Prometheus 灵活的查询语言和集成功能使其成为大规模高效监控和警报的多功能解决方案。

Prometheus 是一个强大的监控和警报系统，广泛用于云原生和 Kubernetes 环境。Prometheus 的一项关键功能是它能够根据从各种来源收集的指标创建和触发警报。此外，您可以分析和过滤指标以制定：

复杂的事件响应算法
服务水平目标
预算计算错误
事后分析或回顾
解决常见故障的运行手册
在本文中，我们将详细了解 Prometheus 警报规则。我们介绍了警报模板字段、编写规则的正确语法以及几个您可以按原样使用的 Prometheus 示例警报规则。此外，我们还介绍了 Prometheus 警报规则管理和响应中的一些挑战和最佳实践。

Prometheus 警报规则关键概念总结
在我们详细介绍编写 Prometheus 警报规则之前，让我们快速总结一下本文将涵盖的概念。

警报模板字段
Prometheus 警报模板提供了一种为多个警报定义标准字段和行为的方法。您可以在 Prometheus 配置文件中定义这些模板。您可以在多个警报中重复使用模板，以保持您的警报配置干净、可维护且易于理解。

以下是 Prometheus 警报模板中可用的主要字段：

警报
该字段指定警报的名称。它标识警报并且在 Prometheus 实例中必须是唯一的。

表达式
此字段指定评估警报条件的Prometheus 查询表达式。它是警报模板中最重要的字段，您必须指定它。

标签
此字段向警报添加附加信息。您可以使用它来指定警报的严重性、受影响的服务或组件以及任何其他相关信息。

注释
此字段提供有关警报的附加上下文和人类可读信息。您可以包括警报摘要、问题描述或任何其他相关信息。

为了
该字段指定在 Prometheus 触发警报之前警报条件必须为真的持续时间。

团体
该字段将多个警报组合在一起。组中的单个警报条件会触发同一组中的所有警报。

警报表达式语法
Prometheus 使用PromQL（Prometheus 查询语言）来创建警报规则。警报表达式是 Prometheus 警报的核心。您使用 PromQL 来定义触发警报的条件。例如，如果主机上的平均 CPU 使用率超过 80% 达 5 分钟，以下表达式将触发警报：

avg(node_cpu{mode="system"}) > 80
基本警报语法
警报表达式的基本语法如下：

<metric_name>{<label_name>="<label_value>", ...} <operator> <value>
<metric_name> 是要查询的指标的名称。
{< label_name >="< label_value >", ...} 是查询的可选部分，用于指定应用于过滤指标的标签。
<operator>是一个数学运算符，例如>、< 、==等。
<value>是指标必须使用指定运算符进行比较的值。
高级警报查询
对于更复杂的场景，您可以在表达式中使用函数，如avg、sum、min、max等，来聚合指标并进行更复杂的比较。例如，如果每秒对“api”服务的 HTTP 请求平均速率在 5 分钟内超过 50，则以下查询会触发警报。

avg(rate(http_requests_total{service="api"}[5m])) > 50
其他高级功能包括：

逻辑运算符，如and、or和unless
矢量匹配的on或ignoring关键字
Prometheus 示例警报规则
我们提供的示例涵盖了您可能希望根据环境指标生成警报的各种情况。您可以按原样使用它们，也可以根据您的特定需求进行调整。

高 CPU 使用率警报

groups:
- name: example_alerts
rules:
- alert: HighCPUUtilization
expr: avg(node_cpu{mode="system"}) > 80
for: 5m
labels:
severity: critical
annotations:
summary: High CPU utilization on host {{ $labels.instance
}}
description: The CPU utilization on host {{
$labels.instance }} has exceeded 80% for 5 minutes.
磁盘空间不足警报

groups:
- name: example_alerts
rules:
- alert: LowDiskSpace
expr: node_filesystem_free{fstype="ext4"} < 1e9
for: 5m
labels:
severity: critical
annotations:
summary: Low disk space on host {{ $labels.instance
}}
description: The free disk space on host {{
$labels.instance }} has dropped below 1G
高请求错误率警报

groups:
- name: example_alerts
rules:
- alert: HighRequestErrorRate
expr: (sum(rate(http_requests_total{status="500"}[5m])) /
sum(rate(http_requests_total[5m]))) > 0.05
for: 5m
labels:
severity: critical
annotations:
summary: High request error rate
description: The error rate for HTTP requests has exceeded
5% for 5 minutes.
节点停机警报

groups:
- name: example_alerts
rules:
- alert: NodeDown
expr: up == 0
for: 5m
labels:
severity: critical
annotations:
summary: Node {{ $labels.instance }} is down
description: Node {{ $labels.instance }} has been down for
5 minutes.
高内存利用率警报

groups:
- name: example_alerts
rules:
- alert: HighMemoryUtilization
expr: node_memory_MemTotal - node_memory_MemFree < 0.8 *
node_memory_MemTotal
for: 5m
labels:
severity: warning
annotations:
summary: High memory utilization on host {{
$labels.instance }}
description: The memory utilization on host {{
$labels.instance }} has exceeded 80% for 5 minutes.
高网络流量警报

groups:
- name: example_alerts
rules:
- alert: HighNetworkTraffic
expr: node_network_receive_bytes > 100e6
for: 5m
labels:
severity: warning
annotations:
summary: High network traffic on host {{
$labels.instance }}
description: The inbound network traffic on host {{
$labels.instance }} has exceeded 100 MB/s for 5 minutes.
Prometheus的局限性
与任何工具一样，Prometheus 也有其自身的一系列挑战和局限性。

嘈杂指标的过多警报
Prometheus 警报基于指标，有时指标可能很嘈杂且难以解释。这可能会导致误报或漏报，从而难以排除故障。

扩展挑战
随着指标和警报规则数量的增加，Prometheus 变得资源密集型，可能需要额外的扩展或优化。太多复杂的警报规则也会变得难以理解和排除故障。此外，Prometheus 没有内置仪表板，因此您必须使用外部仪表板工具（如 Grafana）来实现指标可视化。

无法检测依赖服务
Prometheus 警报基于指标，但在某些场景中，特定服务指标取决于不同的服务行为。在这种情况下，不准确性会增加，并且警报变得难以采取行动。

无警报抑制
Prometheus 没有内置警报抑制或重复数据删除功能。根据您的配置，您可能会收到大量针对非关键问题的警报。为缓解这种情况，用户可以使用其他组件（例如 Alertmanager）对警报进行分组、删除重复和路由到适当的通道。

与其他工具的有限集成
虽然您可以将 Prometheus 与各种通知渠道集成，但它与其他监控和警报工具的集成机会有限。您可能已经拥有与 Prometheus 不兼容的现有监控基础设施。

Prometheus 警报配置的最佳实践
尽管存在一些挑战，您仍可以自定义 Prometheus 以满足组织的需求。适当的规划和配置可以在问题变得严重之前主动识别和解决问题。

以下是使用 Prometheus 警报规则时要遵循的一些最佳实践：

创建有意义的警报模板
编写即使是新团队成员也能理解的警报模板和配置。例如：

选择能够清楚描述其监控的指标和场景的警报名称。
为每个警报写下描述性注释。
为您的警报分配适当的严重性级别，例如严重、警告或信息。
将相关警报组合在一个警报组中以提高可管理性。
这些最佳实践提供了有关警报的更多上下文，并缩短了响应和故障排除时间。

设置适当的警报频率
确保在警报的for子句中指定的时间窗口适合您正在监控的指标。较短的时间窗口可能会导致过多的误报，而较长的时间窗口可能会延迟检测真正的问题。例如，某些用户操作可能会导致应用程序的 CPU 使用率在再次下降之前快速上升。您可能不想对每个小峰值都采取行动。

部署前测试 Prometheus
在将警报规则部署到生产环境之前，先在测试环境中测试它们。这有助于确保规则按预期运行并消除意外后果的风险。此外，您可以：

监控 Prometheus Alertmanager 以确保其正常运行并按预期处理警报。
定期审查和更新您的警报规则，以确保它们继续准确反映您的系统状态并纳入环境变化。
使用警报模板减少警报规则中的重复数量，因为重复会增加管理复杂性。
使用事件响应系统
在可能的情况下自动处理警报，以减少响应警报所需的时间并最大程度地减少人为错误。您还可以使用 Prometheus 指标和警报进行富有成效的事件回顾或构建运行手册来处理类似问题。

您可以使用 Squadcast 等工具将警报发送给适用的团队。Squadcast 超越了基本的事件响应功能，提供了许多其他功能，例如记录回顾、跟踪服务水平目标 (SLO) 和错误预算。

事件响应处理
您的组织的事件响应算法可以像向您的团队发送电子邮件一样简单，让他们知道故障即将发生。更复杂的警报可能会触发运行手册以自动执行解决过程。例如，您的规则集可以定义为在特定错误预算超过预定义阈值时自动扩展服务。如果错误率继续攀升，工具可以联系值班管理员介入并处理事件。

操作手册
制定适当的操作手册来处理一些更常见的问题至关重要。管理员使用运行手册来促进事件解决或将它们转换为脚本以自动执行该过程。例如，您可以编写一个运行手册来处理特定 Web 服务器开始随机出现段错误并导致高 HTTP 失败率的问题。该运行手册包含有关在何处查找错误的信息，以及具体需要重新启动哪些服务的信息。

制定这些运行手册的最佳时间是在事件的事后分析期间，也称为回顾。这是事件经理确定哪些进展顺利、哪些进展不顺利以及团队可以采取哪些行动项目来纠正未来问题的时候。

结论
如您所见，Prometheus 是一个出色的工具，可以针对云原生环境中的关键指标发出警报。Prometheus 灵活的查询语言和集成功能使其成为大规模高效监控和警报的多功能解决方案。