我的 Prometheus 到底啥时候报警？

vlambda
2021-03-03

我的 Prometheus 到底啥时候报警？

「点击图片查看近两年的爆款好文」

作者：吴叶磊

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

最近又被问到了 Prometheus 为啥不报警，恰好回忆起之前经常解答相关问题，不妨写一篇文章来解决下面两个问题：

我的 Prometheus 为啥报警？
我的 Prometheus 为啥不报警？

从 for 参数开始

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：

我的 Prometheus 到底啥时候报警？

但偶尔我们也会碰到更奇怪的事情。

为什么不报警？

我的 Prometheus 到底啥时候报警？

(图二: 为啥不报警)

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？

为什么报警？

我的 Prometheus 到底啥时候报警？

(图三: 为啥会报警)

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？

采样间隔

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：

我的 Prometheus 到底啥时候报警？

上面图中，圆点代表原始采样点：

40s 时，第一次计算，低于阈值
80s 时，第二次计算，高于阈值，进入 Pending 状态
120s 时，第三次计算，仍然高于阈值，90s 处的原始采样点虽然低于阈值，但是警报规则计算时并没有”看到它“
160s 时，第四次计算，高于阈值，Pending 达到 2 分钟，进入 firing 状态
持续高于阈值
直到 360s 时，计算得到低于阈值，警报消除

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。

如何应对

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。

到此为止了吗？

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。这部分的内容，之前的文章搞搞 Prometheus：Alertmanager 已经涵盖，这两篇内容加在一起，也算是能把开头的两个问题解答得差不多了吧😂。

☆ END ☆

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