Prometheus监控
  • 介绍
  • 全书组织
  • Part I - Prometheus基础
    • 第1章 天降奇兵
      • Prometheus简介
      • 初识Prometheus
        • 安装Prometheus Server
        • 使用Node Exporter采集主机数据
        • 使用PromQL查询监控数据
        • 监控数据可视化
      • 任务和实例
      • Prometheus核心组件
      • 小结
    • 第2章 探索PromQL
      • 理解时间序列
      • Metrics类型
      • 初识PromQL
      • PromQL操作符
      • PromQL聚合操作
      • PromQL内置函数
      • 在HTTP API中使用PromQL
      • 最佳实践:4个黄金指标和USE方法
      • 小结
    • 第3章 Prometheus告警处理
      • Prometheus告警简介
      • 自定义Prometheus告警规则
      • 部署AlertManager
      • Alertmanager配置概述
      • 基于标签的告警处理路由
      • 使用Receiver接收告警信息
        • 集成邮件系统
        • 集成Slack
        • 集成企业微信
        • 集成钉钉:基于Webhook的扩展
      • 告警模板详解
      • 屏蔽告警通知
      • 使用Recoding Rules优化性能
      • 小结
  • Part II - Prometheus进阶
    • 第4章 Exporter详解
      • Exporter是什么
      • 常用Exporter
        • 容器监控:cAdvisor
        • 监控MySQL运行状态:MySQLD Exporter
        • 网络探测:Blackbox Exporter
      • 使用Java自定义Exporter
        • 使用Client Java构建Exporter程序
        • 在应用中内置Prometheus支持
      • 小结
    • 第5章 数据与可视化
      • 使用Console Template
      • Grafana的基本概念
      • Grafana与数据可视化
        • 变化趋势:Graph面板
        • 分布统计:Heatmap面板
        • 当前状态:SingleStat面板
      • 模板化Dashboard
      • 小结
    • 第6章 集群与高可用
      • 本地存储
      • 远程存储
      • 联邦集群
      • Prometheus高可用
      • Alertmanager高可用
      • 小结
    • 第7章 Prometheus服务发现
      • Prometheus与服务发现
      • 基于文件的服务发现
      • 基于Consul的服务发现
      • 服务发现与Relabel
      • 小结
  • Part III - Prometheus实战
    • 第8章 监控Kubernetes
      • 初识Kubernetes
      • 部署Prometheus
      • Kubernetes下的服务发现
      • 监控Kubernetes集群
      • 基于Prometheus的弹性伸缩
      • 小结
    • 第9章 Prometheus Operator
      • 什么是Prometheus Operator
      • 使用Operator管理Prometheus
      • 使用Operator管理监控配置
      • 在Prometheus Operator中使用自定义配置
      • 小结
    • 参考资料
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  1. Part I - Prometheus基础
  2. 第3章 Prometheus告警处理

使用Recoding Rules优化性能

通过PromQL可以实时对Prometheus中采集到的样本数据进行查询,聚合以及其它各种运算操作。而在某些PromQL较为复杂且计算量较大时,直接使用PromQL可能会导致Prometheus响应超时的情况。这时需要一种能够类似于后台批处理的机制能够在后台完成这些复杂运算的计算,对于使用者而言只需要查询这些运算结果即可。Prometheus通过Recoding Rule规则支持这种后台计算的方式,可以实现对复杂查询的性能优化,提高查询效率。

定义Recoding rules

在Prometheus配置文件中,通过rule_files定义recoding rule规则文件的访问路径。

rule_files:
  [ - <filepath_glob> ... ]

每一个规则文件通过以下格式进行定义:

groups:
  [ - <rule_group> ]

一个简单的规则文件可能是这个样子的:

groups:
  - name: example
    rules:
    - record: job:http_inprogress_requests:sum
      expr: sum(http_inprogress_requests) by (job)

rule_group的具体配置项如下所示:

# The name of the group. Must be unique within a file.
name: <string>

# How often rules in the group are evaluated.
[ interval: <duration> | default = global.evaluation_interval ]

rules:
  [ - <rule> ... ]

与告警规则一致,一个group下可以包含多条规则rule。

# The name of the time series to output to. Must be a valid metric name.
record: <string>

# The PromQL expression to evaluate. Every evaluation cycle this is
# evaluated at the current time, and the result recorded as a new set of
# time series with the metric name as given by 'record'.
expr: <string>

# Labels to add or overwrite before storing the result.
labels:
  [ <labelname>: <labelvalue> ]

根据规则中的定义,Prometheus会在后台完成expr中定义的PromQL表达式计算,并且将计算结果保存到新的时间序列record中。同时还可以通过labels为这些样本添加额外的标签。

这些规则文件的计算频率与告警规则计算频率一致,都通过global.evaluation_interval定义:

global:
  [ evaluation_interval: <duration> | default = 1m ]
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Last updated 5 years ago

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