lib/systemd/system/node_exporter.service
sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl enable node_exporter.service
sudo systemctl start node_exporter.service
- (1) windows_exporter : 该采集器主要针对于Windows的机器。
项目地址: https://github.com/prometheus-community/windows_exporter1
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27# 默认端口: 9182
# Usage
# - 仅启用service collector并指定自定义查询
.\windows_exporter.exe --collectors.enabled "service" --collector.service.services-where "Name='windows_exporter'"
# - 仅启用process collector并指定自定义查询
.\windows_exporter.exe --collectors.enabled "process" --collector.process.whitelist="firefox.+"
# - 将[defaults]与--collectors.enabled参数一起使用，该参数将与所有默认收集器一起展开。
.\windows_exporter.exe --collectors.enabled "[defaults],process,container"
# Using a configuration file
.\windows_exporter.exe --config.file=config.yml
$config = """
collectors:
enabled: cpu,cs,logical_disk,net,os,system,service,logon,process,tcp
collector:
service:
services-where: Name='windows_exporter'
log:
level: error
scrape:
timeout-margin: 0.5
telemetry:
addr: ":9182"
path: /metrics
max-requests: 5
"""
echo $config > config.yml
补充: 采用PowerShell和bat添加自启动服务和设置防火墙放行。1
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55# - PowerShell
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# Prometheus Metrics Nodes Services #
# Prometheus Exporter firewall Rule #
# Author: WeiyiGeek #
# Desc: 需要将该脚本以及windows_exporter-${exporterVersion}-amd64.exe文件放入到d:\pro中
#####################################
$exporterVersion="0.16.0"
$currentPath=(Get-Location).path
$serviceName="prometheus_exporter_service"
@"
collectors:
enabled: cpu,cs,logical_disk,net,os,system,service,logon,process,tcp
collector:
service:
services-where: Name='windows_exporter'
log:
level: error
scrape:
timeout-margin: 0.5
telemetry:
addr: ":9100"
path: /metrics
max-requests: 5
"@ | Out-File config.yml -Encoding utf8
# 如果服务存在则停止以及删除旧服务
if (Get-Service -Name ${serviceName} -ErrorAction Ignore )
{
echo "注意: 操作时需要关闭系统中全部services.msc服务窗口"
sc stop ${serviceName}
sc delete ${serviceName}
}
# - 服务创建
$params = @{
Name = ${serviceName}
BinaryPathName = "$currentPath\windows_exporter-${exporterVersion}-amd64.exe --config.file=$currentPath\config.yml"
DisplayName = "prometheus_windows_exporter_service"
StartupType = "Automatic"
Description = "windows exporter service open 9100 port!"
}
New-Service @params
# - 启动及服务查看
Get-Service -Name "prometheus_windows_exporter_service" | Start-Service -PassThru
# - 防火墙规则设置（只允许10.0.30.200机器访问）
New-NetFirewallRule -Name "prometheus_windows_exporter_service" -DisplayName "prometheus_windows_exporter_service" -Description "prometheus_windows_exporter_service" -Direction Inbound -LocalPort 9100 -RemoteAddress 10.0.30.200 -Protocol TCP -Action Allow -Enabled True
Get-NetFirewallRule -Name "prometheus_windows_exporter_service" | Format-Table
# - bat
sc create prometheus_windows_exporter_service binPath= "d:\weiyigeek\windows_exporter-0.16.0-amd64.exe --config.file=d:\weiyigeek\config.yml" start= "auto" displayname= "prometheus_windows_exporter_service"
sc start prometheus_windows_exporter_service
netsh advfirewall firewall add rule name="prometheus_windows_exporter_service" dir=in protocol=tcp localport=9100 action=allow remoteip=10.0.30.2 enable=yes
补充：采用msi格式进行安装部署1
msiexec /i "D:\weiyigeek\windoes_exporter.msi" ENABELD_COLLECTORS="os,cpu,cs.logical_disk,net,system,process" LISTEN_PORT="9182" EXTRA_FLAGS="--collector.process.whitelist=abc|windows_exporter"
- (2) blackbox_exporter : Blackbox 允许通过HTTP、HTTPS、DNS、TCP和ICMP对端点进行黑盒探测(其支持TLS和基本身份验证)。
项目地址: https://github.com/prometheus/blackbox_exporter1
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26# 默认端口: 9115
# Using the docker image
docker run --rm -d -p 9115:9115 --name blackbox_exporter -v `pwd`:/config prom/blackbox-exporter:master --config.file=/config/blackbox.yml
# Checking the results
curl http://localhost:9115/probe?target=google.com&module=http_2xx
# Prometheus Configuration
# 黑盒导出器需要作为参数传递给目标，这可以通过重新标记来完成。
scrape_configs:
- job_name: 'blackbox'
metrics_path: /probe
params:
module: [http_2xx] # Look for a HTTP 200 response.
static_configs:
- targets:
- http://prometheus.io # Target to probe with http.
- https://prometheus.io # Target to probe with https.
- http://example.com:8080 # Target to probe with http on port 8080.
relabel_configs:
- source_labels: [__address__]
target_label: __param_target
- source_labels: [__param_target]
target_label: instance
- target_label: __address__
replacement: 127.0.0.1:9115 # The blackbox exporter's real hostname:port.
- (3) statsd_exporter: 该采集器接收StatsD样式的指标，并将其导出为Prometheus指标。
项目地址: https://github.com/prometheus/statsd_exporterTips : 使用或者不使用 StatsD1
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6# 默认端口: 9125
# Using Docker
docker pull prom/statsd-exporter
docker run -d -p 9102:9102 -p 9125:9125 -p 9125:9125/udp \
-v $PWD/statsd_mapping.yml:/tmp/statsd_mapping.yml \
prom/statsd-exporter --statsd.mapping-config=/tmp/statsd_mapping.yml1
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7# - 使用 StatsD : 要将指标从现有的StatsD环境导入Prometheus，请配置StatsD的转发器后端，以将所有接收到的指标重复到statsd_exporter 流程中。
# 该导出器通过配置的映射规则将StatsD指标转换为Prometheus指标。
+----------+ +-------------------+ +--------------+
| StatsD |---(UDP/TCP repeater)--->| statsd_exporter |<---(scrape /metrics)---| Prometheus |
+----------+ +-------------------+ +--------------+
# - 没有StatsD ：由于StatsD导出器使用与StatsD本身相同的线路协议，因此您还可以配置应用程序以将StatsD指标直接发送到导出器。在这种情况下，您不再需要运行StatsD服务器。
# 我们建议仅将此作为中间解决方案，并建议长期使用本机Prometheus仪器。
- (4) snmp_exporter : 建议使用此导出器以Prometheus可以提取的格式公开SNMP数据,尽管SNMP使用分层数据结构，而Prometheus使用n维矩阵，所以两个系统可以完美地映射而无需手工遍历数据 ;
项目地址: https://github.com/prometheus/snmp_exporter1
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23# 默认端口: 9116
# Using : 二进制文件可以从Github发布页面下载不需要特殊安装。
./snmp_exporter
# http://localhost:9116/snmp?target=1.2.3.4
# http://localhost:9116/snmp?module=if_mib&target=1.2.3.4
# Prometheus Configuration: 目标和模块可以通过重新标记作为参数传递。
scrape_configs:
- job_name: 'snmp'
static_configs:
- targets:
- 192.168.1.2 # SNMP device.
- switch.local # SNMP device.
metrics_path: /snmp
params:
module: [if_mib]
relabel_configs:
- source_labels: [__address__]
target_label: __param_target
- source_labels: [__param_target]
target_label: instance
- target_label: __address__
replacement: 127.0.0.1:9116 # The SNMP exporter's real hostname:port.
Tips : SNMP OID Tree 构成说明, SNMP由OID树构成，由MIB描述，OID子树在树中的不同位置具有相同的顺序。1
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4# 数字是OID，括号中的名称是MIB的名称
1.3.6.1.2.1.2.2.1.1 (ifIndex)
1.3.6.1.2.1.2.2.1.2 (ifDescr)
1.3.6.1.2.1.31.1.1.1.10 (ifHCOutOctets)
Tips: Prometheus能够将SNMP索引实例映射到标签。例如ifEntry指定的INDEX ifIndex。这成为ifIndexPrometheus中的标签。
- (5) consul_exporter : 该采集器支持外接配置中心，将领事服务运行状况导出到Prometheus。
项目地址: https://github.com/prometheus/consul_exporter1
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9# 默认端口: 9107
# - Using Source
make
./consul_exporter [flags]
# - Using Docker
docker pull prom/consul-exporter
docker run -d -p 9107:9107 prom/consul-exporter --consul.server=172.17.0.1:8500
# 如果您的容器需要能够与Consul服务器或代理进行通信。使用可从容器访问的IP或设置命令的--dns和--dns-search选项docker run 命令
docker run -d -p 9107:9107 --dns=172.17.0.1 --dns-search=service.consul prom/consul-exporter --consul.server=consul:8500
- (6) DCGM-Exporter : 该采集器主要针对于 NVIDIA GPU 相关的指标进行采集工具。
此存储库包含Golang绑定和DCGM导出器，用于在Kubernetes中收集GPU遥测数据。项目地址:https://github.com/NVIDIA/gpu-monitoring-tools#dcgm-exporter1
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20# 默认端口: 9400
# Usage
# - Quickstart：要在GPU节点上收集指标，只需启动dcgm exporter容器：
$ docker run -d --gpus all --rm -p 9400:9400 nvcr.io/nvidia/k8s/dcgm-exporter:2.0.13-2.1.2-ubuntu18.04
$ curl localhost:9400/metrics
# - Quickstart on Kubernetes : 考虑使用 NVIDIA GPU Operator 而不是直接使用DCGM导出器。
$ helm repo add gpu-helm-charts \
https://nvidia.github.io/gpu-monitoring-tools/helm-charts
$ helm repo update
$ helm install --generate-name gpu-helm-charts/dcgm-exporter
$ kubectl create -f https://raw.githubusercontent.com/NVIDIA/gpu-monitoring-tools/master/dcgm-exporter.yaml
$ NAME=$(kubectl get pods -l "app.kubernetes.io/name=dcgm-exporter" -o "jsonpath={ .items[0].metadata.name}")
$ kubectl port-forward $NAME 8080:9400 &
# - Building from Source
$ git clone https://github.com/NVIDIA/gpu-monitoring-tools.git
$ cd gpu-monitoring-tools
$ make binary
$ sudo make install
$ dcgm-exporter &
$ curl localhost:9400/metrics
- (7) mysqld_exporter : Prometheus exporter for MySQL服务器度量,支持版本说明
MySQL >= 5.6和MariaDB >= 10.2。
项目地址: https://github.com/prometheus/mysqld_exporter
注意：MySQL/MariaDB<5.6并不支持所有的收集方法
1 | # 默认端口: 9104 |
补充说明:1
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31# - mysqld_exporter参数配置文件
sudo tee /etc/mysqld_exporter.cnf'EOF'
[client]
user=mysql_exporter
password=123456
EOF
# - 将mysqld_exporter作为系统服务进行启动。
sudo tee /usr/lib/systemd/system/mysqld_exporter.service <<'EOF'
[Unit]
Description=MySQL exporter Clinet
Documentation=https://github.com/prometheus/mysqld_exporter
After=network.target
[Service]
Type=simple
StandardError=journal
ExecStart=/usr/local/bin/mysqld_exporter --config.my-cnf=/etc/mysqld_exporter.cnf
Restart=on-failure
RestartSec=3s
[Install]
WantedBy=multi-user.target
EOF
chmod 754 /usr/lib/systemd/system/mysqld_exporter.service
systemctl daemon-reload && systemctl enable mysqld_exporter.service && systemctl start mysqld_exporter.service && systemctl status mysqld_exporter
systemctl daemon-reload && systemctl restart mysqld_exporter.service && systemctl status mysqld_exporter
systemctl status mysqld_exporter
- (8) memcached_exporter : 该导出器主要针对于 memcached 内存数据库。
项目地址:https://github.com/prometheus/memcached_exporter1
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6# 默认端口: 9150
# Using source
make
./memcached_exporter
# Using Docker
docker run -p 9150:9150 quay.io/prometheus/memcached-exporter:latest
- (9) influxdb_exporter : 从0.9.0开始使用的InfluxDB格式指标的导出器。它通过HTTP API收集在线协议中的指标， 对其进行转换并将其公开以供Prometheus使用。此导出器支持float，int和boolean字段。标签将转换为Prometheus标签。
默认情况下导出器还会监听UDP套接字（端口9122），在该套接字上使用/metrics端点公开influxDB指标，并在端点上公开导出程序的自我指标/metrics/exporter。
项目地址: https://github.com/prometheus/influxdb_exporter1
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18# 默认端口: 9122
# Using
# influxdb_exporter显示为普通的InfluxDB服务器。
# 例如要与Telegraf一起使用，请将以下内容放入您的中
[[outputs.influxdb]]
urls = ["http://localhost:9122"]
# 或者如果您想使用UDP：
[[outputs.influxdb]]
urls = ["udp://localhost:9122"]
# example
# 默认情况下，公开的指标没有原始时间戳
http_requests_total{method="post",code="200"} 1027
http_requests_total{method="post",code="400"} 3
# 使用标志 --timestamps 将原始时间戳添加到公开的指标中
http_requests_total{method="post",code="200"} 1027 1395066363000
http_requests_total{method="post",code="400"} 3 1395066363000
Tips : 请注意Telegraf已经支持通过HTTP通过HTTP输出Prometheus度量标准 outputs.prometheus_client，从而避免了也必须运行influxdb_exporter。
Tips : 如果多次提交或多次采集了该指标，则只会存储最后一个值和时间戳。
- (10) graphite_exporter : Graphite纯文本协议中导出的度量标准的导出器。它通过TCP和UDP接收数据，并进行转换并将其公开以供Prometheus使用。此导出器对于从现有Graphite设置导出度量标准以及核心Prometheus导出器（例如Node Exporter）未涵盖的度量很有用(即脚本自定义收集参数值反馈)。
项目地址: https://github.com/prometheus/graphite_exporter1
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17# 默认端口: 9108 / 9109 (Tcp|Udp)
# Using Docker
docker pull prom/graphite-exporter
docker run -d -p 9108:9108 -p 9109:9109 -p 9109:9109/udp \
-v ${PWD}/graphite_mapping.conf:/tmp/graphite_mapping.conf \
prom/graphite-exporter --graphite.mapping-config=/tmp/graphite_mapping.confsing Docker
# Usage
make
./graphite_exporter
# 配置现有监视以将Graphite纯文本数据发送到UDP或TCP上的端口9109,作为一个简单的演示：
echo "test_tcp 1234 $(date +%s)" | nc localhost 9109
echo "test_udp 1234 $(date +%s)" | nc -u -w1 localhost 9109
# 为避免使用无限制的内存，指标将在最后一次推送到五分钟后进行垃圾回收，可通过`--graphite.sample-expiry`设置;
# 结果验证:
http://localhost:9108/metrics
- (11) collectd_exporter : 它接受collected的网络插件发送的collected的 二进制网络协议 ， 并通过collected的write_http插件发送的HTTP POST接受JSON格式的JSON格式的 度量，并将其转换并公开以供Prometheus使用。该导出器对于从现有收集的设置中导出度量标准以及核心Prometheus导出器（如Node Exporter）未涵盖的度量很有用。
描述: https://github.com/prometheus/collectd_exporter
1 | # 默认端口: 9103 、25826(UDP) |
- (12) haproxy_exporter : 简单的服务器，它可以抓取HAProxy数据并通过HTTP将它们导出，供Prometheus使用。注意：自HAProxy 2.0.0起，官方资源包括Prometheus导出器模块，该模块可在构建期间通过单个标志内置到二进制文件中，并提供无导出器的Prometheus端点。
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14# 默认端口: 9101
# Using Binary
./haproxy_exporter [flags]
# Using Socket : 作为localhost HTTP的替代方法，可以使用stats套接字。在HAProxy中启用stats套接字，例如：
stats socket /run/haproxy/admin.sock mode 660 level admin
haproxy_exporter --haproxy.scrape-uri=unix:/run/haproxy/admin.sock
# Using Docker
docker run -p 9101:9101 quay.io/prometheus/haproxy-exporter:v0.12.0 --haproxy.scrape-uri="http://user:pass@haproxy.example.com/haproxy?stats;csv"
# Usage : HTTP统计URL
haproxy_exporter --haproxy.scrape-uri="http://localhost:5000/baz?stats;csv"
haproxy_exporter --haproxy.scrape-uri="http://haproxy.example.com/haproxy?stats;csv"
haproxy_exporter --haproxy.scrape-uri="http://user:pass@haproxy.example.com/haproxy?stats;csv" # 带有认证
haproxy_exporter --no-haproxy.ssl-verify --haproxy.scrape-uri="https://haproxy.example.com/haproxy?stats;csv"
- (13) jmx_exporter : 该收集器可配置地抓取和公开JMX目标的mBean, 该导出程序旨在作为Java代理运行，公开HTTP服务器并提供本地JVM的度量。它也可以作为独立的HTTP服务器运行，并刮擦远程JMX目标，但这有许多缺点，例如难以配置并且无法公开过程指标（例如，内存和CPU使用率）。因此，强烈建议将导出程序作为Java代理运行。
项目地址: https://github.com/prometheus/jmx_exporter
1 | # 默认端口: 8080 |
- (13) exporter-toolkit : Prometheus出口商工具包(Go库), 该存储库旨在与client_golang存储库结合使用 。如果要检测现有的Go应用程序，则 client_golang是您要查找的存储库。
项目地址: https://github.com/prometheus/exporter-toolkit
- (14) redis_exporter : Prometheus Redis 指标采集器支持版本
Redis 2.x, 3.x, 4.x, 5.x, and 6.x
项目地址: https://github.com/oliver006/redis_exporter/
命令行参数参考: https://github.com/oliver006/redis_exporter/#command-line-flags
1 | # Build && Run Binary |
Configuration && 配置:1
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31# 基本构型
scrape_configs:
- job_name: redis_exporter
static_configs:
- targets: ['localhost:9121']
# 配置刮多个Redis主机
# 使用命令行标志redis.addr=运行导出程序，这样它就不会在每次刮取/metrics端点时都尝试访问本地实例。
scrape_configs:
- job_name: 'redis_exporter_targets'
file_sd_configs:
- files:
- targets-redis-instances.yml
metrics_path: /scrape
relabel_configs:
- source_labels: [__address__]
target_label: __param_target
- source_labels: [__param_target]
target_label: instance
- target_label: __address__
replacement: <<REDIS-EXPORTER-HOSTNAME>>:9121
## config for scraping the exporter itself
- job_name: 'redis_exporter'
static_configs:
- targets:
- <<REDIS-EXPORTER-HOSTNAME>>:9121
# targets-redis-instances.yml
- targets: [ "redis://redis-host-01:6379", "redis://redis-host-02:6379" ]
"labels": { 'env': 'prod' }
补充说明:1
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16cat > /usr/lib/systemd/system/redis_exporter.service << EOF
[Unit]
Description=redis_exporter
After=network.target
[Service]
Type=simple
ExecStart=/usr/local/redis_exporter-v1.20.0.linux-amd64/redis_exporter -redis.addr=IP:6379 -redis.password=passwd
Restart=on-failure
[Install]
WantedBy=multi-user.target
EOF
chmod 754 /usr/lib/systemd/system/redis_exporter.service
systemctl daemon-reload && systemctl enable redis_exporter .service && systemctl start redis_exporter .service && systemctl status redis_exporter
systemctl daemon-reload && systemctl restart redis_exporter .service && systemctl status redis_exporter
systemctl status redis_exporter
Alertmanager
描述: Alertmanager处理客户端应用程序（如Prometheus服务器）发送的警报。它负责重复数据消除、分组，并将它们路由到正确的接收器集成，如电子邮件、PagerDuty或OpsGenie,同时它还负责沉默和抑制警报。
项目地址: https://github.com/prometheus/alertmanager
文档帮助: http://prometheus.io/docs/alerting/alertmanager/
weiyigeek.top-Alertmanager-组件架构
标签 在 Alertmanager 主要关键作用:
- 1) 降噪: 发送更高级的告警从而忽略某些告警。
- 2) 静音: 知道某个告警并且正在处理，无需再次报警，例如在
Alertmanager中设置Silences静默。 - 3) 路由: 使用多个路由树，将告警通过各种方式进行发送。
- 4) 分组: 使得某一特征的标签实例发送一个通知。
- 5) 抑制重复: 如果已经发送了警告可以设置报警间隔时间以达到抑制重复警告。
- 6) 通知: 通过模板或者邮件、Webhook、企业微信进行发送通知。
简单流程:1
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35# 默认端口: 9093
# Install
# - Docker images
$ docker run --name alertmanager -d -p 127.0.0.1:9093:9093 quay.io/prometheus/alertmanager
# - Compiling the binary
$ mkdir -p $GOPATH/src/github.com/prometheus
$ cd $GOPATH/src/github.com/prometheus
$ git clone https://github.com/prometheus/alertmanager.git
$ cd alertmanager
$ make build
$ ./alertmanager --config.file=<your_file>
# Usage
usage: alertmanager [<flags>]
# (6) 补充系统服务进行启动alertmanager
sudo tee /usr/lib/systemd/system/alertmanager.service <<'EOF'
[Unit]
Description=Prometheus Alertmanager Server Systemd
Documentation=https://prometheus.io
After=network.target
[Service]
Type=simple
StandardError=journal
ExecStart=/usr/local/alertmanager/alertmanager --config.file=/usr/local/alertmanager/alertmanager.yml --web.listen-address=:9093 --storage.path=/monitor/alertmanager/data
Restart=on-failure
RestartSec=3s
[Install]
WantedBy=multi-user.target
EOF
sudo systemctl daemon-reload && systemctl restart alertmanager.service
启动参数:1
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28# 1 nobody 7:47 /bin/alertmanager --config.file=/etc/alertmanager.yaml --storage.path=/alertmanager
Flags:
--config.file="alertmanager.yml" Alertmanager configuration file name.
--storage.path="data/" Base path for data storage.
--data.retention=120h How long to keep data for.
--alerts.gc-interval=30m Interval between alert GC.
--web.external-url=WEB.EXTERNAL-URL The URL under which Alertmanager is externally reachable (for example, if Alertmanager is served via a reverse proxy). Used for generating relative and
absolute links back to Alertmanager itself. If the URL has a path portion, it will be used to prefix all HTTP endpoints served by Alertmanager. If omitted,
relevant URL components will be derived automatically.
--web.route-prefix=WEB.ROUTE-PREFIX Prefix for the internal routes of web endpoints. Defaults to path of --web.external-url.
--web.listen-address=":9093" Address to listen on for the web interface and API.
--web.get-concurrency=0 Maximum number of GET requests processed concurrently. If negative or zero, the limit is GOMAXPROC or 8, whichever is larger.
--web.timeout=0 Timeout for HTTP requests. If negative or zero, no timeout is set.
--cluster.listen-address="0.0.0.0:9094" Listen address for cluster. Set to empty string to disable HA mode.
--cluster.advertise-address=CLUSTER.ADVERTISE-ADDRESS Explicit address to advertise in cluster.
--cluster.peer=CLUSTER.PEER ... Initial peers (may be repeated).
--cluster.peer-timeout=15s Time to wait between peers to send notifications.
--cluster.gossip-interval=200ms Interval between sending gossip messages. By lowering this value (more frequent) gossip messages are propagated across the cluster more quickly at the expenseof increased bandwidth.
--cluster.pushpull-interval=1m0s Interval for gossip state syncs. Setting this interval lower (more frequent) will increase convergence speeds across larger clusters at the expense of ncreased bandwidth usage.
--cluster.tcp-timeout=10s Timeout for establishing a stream connection with a remote node for a full state sync, and for stream read and write operations.
--cluster.probe-timeout=500ms Timeout to wait for an ack from a probed node before assuming it is unhealthy. This should be set to 99-percentile of RTT (round-trip time) on your network.
--cluster.probe-interval=1s Interval between random node probes. Setting this lower (more frequent) will cause the cluster to detect failed nodes more quickly at the expense of increased bandwidth usage.
--cluster.settle-timeout=1m0s Maximum time to wait for cluster connections to settle before evaluating notifications.
--cluster.reconnect-interval=10s Interval between attempting to reconnect to lost peers.
--cluster.reconnect-timeout=6h0m0s Length of time to attempt to reconnect to a lost peer.
--log.level=info Only log messages with the given severity or above. One of: [debug, info, warn, error]
--log.format=logfmt Output format of log messages. One of: [logfmt, json]
--version Show application version.
Tips ：amtool是用于与Alertmanager API交互的cli工具，它与Alertmanager的所有版本捆绑在一起。1
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32# 1.Install
go get github.com/prometheus/alertmanager/cmd/amtool
# 2.Examples
# - 查看所有当前触发的警报：
$ amtool alert
Alertname Starts At Summary
Test_Alert 2017-08-02 18:30:18 UTC This is a testing alert!
Test_Alert 2017-08-02 18:30:18 UTC This is a testing alert!
Check_Foo_Fails 2017-08-02 18:30:18 UTC This is a testing alert!
Check_Foo_Fails 2017-08-02 18:30:18 UTC This is a testing alert!
# - 通过扩展输出查看所有当前触发的警报：
amtool -o extended alert
Labels Annotations Starts At Ends At Generator URL
alertname="Test_Alert" instance="node0" link="https://example.com" summary="This is a testing alert!" 2017-08-02 18:31:24 UTC 0001-01-01 00:00:00 UTC http://my.testing.script.local
# - 使用Alertmanager提供的丰富查询语法：
$ amtool -o extended alert query alertname="Test_Alert"
$ amtool -o extended alert query alertname=~"Test.*" instance=~".+1"
# - 暂停警报(Silence an alert)与查看静音的警报
$ amtool silence add alertname="Test_Alert" instance=~".+0"
$ amtool silence query
ID Matchers Ends At Created By Comment
b3ede22e-ca14-4aa0-932c-ca2f3445f926 alertname=Test_Alert 2017-08-02 19:54:50 UTC kellel
$ amtool silence query
# - 启动警报(也可以进行匹配启动)或者终止所有沉默
$ amtool silence expire b3ede22e-ca14-4aa0-932c-ca2f3445f926
$ amtool silence expire $(amtool silence -q query instance=~".+0")
$ amtool silence expire $(amtool silence query -q)
Pushgateway
描述: PushGateway 作为 Prometheus 生态中的一个重要一员，它允许任何客户端向其 Push 符合规范的自定义监控指标，并且可以允许临时任务和批处理作业向 Prometheus 公开其指标，再结合 Prometheus 统一收集监控。例如被采集的主机由于网络环境的限制无法直接到达Prometheus server,因此可以将其指标推送到 Pushgateway ,然后在由 Pushgateway 将这些指标公开给 Prometheus，其次是在监控业务数据的时候需要将不同数据汇总, 由 Prometheus 统一收集。
项目地址: https://github.com/prometheus/pushgateway
应用场景: Prometheus 采用定时 Pull 模式，可能由于子网络或者防火墙的原因，不能直接拉取各个 Target 的指标数据，此时可以采用各个 Target 往 PushGateway 上 Push 数据，然后 Prometheus 去 PushGateway 上定时 pull。其次在监控各个业务数据时，需要将各个不同的业务数据进行统一汇总，此时也可以采用 PushGateway 来统一收集，然后 Prometheus 来统一拉取。
Pushgateway 架构说明:1
Batch Job - "Single push before exiting" -> Pushgateway <- "Regular Scrapes - Prometheus
Pushgateway 安装配置说明:
1 | # 默认端口：9091 |
Pushgateway 补充说明:
- 1) 指标数据上传: 通过支持Prometheus的多种编程语言模块进行实现，例如Python中Prometheus_client中的
push_to_gateway / pushadd_to_gateway / delete_from_gateway等函数，或者利用http请求进行上传例如linux中curl(后面实战部分会进行讲解)。 - 2) 桥接: 因为测控和展示是独立的两件事，例如可以通过Go、python、Java客户端中Graphite桥接实现将指标输出数据转化为其他非Prometheus格式的数据，从而使得将指标转换为Graphite能够解读的格式数据输出。
- 3) 解析器: 在客户端库注册表中访问到指标输出内容，以将Prometheus的指标数据输入到其他监控系统或者本地工具中，例如DataDog、InfluxDB、Sensu和Metricbeat该类系统由相应的组件可以解析这类脚本。
- 4) 指标类型: 我们可以在Prometheus里的
/metrics看到指标的HELP(对指标含义的描述)和TYPE(该指标的格式)。1
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3# HELP promhttp_metric_handler_requests_in_flight Current number of scrapes being served.
# TYPE promhttp_metric_handler_requests_in_flight gauge
promhttp_metric_handler_requests_in_flight 1 - 5) 指标标签: 为该指标打上标签并且标签的排序并不重要，但是前缀指标相同的指标建议放在一处之中，可确保Prometheus最佳的写入性能。
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4prometheus_test_seconds_sum{label="bar",baz="qu"} 0
prometheus_test_seconds_count{label="bar",baz="quu"} 1
prometheus_test_seconds_sum{label="flar",baz="qu"} 2
prometheus_test_seconds_count{label="flar",baz="quu"} 3 - 6) 编码格式: 默认的上传指标中的HELP和标签值均实验完整的UTF-8编码，因此需要反斜杠来进行转义特殊字符，
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5# HELP : 下处是换行和反斜杠
HELP escaping Test newline \\n and backslash \\ escaped
TYPE escaping gauge
# LABLE : 下处是换行符、反斜杠和双引号
escaping{foo="newline \n backslash \\ double quote \" "} 1 - 7) 时间戳: 在上传的指标数据中可以标明时间戳(以毫秒为单位的整数值，它自UNIX纪元之后算起)，但是通常不要使用展示格式的时间戳，而是通过e指数来表示。
- 8) 指标解析检查: 我们可以采用promtool进行检测我们上传到pushgateway中的指标数据的格式是否有效，所以通过上传的指标可以被抓取但并不意味该指标符合格式要求。
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3$ curl -s http://10.10.107.249:9091/metrics | promtool check metrics
test_metric counter metrics should have "_total" suffix
test_metric no help text
PushGateway 常用 RestFul 接口:
描述: 常用方法有POST/PUT以及DELETE格式为http://10.10.107.249:9091/metrics/job/{工作名称}/标签名称/标签内容，注意<工作名称>是job标签的值，后面跟任意数量的标签对，instance标签可以有也可以没有。
简单示例:1
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24# - 1) Push a single sample(单个) into the group identified by {job="some_job"} 以及指定指标的参数标签:
echo "some_metric 3.14" | curl --data-binary @- http://10.10.107.249:9091/metrics/job/some_job
echo "some_metric 3.14" | curl --data-binary @- http://10.10.107.249:9091/metrics/job/some_job/labels/demo_test
# 输出结果
# # TYPE some_metric untyped # 注意这里的类型。
# some_metric{instance="",job="some_job",labels="demo_test"} 3.14
# - 2) Push something more complex (复杂多个) into the group identified by {job="some_job",instance="some_instance"}:
cat <<EOF | curl --data-binary @- http://10.10.107.249:9091/metrics/job/some_job/instance/some_instance
# TYPE some_metric counter
some_metric{label="val1"} 42
# TYPE another_metric gauge
# HELP another_metric Just an example.
another_metric 2398.283
EOF
# - 3) 删除由标识的组中的所有度量 {job="some_job",instance="some_instance"} :
curl -X DELETE http://10.10.107.249:9091/metrics/job/some_job/instance/some_instance
# - 4) 删除由标识的组中的所有指标{job="some_job"}（请注意{job="some_job",instance="some_instance"}，即使这些指标具有相同的作业标签，该示例中也不包括该组中的指标）：
curl -X DELETE http://10.10.107.249:9091/metrics/job/some_job
# - 5) 删除所有组中的所有指标（要求通过命令行标志启用admin API --web.enable-admin-api）
curl -X PUT http://10.10.107.249:9091/api/v1/admin/wipe
weiyigeek.top-利用CURL上传数据到pushgateway之中
Tips : Pushgateway显然不是聚合器或分布式计数器而是指标缓存,适用于服务级别指标。
Tips : Pushgateway必须被配置为一个目标，由Prometheus使用一种常用的方法进行抓取。但是您应该始终在scrape config中设置honor_labels: true
Tips : 为了防止 pushgateway 重启或意外挂掉，导致数据丢失，可以通过 -persistence.file 和 -persistence.interval 参数将数据持久化下来。
Tips : API所有的推送都是通过HTTP完成的界面有点像REST,例如:/metrics/job/<JOB_NAME>{/<LABEL_NAME>/<LABEL_VALUE>}, 参考地址:https://github.com/prometheus/pushgateway#api。
0x01 配置文件
Prometheus.yml
描述: 该配置文件为Prometheus的服务端配置文件,设置采集数据的主机以及采集器相关参数，在Prometheus启动时常常使用e --config.file 参数指定该配置文件的绝对路径。
帮助文档: https://prometheus.io/docs/prometheus/latest/configuration/configuration/
Tips : 该文件以YAML格式编写，由下面描述的方案定义。括号表示参数是可选的。对于非列表参数，该值设置为指定的默认值。
Configuration file 主要配置对象:1
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26* <scrape_config>
* <tls_config>
* <azure_sd_config>
* <consul_sd_config>
* <digitalocean_sd_config>
* <dockerswarm_sd_config>
* <dns_sd_config>
* <ec2_sd_config>
* <openstack_sd_config>
* <file_sd_config>
* <gce_sd_config>
* <hetzner_sd_config>
* <kubernetes_sd_config>
* <marathon_sd_config>
* <nerve_sd_config>
* <serverset_sd_config>
* <triton_sd_config>
* <eureka_sd_config>
* <scaleway_sd_config>
* <static_config>
* <relabel_config>
* <metric_relabel_configs>
* <alert_relabel_configs>
* <alertmanager_config>
* <remote_write>
* <remote_read>
Tips : 通用占位符定义如下：
<boolean>: a boolean that can take the values true or false<duration>: a duration matching the regular expression((([0-9]+)y)?(([0-9]+)w)?(([0-9]+)d)?(([0-9]+)h)?(([0-9]+)m)?(([0-9]+)s)?(([0-9]+)ms)?|0), e.g. 1d, 1h30m, 5m, 10s<filename>: a valid path in the current working directory<host>: a valid string consisting of a hostname or IP followed by an optional port number<int>: an integer value<labelname>:a string matching the regular expression [a-zA-Z_][a-zA-Z0-9_]*<labelvalue>: a string of unicode characters<path>: a valid URL path<scheme>: a string that can take the values http or https<secret>: a regular string that is a secret, such as a password<string>: a regular string<tmpl_string>:a string which is template-expanded before usage
(1) 语法格式
1 | # - 全局配置指定在所有其他配置上下文中有效的参数 |
Tips : 文件必须包含使用以下格式的静态配置列表;1
2JSON json [ { "targets": [ "<host>", ... ], "labels": { "<labelname>": "<labelvalue>", ... } }, ... ]
YAML yaml - targets: [ - '<host>' ] labels: [ <labelname>: <labelvalue> ... ]
Tips : 在 Prometheus监控kubernetes允许从以下role之一方式进行目标的发现;
node: 为每个群集节点发现一个目标，其地址默认为Kubelet的HTTP端口，地址类型顺序:NodeInternalIP, NodeExternalIP, NodeLegacyHostIP, and NodeHostName.1
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7# Available meta labels: 此外instance节点的标签将设置为从API服务器检索到的节点名。
__meta_kubernetes_node_name：节点对象的名称
__meta_kubernetes_node_label_<labelname>：节点对象中的每个标签。
__meta_kubernetes_node_labelpresent_<labelname> :是的对于节点对象中的每个标签。
__meta_kubernetes_node_annotation_<annotationname>：来自节点对象的每个注释。
__meta_kubernetes_node_annotationpresent_<annotationname> :是的对于节点对象中的每个注释。
__meta_kubernetes_node_address_<address_type>：每个节点地址类型的第一个地址（如果存在）。service: 为每个服务的每个服务端口发现一个目标。这对于服务的黑盒监视通常很有用。地址将设置为服务的Kubernetes DNS名称和相应的服务端口。1
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11__meta_kubernetes_namespace：服务对象的命名空间。
__meta_kubernetes_service_annotation_<annotationname>：来自服务对象的每个批注。
__meta_kubernetes_service_annotationpresent_<annotationname>：“true”表示服务对象的每个注释。
__meta_kubernetes_service_cluster_ip：服务的群集IP地址(不适用于ExternalName类型的服务）
__meta_kubernetes_service_external_name：服务的DNS名称(适用于ExternalName类型的服务）
__meta_kubernetes_service_label_<labelname>：来自服务对象的每个标签。
__meta_kubernetes_service_labelpresent_<labelname> :是的对于服务对象的每个标签。
__meta_kubernetes_service_name：服务对象的名称
__meta_kubernetes_service_port_name：目标的服务端口的名称。
__meta_kubernetes_service_port_protocol：目标的服务端口的协议。
__meta_kubernetes_service_type：服务的类型pod: 发现所有pod并将其容器作为目标公开。对于容器的每个声明端口，生成一个单独的目标。如果容器没有指定的端口，则为每个容器创建一个端口空闲目标，以便通过重新标记手动添加端口。1
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19__meta_kubernetes_namespace：pod对象的命名空间。
__meta_kubernetes_pod_name：pod对象的名称
__meta_kubernetes_pod_ip：pod对象的pod IP。
__meta_kubernetes_pod_label_<labelname>：pod对象中的每个标签。
__meta_kubernetes_pod_labelpresent_<labelname> :是的对于pod对象中的每个标签。
__meta_kubernetes_pod_annotation_<annotationname>：pod对象中的每个注释。
__meta_kubernetes_pod_annotationpresent_<annotationname> :是的对于pod对象的每个注释。
__meta_kubernetes_pod_container_init :是的如果容器是 初始化容器
__meta_kubernetes_pod_container_name：目标地址指向的容器的名称。
__meta_kubernetes_pod_container_port_name：容器端口的名称
__meta_kubernetes_pod_container_port_number：集装箱端口号
__meta_kubernetes_pod_container_port_protocol：集装箱港口的协议
__meta_kubernetes_pod_ready：设置为是的或false吊舱准备就绪
__meta_kubernetes_pod_phase：设置为悬而未决的 ,Running ,成功 ,Failed或未知在生命周期 .
__meta_kubernetes_pod_node_name：pod被调度到的节点的名称。
__meta_kubernetes_pod_host_ip：pod对象的当前主机IP。
__meta_kubernetes_pod_uid：pod对象的UID。
__meta_kubernetes_pod_controller_kind：pod控制器的对象类型。
__meta_kubernetes_pod_controller_name：吊舱控制器的名称endpoints : 从服务的列出的终结点发现目标。对于每个endpointaddress，每个端口都会发现一个目标。如果端点由一个pod支持，那么pod的所有附加容器端口（未绑定到端点端口）也会被发现作为目标。
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12__meta_kubernetes_namespace：endpoints对象的命名空间。
__meta_kubernetes_endpoints_name：endpoints对象的名称。
对于直接从端点列表中发现的所有目标（未从底层POD中额外推断出的目标），将附加以下标签：
__meta_kubernetes_endpoint_hostname：终结点的主机名
__meta_kubernetes_endpoint_node_name：承载终结点的节点的名称。
__meta_kubernetes_endpoint_ready：设置为是的或false对于端点的就绪状态
__meta_kubernetes_endpoint_port_name：终结点端口的名称
__meta_kubernetes_endpoint_port_protocol：终结点端口的协议
__meta_kubernetes_endpoint_address_target_kind：终结点地址目标的类型。
__meta_kubernetes_endpoint_address_target_name：终结点地址目标的名称。
如果端点属于服务，则role: service发现已附加
对于由吊舱支持的所有目标role: pod发现已附加ingress : 为每个入口的每个路径发现一个目标。这通常对黑盒监控入口很有用地址将设置为入口规范中指定的主机。
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8__meta_kubernetes_namespace：ingress对象的命名空间。
__meta_kubernetes_ingress_name -入口对象的名称
__meta_kubernetes_ingress_label_<labelname>：来自ingress对象的每个标签。
__meta_kubernetes_ingress_labelpresent_<labelname> :是的对于ingress对象中的每个标签。
__meta_kubernetes_ingress_annotation_<annotationname>：来自ingress对象的每个注释。
__meta_kubernetes_ingress_annotationpresent_<annotationname> :是的对于ingress对象的每个注释。
__meta_kubernetes_ingress_scheme：入口协议方案，https如果设置了TLSconfig。默认为http .
__meta_kubernetes_ingress_path：从入口规范的路径默认为 / .
Tips : relabel_config 对象中<relabel_action>确定要执行的重新标记操作：
replace：匹配正则表达式针对串联的source_labels. 然后，集合目标_标签到replacement，具有匹配组引用(${1},${2}，…）在替换被它们的价值所取代。如果regex不匹配，不进行替换keep为哪个目标删除正则表达式与连接的不匹配source_labels.drop为哪个目标删除正则表达式匹配连接的source_labels.hashmod：套目标_标签致modulus连接的源代码标签.labelmap：匹配正则表达式所有的标签名称，然后将匹配标签的值复制到replacement具有匹配组引用(${1},${2}，…）在替换被它们的价值所取代labeldrop：匹配正则表达式所有的标签名称。任何匹配的标签都将从标签集中删除。labelkeep：匹配正则表达式所有的标签名称。任何不匹配的标签将从标签集中删除。
必须小心labeldrop和labelkeep以确保一旦标签被移除，度量仍然是唯一的。
(2) 基础示例
- 2.1) 基本常规监控 global config 的yaml文件示例
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314# - 全局配置
global:
scrape_interval: 60s
scrape_timeout: 10s
evaluation_interval: 30s
external_labels:
monitor: codelab
foo: bar
# - 监控报警规则
rule_files:
- "mysql-alter.rules"
- "./rules/*-alter.rules"
# - 报警管理服务设置
alerting:
alertmanagers:
- scheme: http
static_configs:
- targets:
- ["1.2.3.4:9093","1.2.3.5:9093","1.2.3.6:9093"]
# - 在使用 pushgateway 组件时使用
remote_write:
- url: http://remote1/push
name: drop_expensive
write_relabel_configs:
- source_labels: [__name__]
regex: expensive.*
action: drop
- url: https://remote2/push
name: rw_tls
headers:
name: value
tls_config:
cert_file: valid_cert_file
key_file: valid_key_file
remote_read:
- url: http://remote1/read
read_recent: true
name: default
- url: https://remote3/read
read_recent: false
name: read_special
required_matchers:
job: special
tls_config:
cert_file: valid_cert_file
key_file: valid_key_file
# - scrape 配置 (重点)
scrape_configs:
# - 工作任务1
- job_name: prometheus
# scrape_interval is defined by the configured global (60s).
# scrape_timeout is defined by the global default (10s).
honor_labels: true
metrics_path: '/metrics'
scheme: 'http'
file_sd_configs:
- files:
- foo/*.slow.json
- foo/*.slow.yml
- single/file.yml
refresh_interval: 10m
- files:
- bar/*.yaml
static_configs:
- targets: ['localhost:9090', 'localhost:9191']
labels:
key1: label
your: label
relabel_configs:
- source_labels: [job, __meta_dns_name]
regex: (.*)some-[regex]
target_label: job
replacement: foo-${1}
action: 'replace'
- source_labels: [abc]
target_label: cde
- replacement: static
target_label: abc
- regex:
replacement: static
target_label: abc
authorization:
credentials_file: valid_token_file
# - 工作任务2
- job_name: service-x
scrape_interval: 50s
scrape_timeout: 5s
sample_limit: 1000
metrics_path: /my_path
scheme: https
basic_auth:
username: admin_name
password: "multiline\nmysecret\ntest"
dns_sd_configs:
- refresh_interval: 15s
names:
- first.dns.address.domain.com
- second.dns.address.domain.com
- names:
- first.dns.address.domain.com
# refresh_interval defaults to 30s.
relabel_configs:
- source_labels: [job]
regex: (.*)some-[regex]
action: drop
- source_labels: [__address__]
modulus: 8
target_label: __tmp_hash
action: hashmod
- source_labels: [__tmp_hash]
regex: 1
action: keep
- action: labelmap
regex: 1
- action: labeldrop
regex: d
- action: labelkeep
regex: k
metric_relabel_configs:
- source_labels: [__name__]
regex: expensive_metric.*
action: drop
- source_labels: [pod_name]
separator: ;
regex: (.+)
target_label: pod
replacement: $1
action: replace
# - 工作任务2 - consul 服务发现
- job_name: service-y
consul_sd_configs:
- server: 'localhost:1234'
token: mysecret
services: ['nginx', 'cache', 'mysql']
tags: ["canary", "v1"]
node_meta:
rack: "123"
allow_stale: true
scheme: https
tls_config:
ca_file: valid_ca_file
cert_file: valid_cert_file
key_file: valid_key_file
insecure_skip_verify: false
relabel_configs:
- source_labels: [__meta_sd_consul_tags]
separator: ','
regex: label:([^=]+)=([^,]+)
target_label: ${1}
replacement: ${2}
# - 工作任务3
- job_name: service-z
tls_config:
cert_file: valid_cert_file
key_file: valid_key_file
authorization:
credentials: mysecret
# - 工作任务4 - kubernetes 相关服务发现(重点)
- job_name: service-kubernetes
kubernetes_sd_configs:
- role: endpoints
api_server: 'https://localhost:1234'
tls_config:
cert_file: valid_cert_file
key_file: valid_key_file
basic_auth:
username: 'myusername'
password: 'mysecret'
- job_name: service-kubernetes-namespaces
kubernetes_sd_configs:
- role: endpoints
api_server: 'https://localhost:1234'
namespaces:
names:
- default
basic_auth:
username: 'myusername'
password_file: valid_password_file
# - 工作任务5
- job_name: service-marathon
marathon_sd_configs:
- servers:
- 'https://marathon.example.com:443'
auth_token: "mysecret"
tls_config:
cert_file: valid_cert_file
key_file: valid_key_file
# - 工作任务6
- job_name: service-ec2
ec2_sd_configs:
- region: us-east-1
access_key: access
secret_key: mysecret
profile: profile
filters:
- name: tag:environment
values:
- prod
- name: tag:service
values:
- web
- db
# - 工作任务7
- job_name: service-azure
azure_sd_configs:
- environment: AzurePublicCloud
authentication_method: OAuth
subscription_id: 11AAAA11-A11A-111A-A111-1111A1111A11
tenant_id: BBBB222B-B2B2-2B22-B222-2BB2222BB2B2
client_id: 333333CC-3C33-3333-CCC3-33C3CCCCC33C
client_secret: mysecret
port: 9100
# - 工作任务8
- job_name: service-nerve
nerve_sd_configs:
- servers:
- localhost
paths:
- /monitoring
# - 工作任务9
- job_name: 0123service-xxx
metrics_path: /metrics
static_configs:
- targets:
- localhost:9090
# - 工作任务10
- job_name: badfederation
honor_timestamps: false
metrics_path: /federate
static_configs:
- targets:
- localhost:9090
# - 工作任务11(支持中文和繁文)
- job_name: 测试
metrics_path: /metrics
static_configs:
- targets:
- localhost:9090
# - 工作任务12
- job_name: service-triton
triton_sd_configs:
- account: 'testAccount'
dns_suffix: 'triton.example.com'
endpoint: 'triton.example.com'
port: 9163
refresh_interval: 1m
version: 1
tls_config:
cert_file: valid_cert_file
key_file: valid_key_file
# - 工作任务13
- job_name: digitalocean-droplets
digitalocean_sd_configs:
- authorization:
credentials: abcdef
# - 工作任务14
- job_name: dockerswarm
dockerswarm_sd_configs:
- host: http://127.0.0.1:2375
role: nodes
# - 工作任务15 - (openstack)
- job_name: service-openstack
openstack_sd_configs:
- role: instance
region: RegionOne
port: 80
refresh_interval: 1m
tls_config:
ca_file: valid_ca_file
cert_file: valid_cert_file
key_file: valid_key_file
# - 工作任务16
- job_name: hetzner
hetzner_sd_configs:
- role: hcloud
authorization:
credentials: abcdef
- role: robot
basic_auth:
username: abcdef
password: abcdef
# - 工作任务17
- job_name: service-eureka
eureka_sd_configs:
- server: 'http://eureka.example.com:8761/eureka'
# - 工作任务18
- job_name: scaleway
scaleway_sd_configs:
- role: instance
project_id: 11111111-1111-1111-1111-111111111112
access_key: SCWXXXXXXXXXXXXXXXXX
secret_key: 11111111-1111-1111-1111-111111111111
- role: baremetal
project_id: 11111111-1111-1111-1111-111111111112
access_key: SCWXXXXXXXXXXXXXXXXX
secret_key: 11111111-1111-1111-1111-111111111111 2.2) kubernetes 集群监控服务发现配置: https://github.com/prometheus/prometheus/blob/release-2.26/documentation/examples/prometheus-kubernetes.yml
2.3) # - 补充: 实际工作任务示例19
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38- job_name: 'prometheus' ###这个必须配置，这个地址抓取的所有数据会自动加上`job=prometheus`的标签
# metrics_path defaults to '/metrics' #抓取监控目标的路径，默认是/metrics 可以根据自己业务的需要进行修
# scheme defaults to 'http'.
static_configs: #这是通过静态文件的配置方法：这种方法直接指定要抓去目标的ip和端口
- targets: ['localhost:9090']
- job_name: gateway
static_configs:
- targets: ['127.0.0.1:9091']
labels: # 打上标签 instance会被指定为'gataway'
instance: gataway
- job_name: node_export
file_sd_configs:
refresh_interval: 1m # 刷新发现文件的时间间隔
- files:
- /data/prometheus-2.12.0.linux-amd64/node_discovery.json
- job_name: mysql_discovery
file_sd_configs:
refresh_interval: 1m # 刷新发现文件的时间间隔
- files:
- /data/prometheus-2.12.0.linux-amd64/mysql_discovery.json
- job_name: redis_discovery
file_sd_configs:
refresh_interval: 1m # 刷新发现文件的时间间隔
- files: # 备注：尽量使用动态发现的配置以免配置文件过长
- /data/prometheus-2.12.0.linux-amd64/redis_discovery.yaml
################# discovery files 模版示例 #################
# 方式1./data/prometheus-2.12.0.linux-amd64/node_discovery.json
[
{"targets": ["127.0.0.1:9100"],"labels": {"instance": "test","idc": "beijing"}},
{"targets": ["127.0.0.1:9101"],"labels": {"instance": "test2","idc": "beijing"}}
]
# 方式2./data/prometheus-2.12.0.linux-amd64/redis_discovery.yaml
- targets: [ '127.0.0.1:9199','192.168.1.1:9199' ]
labels: { "env": "production","instance": "node-1" }
- targets: [ '192.168.1.3:9199','192.168.1.3:9199' ]
labels: { "env": "production","instance": "node-2" }
(3) API Rsetful
描述: Prometheus 在 2.0 版本以后已经提供了一个简单的管理接口，可以方便我们进行对Prometheus数据库的增删改查，注意如果要使用API就必须添加启动参数--web.enable-admin-api默认是关闭的。
下述是Prometheus常用的API RESTful接口示例,如果想要使用:1
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17# (1) 查询指定参数返回的指标名称和值
http://192.168.12.107:30090/api/v1/series?match[]=up
http://192.168.12.107:30090/api/v1/series?match[]={service_name=%22kube-state-metrics%22}
# (2) 查询指定标签的Values值
http://192.168.12.107:30090/api/v1/label/instance/values
# status "success"
# data […]
# (3) 删除tsdb中指定Job Name的metric
http://localhost:30090/api/v1/admin/tsdb/delete_series?match[]=up&match[]={job=~'kubernetes-kube-state'}"
# (4) 通过API接口进行重载Prometheus配置
http://localhost:30090/-/reload
Alert.rules
描述: 该文件主要是记录(Recording)规则和警报(Alert)规则文件,将Prometheus服务端pull下来的监控指标参数进行匹配对比,如匹配上则报警或者例利用Alertmanager发送报警信息。
Prometheus 支持两种类型的规则可以配置然后定期评估：记录规则和警报规则, 要在Prometheus中包含规则请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(YAML格式)。
(1) 语法格式
- 1.录制规则(
Defining recording rules): 录制规则允许您预计算经常需要或计算代价高昂的表达式，并将其结果保存为一组新的时间序列。- 查询预计算结果通常比每次需要时执行原始表达式快得多, 这对于仪表板尤其有用,由于仪表板每次刷新时都需要重复查询相同的表达式。
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23# Syntax-checking rules
promtool check rules /path/to/example.rules.yml
# Syntax
groups:
# The name of the group. Must be unique within a file.
name: <string>
# How often rules in the group are evaluated.
[ interval: <duration> | default = global.evaluation_interval ]
rules:
# ------- 录制规则的语法为：---------
# The name of the time series to output to. Must be a valid metric name.
record: <string>
# The PromQL expression to evaluate. Every evaluation cycle this is
# evaluated at the current time, and the result recorded as a new set of
# time series with the metric name as given by 'record'.
expr: <string>
# Labels to add or overwrite before storing the result.
labels:
[ <labelname>: <labelvalue> ]
- 查询预计算结果通常比每次需要时执行原始表达式快得多, 这对于仪表板尤其有用,由于仪表板每次刷新时都需要重复查询相同的表达式。
- 2.警报规则(
Alerting rules)：允许您基于Prometheus expression语言表达式定义警报条件，并向外部服务发送有关触发警报的通知。每当警报表达式在给定的时间点产生一个或多个向量元素时，警报将对这些元素的标签集计为活动。1
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28# Syntax
groups:
# The name of the group. Must be unique within a file.
name: <string>
# How often rules in the group are evaluated.
[ interval: <duration> | default = global.evaluation_interval ]
rules:
# ------- 警报规则的语法是：---------
# The name of the alert. Must be a valid label value.
alert: <string>
# The PromQL expression to evaluate. Every evaluation cycle this is
# evaluated at the current time, and all resultant time series become
# pending/firing alerts.
expr: <string>
# Alerts are considered firing once they have been returned for this long.
# Alerts which have not yet fired for long enough are considered pending.
[ for: <duration> | default = 0s ]
# Labels to add or overwrite for each alert.
labels:
[ <labelname>: <tmpl_string> ]
# Annotations to add to each alert.
annotations:
[ <labelname>: <tmpl_string> ]
(2) 基础示例
1) Defining recording rules: A simple example rules file would be:
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29groups:
- name: example
rules:
- record: job:http_inprogress_requests:sum
expr: sum by (job) (http_inprogress_requests)
# -- K8s Recording rule
- name: k8s.rules
rules:
- expr: sum(rate(container_cpu_usage_seconds_total[5m])) by (namespace)
record: namespace:container_memory_usage_bytes:sum
- expr: sum(container_memory_usage_bytes) by (namespace)
record: namespace:container_memory_usage_bytes:sum
- expr: sum by (namespace,pod_name,container_name)(rate(container_cpu_usage_seconds_total[5m]))
record: namespace_pod_name_container_name:container_cpu_usage_seconds_total:sum_rate
```
- 2) Defining alerting rules: An example rules file with an alert would be:
```yaml
groups:
- name: example # 报警分组
rules:
- alert: HighRequestLatency # 报警名称
expr: job:request_latency_seconds:mean5m{job="myjob"} > 0.5 # 规则表达式
for: 10m # 持续时间如果在10m内多次收到报警则进行发送报警信息。
labels: # 规则标签
severity: critical # 报警级别
annotations: # 注释 可以加入label值和value值
summary: "Instance {{ $labels.instance }} High request latency"3) 实践环境中的报警规则
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112groups:
- name: 节点监控基础规则(Basic Rules)
rules:
- alert: 节点状态宕机
expr: up == 0
for: 2m
labels:
severity: critical
status: down
annotations:
summary: "来自 {{ $labels.job }} Job,节点 {{$labels.instance}} 状态宕机"
description: "节点 {{$labels.instance}} 宕机已超过2分钟请进行人工处理。"
- alert: CPU 使用情况
expr: 100-(avg(irate(node_cpu_seconds_total{mode="idle"}[5m])) by(instance)* 100) > 70
for: 5m
labels:
severity: generality
status: warning
annotations:
summary: "节点 {{$labels.mountpoint}} CPU 使用率过高！"
description: "节点 {{$labels.mountpoint }} CPU已持续3分钟使用大于 70% (目前使用:{{$value}}%)"
- alert: Memory 使用情况
expr: 100 - (node_memory_MemTotal_bytes - node_memory_MemFree_bytes+node_memory_Buffers_bytes+node_memory_Cached_bytes ) / node_memory_MemTotal_bytes * 100 > 80
for: 1m
labels:
severity: generality
status: warning
annotations:
summary: "{{$labels.mountpoint}} 内存使用率过高！"
description: "{{$labels.mountpoint }} 内存使用大于80%(目前使用:{{$value}}%)"
- alert: IO 性能情况
expr: 100 - (avg(irate(node_disk_io_time_seconds_total[5m])) by(instance)* 100) < 30
for: 2m
labels:
severity: generality
status: warning
annotations:
summary: "{{$labels.mountpoint}} 流入磁盘IO使用率过高！"
description: "{{$labels.mountpoint }} 流入磁盘IO大于70%(目前使用:{{$value}})"
- alert: Network 接收(receive)情况
expr: ((sum(rate (node_network_receive_bytes_total{device!~'tap.*|veth.*|br.*|docker.*|virbr*|lo*'}[5m])) by (instance)) / 100) > 102400
for: 5m
labels:
severity: generality
status: warning
annotations:
summary: "{{$labels.mountpoint}} 流入网络带宽过高！"
description: "{{$labels.mountpoint }} 流入网络带宽持续5分钟高于100M. RX带宽使用率{{$value}}"
- alert: Network 传输(transmit)情况
expr: ((sum(rate (node_network_transmit_bytes_total{device!~'tap.*|veth.*|br.*|docker.*|virbr*|lo*'}[5m])) by (instance)) / 100) > 102400
for: 1m
labels:
severity: generality
status: warning
annotations:
summary: "{{$labels.mountpoint}} 流出网络带宽过高！"
description: "{{$labels.mountpoint }}流出网络带宽持续2分钟高于100M. RX带宽使用率{{$value}}"
- alert: TCP会话
expr: node_netstat_Tcp_CurrEstab > 1000
for: 1m
labels:
severity: generality
status: warning
annotations:
summary: "{{$labels.mountpoint}} TCP_ESTABLISHED过高！"
description: "{{$labels.mountpoint }} TCP_ESTABLISHED大于1000%(目前使用:{{$value}}%)"
- alert: 磁盘容量
expr: 100-(node_filesystem_free_bytes{fstype=~"ext4|xfs"}/node_filesystem_size_bytes {fstype=~"ext4|xfs"}*100) > 80
for: 1m
labels:
severity: generality
status: warning
annotations:
summary: "{{$labels.mountpoint}} 磁盘分区使用率过高！"
description: "{{$labels.mountpoint }} 磁盘分区使用大于80%(目前使用:{{$value}}%)"
# -- 业务监控规则
- name: 业务监控(Business monitoring)
- alert: APIHighRequestLatency #对请求延迟中值大于1s的任何实例发出警报。
expr: api_http_request_latencies_second{quantile="0.5"} > 1
for: 10m
labels:
severity: generality
status: warning
annotations:
summary: "High request latency on {{ $labels.instance }}"
description: "{{ $labels.instance }} has a median request latency above 1s (current value: {{ $value }}s)"
# -- 数据库监控规则
- name: RedisAlert
rules:
- alert: Redis 内存情况
expr: 100 * (redis_memory_used_bytes / redis_config_maxmemory) > 90
for: 1m
labels:
severity: generality
status: warning
annotations:
summary: "Redis {{ $labels.instance }} memory userd over 90"
description: "Redis memory used over 90 duration above 1m"
# -- 队列监控规则
- name: KafkaAlert
rules:
- alert: kafka 消费者(Consumer)group_lag情况
expr: sum(kafka_consumergroup_lag{instance != "kafka-dev" }) by (instance, consumergroup,topic) > 500
for: 5m
labels:
severity: generality
status: warning
annotations:
summary: "kafka {{ $labels.topic }} 消费延迟报警"
description: "kafka 消费延迟有 {{ $value}} 队列数"
Tips : 规则检测频率时间是与全局变量中的evaluation_interval设置相关。
Tips : 标签和注释值可以使用控制台模板进行模板化。$labels变量保存警报实例的标签键/值对,可以通过$externalLabels变量访问配置的外部标签, $value变量保存警报实例的评估值。
Tips : 按照evaluation_interval配置该告警规则30s执行一次，如果持续for:2m即2分钟内收到数据则该警告会被触发，并且在达到设定得时间长度前该告警将处于pending状态。
Alertmanager.yml
描述: Alertmanager是通过命令行标志和配置文件配置的。当命令行标志配置不可变的系统参数时，配置文件定义禁止规则、通知路由和通知接收器(Prometheus的报警通知配置文件),要指定要加载的配置文件，请使用–config.file标志./alertmanager --config.file=alertmanager.yml。
Alertmanager.yml Configuration file 主要配置对象:1
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24# - 全局配置: 包括报警解决后的超时时间、SMTP 相关配置、各种渠道通知的 API 地址等等。
* <global>
* <http_config>
* <tls_config>
# - 用来设置报警的分发策略，它是一个树状结构，按照深度优先从左向右的顺序进行匹配。
* <route>
# - 抑制规则配置，当存在与另一组匹配的警报（源）时，抑制规则将禁用与一组匹配的警报（目标）。
* <inhibit_rule>
* <templates>
# - 配置告警消息接受者信息，例如常用的 email、wechat、slack、webhook 等消息通知方式。
* <receiver>
* <email_config>
* <pagerduty_config>
* <image_config>
* <link_config>
* <pushover_config>
* <slack_config>
* <action_config>
* <field_config>
* <opsgenie_config>
* <responder>
* <victorops_config>
* <webhook_config>
* <wechat_config>
Tips: 通用占位符定义如下：
<duration>：与正则表达式匹配的持续时间[0-9]+(ms|[smhdwy])<labelname>：与正则表达式匹配的字符串[a-zA-Z_][a-zA-Z0-9_]*<labelvalue>：一串unicode字符<filepath>：当前工作目录中的有效路径<boolean>：可以接受值的布尔值true或false<string>：常规字符串<secret>：是秘密的常规字符串，例如密码<tmpl_string>：使用前已模板扩展的字符串<tmpl_secret>：一个字符串，在使用前会进行模板扩展，这是一个秘密<int>：一个整数值
(1) 语法格式
1 | # - 全局配置指定在所有其他配置上下文中有效的参数,它们也可以作为其他配置部分的默认值。 |
(2) 基础示例
1.官方示例: https://github.com/prometheus/alertmanager/blob/master/doc/examples/simple.yml
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91global:
# The smarthost and SMTP sender used for mail notifications.
smtp_smarthost: 'localhost:25'
smtp_from: 'alertmanager@example.org'
smtp_auth_username: 'alertmanager'
smtp_auth_password: 'password'
# The directory from which notification templates are read.
templates:
- '/etc/alertmanager/template/*.tmpl'
# The root route on which each incoming alert enters.
route:
receiver: 'default-receiver' # 默认接收器
group_by: ['alertname', 'cluster', 'service'] # 用于将传入警报分组在一起的标签。
group_wait: 30s # 当传入警报创建新的警报组时，请至少等待“group_wait”以发送初始通知。\
group_interval: 5m # 发送第一个通知时，请等待“group_interval”以发送一批新警报，这些警报已开始为该组触发。
repeat_interval: 3h # 如果警报已成功发送，请等待“重复间隔”发送警报。
# - 所有上述属性都由所有子路由继承，并且可以在每个子路由上覆盖。
# 子路由设置
routes:
# 此路由对警报标签执行正则表达式匹配，以捕获与服务列表相关的警报。
- match_re: # 该服务有一个子路由用于关键警报，即任何不匹配的警报，即 severity != critical，退回到父节点并发送到“team-X-Mail”
service: ^(foo1|foo2|baz)$
receiver: team-X-mails
routes:
- match:
severity: critical
receiver: team-X-pager
- match: # 匹配到 service == files 并且 severity == critical 采用 team-Y-pager 接收器发送信息
service: files
receiver: team-Y-mails
routes:
- match:
severity: critical
receiver: team-Y-pager
- match: # 此路由处理来自数据库服务的所有警报。如果没有团队来处理则默认为DB团队。
service: database
receiver: team-DB-pager
group_by: [alertname, cluster, database] # 还按受影响的数据库对警报进行分组。
routes:
- match:
owner: team-X
receiver: team-X-pager
continue: true
- match:
owner: team-Y
receiver: team-Y-pager
# 所有service=mysql或service=cassandra的警报都会被发送到数据库寻呼机。
- receiver: 'database-pager'
group_wait: 10s
match_re:
service: mysql|cassandra
# 所有带有team=frontend标签的警报都与此子路由匹配。它们按产品和环境分组，而不是按集群和警报名称分组。
- receiver: 'frontend-pager'
group_by: [product, environment]
match:
team: frontend
# 如果另一个警报正在触发，抑制规则允许将一组警报静音。如果同一个警报已经很严重，我们可以使用它来禁用任何警告级别的通知。
inhibit_rules:
- source_match:
severity: 'critical'
target_match:
severity: 'warning'
# 如果alertname相同，则应用抑制。
# 注意：如果源警报和目标警报中都缺少“equal”中列出的所有标签名称，则将应用禁止规则！
equal: ['alertname', 'cluster', 'service']
receivers:
- name: 'team-X-mails' # team-X-mails 接收器
email_configs:
- to: 'team-X+alerts@example.org'
- name: 'team-X-pager' # team-X-pager 接收器
email_configs:
- to: 'team-X+alerts-critical@example.org'
pagerduty_configs:
- service_key: <team-X-key>
- name: 'team-Y-mails'
email_configs:
- to: 'team-Y+alerts@example.org'
- name: 'team-Y-pager'
pagerduty_configs:
- service_key: <team-Y-key>
- name: 'team-DB-pager'
pagerduty_configs:
- service_key: <team-DB-key>2.自定义常用示例:
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42global:
group_wait: 30s
group_interval: 10m
repeat_interval: 10m
resolve_timeout: 5m
group_by: ['alertname','cluster']
templates:
- 'demo.tmpl'
route:
receiver: webhook
group_wait: 30s
group_interval: 10m
repeat_interval: 10m
group_by: ['alertname']
routes:
- receiver: webhook
group_wait: 10s
match:
job_name: mysql|kubernetes
- receiver: 'webhook-kafka'
group_by: [instance, alertname]
match_re:
instance: ^kafka-(.*)
# alertmanager抑制
inhibit_rules:
- source_match:
altername: 'Dingtaik api 调用过多'
severity: 'critical'
target_macth:
severity: 'warning'
equal: ['alertname','instance']
receivers:
- name: webhook
webhook_configs:
- url: http://localhost:8060/dingtalk/ops_dingding/send
send_resolved: true
- name: webhook-kafka
webhook_configs:
- url: http://localhost:8062/dingtalk/ops_59/send
send_resolved: true
Tips : 我们没有主动添加新的接收器，建议通过webhook接收器实现自定义通知集成。
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