警报是监控系统中必不可少的一块, 当然了, 也是最难搞的一块. 我们乍一想, 警报似乎很简单一件事:

假如发生了异常情况, 发送或邮件/消息通知给某人或某频道。

一把梭搞起来之后，就不免有一些小麻烦:

玩笑归玩笑，但至少我们能看出，警报不是一个简单的计算+通知系统。只是，”做好警报”这件事本身是个综合问题，代码能解决的也只是其中的一小部分，更多的事情要在组织、人事和管理上去做。

我们首先需要一些背景知识：Prometheus 是如何计算并产生警报的？

看一条简单的警报规则：

alert: KubeAPILatencyHigh
  annotations:
    message: The API server has a 99th percentile latency of {{ $value }} seconds
      for {{ $labels.verb }} {{ $labels.resource }}.
  expr: |
    cluster_quantile:apiserver_request_latencies:histogram_quantile{job="apiserver",quantile="0.99",subresource!="log"} > 4
  for: 10m
  labels:
    severity: critical

这条警报的大致含义是，假如 kube-apiserver 的 P99 响应时间大于 4 秒，并持续 10 分钟以上，就产生报警。

首先要注意的是由 for 指定的 Pending Duration。这个参数主要用于降噪，很多类似响应时间这样的指标都是有抖动的，通过指定 Pending Duration，我们可以 过滤掉这些瞬时抖动，让 on-call 人员能够把注意力放在真正有持续影响的问题上。

那么显然，下面这样的状况是不会触发这条警报规则的，因为虽然指标已经达到了警报阈值，但持续时间并不够长：

但偶尔我们也会碰到更奇怪的事情。

类似上面这样持续超出阈值的场景，为什么有时候会不报警呢？

类似上面这样并未持续超出阈值的场景，为什么有时又会报警呢？

这其实都源自于 Prometheus 的数据存储方式与计算方式。

首先，Prometheus 按照配置的抓取间隔(scrape_interval)定时抓取指标数据，因此存储的是形如 (timestamp, value) 这样的采样点。

对于警报， Prometheus 会按固定的时间间隔重复计算每条警报规则，因此警报规则计算得到的只是稀疏的采样点，而警报持续时间是否大于 for 指定的 Pending Duration 则是由这些稀疏的采样点决定的。

而在 Grafana 渲染图表时，Grafana 发送给 Prometheus 的是一个 Range Query，其执行机制是从时间区间的起始点开始，每隔一定的时间点（由 Range Query 的 step 请求参数决定） 进行一次计算采样。

这些结合在一起，就会导致警报规则计算时“看到的内容”和我们在 Grafana 图表上观察到的内容不一致，比如下面这张示意图：

上面图中，圆点代表原始采样点：

由于采样是稀疏的，部分采样点会出现被跳过的状况，而当 Grafana 渲染图表时，取决于 Range Query 中采样点的分布，图表则有可能捕捉到 被警报规则忽略掉的”低谷“（图三)或者也可能无法捕捉到警报规则碰到的”低谷“（图二）。如此这般，我们就被”图表“给蒙骗过去，质疑起警报来了。

首先嘛， Prometheus 作为一个指标系统天生就不是精确的——由于指标本身就是稀疏采样的，事实上所有的图表和警报都是”估算”，我们也就不必 太纠结于图表和警报的对应性，能够帮助我们发现问题解决问题就是一个好监控系统。当然，有时候我们也得证明这个警报确实没问题，那可以看一眼 ALERTS 指标。ALERTS 是 Prometheus 在警报计算过程中维护的内建指标，它记录每个警报从 Pending 到 Firing 的整个历史过程，拉出来一看也就清楚了。

但有时候 ALERTS 的说服力可能还不够，因为它本身并没有记录每次计算出来的值到底是啥，而在我们回头去考证警报时，又无法选取出和警报计算过程中一模一样的计算时间点， 因此也就无法还原警报计算时看到的计算值究竟是啥。这时候终极解决方案就是把警报所要计算的指标定义成一条 Recording Rule，计算出一个新指标来记录计算值，然后针对这个 新指标做阈值报警。kube-prometheus 的警报规则中就大量采用了这种技术。

Prometheus 警报不仅包含 Prometheus 本身，还包含用于警报治理的 Alertmanager，我们可以看一看上面那张指标计算示意图的全图：

在警报产生后，还要经过 Alertmanager 的分组、抑制处理、静默处理、去重处理和降噪处理最后再发送给接收者。而这个过程也有大量的因素可能会导致警报产生了却最终 没有进行通知。

我们先介绍一点背景知识，Prometheus 生态中的警报是在 Prometheus Server 中计算警报规则(Alert Rule)并产生的，而所谓计算警报规则，其实就是周期性地执行一段 PromQL，得到的查询结果就是警报，比如:

node_load5 > 20

这个 PromQL 会查出所有”在最近一次采样中，5分钟平均 Load 大于 20”的时间序列。这些序列带上它们的标签就被转化为警报。

只是，当 Prometheus Server 计算出一些警报后，它自己并没有能力将这些警报通知出去，只能将警报推给 Alertmanager，由 Alertmanager 进行发送。

这个切分，一方面是出于单一职责的考虑，让 Prometheus “do one thing and do it well”, 另一方面则是因为警报发送确实不是一件”简单”的事，需要一个专门的系统来做好它。可以这么说，Alertmanager 的目标不是简单地”发出警报”，而是”发出高质量的警报”。它提供的高级功能包括但不限于：

Go Template 渲染警报内容；

假如你很忙，那么读到这里就完全 OK 了，反正这类文章最大的作用就是让我们”知道有 X 这回事，大概了解有啥特性，当有需求匹配时，能想到试试看 X 合不合适“，其中 X = Alertmanager。当然，假如你是个好奇宝宝，那么还可以看看下面的解析。

先看官方文档中的架构图：

下面就分开讲一讲核心的两块：

Routing Tree 的是一颗多叉树，节点的数据结构定义如下：

// 节点包含警报的路由逻辑
type Route struct {
    // 父节点
    parent *Route
    // 节点的配置，下文详解
    RouteOpts RouteOpts
    // Matchers 是一组匹配规则，用于判断 Alert 与当前节点是否匹配
    Matchers types.Matchers
    // 假如为 true, 那么 Alert 在匹配到一个节点后，还会继续往下匹配
    Continue bool
    // 子节点
    Routes []*Route
}

具体的处理代码很简单，深度优先搜索：警报从 root 开始匹配（root 默认匹配所有警报），然后根据节点中定义的 Matchers 检测警报与节点是否匹配，匹配则继续往下搜索，默认情况下第一个”最深”的 match (也就是 DFS 回溯之前的最后一个节点)会被返回。特殊情况就是节点配置了 Continue=true，这时假如这个节点匹配上了，那不会立即返回，而是继续搜索，用于支持警报发送给多方这种场景（比如”抄送”)

func (r *Route) Match(lset model.LabelSet) []*Route {
    if !r.Matchers.Match(lset) {
    return nil
    }

    var all []*Route
    for _, cr := range r.Routes {
        // 递归调用子节点的 Match 方法
        matches := cr.Match(lset)

        all = append(all, matches...)

        if matches != nil && !cr.Continue {
          break
        }
    }
    // 假如没有任何节点匹配上，那就匹配根节点
    if len(all) ==0 {
        all = append(all, r)
    }
    return all
}

为什么要设计一个复杂的 Routing Tree 逻辑呢？我们看看 Prometheus 官方的配置例子：为了简化编写，Alertmanager 的设计是根节点的所有参数都会被子节点继承（除非子节点重写了这个参数）

route:
  # 根节点的警报会发送给默认的接收组
  # 该节点中的警报会按’cluster’和’alertname’做 Group，每个分组中最多每5分钟发送一条警报，同样的警报最多4小时发送一次
  receiver:’default-receiver’
  group_wait: 30s
  group_interval: 5m
  repeat_interval: 4h
  group_by: [cluster, alertname]
  # 没有匹配到子节点的警报，会默认匹配到根节点上
  # 接下来是子节点的配置：
  routes:
    # 所有 service 字段为 mysql 或 cassandra 的警报，会发送到’database-pager’这个接收组
    # 由于继承逻辑，这个节点中的警报仍然是按’cluster’和’alertname’做 Group 的
  - receiver:’database-pager’
    group_wait: 10s
    match_re:
    service: mysql|cassandra
    # 所有 team 字段为 fronted 的警报，会发送到’frontend-pager’这个接收组
    # 很重要的一点是，这个组中的警报是按’product’和’environment’做分组的，因为’frontend’面向用户，更关心哪个’产品’的什么’环境’出问题了
  - receiver:’frontend-pager’
    group_by: [product, environment]
    match:
    team: frontend

总结一下，Routing Tree 的设计意图是让用户能够非常自由地给警报归类，然后根据归类后的类别来配置要发送给谁以及怎么发送：

发送给谁？上面已经做了很好的示例，’数据库警报’和’前端警报’都有特定的接收组，都没有匹配上那么就是’默认警报’, 发送给默认接收组

怎么发送？对于一类警报，有个多个字段来配置发送行为：

• group_by

决定了警报怎么分组，每个 group 只会定时产生一次通知，这就达到了降噪的效果，而不同的警报类别分组方式显然是不一样的，举个例子：配置中的 ‘数据库警报’ 是按 ‘集群’ 和 ‘规则名’ 分组的，这表明对于数据库警报，我们关心的是“哪个集群的哪个规则出问题了”，比如一个时间段内，’华东’集群产生了10条 ‘API响应时间过长’ 警报，这些警报就会聚合在一个通知里发出来；配置中的 ‘前端警报’ 是按 ‘产品’ 和 ‘环境’ 分组的， 这表明对于前端警报，我们关心的是“哪个产品的哪个环境出问题了”。

• group_interval 和 group_wait

控制分组的细节，不细谈，其中 group_interval 控制了这个分组最快多久执行一次 Notification Pipeline。

• repeat_interval

假如一个相同的警报一直 FIRING，Alertmanager 并不会一直发送警报，而会等待一段时间，这个等待时间就是 repeat_interval，显然，不同类型警报的发送频率也是不一样的。

group_interval 和 repeat_interval 的区别会在下文中详述。

由 Routing Tree 分组后的警报会触发 Notification Pipeline:

当一个 AlertGroup 新建后，它会等待一段时间（group_wait 参数)，再触发第一次 Notification Pipeline 假如这个 AlertGroup 持续存在，那么之后每隔一段时间（group_interval 参数)，都会触发一次 Notification Pipeline 每次触发 Notification Pipeline，AlertGroup 都会将组内所有的 Alert 作为一个列表传进 Pipeline, Notification Pipeline 本身是一个按照责任链模式设计的接口，MultiStage 这个实现会链式执行所有的 Stage：

// A Stage processes alerts under the constraints of the given context.
type Stage interface {
    Exec(ctx context.Context, l log.Logger, alerts …*types.Alert) (context.Context, []*types.Alert, error)
}

// A MultiStage executes a series of stages sequencially.
type MultiStage []Stage
// Exec implements the Stage interface.
func (ms MultiStage) Exec(ctx context.Context, l log.Logger, alerts …*types.Alert) (context.Context, []*types.Alert, error) {
    var err error
    for _, s := range ms {
        if len(alerts) ==0{
            return ctx, nil, nil
        }

        ctx, alerts, err = s.Exec(ctx, l, alerts…)
        if err != nil {
            return ctx, nil, err
        }
    }
    return ctx, alerts, nil
}

MultiStage 里塞的就是开头架构图里画的 InhibitStage、SilenceStage…这么一条链式处理的流程，这里要提一下，官方的架构图画错了，RoutingStage 其实处在整个 Pipeline 的首位，不过这个顺序并不影响逻辑。要重点说的是DedupStage和NotifySetStage它俩协同负责去重工作，具体做法是：

查询有结果，那么查询得到已经发送过的一组警报 S，判断当前的这组警报 A 是否为 S 的子集：

假如 A 是 S 的子集，那么表明 A 和 S 重复，这时候要根据 repeat_interval 来决定是否再次发送：

距离 S 的发送时间已经过去了足够久（repeat_interval)，那么我们要再发送一遍；

距离 S 的发送时间还没有达到 repeat_interval，那么为了降低警报频率，触发去重逻辑，这次我们就不发了；

假如 A 不是 S 的子集，那么 A 和 S 不重复，需要再发送一次；上面的表述可能有些抽象，最后表现出来的结果是：

Alertmanager 整体的设计意图就是奔着治理警报（通知）去的，首先它用 Routing Tree 来帮助用户定义警报的归类与发送逻辑，然后再用 Notification Pipeline 来做抑制、静默、去重以提升警报质量。这些功能虽然不能解决”警报”这件事中所有令人头疼的问题，但确实为我们着手去解决”警报质量”相关问题提供了趁手的工具。

来源丨网址：

https://aleiwu.com/post/alertmanager/  

https://aleiwu.com/post/prometheus-alert-why/