prometheus-----告警处理源码剖析
一条告警在prometheus中的三种状态切换
prometheus常见参数
# 数据采集间隔
scrape_interval: 15s
# 评估告警周期
evaluation_interval: 15s
# 数据采集超时时间默认10s
scrape_timeout: 10sprometheus对恢复的告警会在内存保存15分钟，期间持续发送给alertmanager（hard code）
// 对于恢复的告警，会在内存保存15分钟后才会删除，这期间会一直重复的发送给alertmanger
// resolvedRetention is the duration for which a resolved alert instance
// is kept in memory state and consequently repeatedly sent to the AlertManager.
const resolvedRetention = 15 * time.Minute正篇：告警评估与处理
1、prometheus启动一个协程定期去评估所有告警规则是否触发，并对触发的告警规则发送告警
规则组启动流程（Group.run）：进入 Group.run 方法后先进行初始化等待，以使规则的运算时间在同一时刻，周期为 g.interval;然后定义规则运算调度方法：iter，调度周期为 g.interval；在 iter 方法中调用 g.Eval 方法执行下一层次的规则运算调度。
规则运算的调度周期：
规则运算的调度周期 g.interval，由 prometheus.yml 配置文件中 global 中的：
[ evaluation_interval: | default = 1m ]指定。
prometheus会有一个协程，每隔g.interval执行一次来判断是否有告警产生：
func (g *Group) run(ctx context.Context) {
defer close(g.terminated)
// 告警评估函数
iter := func() {
g.metrics.IterationsScheduled.WithLabelValues(GroupKey(g.file, g.name)).Inc()
start := time.Now()
g.Eval(ctx, evalTimestamp)
timeSinceStart := time.Since(start)
g.metrics.IterationDuration.Observe(timeSinceStart.Seconds())
g.setEvaluationTime(timeSinceStart)
g.setLastEvaluation(start)
}
// The assumption here is that since the ticker was started after having
// waited for `evalTimestamp` to pass, the ticks will trigger soon
// after each `evalTimestamp + N * g.interval` occurrence.
// 告警评估定时器，周期为g.interval
tick := time.NewTicker(g.interval)
defer tick.Stop()
...
...
for {
select {
case <-g.done:
return
default:
select {
case <-g.done:
return
case <-tick.C:
missed := (time.Since(evalTimestamp) / g.interval) - 1
if missed > 0 {
g.metrics.IterationsMissed.WithLabelValues(GroupKey(g.file, g.name)).Add(float64(missed))
g.metrics.IterationsScheduled.WithLabelValues(GroupKey(g.file, g.name)).Add(float64(missed))
}
evalTimestamp = evalTimestamp.Add((missed + 1) * g.interval)
useRuleGroupPostProcessFunc(g, evalTimestamp.Add(-(missed+1)*g.interval))
// 执行告警评估
iter()
}
}
}
}
// 告警评估函数
// Eval runs a single evaluation cycle in which all rules are evaluated sequentially.
func (g *Group) Eval(ctx context.Context, ts time.Time) {
var samplesTotal float64
// 对每条规则进行评估
for i, rule := range g.rules {
select {
case <-g.done:
return
default:
}
func(i int, rule Rule) {
ctx, sp := otel.Tracer("").Start(ctx, "rule")
sp.SetAttributes(attribute.String("name", rule.Name()))
defer func(t time.Time) {
sp.End()
since := time.Since(t)
g.metrics.EvalDuration.Observe(since.Seconds())
rule.SetEvaluationDuration(since)
rule.SetEvaluationTimestamp(t)
}(time.Now())
g.metrics.EvalTotal.WithLabelValues(GroupKey(g.File(), g.Name())).Inc()
// 这里是执行对每条规则评估函数
vector, err := rule.Eval(ctx, ts, g.opts.QueryFunc, g.opts.ExternalURL, g.Limit())
if err != nil {
rule.SetHealth(HealthBad)
rule.SetLastError(err)
sp.SetStatus(codes.Error, err.Error())
g.metrics.EvalFailures.WithLabelValues(GroupKey(g.File(), g.Name())).Inc()
// Canceled queries are intentional termination of queries. This normally
// happens on shutdown and thus we skip logging of any errors here.
var eqc promql.ErrQueryCanceled
if !errors.As(err, &eqc) {
level.Warn(g.logger).Log("name", rule.Name(), "index", i, "msg", "Evaluating rule failed", "rule", rule, "err", err)
}
return
}
rule.SetHealth(HealthGood)
rule.SetLastError(nil)
samplesTotal += float64(len(vector))
if ar, ok := rule.(*AlertingRule); ok {
// 这里是告警规则发送函数，发送评估后需要发送的告警
ar.sendAlerts(ctx, ts, g.opts.ResendDelay, g.interval, g.opts.NotifyFunc)
}
...
...
}2、对每条告警规则的评估方法
// Eval evaluates the rule expression and then creates pending alerts and fires
// or removes previously pending alerts accordingly.
// 处理告警
func (r *AlertingRule) Eval(ctx context.Context, ts time.Time, query QueryFunc, externalURL *url.URL, limit int) (promql.Vector, error) {
res, err := query(ctx, r.vector.String(), ts)
if err != nil {
return nil, err
}
// Create pending alerts for any new vector elements in the alert expression
// or update the expression value for existing elements.
resultFPs := map[uint64]struct{}{}
var vec promql.Vector
alerts := make(map[uint64]*Alert, len(res))
for _, smpl := range res {
// Provide the alert information to the template.
l := make(map[string]string, len(smpl.Metric))
for _, lbl := range smpl.Metric {
l[lbl.Name] = lbl.Value
}
tmplData := template.AlertTemplateData(l, r.externalLabels, r.externalURL, smpl.V)
// Inject some convenience variables that are easier to remember for users
// who are not used to Go's templating system.
defs := []string{
"{{$labels := .Labels}}",
"{{$externalLabels := .ExternalLabels}}",
"{{$externalURL := .ExternalURL}}",
"{{$value := .Value}}",
}
expand := func(text string) string {
tmpl := template.NewTemplateExpander(
ctx,
strings.Join(append(defs, text), ""),
"__alert_"+r.Name(),
tmplData,
model.Time(timestamp.FromTime(ts)),
template.QueryFunc(query),
externalURL,
nil,
)
result, err := tmpl.Expand()
if err != nil {
result = fmt.Sprintf("<error expanding template: %s>", err)
level.Warn(r.logger).Log("msg", "Expanding alert template failed", "err", err, "data", tmplData)
}
return result
}
lb := labels.NewBuilder(smpl.Metric).Del(labels.MetricName)
for _, l := range r.labels {
lb.Set(l.Name, expand(l.Value))
}
lb.Set(labels.AlertName, r.Name())
annotations := make(labels.Labels, 0, len(r.annotations))
for _, a := range r.annotations {
annotations = append(annotations, labels.Label{Name: a.Name, Value: expand(a.Value)})
}
lbs := lb.Labels(nil)
h := lbs.Hash()
resultFPs[h] = struct{}{}
if _, ok := alerts[h]; ok {
return nil, fmt.Errorf("vector contains metrics with the same labelset after applying alert labels")
}
alerts[h] = &Alert{
Labels: lbs,
Annotations: annotations,
ActiveAt: ts,
State: StatePending,
Value: smpl.V,
}
}
r.activeMtx.Lock()
defer r.activeMtx.Unlock()
// 对于发生的告警，检测是否在当前的活跃告警集合中存在，且状态不等于非活跃，则更新告警的value和annotation
for h, a := range alerts {
// Check whether we already have alerting state for the identifying label set.
// Update the last value and annotations if so, create a new alert entry otherwise.
if alert, ok := r.active[h]; ok && alert.State != StateInactive {
alert.Value = a.Value
alert.Annotations = a.Annotations
continue
}
r.active[h] = a
}
var numActivePending int
// Check if any pending alerts should be removed or fire now. Write out alert timeseries.
for fp, a := range r.active {
if _, ok := resultFPs[fp]; !ok {
// If the alert was previously firing, keep it around for a given
// retention time so it is reported as resolved to the AlertManager.
// 对于当前每条活跃的告警，判断是否在本次的告警中，如果不在的话，则证明此条活跃的告警的指标已经恢复了
// 对于已经恢复的告警指标，如果之前是pending或者之前的ResolvedAt非空，且在resolvedRetention（15m）之前的，则删除此告警
// 因为已经没必要发送通知了
if a.State == StatePending || (!a.ResolvedAt.IsZero() && ts.Sub(a.ResolvedAt) > resolvedRetention) {
delete(r.active, fp)
}
// 否则更新告警的状态为恢复，且恢复的时间为当前时间
if a.State != StateInactive {
a.State = StateInactive
a.ResolvedAt = ts
}
continue
}
numActivePending++
// 对于当前每条活跃的告警，也在本次的告警中，且之前的状态是pending，且持续的时间大于holdDuration（也就是告警规则里for的时间）
// 更新状态为触发，触发时间为当前
if a.State == StatePending && ts.Sub(a.ActiveAt) >= r.holdDuration {
a.State = StateFiring
a.FiredAt = ts
}
if r.restored.Load() {
vec = append(vec, r.sample(a, ts))
vec = append(vec, r.forStateSample(a, ts, float64(a.ActiveAt.Unix())))
}
}
if limit > 0 && numActivePending > limit {
r.active = map[uint64]*Alert{}
return nil, fmt.Errorf("exceeded limit of %d with %d alerts", limit, numActivePending)
}
return vec, nil
}3、评估后，对触发的告警判断是否需要发送
// 发送告警
func (r *AlertingRule) sendAlerts(ctx context.Context, ts time.Time, resendDelay, interval time.Duration, notifyFunc NotifyFunc) {
alerts := []*Alert{}
r.ForEachActiveAlert(func(alert *Alert) {
// 判断是否需要发送
if alert.needsSending(ts, resendDelay) {
alert.LastSentAt = ts
// Allow for two Eval or Alertmanager send failures.
delta := resendDelay
if interval > resendDelay {
delta = interval
}
// ValidUntil 字段是一个预估的告警有效时间，超过这个时间点告警会被认为已经解除
// ValidUntil = ts + max([check_interval], [resend_delay]) * 4
// resendDelay，是程序启动参数 --rules.alert.resend-delay 规定的，默认 1m
// interval，是我们配置的采集间隔
alert.ValidUntil = ts.Add(4 * delta)
anew := *alert
alerts = append(alerts, &anew)
}
})
notifyFunc(ctx, r.vector.String(), alerts...)
}
// 判断一条规则是否需要发送
func (a *Alert) needsSending(ts time.Time, resendDelay time.Duration) bool {
// 状态是pending则不需要
if a.State == StatePending {
return false
}
// 恢复的时间是大于上一次发送告警的时间，证明恢复是在告警后发生的，那么已经恢复了，需要发送恢复
// if an alert has been resolved since the last send, resend it
if a.ResolvedAt.After(a.LastSentAt) {
return true
}
// 距离上一次发送的时间是否大于1分钟，否则不发送，避免频繁发送
return a.LastSentAt.Add(resendDelay).Before(ts)
}
// sendAlerts implements the rules.NotifyFunc for a Notifier.
func sendAlerts(s sender, externalURL string) rules.NotifyFunc {
return func(ctx context.Context, expr string, alerts ...*rules.Alert) {
var res []*notifier.Alert
for _, alert := range alerts {
a := ¬ifier.Alert{
StartsAt: alert.FiredAt,
Labels: alert.Labels,
Annotations: alert.Annotations,
GeneratorURL: externalURL + strutil.TableLinkForExpression(expr),
}
// 如果告警的ResolvedAt不空，则EndsAt = .ResolvedAt，否则等于ValidUntil
// 也就是说如果告警的ResolvedAt不空，证明是采集到了恢复的情况，EndAt代表实际的恢复实际
// 如果告警的ResolvedAt为空，则还没有恢复，那么设置上一个ValidUntil，就是告警的有效时间，
// 就是说如果持续了ValidUntil之后，没有收到新的firing，则当作恢复来处理
if !alert.ResolvedAt.IsZero() {
a.EndsAt = alert.ResolvedAt
} else {
a.EndsAt = alert.ValidUntil
}
res = append(res, a)
}
if len(alerts) > 0 {
s.Send(res...)
}
}
}总结：
1、Prometheus配置的’scrape_interval’定义的时间间隔，定期采集目标主机上监控数据，每次采集的超时时间为scrape_timeout
2、 Prometheus同时根据配置的"evaluation_interval"的时间间隔，定期（默认1min）的对Alert Rule进行评估，当到达评估周期的时候，发现触发告警规则，激活Alert
具体步骤如下：
* 对于已经发送的告警，之前没有在活跃告警集合里面的，加入活跃告警集合
* 对于已经发送的告警，之前在活跃告警集合里面的，更新value和annotation
* 对于当前每条活跃的告警，判断是否在本次的告警中，
如果不在的话，则证明此条活跃的告警的指标已经恢复了
* 对于已经恢复的告警指标，如果之前是pending或者之前的ResolvedAt非空，且
在resolvedRetention（15m）之前的，则删除此告警；
否则更新告警的状态为恢复，且恢复的时间为当前时间
* 对于当前每条活跃的告警，同时也在本次的告警中，且之前的状态是pending，
且持续的时间大于holdDuration（也就是告警规则里for的时间）；
更新状态为触发，触发时间为当前
* 对告警进行判断是否需要发送
对于pending的不需要发送
距离上一次发送的时间是否大于1分钟，否则不发送，避免频繁发送
恢复时间是大于上次发送告警的时间，证明恢复是在告警后发生的，那么已经恢复了，需发送恢复
* 设置告警的ValidUntil，如果这条告警过了ValidUntil的话，还没收到新的firing，则代表恢复：
ValidUntil = ts + max([check_interval], [resend_delay]) * 4
* 发送前设置告警EndAt
如果告警的ResolvedAt不空，则EndsAt = ResolvedAt，否则等于ValidUntil
也就是说如果告警的ResolvedAt不空，证明是采集到了恢复的情况，EndAt代表实际的恢复实际
如果告警的ResolvedAt为空，则还没有恢复，设置其为一个ValidUntil，就是告警的有效时间，
就是说如果持续了ValidUntil之后，没有收到新的firing，则当作恢复来处理
* 发送告警定时评估，带来的告警的发送延迟：
evaluation_interva默认为1分钟，也就是说你假设for为30s，那你最快也要判断pending+firing两个周期，默认需要2分钟后才能激活告警，并发给alertmanager
假如不配置for或for设为0，则alert被激活后会立即变为firing状态，同时发送相关报警信息给alertmanager。
只有在评估周期期间，警报才会从当前状态转移到另一个状态。
3、当下一个alert rule的评估周期到来的时候，发现告警为真，然后判断警报Active的时间是否已经超出rule里的‘for’ 持续时间，如果未超出，则进入下一个评估周期；
如果时间超出，则alert的状态变为“FIRING”；同时调用Alertmanager接口，发送相关报警数据。
4、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、两者都未指定：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
即：如果 endsAt 没有提供，则自动等于 startsAt + resolve_timeout(默认 5m)
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：
* 若当前时间位于endsAt之前，则表示告警仍然处于触发状态（firing）
* 若当前时间位于endsAt之后，则表示告警已经消除（resolved）告警时间线的合并压缩：
另外，当Prometheus Server中配置的告警规则被持续满足时，默认对于一条告警，每隔一分钟发一次。
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，这些实例都会进行压缩去重，多条最终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最开始第一条告警通知的开始时间，
结束时间为最后一条告警通知的恢复时间为什么一条持续触发的告警不会触发恢复，而采集不到数据时会触发恢复
如果告警一直 Firing，那么 Prometheus 会在 resend_delay 的间隔重复发送，
而 startsAt 保持不变， endsAt 跟着 ValidUntil 变。
这也就是为啥一直firing的规则不会被认为恢复，而不发firting则会认为恢复。
因为一直firing的告警消息中， endsAt 跟着 ValidUntil 变，一直在后延。
而如果没收到，就会导致alertmanger那边在过了告警的endAt时间后，
没收到恢复或者新firing，则认为恢复注意：Alertmanager 里必须有 Inactive 消息所对应的告警，否则是会被忽略的。换句话说如果一个告警在 Alertmanager 里已经解除了，再发同样的 Inactive 消息，Alertmanager 是不会发给 webhook 的。
Prometheus 需要 持续 地将 Firing 告警发送给 Alertmanager，遇到以下一种情况，
Alertmanager 会认为告警已经解决，发送一个 resolved：
* Prometheus 发送了 Inactive 的消息给 Alertmanager，即 endsAt=当前时间
* Prometheus 在上一次消息的 endsAt 之前，一直没有发送任何消息给 Alertmanageralertmanager的resolve_timeout对prometheus无效
alertmanager的resolve_timeout是指多久没收到新firing则认为一条老的告警已经恢复，这个选项对prometheus无效，因为prometheus的消息一直都会带着endAt
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