Prometheus 监控告警系统搭建（对接飞书告警）

金色旭光2024-01-11 9:33

Prometheus 是一套开源的系统监控报警框架，非常适合大规模集群的监控。它也是第二个加入CNCF的项目，受欢迎度仅次于 Kubernetes 的项目。本文讲解完整prometheus 监控和告警服务的搭建。

prometheus 监控是当下主流监控系统，它是多个服务组合使用的体系。整体架构预览如下：

本篇教程监控系统搭建，包括的服务有：

  1. prometheus 监控的主体，负责数据汇总，保存，监控数据，产生告警信息
  2. exporter 监控的采集端，负责数据采集
  3. grafana 数据可视化，负责以丰富的页面展示采集到的数据
  4. alertmanager 告警管理，负责告警信息处理，包括告警周期，消息优先级等
  5. prometheusAlert 告警的具体发送端，负责配置告警模板，发出告警信息

除了监控采集节点，其他服务均通过docker-compose部署。部署系统信息：

  1. 系统：ubuntu20.04
  2. 服务器IP：172.16.9.124
  3. docker版本：20.10.21
  4. docker-compose版本：1.29.2
  5. 配置文件路径：/root/prometheus

部署prometheus

prometheus主要负责数据采集和存储，提供PromQL查询语言的支持。部署prometheus分为两个步骤：

  1. 准备配置文件
  2. 启动prometheus

准备配置文件

整个体系的配置文件在/root/prometheus，首先新建prometheus服务的配置文件路径 /root/prometheus/prometheus，并在这个目录下新建：

  • config 用于放置服务主要配置文件 prometheus.yml
  • data 用于放置服务的数据库文件
python 复制代码 
root@ubuntu-System-Product-Name:~/prometheus# tree . -L 3
.
├── docker-compose.yaml
└── prometheus
    ├── config
    │   └── prometheus.yml
    └── data

新建prometheus.yml，prometheus服务的主配置文件

python 复制代码 
global:
  scrape_interval:     30s # 每30s采集一次数据
  evaluation_interval: 30s # 每30s做一次告警检测


scrape_configs:
  # 配置prometheus服务本身
  - job_name: prometheus
    static_configs:
      - targets: ['172.16.9.124:9090']
        labels:
          instance: prometheus

修改 data 目录的文件权限，让容器有权限在data目录里生成数据相关数据

python 复制代码 
chmod 777 data

创建 docker-compse.yml

python 复制代码 
version: '3'
services:
  prometheus:
    image: prom/prometheus
    container_name: prometheus
    restart: always
    ports:
      - "9090:9090"
    volumes:
      - /root/prometheus/prometheus/config:/etc/prometheus
      - /root/prometheus/prometheus/data:/prometheus
    command:
      - '--config.file=/etc/prometheus/prometheus.yml'
      - '--storage.tsdb.path=/prometheus'
      - '--web.enable-lifecycle'

参数说明：
command：

  • --config.file=/etc/prometheus/prometheus.yml 指定使用的配置文件
  • --storage.tsdb.path=/prometheus 指定时序数据库的路径
  • --web.enable-lifecycle 支持配置热加载

volumes：

  • /root/prometheus/prometheus/config:/etc/prometheus 映射配置文件所在目录
  • /root/prometheus/prometheus/data:/prometheus 映射数据库路径参数

启动prometheus

启动 docker-compse docker-compose up -d

查看日志：

python 复制代码 
root@ubuntu-System-Product-Name:~/prometheus# docker ps
CONTAINER ID   IMAGE                                           COMMAND                  CREATED         STATUS                 PORTS                                                        NAMES
776772d69b20   prom/prometheus                                 "/bin/prometheus --c..."   5 minutes ago   Up 5 minutes           0.0.0.0:9090->9090/tcp, :::9090->9090/tcp                    prometheus

查看容器的日志：

docker logs -f 776

python 复制代码 
ts=2023-12-25T10:21:17.560Z caller=main.go:478 level=info msg="No time or size retention was set so using the default time retention" duration=15d
ts=2023-12-25T10:21:17.560Z caller=main.go:515 level=info msg="Starting prometheus" version="(version=2.32.1, branch=HEAD, revision=41f1a8125e664985dd30674e5bdf6b683eff5d32)"
ts=2023-12-25T10:21:17.561Z caller=main.go:520 level=info build_context="(go=go1.17.5, user=root@54b6dbd48b97, date=20211217-22:08:06)"
ts=2023-12-25T10:21:17.561Z caller=main.go:521 level=info host_details="(Linux 5.15.0-56-generic #62~20.04.1-Ubuntu SMP Tue Nov 22 21:24:20 UTC 2022 x86_64 776772d69b20 (none))"
ts=2023-12-25T10:21:17.561Z caller=main.go:522 level=info fd_limits="(soft=1048576, hard=1048576)"
ts=2023-12-25T10:21:17.561Z caller=main.go:523 level=info vm_limits="(soft=unlimited, hard=unlimited)"
ts=2023-12-25T10:21:17.562Z caller=web.go:570 level=info component=web msg="Start listening for connections" address=0.0.0.0:9090
ts=2023-12-25T10:21:17.562Z caller=main.go:924 level=info msg="Starting TSDB ..."
ts=2023-12-25T10:21:17.562Z caller=tls_config.go:195 level=info component=web msg="TLS is disabled." http2=false
ts=2023-12-25T10:21:17.564Z caller=head.go:488 level=info component=tsdb msg="Replaying on-disk memory mappable chunks if any"
ts=2023-12-25T10:21:17.564Z caller=head.go:522 level=info component=tsdb msg="On-disk memory mappable chunks replay completed" duration=1.305µs
ts=2023-12-25T10:21:17.564Z caller=head.go:528 level=info component=tsdb msg="Replaying WAL, this may take a while"
ts=2023-12-25T10:21:17.564Z caller=head.go:599 level=info component=tsdb msg="WAL segment loaded" segment=0 maxSegment=1
ts=2023-12-25T10:21:17.564Z caller=head.go:599 level=info component=tsdb msg="WAL segment loaded" segment=1 maxSegment=1
ts=2023-12-25T10:21:17.564Z caller=head.go:605 level=info component=tsdb msg="WAL replay completed" checkpoint_replay_duration=14.305µs wal_replay_duration=301.534µs total_replay_duration=327.342µs
ts=2023-12-25T10:21:17.565Z caller=main.go:945 level=info fs_type=EXT4_SUPER_MAGIC
ts=2023-12-25T10:21:17.565Z caller=main.go:948 level=info msg="TSDB started"
ts=2023-12-25T10:21:17.565Z caller=main.go:1129 level=info msg="Loading configuration file" filename=/etc/prometheus/prometheus.yml
ts=2023-12-25T10:21:17.565Z caller=main.go:1166 level=info msg="Completed loading of configuration file" filename=/etc/prometheus/prometheus.yml totalDuration=217.62µs db_storage=555ns remote_storage=860ns web_handler=182ns query_engine=371ns scrape=90.382µs scrape_sd=10.238µs notify=450ns notify_sd=788ns rules=737ns
ts=2023-12-25T10:21:17.565Z caller=main.go:897 level=info msg="Server is ready to receive web requests."

日志很重要！日志很重要！日志很重要！😬 整个监控告警体系服务较多，环节较长，想要顺利完成一定要学会看日志排查问题。比如日志中报错容器没有权限创建文件，所以需要修改目录的权限。

查看web页面

登录prometheus的web页面 172.16.9.124:9090，查看监控的目标端点信息

可以看到只有一个服务，就是prometheus自身，已经是up的状态。

部署exporter

部署了prometheus主服务之后，下一步部署exporter。可以在这里找到常用的exporter，

本篇以最常用的服务器监控node-exporter为例，通过docker部署（最好使用安装包部署，这里主要为了方便快捷）。

启动node-exporter

python 复制代码 
root@ubuntu-System-Product-Name:~/prometheus# docker run -d --restart=always -p 9100:9100 prom/node-exporter
Unable to find image 'prom/node-exporter:latest' locally
latest: Pulling from prom/node-exporter
aa2a8d90b84c: Pull complete 
b45d31ee2d7f: Pull complete 
b5db1e299295: Pull complete 
Digest: sha256:f2269e73124dd0f60a7d19a2ce1264d33d08a985aed0ee6b0b89d0be470592cd
Status: Downloaded newer image for prom/node-exporter:latest
fa3754932320ed9936d340cb4bb753db38086fa18fd0e99a8cb2ec556ed7f4bd

查看exporter状态

python 复制代码 
root@ubuntu-System-Product-Name:~/prometheus#docker ps | grep node
CONTAINER ID   IMAGE                                           COMMAND                  CREATED          STATUS                 PORTS                                                        NAMES
fa3754932320   prom/node-exporter                              "/bin/node_exporter"     43 seconds ago   Up 42 seconds          0.0.0.0:9100->9100/tcp, :::9100->9100/tcp                    eager_lehmann

所有的exporter都实现了一个查询的接口，通过访问exporter的端点可以访问其采集到的资源，如node-exporter的接口172.16.9.124:9100

相同步骤，部署了两个node-exporter，分别是node01: 172.16.9.124、node02: 192.168.123.62

更新prometheus

部署好exporter之后，需要配置prometheus定时从exporter采集资源。更新prometheus.yml

python 复制代码 
global:
  scrape_interval:     30s # 每30s采集一次数据
  evaluation_interval: 30s # 每30s做一次告警检测


scrape_configs:
  - job_name: prometheus
    static_configs:
      - targets: ['172.16.9.124:9090']
        labels:
          instance: prometheus
      
  - job_name: node01   
    static_configs:
      - targets: ['172.16.9.124:9100']
        labels:
          instance: node01
  
  - job_name: node02
    static_configs:
      - targets: ['192.168.123.62:9100']
        labels:
          instance: node02

node01 和 node02是启动的两个node-exporter，如果有更多客户端也添加到这里。

重新加载配置文件

让prometheus配置文件生效有两种方法，重新启动prometheus和热加载。因为在部署prometheus时已经配置了其可以热加载，所以通过如下命令即可快速重新加载配置文件。

python 复制代码 
curl -X POST http://172.16.9.124:9090/-/reload

刷新prometheus页面，查看已经配置的节点的状态，可以看到新加的两个采集节点已经处于up状态，配置生效。

部署grafana

prometheus自带的页面比较简单，通常使用grafana来查看prometheus采集的监控数据。grafana是一个可以展示和分析数据的平台，支持多种数据源和仪表盘的展示方式。下面部署grafana服务。

准备配置文件

新建目录 /root/prometheus/grfana作为grafana服务的主要目录，新建data目录将grafa配置文件映射出来，这样重启不会丢失配置。

python 复制代码 
root@ubuntu-System-Product-Name:~# tree prometheus/
prometheus/
├── docker-compose.yaml
├── grafana
│   └── data
└── prometheus
    ├── config
    │   └── prometheus.yml
    └── data
        ├── chunks_head
        ├── lock
        ├── queries.active
        └── wal
            ├── 00000000
            └── 00000001

修改grafana目录的读写权限

python 复制代码 
chmod 777 -R grafana/

启动grafana服务

在docker-compose.yml中新增grafana服务

python 复制代码 
version: '3'
services:
  prometheus:
    image: prom/prometheus
    container_name: prometheus
    restart: always
    ports:
      - "9090:9090"
    volumes:
      - /root/prometheus/prometheus/config:/etc/prometheus
      - /root/prometheus/prometheus/data:/prometheus
    command:
      - '--config.file=/etc/prometheus/prometheus.yml'
      - '--storage.tsdb.path=/prometheus'
      - '--web.enable-lifecycle'
  
  grafana:
    image: grafana/grafana
    container_name: grafana
    restart: always
    ports:
      - "3000:3000"
    volumes:
      - /root/prometheus/grafana/data:/var/lib/grafana

重新启动docker-compose.yml

python 复制代码 
root@ubuntu-System-Product-Name:~/prometheus# docker-compose down
Stopping prometheus ... done
Removing prometheus ... done
Removing network prometheus_default
root@ubuntu-System-Product-Name:~/prometheus# docker-compose up -d
Creating network "prometheus_default" with the default driver
Pulling grafana (grafana/grafana:)...
latest: Pulling from grafana/grafana
97518928ae5f: Pull complete
5b58818b7f48: Pull complete
d9a64d9fd162: Pull complete
4e368e1b924c: Pull complete
867f7fdd92d9: Pull complete
387c55415012: Pull complete
07f94c8f51cd: Pull complete
ce8cf00ff6aa: Pull complete
e44858b5f948: Pull complete
4000fdbdd2a3: Pull complete
Digest: sha256:18d94ae734accd66bccf22daed7bdb20c6b99aa0f2c687eea3ce4275fe275062
Status: Downloaded newer image for grafana/grafana:latest
Creating grafana    ... done
Creating prometheus ... done

查看容器状态

python 复制代码 
root@ubuntu-System-Product-Name:~/prometheus# docker-compose ps
   Name                 Command               State                    Ports                  
----------------------------------------------------------------------------------------------
grafana      /run.sh                          Up      0.0.0.0:3000->3000/tcp,:::3000->3000/tcp
prometheus   /bin/prometheus --config.f ...   Up      0.0.0.0:9090->9090/tcp,:::9090->9090/tcp

查看grafana日志

docker logs -f grafana

python 复制代码 
t=2023-12-25T10:51:21+0000 lvl=info msg="Executing migration" logger=migrator id="add index builtin_role.org_id"
t=2023-12-25T10:51:21+0000 lvl=info msg="Executing migration" logger=migrator id="add unique index builtin_role_org_id_role_id_role"
t=2023-12-25T10:51:21+0000 lvl=info msg="Executing migration" logger=migrator id="Remove unique index role_org_id_uid"
t=2023-12-25T10:51:21+0000 lvl=info msg="Executing migration" logger=migrator id="add unique index role.uid"
t=2023-12-25T10:51:21+0000 lvl=info msg="Executing migration" logger=migrator id="create seed assignment table"
t=2023-12-25T10:51:21+0000 lvl=info msg="Executing migration" logger=migrator id="add unique index builtin_role_role_name"
t=2023-12-25T10:51:21+0000 lvl=info msg="migrations completed" logger=migrator performed=381 skipped=0 duration=1.361595517s
t=2023-12-25T10:51:21+0000 lvl=info msg="Created default admin" logger=sqlstore user=admin
t=2023-12-25T10:51:21+0000 lvl=info msg="Created default organization" logger=sqlstore
t=2023-12-25T10:51:21+0000 lvl=info msg="Initialising plugins" logger=plugin.manager
t=2023-12-25T10:51:21+0000 lvl=info msg="Plugin registered" logger=plugin.manager pluginId=input
t=2023-12-25T10:51:21+0000 lvl=info msg="Live Push Gateway initialization" logger=live.push_http
t=2023-12-25T10:51:21+0000 lvl=info msg="warming cache for startup" logger=ngalert
t=2023-12-25T10:51:21+0000 lvl=info msg="HTTP Server Listen" logger=http.server address=[::]:3000 protocol=http subUrl= socket=
t=2023-12-25T10:51:21+0000 lvl=info msg="starting MultiOrg Alertmanager" logger=ngalert.multiorg.alertmanager
t=2023-12-25T10:52:41+0000 lvl=info msg="Request Completed" logger=context userId=0 orgId=0 uname= method=GET path=/ status=302 remote_addr=192.168.123.62 time_ms=1 size=29 referer=

配置grafana

grafana服务启动之后，配置展示的数据来源、展示的模板等。操作步骤：

  1. 配置展示数据来源为prometheus服务
  2. 选择合适的展示模板

登录grafana 172.16.9.124:9100 默认密码是 admin / admin

配置grafana展示数据的来源是 prometheus

URL中填写 prometheus 的IP:端口号，http://172.16.9.124:9000

保存配置信息

到这里数据来源就配置好了，下面配置展示的模板。

添加展示模板

有三种添加模板的方法，分别是上传json文件、load 模板ID、粘贴json字符串。最方便的方法当然是load模板ID，因此选用这种方法。可以在模板商城选择模板 https://grafana.com/grafana/dashboards/

这里我们选择node-exporter配套的展示模板8919

配置完成

相同步骤导入单个服务器展示模板 12633

展示监控页面

  1. 服务器列表展示 ID:8919
  1. 单个服务器展示 ID:12633

到这里我们就拥有一个可以采集资源，查看资源的监控平台了。如果不需要告警消息就可以完工了，需要告警配置的请大步向前迈🏃‍➡️。

部署alertmanager

采集的数据除了展示之后，更重要的是数据集异常告警。prometheus体系中告警是alertmanager服务。

部署步骤：

  1. 准备配置文件
  2. 更新prometheus
  3. 启动alertmanager服务
  4. 告警测试

准备配置文件

新建告警服务配置目录 /root/prometheus/alertmanager

python 复制代码 
root@ubuntu-System-Product-Name:~/prometheus# tree . -L 2
.
├── alertmanager
│   └── alertmanager.yml
├── docker-compose.yaml
├── grafana
│   └── data
└── prometheus
    ├── config
    └── data

创建alertmanager服务配置文件 alertmanager.yaml

python 复制代码 
global:
  resolve_timeout: 5m  
route:   
  group_by: ['instance']   
  group_wait: 30s  
  group_interval: 60s  
  repeat_interval: 5m  
  receiver: 'web.hook.prometheusalert'  
receivers:
- name: 'web.hook.prometheusalert'
  webhook_configs:
  - url: 'http://172.16.9.124:9093'

参数解释：

参数 解释
resolve_timeout: 5m 持续5分钟没收到告警信息后认为问题已解决
route 定义告警路由规则，可以定义多个receiver和group实现告警分组
group_by: ['instance'] 分组，处于同一组的告警会被合并为同一个通知。这里设置的是instance相同的告警会被合并为同一个通知
group_wait: 30s 30秒是个时间窗口，这个窗口内，同一个分组的所有消息会被合并为同一个通知
group_interval: 60s 同一个分组发送一次合并消息之后，每隔1分钟检查一次告警，判断是否要继续对此告警做操作
repeat_interval: 5m 发送报警间隔，如果指定时间内没有修复，则重新发送报警
receiver: 'web.hook.prometheusalert' 告警接受者，具体信息将在receivers区域中配置

注意：这里receiver配置了一个无效的webhook，所以alertmanager可以收到告警，但是暂时发送不出去。

更新prometheus

将alertmanager集成到prometheus中，分为两步走：

  1. 新建告警规则文件rules.yml
  2. 更新prometheus.yml新增alertmanager相关配置

在 /root/prometheus/ptometheus/config 目录下新增告警规则文件 rules.yml，用于给prometheus服务触发告警的规则。

rules.yaml

python 复制代码 
groups:
- name: 实例存活报警
  rules:
  - alert: 服务器宕机报警
    expr: up == 0
    for: 30s
    labels:
      severity: emergency
      level: critical 
    annotations:
      description: '服务器 {{ $labels.instance }}宕机'

该规则用于测试，当一个实例up状态为0超过30s就产生一个告警，告警的内容就是annotations中的description， 例如：服务器node01宕机。更多告警规则自行选择。

修改prometheus.yml相关的配置，新增告警服务和告警规则文件

python 复制代码 
global:
  scrape_interval:     30s # 每30s采集一次数据
  evaluation_interval: 30s # 每30s做一次告警检测


# 告警服务
alerting:
  alertmanagers:
  - static_configs:
    - targets: ["172.16.9.124:9093"]

# 告警规则文件
rule_files:
  - "rules.yml"

scrape_configs:
  - job_name: prometheus
    static_configs:
      - targets: ['172.16.9.124:9090']
        labels:
          instance: prometheus
      
  - job_name: node01   
    static_configs:
      - targets: ['172.16.9.124:9100']
        labels:
          instance: node01
  
  - job_name: node02
    static_configs:
      - targets: ['192.168.123.62:9100']
        labels:
          instance: node02

启动alertmanager服务

在docker-compose.yaml中新增alertmanager服务

python 复制代码 
version: '3'
services:
  prometheus:
    image: prom/prometheus
    container_name: prometheus
    restart: always
    ports:
      - "9090:9090"
    volumes:
      - /root/prometheus/prometheus/config:/etc/prometheus
      - /root/prometheus/prometheus/data:/prometheus
    command:
      - '--config.file=/etc/prometheus/prometheus.yml'
      - '--storage.tsdb.path=/prometheus'
      - '--web.enable-lifecycle'
  
  grafana:
    image: grafana/grafana
    container_name: grafana
    restart: always
    ports:
      - "3000:3000"
    volumes:
      - /root/prometheus/grafana/data:/var/lib/grafana
  
  alertmanager:
    image: prom/alertmanager
    container_name: alertmanager
    restart: always
    ports:
      - "9093:9093"
    volumes:
      - /root/prometheus/alertmanager/alertmanager.yml:/etc/alertmanager/alertmanager.yml

重启docker-compose

python 复制代码 
docker-compose down
docker-compose up -d

登录 172.16.9.124:9093 可以看到告警服务正常启动

登录prometheus web页面，点击菜单Alerts，可以看到所有的告警规则以及触发状态。当前告警处于非active的状态。

告警测试

触发一个告警规则，当一个node-exporter 停止30s就是触发告警规则。关闭node01 的 node-exporter

shell 复制代码 
root@ubuntu-System-Product-Name:~/prometheus/prometheus/config# docker ps | grep node
fa3754932320   prom/node-exporter                              "/bin/node_exporter"     24 hours ago    Up 24 hours             0.0.0.0:9100->9100/tcp, :::9100->9100/tcp                    eager_lehmann
root@ubuntu-System-Product-Name:~/prometheus/prometheus/config# docker stop fa3
fa3
root@ubuntu-System-Product-Name:~/prometheus/prometheus/config#

查看prometheus服务的页面，30s之后报警处于等待状态

60s之后报警处于激活状态

到这里告警就部署完成了，因为没有给告警receiver配置可用的webhook，所以告警消息能收到但不能发送出去。下一步就部署能将告警消息发送到各个终端的服务 prometheusAlert。

部署prometheusAlert

alertmanager 是告警处理模块，但是告警消息的发送方法并不丰富。如果需要将告警接入飞书，钉钉，微信等，还需要有相应的SDK适配。prometheusAlert就是这样的SDK，可以将告警消息发送到各种终端上。

prometheus Alert 是开源的运维告警中心消息转发系统，支持主流的监控系统 prometheus，日志系统 Graylog 和数据可视化系统 Grafana 发出的预警消息。通知渠道支持钉钉、微信、华为云短信、腾讯云短信、腾讯云电话、阿里云短信、阿里云电话等。

部署prometheusAlert相关步骤：

  1. 创建飞书机器人
  2. 准备配置文件
  3. 启动 prometheusAlert服务
  4. 对接告警服务
  5. 调试告警模板

创建飞书机器人

创建飞书机器人步骤比较简单

添加自定义关键词，后续在发送的告警消息中一定要包含该关键字，如果没有飞书机器人会丢掉消息。

拿到最重要的webhook地址，后面作为告警地址使用
https://open.feishu.cn/open-apis/bot/v2/hook/b56175a-eb8e-4498-b5a-0b712c0a3d4f

不要尝试使用这个webhook，当你能看到的时候，该webhook已经失效了😌。

准备配置文件

新建目录 /root/prometheus/prometheus-alert/db用于保存prometheusAlert的数据库文件，当服务重新部署时不会丢失配置信息。

powershell 复制代码 
prometheus
├── alertmanager
│   └── alertmanager.yml
├── docker-compose.yaml
├── grafana
│   └── data
│       ├── alerting
│       ├── csv
│       ├── grafana.db
│       ├── plugins
│       └── png
├── prometheus
│   ├── config
│   │   ├── prometheus.yml
│   │   └── rules.yml
│   └── data
│       ├── 01HJHKAFY3SB9XYD71NECDARSV
│       ├── chunks_head
│       ├── lock
│       ├── queries.active
│       └── wal
└── prometheus-alert
    └── db

启动prometheusAlert服务

docker-compose.yml 中新增prometheus-alert服务

python 复制代码 
version: '3'
services:
  prometheus:
    image: prom/prometheus
    container_name: prometheus
    restart: always
    ports:
      - "9090:9090"
    volumes:
      - /root/prometheus/prometheus/config:/etc/prometheus
      - /root/prometheus/prometheus/data:/prometheus
    command:
      - '--config.file=/etc/prometheus/prometheus.yml'
      - '--storage.tsdb.path=/prometheus'
      - '--web.enable-lifecycle'
  
  grafana:
    image: grafana/grafana
    container_name: grafana
    restart: always
    ports:
      - "3000:3000"
    volumes:
      - /root/prometheus/grafana/data:/var/lib/grafana
  
  alertmanager:
    image: prom/alertmanager
    container_name: alertmanager
    restart: always
    ports:
      - "9093:9093"
    volumes:
      - /root/prometheus/alertmanager/alertmanager.yml:/etc/alertmanager/alertmanager.yml
  
  prometheus-alert:
    image: feiyu563/prometheus-alert:latest
    container_name: prometheus-alert
    restart: always
    ports:
      - "9094:8080"
    volumes:
      - /root/prometheus/prometheus-alert/db:/app/db
    environment:
      - PA_LOGIN_USER=alertuser
      - PA_LOGIN_PASSWORD=123456
      - PA_TITLE=prometheusAlert
      - PA_OPEN_FEISHU=1
      - PA_OPEN_DINGDING=0
      - PA_OPEN_WEIXIN=1

参数解释：

  • PA_LOGIN_USER=alertuser 登录账号
  • PA_LOGIN_PASSWORD=123456 登录密码
  • PA_TITLE=prometheusAlert 系统title
  • PA_OPEN_FEISHU=1 开启飞书支持
  • PA_OPEN_DINGDING=0 开启钉钉支持
  • PA_OPEN_WEIXIN=1 开启微信支持
  • /root/prometheus/prometheus-alert/db 将数据库映射出来

重启服务

python 复制代码 
docker-compose down
docker-compose up -d

查看服务启动状态

python 复制代码 
root@ubuntu-System-Product-Name:~/prometheus# docker-compose ps
      Name                    Command                  State                        Ports                  
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------
alertmanager       /bin/alertmanager --config ...   Up             0.0.0.0:9093->9093/tcp,:::9093->9093/tcp
grafana            /run.sh                          Up             0.0.0.0:3000->3000/tcp,:::3000->3000/tcp
prometheus         /bin/prometheus --config.f ...   Up             0.0.0.0:9090->9090/tcp,:::9090->9090/tcp
prometheus-alert   /bin/sh /app/docker-entryp ...   Up (healthy)   0.0.0.0:9094->8080/tcp,:::9094->8080/tcp

查看日志

docker logs -f 5ec

登录web页面

prometheusAlert到这了就部署完成了，目前只是部署好该服务，还没有将服务器接入到告警消息流中。

对接告警服务

prometheusAlert是用于将告警服务alertmanager产生的消息发送给终端，也就是将消息格式化，适配不同的终端，如邮件，短信，微信，钉钉，飞书等不同的接口。

将alertmanager告警消息的接受者指定为prometheus-alert提供的url。修改告警规则rules.yml，添加webhook_configs中url配置。

rules.py

python 复制代码 
global:
  resolve_timeout: 5m
route:
  group_by: ['instance']
  group_wait: 10m
  group_interval: 10s
  repeat_interval: 10m
  receiver: 'web.hook.prometheusalert'
receivers:
- name: 'web.hook.prometheusalert'
  webhook_configs:
  - url: 'http://172.16.9.124:9094/prometheusalert?type=fs&tpl=prometheus-fs&fsurl=https://open.feishu.cn/open-apis/bot/v2/hook/5f4b9c9b-9fed-4bb9-af26-3e1ce174d145'

http://172.16.9.124:9094/prometheusalert?type=fs&tpl=prometheus-fs&fsurl=xxx

是prometheus-alert提供的固定格式，

  • type=fs表示为飞书
  • tpl=prometheus-fs 表示是prometheus消息
  • fsurl 为飞书机器人的webhook，就是创建飞书机器人拿到的webhook

这些参数非常关键，通过type和tpl可以匹配到prometheus-alert上的模板，以上参数匹配到就是飞书的模板。当消息到来的时候，会自动适配到飞书模板，发送给飞书机器人。

重启alertmanager让配置生效

python 复制代码 
docker-compose start alermanager

重启之后飞书应该就能收到告警消息了

如果不能收到告警消息，排查三个地方，查看告警信息的流向：

一、prometheus 触发的告警。

是否产生了告警消息

二、prometheusAlert 接收到的告警msg。

当prometheusAlert对接alertmanager之后，告警消息就能发送过来，从日志中可以看到prometheusAlert接收到的错误信息。

三、prometheusAlert web端显示发送的告警。

查看prometheusAlert的消息统计信息，是否有消息发送进来和出去。如果从日志中看到有消息进来，但是统计页面没有消息出去，那就是服务模板配置有问题，有问题------看日志。

调试告警模板

默认告警模板很难满足所有人的审美，如果要选择更多模板，可以使用prometheusAlert提供的模板功能完成。默认的模板如下：

进入模板编辑页面

红框内容都是必填内容，分别是模板的内容，日志中json格式的告警消息，飞书机器人的地址。

其中模板可以从这里去找：https://github.com/feiyu563/prometheusAlert/issues/30，比如说我个人喜欢这个

填写相应的信息

点击测试，能够发送该模板的消息到飞书机器人

当告警恢复了之后，还会发送一个恢复的消息

为了方便测试，把模板和告警日志也搬过来

模板

python 复制代码 
{{ range $k,$v:=.alerts }}{{if eq $v.status "resolved"}}<font color="green">**告警恢复信息**</font>
事件: **{{$v.labels.alertname}}**
告警类型：{{$v.status}}
告警级别: {{$v.labels.level}}
开始时间: {{GetCSTtime $v.startsAt}}
结束时间: {{GetCSTtime $v.endsAt}}
主机: {{$v.labels.instance}}
<font color="green">**事件详情: {{$v.annotations.description}}**</font>
{{else}}**告警信息**
事件: **{{$v.labels.alertname}}**
告警类型：{{$v.status}}
告警级别: {{$v.labels.level}}
开始时间: {{GetCSTtime $v.startsAt}}
主机: {{$v.labels.instance}}
<font color="red">**事件详情: {{$v.annotations.description}}**</font>
{{end}}
{{ end }}

日志

python 复制代码 
{"msg_type":"interactive","email":"xxxxxxxxxxx@qq.com","card":{"config":{"wide_screen_mode":true,"enable_forward":true},"elements":[{"tag":"div","text":{"content":"\r\n\r\n**[prometheus告警信息](http://b616a9009165:9090/graph?g0.expr=up+%3D%3D+0\u0026g0.tab=1)**\r\n*[服务器宕机报警](http://054ff0c0b9ab:9093)*\r\n告警级别：critical\r\n开始时间：2023-12-28 01:38:28\r\n结束时间：0001-01-01 00:00:00\r\n故障主机IP：node01\r\n**服务器 node01宕机**\r\n\r\n","tag":"lark_md"},"content":"","elements":null},{"tag":"hr","text":{"content":"","tag":""},"content":"","elements":null},{"tag":"note","text":{"content":"","tag":""},"content":"","elements":[{"tag":"lark_md","text":{"content":"","tag":""},"content":"prometheusAlert","elements":null}]}],"header":{"title":{"content":"prometheusAlert","tag":"plain_text"},"template":"red"}}}

ok，到此为止prometheus的搭建就完成了，撒花🎉🎉🎉

整个过程步骤较多，即使是我第二次搭建也出现了很多问题。有问题也不要慌，多看日志，搜索报错记录，分析可能的报错原因，问题终会解决👌。

相关推荐
JunLan~1 小时前
Rocky Linux 系统安装/部署 Docker
linux·docker·容器
方竞2 小时前
Linux空口抓包方法
linux·空口抓包
海岛日记3 小时前
centos一键卸载docker脚本
linux·docker·centos
AttackingLin4 小时前
2024强网杯--babyheap house of apple2解法
linux·开发语言·python
学Linux的语莫5 小时前
Ansible使用简介和基础使用
linux·运维·服务器·nginx·云计算·ansible
踏雪Vernon5 小时前
[OpenHarmony5.0][Docker][环境]OpenHarmony5.0 Docker编译环境镜像下载以及使用方式
linux·docker·容器·harmonyos
学Linux的语莫5 小时前
搭建服务器VPN,Linux客户端连接WireGuard,Windows客户端连接WireGuard
linux·运维·服务器
legend_jz6 小时前
【Linux】线程控制
linux·服务器·开发语言·c++·笔记·学习·学习方法
Komorebi.py6 小时前
【Linux】-学习笔记04
linux·笔记·学习
热门推荐
01ICLR24大模型提示(1/11) | BadChain：大型语言模型的后门思维链提示02PyTorch机器学习实现液态神经网络03【HarmonyOS】HUAWEI DevEco Studio 下载地址汇总04【音视频 | opus】opus编解码库(opus-1.4)详细介绍以及使用——附带解码示例代码05Coze扣子平台完整体验和实践（附国内和国际版对比）06(欧拉)openEuler系统添加网卡文件配置流程、(欧拉)openEuler系统手动配置ipv6地址流程、(欧拉)openEuler系统网络管理说明07IT专业入门，高考假期预习指南08玄机平台应急响应—webshell查杀09RAG 实践- Ollama+RagFlow 部署本地知识库10〔AI 绘画〕Stable Diffusion 之 解决绘制多人或面部很小的人物时面部崩坏问题 篇