Prometheus告警模型分析

Prometheus作为时下最为流行的开源监控系统，其庞大的生态体系：包括针对各种传统应用的Exporter，完整的二次开发工具链，与Kubernetes等主流平台的高度亲和以及由此带来的强大的自发现能力，使得我们通过简单的配置就能获取大量的监控指标且包含的维度及其丰富。一方面，如此多样的指标极大地提高了集群的可观测性，配合Grafana等Dashboard就能让我们实时了解集群各个维度的状态；另一方面，基于监控数据进行实时地告警也是在可观测性得到满足之后必然要实现的需求。当然，Prometheus社区已经很好地解决了这个问题，本文也将对Prometheus的告警模型进行详细的叙述。

1. 概述

如果对Prometheus项目有所了解的话，可以发现，Prometheus一个非常重要的原则就是尽量让设计保持简洁并且用简洁的设计满足绝大多数场景的需求。同时让项目保持良好的扩展性，针对极端场景，可以拼接Prometheus生态的一些外围组件来对已有能力进行增强，从而满足要求。对于告警也是类似的，基于Prometheus的告警系统的整体架构下图所示：

告警系统整体被解耦为两部分：

1. Prometheus Server会读取一系列的告警规则并基于采集的监控数据定期对这些规则进行评估，一旦满足触发条件就会生成相应的告警实例发送至AlertManager
2. AlertManager是一个独立于Prometheus Server运行的HTTP Server，它负责接受来自Client端的告警实例并对这些实例进行聚合（aggregation），静默（silence），抑制（inhibit）等高级操作并且支持Email，Slack等多种通知平台对告警进行通知。对于AlertManager来说，它并不在乎告警实例是否是由Prometheus Server发出的，因此我们只要构造出符合要求的告警实例并发送至Alertmanager，它就能无差别地进行处理。

2. Alert Rules

通常来说，Prometheus的告警规则都会以文件的形式保存在磁盘中，我们需要在配置文件中指定这些规则文件的位置供Prometheus Server启动时读取：

rule_files:
  - /etc/prometheus/rules/*.yaml

一般一个规则文件的内容如下：

groups:
- name: example
  rules:
  - alert: HighRequestLoad expr: rate(http_request_total{pod="p1"}[5m]) > 1000 for: 1m labels: severity: warning annotations: info: High Request Load

在一个规则文件中可以指定若干个group，每个group内可以指定多条告警规则。一般来说，一个group中的告警规则之间会存在某种逻辑上的联系，但即使它们毫无关联，对后续的流程也不会有任何影响。而一条告警规则中包含的字段及其含义如下：

1. alert: 告警名称
2. expr: 告警的触发条件，本质上是一条promQL查询表达式，Prometheus Server会定期（一般为15s）对该表达式进行查询，若能够得到相应的时间序列，则告警被触发
3. for: 告警持续触发的时间，因为数据可能存在毛刺，Prometheus并不会因为在expr第一次满足的时候就生成告警实例发送到AlertManager。比如上面的例子意为名为"p1"的Pod，每秒接受的HTTP请求的数目超过1000时触发告警且持续时间为一分钟，若告警规则每15s评估一次，则表示只有在连续四次评估该Pod的负载都超过1000QPS的情况下，才会真正生成告警实例。
4. labels: 用于附加到告警实例中的标签，Prometheus会将此处的标签和评估expr得到的时间序列的标签进行合并作为告警实例的标签。告警实例中的标签构成了该实例的唯一标识。事实上，告警名称最后也会包含在告警实例的label中，且key为"alertname"。
5. annotations: 用于附加到告警实例中的额外信息，Prometheus会将此处的annotations作为告警实例的annotations，一般annotations用于指定告警详情等较为次要的信息

需要注意的是，一条告警规则并不只会生成一类告警实例，例如对于上面的例子，可能有如下多条时间序列满足告警的触发条件，即n1和n2这两个namespace下名为p1的pod的QPS都持续超过了1000：

http_request_total{namespace="n1", pod="p1"}
http_request_total{namespace="n2", pod="p1"}

最终生成的两类告警实例为：

# 此处只显示实例的label
{alertname="HighRequestLoad", severity="warning", namespace="n1", pod="p1"}
{alertname="HighRequestLoad", severity="warning", namespace="n2", pod="p1"}

因此，例如在K8S场景下，由于Pod具有易失性，我们完全可以利用强大的promQL语句，定义一条Deployment层面的告警，只要其中任何的Pod满足触发条件，都会产生对应的告警实例。

3. 在Kubernetes下操作Alert Rules

初一看，Prometheus这种将所有告警规则一股脑写入文件中的方式貌似很简单，事实上，这的确简化了Prometheus本身的设计实现难度。但是，真正在生产环境中，尤其是当把Prometheus Server以Pod的形式部署在Kubernetes集群中时，对告警规则的增删改差操作将变得异常繁琐。特别地，在Kubernetes环境中，显然我们只能将若干告警规则文件包含在ConfigMap中并挂载到Prometheus所在Pod的指定目录中，如果要进行增删改操作，最直观的方法就是整体加载该ConfigMap并在修改后重新写入。

所幸，对此社区早已准备了一套完整的解决方案。我们知道，在Kubernetes体系下，管理复杂有状态应用最常用的方式就是为其编写一个专门的Operator。Prometheus Operator作为社区最早实现的Operator之一，大大简化了Prometheus的配置部署流程。Prometheus Operator将Prometheus相关的概念都抽象为了CRD。与本文相关的主要是Prometheus和PrometheusRule这两个CRD。

apiVersion: monitoring.coreos.com/v1
kind: Prometheus
metadata: name: prometheus spec: ruleSelector: matchLabels: role: alert-rules --- apiVersion: monitoring.coreos.com/v1 kind: PrometheusRule metadata: labels: role: alert-rules name: spec: groups: - name: example rules: - alert: HighRequestLoad expr: rate(http_request_total{pod="p1"}[5m]) > 1000 for: 1m labels: severity: none annotations: info: High Request Load

上面展示的就是近乎最简的Prometheus和PrometheusRule资源对象。当上述yaml文件被提交至Kubernetes APIServer之后，Prometheus Operator会马上同步到并根据Prometheus的配置生成一个StatefulSet用于运行Prometheus Server实例，同时将Prometheus中的配置写入Server的配置文件中。对于PrometheusRule，我们可以发现它的内容与上面的告警规则文件是基本一致的。Prometheus Operator会依据PrometheusRule的内容生成相应的ConfigMap并将其以Volume的形式挂载到Prometheus Server所在Pod的对应目录中。最终一个PrometheusRule资源对象对应一个挂载目录中的告警规则文件。

那么Operator是如何将Prometheus和PrometheusRule关联在一起的呢？类似于Service通过Selector字段指定关联的Pod。Prometheus也通过ruleSelector字段指定了一组label，Operator会将任何包含这些label的PrometheusRule都整合到一个ConfigMap(若超出单个ConfigMap的限制，则生成多个)并挂载到Prometheus对应的StatefulSet的各个Pod实例中。因此，在Prometheus Operator的帮助下，对于Prometheus告警规则进行增删改查的难度已经退化到对Kubernetes资源对象的CRUD操作，整个过程中最为繁琐的部分已经完全被Operator自动化了。事实上，Prometheus Server的高级配置乃至AlertManager的部署都可以通过Prometheus Operator提供的CRD轻松实现，因为与本文关联不大，所以不再赘述了。

最后，虽然Operator能保证对于PrometheusRule的增删改查能及时反映到相应的ConfigMap中，而Kubernetes本身则保证了ConfigMap的修改也最终能同步到相应Pod的挂载文件中，但是Prometheus Server并不会监听告警规则文件的变更。因此，我们需要以Sidecar的形式将ConfigMap Reloader部署在Prometheus Server所在的Pod内。由它来监听告警规则所在ConfigMap的变更，一旦监听到变化，它就会调用Prometheus Server提供的Reload接口，触发Prometheus对于配置的重新加载。

4. 告警实例结构

AlertManager本质上是一个HTTP Server用于接受并处理来自Client的告警实例。Client一般都为Prometheus Server，但是任何程序只要能构造出符合标准的告警实例，都能通过POST方法将它们提交至AlertManger进行处理。因此，在生产环境中，对于无法利用Prometheus时序数据生成的告警，例如对于Kubernetes中的Event，我们也可以通过适当的构造，将其发送至AlertManager进行统一处理。告警实例的结构如下：

[
  {
    "labels": {
      "alertname": "<requiredAlertName>", "<labelname>": "<labelvalue>", ... }, "annotations": { "<labelname>": "<labelvalue>", }, "startsAt": "<rfc3339>", "endsAt": "<rfc3339>", "generatorURL": "<generator_url>" }, ... ]

labels和annotations字段在前文已经有所提及：labels用于唯一标识一个告警，AlertManger会对labels完全相同的告警实例进行压缩聚合操作。annotations是一些类似于告警详情等的附加信息。这里我们重点关注startsAt和endsAt这两个字段，这两个字段分别表示告警的起始时间和终止时间，不过两个字段都是可选的。当AlertManager收到告警实例之后，会分以下几类情况对这两个字段进行处理：

1. 两者都存在：不做处理
2. 两者都为指定：startsAt指定为当前时间，endsAt为当前时间加上告警持续时间，默认为5分钟
3. 只指定startsAt：endsAt指定为当前时间加上默认的告警持续时间
4. 只指定endsAt：将startsAt设置为endsAt

AlertManager一般以当前时间和告警实例的endsAt字段进行比较用以判断告警的状态：

1. 若当前时间位于endsAt之前，则表示告警仍然处于触发状态（firing）
2. 若当前时间位于endsAt之后，则表示告警已经消除（resolved）

另外，当Prometheus Server中配置的告警规则被持续满足时，默认会每隔一分钟发送一个告警实例。显然，这些实例除了startsAt和endsAt字段以外都完全相同（其实Prometheus Server会将所有实例的startsAt设置为告警第一次被触发的时间）。最终，这些实例都会以如下图所示的方式进行压缩去重：

三条最终labels相同的告警最终被压缩聚合为一条告警。当我们进行查询时，只会得到一条起始时间为t1，结束时间为t4的告警实例。

5. AlertManager架构概述

AlertManager本质上来说是一个强大的告警分发过滤器。所有告警统一存放在Alert Provider中，Dispatcher则会对其中的告警进行订阅。每当AlertManager接受到新的告警实例就会先在Alert Provider进行存储，之后立刻转发到Dispatcher中。Dispatcher则定义了一系列的路由规则将告警发送到预定的接收者。而告警在真正发送到接收者之前，还需要经过一系列的处理，即图中的Notification Pipeline，例如对相关告警在时间和空间维度进行聚合，对用户指定的告警进行静默，检测当前告警是否被已经发送的告警抑制，甚至在高可用模式下检测该告警是否已由集群中的其他节点发送。而这一切的操作的最终目的，都为了让能让接收者准确接受到其最关心的告警信息，同时避免告警的冗余重复。

6. Alert Provider

所有进入AlertManager的告警实例都会首先存储在Alert Provider中。Alert Provider本质上是一个内存中的哈希表，用于存放所有的告警实例。因为labels唯一标识了一个告警，因此哈希表的key就是告警实例的label取哈希值，value则为告警实例的具体内容。若新接受到的告警实例在哈希表中已经存在且两者的[startsAt, endsAt]有重合，则会先将两者进行合并再刷新哈希表。同时，Alert Provider提供了订阅接口，每当接收到新的告警实例，它都会在刷新哈希表之后依次发送给各个订阅者。

值得注意的是，Alert Provider是存在GC机制的。默认每隔30分钟就会对已经消除的告警（即endsAt早于当前时间）进行清除。显然，AlertManager从实现上来看并不支持告警的持久化存储。已经消除的告警会定时清除，由于存储在内存中，若程序重启则将丢失所有告警数据。但是如果研读过AlertManager的代码，对于Alert Provider的实现是做过良好的封装的。我们完全可以实现一套底层存储基于MySQL，ElasticSearch或者Kafka的Alert Provider，从而实现告警信息的持久化（虽然AlertManager并不提供显式的插件机制，只能通过hack代码实现）。

7. 告警的路由与分组

将所有告警统一发送给所有人显然是不合适的。因此AlertManager允许我们按照如下规则定义一系列的接收者并制定路由策略将告警实例分发到对应的目标接收者：

global:
  // 所有告警统一从此处进入路由表
  route:
    // 根路由
    receiver: ops-mails group_by: ['cluster', 'alertname'] group_wait: 30s group_interval: 5m repeat_interval: 5h routes: // 子路由1 - match_re: service: ^(foo1|foo2|baz)$ receiver: team-X-webhook // 子路由2 - match: service: database receiver: team-DB-pager // 接收者 receivers: - name: 'ops-mails' email_configs: - to: 'ops1@example.org, ops2@example.com' - name: 'team-X-webhook' webhook_configs: - url: 'http://127.0.0.1:8080/webhooks' - name: 'team-DB-pager' pagerduty_configs: - routing_key: <team-DB-key> 

上述AlertManager的配置文件中定义了一张路由表以及三个接收者。AlertManager已经内置了Email，Slack，微信等多种通知方式，如果用户想要将告警发送给内置类型以外的其他信息平台，可以将这些告警通过webhook接口统一发送到webhook server，再由其转发实现。AlertManager的路由表整体上是一个树状结构，所有告警实例进入路由表之后会进行深度优先遍历，直到最终无法匹配并发送至父节点的Receiver。

需要注意的是路由表的根节点默认匹配所有告警实例，示例中根节点的receiver是ops-mails，表示告警默认都发送给运维团队。路由表的匹配规则是根据labels的匹配实现的。例如，对于子路由1，若告警包含key为service的label，且label的value为foo1, foo2或者baz，则匹配成功，告警将发送至team X。若告警包含service=database的label，则将其发送至数据库团队。

有的时候，作为告警的接收者，我们希望相关的告警能统一通过一封邮件进行发送，一方面能减少同类告警的重复，另一方面也有利于我们对告警进行归档。AlertManager通过Group机制对这一点做了很好的支持。每个路由节点都能配置以下四个字段对属于本节点的告警进行分组（若当前节点未显式声明，则继承父节点的配置）：

1. group_by：指定一系列的label键值作为分组的依据，示例中利用cluster和alertname作为分组依据，则同一集群中，所有名称相同的告警都将统一通知。若不想对任何告警进行分组，则可以将该字段指定为'...'
2. group_wait：当相应的Group从创建到第一次发送通知的等待时间，默认为30s，该字段的目的为进行适当的等待从而在一次通知中发送尽量多的告警。在每次通知之后会将已经消除的告警从Group中移除。
3. group_interval：Group在第一次通知之后会周期性地尝试发送Group中告警信息，因为Group中可能有新的告警实例加入，本字段为该周期的时间间隔
4. repeat_interval：在Group没有发生更新的情况下重新发送通知的时间间隔

综上，AlertManager的Dispatcher会将新订阅得到的告警实例根据label进行路由并加入或者创建一个新的Group。而新建的Group经过指定时间间隔会将组中的告警实例统一发送并周期性地检测组内是否有新的告警加入（或者有告警消除，但需要显式配置），若是则再次发送通知。另外每隔repeat_interval，即使Group未发生变更也将再次发送通知。

8. Alert Notification Pipeline

通常来说，一个Group中会包含多条告警实例，但是并不是其中的所有告警都是用户想要看到的。而且已知Group都会周期性地尝试发送其包含的告警，如果没有新的告警实例加入，在一定时间内，显然没有再重复发送告警通知的必要，另外如果对AlertManager进行高可用部署的话，多个AlertManager之间也需要做好协同，避免重复告警。如上文中AlertManager的整体架构图所示，当Group尝试发送告警通知时，总是先要经过一条Notification Pipeline的过滤，最终满足条件的告警实例才能通过邮件的方式发出。一般过滤分为抑制（Inhibit），静默（silence）以及去重（dedup）三个步骤。下面我们将逐个进行分析。

8.1 告警抑制

所谓的告警抑制其实是指，当某些告警已经触发时，则不再发送其他受它抑制的告警。一个典型的使用场景为：如果产生了一条集群不可用的告警，那么任何与该集群相关的告警都应当不再通知给用户，因为这些告警都是由集群不可用引起的，发送它们只会增加用户找到问题根因的难度。告警的抑制规则会配置在AlertManager全局的配置文件中，如下所示：

inhibit_rules:
- source_match:
    alertname: ClusterUnavailable
    severity: critical target_match: severity: critical equal: - cluster

该配置的含义为，若出现了包含label为{alertname="ClusterUnavailable", severity="critical"}的告警实例A，AlertManager就会对其进行记录。当后续出现告警实例包含label为{severity="critical"}且"cluster"这个label对应的value和A的“cluster”对应的value相同，则该告警实例被抑制，不再发送。

当Group每次尝试发送告警实例时，AlertManager都会先用抑制规则筛选掉满足条件的实例，剩余的实例才能进入Notification Pipeline的下一个步骤，即告警静默。

8.2 告警静默

告警静默指的是用户可以选择在一段时间内不接收某些告警。与Inhibit rule不同的是，静默规则可以由用户动态配置，AlertManager甚至提供了如下所示的图形UI：

与告警自身的定义方式类似，静默规则也是在一个时间段内起作用，需用明确指定开始时间与结束时间。而静默规则同样通过指定一组label来匹配作用的告警实例。例如在上图的例子中，任何包含label为{alertname="clusterUnavailable", severity="critical"}的告警实例都将不再出现在通知中。

显然，静默规则又将滤去一部分告警实例，如果此时Group中仍有剩余的实例，则将进入Notification的下一步骤，告警去重。

8.3 告警去重

每当一个Group第一次成功发送告警通知之后，AlertManager就会为其创建一个Notification Log（简称nflog），其结构如下：

e := &pb.MeshEntry{
	Entry: &pb.Entry{ Receiver; r, GroupKey: []byte(gkey), Timestamp: now, FiringAlerts: firingAlerts, ResolvedAlerts: resolvedAlerts, }, ExpiredAt: now.Add(l.retention) }

可以看到，每个Notification Log中包含：

1. 该Group的Key（即该Group用于筛选Alerts的labels的哈希值）
2. 该Group对应的Receiver
3. 该Notification Log创建的时间
4. 该Group中正在触发的各个告警实例的哈希值
5. 该Group中各个已经消除的告警实例的哈希值
6. 该Notification Log过期的时间，默认为120小时

当Group再次周期性地尝试推送通知并经过抑制和静默的两层筛选之后，若仍然有告警实例存在，则会进入告警去重阶段。首先找到该Group对应的Notification Log并只在以下任一条件满足的时候发送通知：

1. Group剩余的告警实例中，处于触发状态的告警实例不是Notification Log中的FiringAlerts的子集，即有新的告警实例被触发
2. Notification Log中FiringAlerts的数目不为零，但是当前Group中处于触发状态的告警实例数为0，即Group中的告警全部被消除了
3. Group中已消除的告警不是Notification Log中ResolvedAlerts的子集，说明有新的告警被消除，且通知配置中设置对于告警消除进行通知。例如，Email默认不在个别告警实例消除时通知而Webhook则默认会进行通知。

综上，通过Notification Pipeline通过对告警的抑制，静默以及去重确保了用户能够专注于真正重要的告警而不会被过多无关的或者重复的告警信息所困扰。

9. 高可用

当真正部署到生产环境中，如果只部署单个实例的AlertManager显然是无法满足可用性的。因此AlertManager原生支持多实例的部署方式并用Gossip协议来同步实例间的状态。因为AlertManager并非是无状态的，它有如下两个关键信息需要同步：

1. 告警静默规则：当存在多个AlertManager实例时，用户依然只会向其中一个实例发起请求，对静默规则进行增删。但是对于静默规则的应用显然应当是全局的，因此各个实例应当广播各自的静默规则，直到全局一致。
2. Notification Log：既然要保证高可用，即确保告警实例不丢失，而AlertManager实例又是将告警保存在各自的内存中的，因此Prometheus显然不应该在多个AlertManager实例之间做负载均衡而是应该将告警发往所有的AlertManager实例。但是对于同一个Alert Group的通知则只能由一个AlertManager发送，因此我们也应该把Notification Log在全集群范围内进行同步。

当以集群模式运行AlertManager时，AlertManager的命令行参数配置如下：

--cluster.listen-address=0.0.0.0:9094
--cluster.peer=192.168.1.1:9094
--cluster.peer=192.168.1.2:9094

当AlertManager启动时，它会首先从cluster.peer参数指定的地址和端口进行Push/Pull：即首先将本节点的状态信息（全部的Silence以及Notification Log）发送到对端，再从对端拉取状态信息并与本节点的状态信息合并：例如，对于从对端拉取到的静默规则，如果有本节点不存在的规则则直接添加，若是规则在本节点已存在但是更新时间更晚，则用对端规则覆盖已有的规则。对于Notification Log的做法类似。最终，集群中的所有AlertManager都会有同样的静默规则以及Notification Log。

如果此时用户在某个AlertManager请求增加新的静默规则呢？根据Gossip协议，该实例应该从集群中选取几个实例，将新增的静默规则发送给它们。而当这些实例收到广播信息时，一方面它会合并这一新的静默规则同时再对其进行广播。最后，整个集群都会接收到这一新添加的静默规则，实现了最终一致性。

不过，Notification Log的同步并没有静默规则这么容易。我们可以假设如下场景：由于高可用的要求，Prometheus会向每个AlertManager发送告警实例。如果该告警实例不属于任何之前已有的Alert Group，则会新建一个Group并最终创建一个相应的Notification Log。而Notification Log是在通知完成之后创建的，所以在这种情况下，针对同一个告警发送了多次通知。

为了避免这种情况的发生，社区给出的解决方案是错开各个AlertManager发送通知的时间。如上文的整体架构图所示，Notification Pipeline在进行去重之前其实还有一个Wait阶段。该阶段会将对于告警的通知处理暂停一段时间，不同的AlertManager实例等待的时间会因为该实例在整个集群中的位置有所不同。根据实例名进行排序，排名每靠后一位，默认多等待15秒。

假设集群中有两个AlertManager实例，排名靠前的实例为A0，排名靠后的实例为A1，此时对于上述问题的处理如下：

1. 假设两个AlertManager同时收到告警实例并同时到达Notification Pipeline的Wait阶段。在该阶段A0无需等待而A1需要等待15秒。
2. A0直接发送通知，生成相应的Notification Log并广播
3. A1等待15秒之后进入去重阶段，但是由于已经同步到A0广播的Notification Log，通知不再发送

可以看到，Gossip协议事实上是一个弱一致性的协议，上述的机制能在绝大多数情况下保证AlertManager集群的高可用并且避免实例间同步的不及时对用户造成的困扰。但是仍然有待在严苛生产环境下的进一步验证，所幸的是，告警数据的强一致性并不是那么敏感。

10. 总结

本文对基于Prometheus的告警系统进行了较为详尽的分析：包括从告警规则在Prometheus Server的配置，Prometheus Server对告警规则的评估并触发告警实例发送至AlertManager，AlertManager的整体架构以及AlertManager对于告警实例的处理。可以看到，虽然执行链路基本完备，但是与Prometheus的监控模型已经成为事实标准相比，整个Prometheus告警模型的通用性和实用性仍然是存疑的，以笔者经验来看，如果要真正应用到生产环境中还需要做大量的适配与增强。