haproxy_exporter监控报警规则
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Prometheus监控告警体系⼀. 四种监控⽅式 1) Logging:应⽤程序,开发中间件,web系统等所输出的⼀些结构化/⾮结构化的⽇志,例如应⽤程序通过⼀个滚动的⽂件输出debug或error信息,并通过⽇志收集系统存储到Elasticsearch中。
这是⼀种最常见的⼀种监控⽅式。
2)Tracing:⽐如分布式调⽤链CAT(Central Application Tracking),就是Tracing。
Tracing有开始和结束。
3)Metrics:Metrics和Logging有点类似,Logging属于离散(不连续的)事件,Logging⼀半记录的是⽂本信息。
⽽Metrics记录的是数值,可以聚合,是⼀段时间内某个度量(计数器或者直⽅图)的原⼦或者是元数据,可⽤于查看某段时间某个参数的指标及其趋势。
例如接收的HTTP数量可以被建模为计数器,每次的HTTP请求即是我们的度量元数据,可以进⾏简单的加法聚合,当持续了⼀段时间我们⼜可以建模为直⽅图。
4)HelathCheck:⽤于系统健康检查,⽤于定期检查某个站点服务器是否存活。
这种监控⽅式也是⾮常重要,常⽤于集群中。
Prometheus监控则覆盖HelathCheck和Metrics这两种⽅式。
Prometheus专注于衡量系统,随着时间的推移可能会越来越多地追踪,从⽽成为Tracing的指标。
这四种监控⽅式⽐较如下图: 图⽚来源: ⼏种监控⽅式适⽤场景 Metrics监控分层 Metrics通⽤监控架构模式⼆. MDD理念 MDD(Metrics Driven Development)度量驱动开发。
⼆. 什么是Prometheus? Prometheus(普罗⽶修斯)是由德国SoundCloud公司开发的开源监控报警系统和时序列数据库(TSDB)。
Prometheus使⽤Go语⾔开发,是Google BorgMon监控系统的开源版本。
haproxy_exporter metrics参数解释-回复标题:深入理解Haproxy_Exporter的Metrics参数Haproxy_Exporter是一个用于收集和导出Haproxy监控指标的工具,它将Haproxy的统计信息转换为Prometheus可以理解和采集的格式。
本文将详细解析Haproxy_Exporter的metrics参数,帮助你更好地理解和使用这些参数。
一、基础概念在开始解析metrics参数之前,我们首先需要理解一些基础概念。
1. Prometheus:这是一个开源的系统监控和报警工具,它可以采集和存储时间序列数据,并提供强大的查询语言和可视化界面。
2. Haproxy:这是一个高性能的TCP/HTTP负载均衡器和代理服务器。
3. Haproxy_Exporter:这是一个用于从Haproxy获取统计数据并将其暴露给Prometheus的工具。
二、Haproxy_Exporter的metrics参数Haproxy_Exporter的metrics参数主要包括以下几个部分:1. haproxy_up:这个metric表示Haproxy_Exporter是否能够成功连接到Haproxy服务器。
如果值为1,表示连接成功;如果值为0,表示连接失败。
2. haproxy_info:这个metric包含了Haproxy的基本信息,如版本号、启动时间和运行时间等。
3. haproxy_backend_*:这一系列metrics主要用于监控后端服务器的状态和性能,包括后端的健康状态、请求处理速率、连接数、错误率等。
4. haproxy_frontend_*:这一系列metrics主要用于监控前端(即负载均衡器)的状态和性能,包括前端的健康状态、请求处理速率、连接数、错误率等。
5. haproxy_server_*:这一系列metrics主要用于监控单个后端服务器的状态和性能,包括服务器的健康状态、请求处理速率、连接数、错误率等。
0 引言HBase作为一种可扩展的NOSQL数据库,能够部署到上千台机器上,存储数十亿行,在PB级别数据量上提供根据Rowkey的低延迟接口查询[1]。
HBase自身已经实现了一定程度的容错性高可用性。
但要想稳定的使用HBase提供实时接口查询,需要建立对HBase应用的一整套监控和分析方法。
这需要建立对整个接口查询链路上各种组件的监控,这些组件包括了调用HBase服务的Tomcat、WebLogic等常见Web容器,以及HBase 和HDFS实例。
并且还要引入一些开源工具对Web容器实例、HBase实例、HDFS实例进行性能分析和故障分析。
客户端访问HBase应用的整个链路涉及到若干个部分,包括HBase客户端、HBase服务、HDFS服务和操作系统。
分析HBase应用需要监控以上服务或基础设施的关键指标。
1 服务端监控1.1 监控指标服务端监控指标包括Kerberos服务、HBase服务、HDFS服务和服务端主机监控指标。
Kerberos认证服务监控指标包括KDC的服务状态、KDC的认证时长。
HBase服务监控指标包括HBase Master监控、Region Server监控、Table监控、Region监控几部分。
(1)HBase Master监控指标包括Region Assign指标、Server指标。
Region Assign监控指标包括RIT时长、RIT数量、Assign次数、批量Assign次数;Server 指标包括平均负载、Active RegionServer数量、Dead RegionServer数量、总请求数。
(2)RegionServer监控指标包括JVM指标、线程指标、Server指标、IPC指标。
JVM指标包括堆内存使用率、GC时长、GC次数、阻塞线程数、可运行线程数、等待线程数、定时等待线程数;线程指标包括当前线程数量、线程数量峰值;Server指标包括Region数量、Store数量、读取请求数、写入请求数、分裂队列长度、刷新队列长度、压缩队列长度、hedge读取次数;IPC指标包括队列长度、打开连接数、P75处理时长、P90处理时长、P95处理时长、P98处理时长、P99处理时长、P999处理时长、P75队列时长、P90队列时长、P95队列时长、P98队列时长、P99队列时长、P999队列时长。
prometheus blackbox_exporte告警规则prometheus blackbox_exporter 告警规则Prometheus Blackbox Exporter 是一种用于对网络进行主动监测和探测的工具,它允许用户对目标进行HTTP、TCP、ICMP等类型的网络请求,并根据请求的结果来生成监测指标和报警规则。
本文将介绍如何使用 Prometheus Blackbox Exporter 来设置告警规则,并提供一些常用的告警规则示例。
1. 概述Prometheus Blackbox Exporter 提供了丰富的配置选项来定义监测目标以及请求的方式,例如:HTTP 请求方法、端口、路径等等。
在设置告警规则之前,我们需要先确保正确地配置了 Prometheus Blackbox Exporter,并能够通过访问其暴露的 metrics 端点来获取监测数据。
2. 告警规则配置告警规则的配置通常以 YAML 格式进行,可以通过 Prometheus 的配置文件或者独立的文件进行指定。
以下是一个告警规则配置文件的示例:```groups:- name: http_uprules:- alert: TargetDownexpr: probe_success == 0for: 5mlabels:severity: criticalannotations:summary: "Target {{ $target }} is down"description: "The target {{ $target }} has been down for more than 5 minutes."```在上述示例中,我们定义了一个名为 `http_up` 的告警规则组,其中包含一条告警规则 `TargetDown`。
告警规则的 `expr` 字段定义了触发告警的条件,可以使用 Prometheus 提供的表达式语言来定义。
Prometheus报警规则配置prometheus监控系统的的报警规则是在prometheus这个组件完成配置的。
prometheus⽀持2种类型的规则,记录规则和报警规则,记录规则主要是为了简写报警规则和提⾼规则复⽤的,报警规则才是真正去判定是否需要报警的规则。
报警规则中是可以使⽤记录规则的。
提供下我整理的node-exporter的记录规则和报警规则。
node-exporter-record-rules.ymlgroups:- name: node-exporter-recordrules:- expr: up{job=~"node-exporter"}record: node_exporter:uplabels:desc: "节点是否在线, 在线1,不在线0"unit: " "job: "node-exporter"- expr: time() - node_boot_time_seconds{}record: node_exporter:node_uptimelabels:desc: "节点的运⾏时间"unit: "s"job: "node-exporter"############################################################################################### cpu #- expr: (1 - avg by (environment,instance) (irate(node_cpu_seconds_total{job="node-exporter",mode="idle"}[5m]))) * 100record: node_exporter:cpu:total:percentlabels:desc: "节点的cpu总消耗百分⽐"unit: "%"job: "node-exporter"- expr: (avg by (environment,instance) (irate(node_cpu_seconds_total{job="node-exporter",mode="idle"}[5m]))) * 100record: node_exporter:cpu:idle:percentlabels:desc: "节点的cpu idle百分⽐"unit: "%"job: "node-exporter"- expr: (avg by (environment,instance) (irate(node_cpu_seconds_total{job="node-exporter",mode="iowait"}[5m]))) * 100record: node_exporter:cpu:iowait:percentlabels:desc: "节点的cpu iowait百分⽐"unit: "%"job: "node-exporter"- expr: (avg by (environment,instance) (irate(node_cpu_seconds_total{job="node-exporter",mode="system"}[5m]))) * 100record: node_exporter:cpu:system:percentlabels:desc: "节点的cpu system百分⽐"unit: "%"job: "node-exporter"- expr: (avg by (environment,instance) (irate(node_cpu_seconds_total{job="node-exporter",mode="user"}[5m]))) * 100record: node_exporter:cpu:user:percentlabels:desc: "节点的cpu user百分⽐"unit: "%"job: "node-exporter"- expr: (avg by (environment,instance) (irate(node_cpu_seconds_total{job="node-exporter",mode=~"softirq|nice|irq|steal"}[5m]))) * 100record: node_exporter:cpu:other:percentlabels:desc: "节点的cpu 其他的百分⽐"unit: "%"job: "node-exporter"############################################################################################################################################################################################# memory #- expr: node_memory_MemTotal_bytes{job="node-exporter"}record: node_exporter:memory:totallabels:desc: "节点的内存总量"unit: bytejob: "node-exporter"- expr: node_memory_MemFree_bytes{job="node-exporter"}record: node_exporter:memory:freelabels:desc: "节点的剩余内存量"unit: bytejob: "node-exporter"- expr: node_memory_MemTotal_bytes{job="node-exporter"} - node_memory_MemFree_bytes{job="node-exporter"}record: node_exporter:memory:usedlabels:desc: "节点的已使⽤内存量"unit: bytejob: "node-exporter"- expr: node_memory_MemTotal_bytes{job="node-exporter"} - node_memory_MemAvailable_bytes{job="node-exporter"}record: node_exporter:memory:actualusedlabels:desc: "节点⽤户实际使⽤的内存量"unit: bytejob: "node-exporter"- expr: (1-(node_memory_MemAvailable_bytes{job="node-exporter"} / (node_memory_MemTotal_bytes{job="node-exporter"})))* 100record: node_exporter:memory:used:percentlabels:desc: "节点的内存使⽤百分⽐"unit: "%"job: "node-exporter"- expr: ((node_memory_MemAvailable_bytes{job="node-exporter"} / (node_memory_MemTotal_bytes{job="node-exporter"})))* 100record: node_exporter:memory:free:percentlabels:desc: "节点的内存剩余百分⽐"unit: "%"job: "node-exporter"############################################################################################### load #- expr: sum by (instance) (node_load1{job="node-exporter"})record: node_exporter:load:load1labels:desc: "系统1分钟负载"unit: " "job: "node-exporter"- expr: sum by (instance) (node_load5{job="node-exporter"})record: node_exporter:load:load5labels:desc: "系统5分钟负载"unit: " "job: "node-exporter"- expr: sum by (instance) (node_load15{job="node-exporter"})record: node_exporter:load:load15labels:desc: "系统15分钟负载"unit: " "job: "node-exporter"############################################################################################### disk #- expr: node_filesystem_size_bytes{job="node-exporter" ,fstype=~"ext4|xfs"}record: node_exporter:disk:usage:totallabels:desc: "节点的磁盘总量"unit: bytejob: "node-exporter"- expr: node_filesystem_avail_bytes{job="node-exporter",fstype=~"ext4|xfs"}record: node_exporter:disk:usage:freelabels:desc: "节点的磁盘剩余空间"unit: bytejob: "node-exporter"- expr: node_filesystem_size_bytes{job="node-exporter",fstype=~"ext4|xfs"} - node_filesystem_avail_bytes{job="node-exporter",fstype=~"ext4|xfs"}record: node_exporter:disk:usage:usedlabels:desc: "节点的磁盘使⽤的空间"unit: bytejob: "node-exporter"- expr: (1 - node_filesystem_avail_bytes{job="node-exporter",fstype=~"ext4|xfs"} / node_filesystem_size_bytes{job="node-exporter",fstype=~"ext4|xfs"}) * 100 record: node_exporter:disk:used:percentlabels:unit: "%"job: "node-exporter"- expr: irate(node_disk_reads_completed_total{job="node-exporter"}[1m])record: node_exporter:disk:read:count:ratelabels:desc: "节点的磁盘读取速率"unit: "次/秒"job: "node-exporter"- expr: irate(node_disk_writes_completed_total{job="node-exporter"}[1m])record: node_exporter:disk:write:count:ratelabels:desc: "节点的磁盘写⼊速率"unit: "次/秒"job: "node-exporter"- expr: (irate(node_disk_written_bytes_total{job="node-exporter"}[1m]))/1024/1024record: node_exporter:disk:read:mb:ratelabels:desc: "节点的设备读取MB速率"unit: "MB/s"job: "node-exporter"- expr: (irate(node_disk_read_bytes_total{job="node-exporter"}[1m]))/1024/1024record: node_exporter:disk:write:mb:ratelabels:desc: "节点的设备写⼊MB速率"unit: "MB/s"job: "node-exporter"############################################################################################### filesystem #- expr: (1 -node_filesystem_files_free{job="node-exporter",fstype=~"ext4|xfs"} / node_filesystem_files{job="node-exporter",fstype=~"ext4|xfs"}) * 100 record: node_exporter:filesystem:used:percentlabels:desc: "节点的inode的剩余可⽤的百分⽐"unit: "%"job: "node-exporter"############################################################################################## filefd #- expr: node_filefd_allocated{job="node-exporter"}record: node_exporter:filefd_allocated:countlabels:desc: "节点的⽂件描述符打开个数"unit: "%"job: "node-exporter"- expr: node_filefd_allocated{job="node-exporter"}/node_filefd_maximum{job="node-exporter"} * 100record: node_exporter:filefd_allocated:percentlabels:desc: "节点的⽂件描述符打开百分⽐"unit: "%"job: "node-exporter"############################################################################################## network #- expr: avg by (environment,instance,device) (irate(node_network_receive_bytes_total{device=~"eth0|eth1|ens33|ens37"}[1m]))record: node_exporter:network:netin:bit:ratelabels:desc: "节点⽹卡eth0每秒接收的⽐特数"unit: "bit/s"job: "node-exporter"- expr: avg by (environment,instance,device) (irate(node_network_transmit_bytes_total{device=~"eth0|eth1|ens33|ens37"}[1m]))record: node_exporter:network:netout:bit:ratelabels:desc: "节点⽹卡eth0每秒发送的⽐特数"unit: "bit/s"job: "node-exporter"- expr: avg by (environment,instance,device) (irate(node_network_receive_packets_total{device=~"eth0|eth1|ens33|ens37"}[1m]))record: node_exporter:network:netin:packet:ratelabels:desc: "节点⽹卡每秒接收的数据包个数"unit: "个/秒"job: "node-exporter"- expr: avg by (environment,instance,device) (irate(node_network_transmit_packets_total{device=~"eth0|eth1|ens33|ens37"}[1m]))record: node_exporter:network:netout:packet:ratelabels:desc: "节点⽹卡发送的数据包个数"unit: "个/秒"- expr: avg by (environment,instance,device) (irate(node_network_receive_errs_total{device=~"eth0|eth1|ens33|ens37"}[1m]))record: node_exporter:network:netin:error:ratelabels:desc: "节点设备驱动器检测到的接收错误包的数量"unit: "个/秒"job: "node-exporter"- expr: avg by (environment,instance,device) (irate(node_network_transmit_errs_total{device=~"eth0|eth1|ens33|ens37"}[1m]))record: node_exporter:network:netout:error:ratelabels:desc: "节点设备驱动器检测到的发送错误包的数量"unit: "个/秒"job: "node-exporter"- expr: node_tcp_connection_states{job="node-exporter", state="established"}record: node_exporter:network:tcp:established:countlabels:desc: "节点当前established的个数"unit: "个"job: "node-exporter"- expr: node_tcp_connection_states{job="node-exporter", state="time_wait"}record: node_exporter:network:tcp:timewait:countlabels:desc: "节点timewait的连接数"unit: "个"job: "node-exporter"- expr: sum by (environment,instance) (node_tcp_connection_states{job="node-exporter"})record: node_exporter:network:tcp:total:countlabels:desc: "节点tcp连接总数"unit: "个"job: "node-exporter"############################################################################################## process #- expr: node_processes_state{state="Z"}record: node_exporter:process:zoom:total:countlabels:desc: "节点当前状态为zoom的个数"unit: "个"job: "node-exporter"############################################################################################## other #- expr: abs(node_timex_offset_seconds{job="node-exporter"})record: node_exporter:time:offsetlabels:desc: "节点的时间偏差"unit: "s"job: "node-exporter"#############################################################################################- expr: count by (instance) ( count by (instance,cpu) (node_cpu_seconds_total{ mode='system'}) )record: node_exporter:cpu:count#node-exporter-alert-rules.ymlgroups:- name: node-exporter-alertrules:- alert: node-exporter-downexpr: node_exporter:up == 0for: 1mlabels:severity: infoannotations:summary: "instance: {{ $labels.instance }} 宕机了"description: "instance: {{ $labels.instance }} \n- job: {{ $labels.job }} 关机了,时间已经1分钟了。
kafka_exporter告警规则Kafka Exporter 是一个用于监控 Apache Kafka 集群的 Prometheus Exporter。
它将 Kafka 服务器的各种指标暴露给 Prometheus,以便进行可视化和警报。
通过 Kafka Exporter 能够获取关于 Kafka 集群健康状态、生产者和消费者的指标信息,可以帮助运维人员实时监控 Kafka 集群的运行情况,及时发现问题并采取相应措施。
为了更好地利用 Kafka Exporter 来实现告警功能,可以根据具体的监控需求设置一些告警规则。
下面是一些常见的 Kafka Exporter 告警规则的示例:1.集群健康状态告警规则:- 告警规则:kafka_cluster_health_status{status="unavailable"} == 1- 规则描述:当 Kafka 集群的健康状态为不可用时,发出告警。
2.ISR告警规则:- 告警规则:kafka_isr_status{status="under_replicated"} > 0- 规则描述:当 ISR(In-Sync Replicas)的数量小于期望数量时,表示存在分区副本同步不完整的情况,发出告警。
3.消费者组告警规则:- 告警规则:kafka_consumer_group_lag{consumer_group="consumer_group_name"} > threshold-规则描述:当消费者组的消费落后于生产者的消息数量超过阈值时,发出告警。
4.生产者告警规则:- 告警规则:kafka_producer_request_errors_total{error_type="any"} >threshold-规则描述:当生产者的请求错误数量超过阈值时,表示生产者异常,发出告警。
prometheus blackbox_exporte告警规则-回复什么是Prometheus Blackbox Exporter?先让我们来了解一下什么是Prometheus。
Prometheus是一个开源的系统监控和警报工具箱,用于收集和存储有关系统的度量数据,如CPU使用率、内存使用率等。
它通过HTTP协议暴露度量数据,并提供了一套灵活的查询语言(PromQL)用于分析和查询这些数据。
Prometheus的可扩展性和灵活性使得它成为了许多公司和组织首选的监控工具。
然而,Prometheus仅仅局限于收集和监控通过HTTP协议暴露度量数据的目标,而无法主动发现、探测和监控其他无法暴露数据的目标,比如一些网络设备或者云服务。
为了解决这个问题,Prometheus社区开发了Blackbox Exporter。
Blackbox Exporter是一个用于主动监控网络目标的插件,它可以通过模拟各种网络请求来检查目标的可用性和状态,并将结果暴露给Prometheus。
它可以与Prometheus无缝集成,为Prometheus提供了更全面的监控功能。
Blackbox Exporter支持多种类型的网络监控,包括Ping、HTTP、TCP 以及各种自定义方法。
它可以定期发送请求到目标,并收集请求的结果和响应时间等信息。
它还支持自定义配置和灵活的报警规则,以便根据具体需求进行定制化的监控和警报。
Blackbox Exporter的工作原理非常简单。
它通过配置文件指定要监控的目标和监控方法,然后定期执行这些方法,并将结果发送给Prometheus。
Prometheus会根据配置的报警规则对结果进行分析,并根据规则定义的阈值和条件触发警报。
这样,我们就可以根据需要对目标的可用性和状态进行监控和警报了。
那么,如何使用Blackbox Exporter来配置和定义警报规则呢?接下来,我们将一步一步来介绍具体的操作方法。
haproxy exporter指标含义【实用版】目录1.HAProxy 介绍2.HAProxy Exporter 的作用3.HAProxy Exporter 指标含义详解4.总结正文1.HAProxy 介绍HAProxy(High Availability Proxy)是一款高性能、高可靠性的负载均衡器和反向代理服务器。
它具有很好的可扩展性和稳定性,广泛应用于各种网络应用的负载均衡、故障切换和安全防护等方面。
2.HAProxy Exporter 的作用HAProxy Exporter 是 HAProxy 的一个数据导出插件,可以将HAProxy 的运行状态、性能数据等信息导出到其他监控系统或数据存储平台,方便用户进行实时监控和数据分析。
3.HAProxy Exporter 指标含义详解HAProxy Exporter 提供了丰富的指标,这些指标可以帮助我们了解HAProxy 的运行状态、性能等信息。
以下是一些主要的指标及其含义:- `active_connections`:当前活动的连接数,表示 HAProxy 当前正在处理的连接数量。
- `connected_clients`:当前已连接的客户端数量,表示与 HAProxy 建立连接的客户端数量。
- `connected_servers`:当前已连接的服务器数量,表示与 HAProxy建立连接的后端服务器数量。
- `max_connections`:最大连接数,表示 HAProxy 在一段时间内达到的最高连接数。
- `memory_usage`:内存使用情况,表示 HAProxy 当前占用的内存大小。
- `processes`:进程数量,表示 HAProxy 当前运行的进程数量。
- `qps`:每秒查询率,表示 HAProxy 每秒钟处理的请求数量。
- `tcp_bytes_in`和`tcp_bytes_out`:表示 HAProxy 接收和发送的数据量。
haproxy exporter指标含义HAProxy Exporter是用于Prometheus监控系统的一个工具,它允许你收集和暴露与HAProxy 负载均衡器相关的性能指标。
这些指标提供了关于HAProxy服务器的详细信息,帮助你监视其运行状况和性能。
以下是一些常见的HAProxy Exporter指标及其含义的示例:1. haproxy_frontend_connections_total-含义:前端连接总数。
-示例:`haproxy_frontend_connections_total{frontend="frontend_name"}`2. haproxy_backend_connections_total-含义:后端连接总数。
-示例:`haproxy_backend_connections_total{backend="backend_name"}`3. haproxy_frontend_bytes_in_total-含义:前端接收的总字节数。
-示例:`haproxy_frontend_bytes_in_total{frontend="frontend_name"}`4. haproxy_frontend_bytes_out_total-含义:前端发送的总字节数。
-示例:`haproxy_frontend_bytes_out_total{frontend="frontend_name"}`5. haproxy_backend_bytes_in_total-含义:后端接收的总字节数。
-示例:`haproxy_backend_bytes_in_total{backend="backend_name"}`6. haproxy_backend_bytes_out_total-含义:后端发送的总字节数。
prometheus blackbox_exporte告警规则-回复prometheus blackbox_exporter 是一个用于监控网络服务可用性的插件,它通过发送HTTP、HTTPS、DNS、TCP和ICMP请求来检查这些服务的健康状态。
其原理是通过执行一系列预定义的规则,并根据返回结果生成告警。
本文将详细介绍如何配置prometheus blackbox_exporter的告警规则,并逐步解释每个部分的含义和作用。
首先,我们需要在prometheus的配置文件中添加blackbox_exporter 的相关配置。
假设我们的黑盒监控目标是一个HTTP服务,我们可以按以下步骤进行操作。
1. 下载和安装blackbox_exporter从blackbox_exporter的官方GitHub仓库中下载最新版本的二进制文件。
根据你的操作系统类型,选择适当的版本并安装。
安装完成后,将可执行文件的路径添加到系统的PATH环境变量中。
2. 配置blackbox_exporter的监听端口打开prometheus的配置文件,并在其中添加以下内容:scrape_configs:- job_name: 'blackbox'metrics_path: /probeparams:module: [http_2xx] # 选择你想要监控的模块,如http_2xx 是指HTTP响应码为2xx的服务static_configs:- targets:- # 指定你要监控的服务的URLrelabel_configs:- source_labels: [__address__]target_label: __param_target- source_labels: [__param_target]target_label: instance- target_label: __address__replacement: blackbox_exporter:9115 #blackbox_exporter的监听端口这个配置指定了blackbox_exporter的监听端口为9115,并且定义了一个job,其中包含了要监控的服务的URL和要使用的模块。
mysql_exporter告警规则MySQL Exporter 是一个用于监控 MySQL 数据库的开源工具,它可以通过暴露 Prometheus 格式的指标,将 MySQL 数据库的各项性能指标进行监控和采集。
为了实现对 MySQL Exporter 的有效监控,我们需要定义一系列的告警规则,以便在出现异常情况时及时发出警报。
下面是一些常用的 MySQL Exporter 告警规则示例:1. 监控数据库连接数:MySQL 数据库连接数过高可能会导致性能下降或数据库崩溃。
我们可以设置一个阈值,当连接数超过该阈值时发出警报。
例如,当连接数超过 100 时,发出警报。
2. 监控数据库查询时间:长时间运行的查询可能是性能瓶颈的原因。
我们可以设置一个阈值,当查询时间超过该阈值时发出警报。
例如,当查询时间超过 5 秒时,发出警报。
3. 监控数据库锁等待时间:当数据库中的锁等待时间过长时,可能会导致应用程序的响应时间延迟。
我们可以设置一个阈值,当锁等待时间超过该阈值时发出警报。
例如,当锁等待时间超过 1 秒时,发出警报。
4. 监控数据库错误日志:数据库错误日志中的错误信息可以帮助我们发现潜在的问题。
我们可以设置关键字过滤规则,当错误日志中出现指定的关键字时发出警报。
例如,当错误日志中出现"deadlock" 或 "out of memory" 关键字时,发出警报。
5. 监控数据库表空间使用率:数据库表空间使用率过高可能意味着数据库已经接近容量上限。
我们可以设置一个阈值,当表空间使用率超过该阈值时发出警报。
例如,当表空间使用率超过 90% 时,发出警报。
6. 监控数据库慢查询:慢查询可能会导致数据库性能下降。
我们可以设置一个阈值,当慢查询数量超过该阈值时发出警报。
例如,当慢查询数量超过 10 条时,发出警报。
7. 监控数据库主从同步延迟:数据库主从同步延迟过大可能会导致数据不一致。
mongodb_exporter监控告警规则MongoDB是一种流行的非关系型数据库,它以其灵活性、可伸缩性和高性能而闻名。
为了有效地监控和管理MongoDB数据库,我们可以使用一些监控工具和报警规则来提醒我们数据库中可能出现的问题。
本文将重点介绍mongodb_exporter监控告警规则的设置和使用。
1. 什么是mongodb_exporter?mongodb_exporter是一个开源的Prometheus监控工具,它可以监控MongoDB数据库的性能指标和状态,并将数据暴露给Prometheus进行监控。
mongodb_exporter可以帮助我们实时监控MongoDB的各种指标,包括连接数、查询次数、索引使用情况等,从而及时发现潜在的问题并做出相应的应对措施。
2. 监控告警规则的设置mongodb_exporter监控告警规则的设置可以帮助我们实现自动化的监控和报警功能。
在Prometheus中,我们可以通过配置规则文件来定义监控告警规则,当规则匹配时,Prometheus将触发相应的告警,并发送通知给相关人员或系统。
为了设置mongodb_exporter的监控告警规则,我们首先需要安装和配置Prometheus,并将mongodb_exporter的数据源添加到Prometheus的配置文件中。
接下来,我们可以创建一个或多个规则文件,定义需要监控的指标和相应的阈值。
例如,我们可以设置一个告警规则来监控MongoDB的连接数,当连接数超过一定阈值时触发告警,通知DBA或运维人员及时处理。
3. 监控告警规则的使用一旦监控告警规则设置完成并生效,我们就可以开始使用mongodb_exporter 的监控告警功能了。
当MongoDB数据库出现性能问题或其他异常情况时,mongodb_exporter将根据我们定义的规则进行监控,并在规则匹配时触发相应的告警。
在接收到告警通知后,我们可以立即对问题进行定位和处理。
Haproxy使用手册Haproxy使用手册欢迎阅读Haproxy使用手册。
本手册旨在帮助您了解和使用Haproxy,一个高性能的负载均衡软件。
章节 1、介绍1.1 Haproxy简介1.2 Haproxy的特点1.3 Haproxy的应用场景章节 2、安装和配置2.1 系统要求2.2 和安装Haproxy2.3 配置Haproxy2.3.1 前端配置2.3.2 后端配置2.3.3 地质转换配置章节 3、负载均衡策略3.1 轮询3.2 最少连接3.3 源IP哈希3.4 URL哈希3.5 权重章节 4、健康检查4.1 健康检查的目的4.2 健康检查的配置4.3 常见的健康检查机制章节 5、SSL终止和证书管理5.1 SSL终止的概念5.2 配置SSL终止5.3 证书管理5.4 SSL后端加密章节 6、日志和监控6.1 日志配置6.2 监控与报警6.3 性能统计和指标章节 7、安全性7.1 Haproxy的安全性特性7.2 防止DoS攻击7.3 基于ACL的访问控制7.4 安全性最佳实践章节 8、故障处理与调试8.1 常见故障排除方法8.2 日志分析8.3 性能调优和瓶颈分析附件:附件1、示例配置文件附件2、常用命令参考法律名词及注释:1、Haproxy: Haproxy是一款使用广泛的开源负载均衡软件,提供高可用和高性能的服务分发。
2、负载均衡: 负载均衡指的是通过将客户端请求分发到多个服务器上,从而实现对服务器负载的均衡分配,提高系统的可用性和性能。
3、SSL终止: SSL终止是指在反向代理服务器上终止SSL连接,并将解密后的HTTP请求转发到服务器上,从而减轻服务器负担和提高性能。
4、ACL: ACL是Access Control List的缩写,用于在Haproxy中进行访问控制和权限管理。
本文档涉及附件,包括示例配置文件和常用命令参考,可以在附件部分找到相应的内容。
以上是Haproxy使用手册的详细内容,希望对您的使用和理解有所帮助。
Linux系统监控和报警工具介绍Prometheus和GrafanaPrometheus和Grafana是两个常用于Linux系统监控和报警的工具。
本文将介绍这两个工具的基本概念、功能特点以及如何使用它们来监控和报警Linux系统。
一、Prometheus的介绍与基本概念Prometheus是一款开源的系统监控和报警工具,由SoundCloud公司开发并于2012年发布。
它具有高度的可扩展性和灵活性,为用户提供了强大的度量指标和报警机制。
Prometheus主要由以下几个核心组件构成:1.1 数据采集器(Exporter):Prometheus通过数据采集器从待监控的目标获取度量指标数据。
这些目标可以是各种各样的软件和硬件系统,如Web服务器、数据库、网络设备等。
Prometheus本身提供了一系列的标准数据采集器,同时还支持用户自定义的数据采集器。
1.2 数据存储(Data Storage):Prometheus使用自身的时间序列数据库来存储采集到的度量指标数据。
它具有高效的存储和查询机制,可以快速响应用户的请求。
此外,Prometheus还支持数据的持久化和备份,确保数据的安全性和可靠性。
1.3 查询语言(PromQL):Prometheus提供了一种灵活而强大的查询语言——PromQL,用于对采集到的度量指标数据进行查询和分析。
用户可以自由地根据自己的需求定义各种指标,并通过PromQL进行数据的聚合、过滤和计算。
1.4 报警规则引擎(Alerting):Prometheus内置了一个报警规则引擎,用于定义各种报警规则,并在满足条件时触发报警通知。
用户可以根据系统的状态和性能指标来制定相应的报警规则,并选择合适的报警通道,如电子邮件、短信、Slack等。
二、Grafana的介绍与基本概念Grafana是一款流行的开源数据可视化工具,可与Prometheus无缝集成,用于创建漂亮而丰富的监控仪表盘。
elasticsearch exporter 告警规则
Elasticsearch Exporter是一个用于监控Elasticsearch集群的软件,可以将Elasticsearch的指标数据导出到Prometheus,以便进行
监控和告警。
下面是一些常见的Elasticsearch Exporter的告警规则:
1. 索引过期:当某个索引的过期时间已经达到或超过了设定的阈值,触发告警。
2. 客户端错误率过高:当Elasticsearch集群接收到的客户端请
求错误率超过了设定的阈值,触发告警。
3. 副本不足:当某个索引的副本数少于设定的阈值,表示索引的冗余备份不足,触发告警。
4. 慢查询:当Elasticsearch集群中某个查询或索引操作的响应
时间超过设定的阈值,触发告警。
5. 集群健康状态:当Elasticsearch集群的健康状态为红色或黄色,表示集群出现了严重问题或警告,触发告警。
6. 磁盘使用率过高:当集群节点上的磁盘使用率超过设定的阈值,表示磁盘空间不足,触发告警。
这些只是一些常见的告警规则,根据实际需求和业务情况,可
以对Elasticsearch Exporter进行定制化,设置适合自己的告警规则。
kafka_exporter告警规则Kafka exporter 告警是一种重要的监控告警工具,可以帮助实时监控 Kafka 集群的状态并及时发出警报。
Kafka exporter的告警规则是可以配置的,用来根据Kafka的情况触发警报。
1.负载过高警报在Kafka集群中,当响应时间超过预先设定的门槛,或者某种旋转机制被设置,可以触发负载过高警报。
同时也可以用于检测某台机器的延迟时间,如果延迟时间超过预先设定的门限,也可以向相应的运维人员发出警报。
2.Producer性能不足警报Kafka如果Producer的性能变差,将影响集群的整体运行,包括消息存储延迟和消息发送延迟等。
当Kafka的Producer性能不足以实现业务要求时,会触发性能不足警报,以提醒运维人员进行不必要的相关检查。
3.集群主题分区数量变化警报在Kafka中,有多个分区组成主题,在某种情况下,如果某个主题的分区数量发生变化,可以触发集群主题分区数量变化的警报,以提醒运维人员检查和修正Kafka的工作情况。
4.消息响应超时警报在Kafka集群中,Producer和Consumer之间有可能发生消息响应超时的情况,如果消息响应超时时间超过预先设定的门槛,可以触发消息响应超时警报,以提醒运维人员对Kafka集群做出相应处理。
5.磁盘使用率高警报Kafka记录和存储处理日志和数据分析日志,运行过程中会消耗大量存储空间,用户可以实时监控磁盘剩余空间,如果磁盘使用率超过预先定义的触发点,可以触发磁盘使用率高警报,以提醒运维人员及时清理相关日志文件,保证Kafka的正常运行。
上述就是Kafka exporter 告警规则的五种情况,运维人员可以根据实际情况将这五种情况的阈值设置的合理且足够小,以更好地实时监控Kafka的運行状态并及時做出反映和干預。
node-exporter 告警规则Node Exporter 是一个开源的Prometheus 监控工具,可以监控和收集服务器的各种指标。
Node Exporter 告警规则用于在特定的条件满足时触发警报,以提醒管理员进行相应的操作。
以下是一些常用的Node Exporter 告警规则示例:1. CPU 使用率告警规则:yaml- alert: HighCpuUsageexpr: 100 - (avg by (instance)(irate(node_cpu_seconds_total{mode="idle"}[5m])) * 100) > 90for: 5mlabels:severity: criticalannotations:summary: "High CPU usage (instance {{ labels.instance }})"description: "CPU usage on {{ labels.instance }} is above 90% for the last 5 minutes."2. 内存使用率告警规则:yaml- alert: HighMemoryUsageexpr: 100 - ((node_memory_MemAvailable_bytes /node_memory_MemTotal_bytes) * 100) > 90for: 5mlabels:severity: criticalannotations:summary: "High memory usage (instance {{ labels.instance }})"description: "Memory usage on {{ labels.instance }} is above 90% for the last 5 minutes."3. 磁盘空间不足告警规则:yaml- alert: LowDiskSpaceexpr: 100 - (node_filesystem_avail_bytes{mountpoint="/"} /node_filesystem_size_bytes{mountpoint="/"}) * 100 > 80for: 5mlabels:severity: warningannotations:summary: "Low disk space (instance {{ labels.instance }})"description: "Disk space on {{ labels.instance }} is below 20% for the last 5 minutes."这些规则通过查询Node Exporter 收集的指标来判断是否触发警报,并定义了警报级别、警报标题以及警报内容的描述。
prom-bitbucket-exporter告警规则-回复prombitbucketexporter告警规则详解导言:Prometheus是一个开源的系统监控和告警工具集,可以监控各种资源的状态并进行告警通知。
Bitbucket是一个代码托管平台,可以帮助团队协作开发。
而Prometheus提供了一个用于监控Bitbucket的插件,即prombitbucketexporter。
本文将围绕prombitbucketexporter告警规则展开讨论,帮助读者全面了解该规则的作用和使用方法。
一、什么是prombitbucketexporter?prombitbucketexporter是一个由社区提供的开源项目,它是Prometheus的一个插件,用于监控Bitbucket的指标并将其导出给Prometheus进行监控。
它可以帮助开发团队实时监控代码托管平台的状态,并通过告警通知及时发现和解决问题。
二、为什么需要使用prombitbucketexporter?使用prombitbucketexporter的好处主要体现在以下几个方面:1. 实时监控:通过prombitbucketexporter,我们可以实时监控Bitbucket的各项指标,包括代码仓库的数量、分支数、拉取请求数、提交数等等。
这使得开发团队能够及时了解代码仓库的状态,有助于发现和解决潜在的问题。
2. 告警通知:prombitbucketexporter还支持设置告警规则,当某些指标的数值达到或超过设定的阈值时,将触发告警通知。
这样,开发团队可以通过即时告警及时处理问题,避免因延迟处理而导致的更大损失。
3. 数据分析:通过prombitbucketexporter导出的Bitbucket指标,可以进行数据分析,进一步了解团队在代码托管平台上的表现,有助于优化开发流程和决策制定。
三、prombitbucketexporter告警规则如何配置?要配置prombitbucketexporter的告警规则,我们需要进行以下步骤:1. 安装和配置prombitbucketexporter:首先,我们需要按照prombitbucketexporter的安装文档进行安装和配置,确保其能够顺利导出Bitbucket的指标。
Node-exporter是一个用于收集系统性能数据的开源软件,它可以帮助用户监控服务器的负载、内存使用、网络流量等指标。
在进行服务器监控的过程中,负载是一个非常重要的指标,它能够告诉我们服务器当前的运行状态,以及是否需要进行进一步的优化或扩容。
在本文中,我将按照从简到繁的方式,逐步探讨Node-exporter的负载告警规则,以便您更深入地了解负载监控的重要性和实际操作方式。
1. 负载告警规则概述让我们简单了解一下负载告警规则的概念。
负载告警规则是一组设定的条件和阈值,用于在系统负载超出预设范围时触发告警通知。
这些规则可以帮助我们及时发现并解决服务器负载过高的问题,保证系统的稳定运行。
在Node-exporter中,您可以通过配置相应的规则来实现负载告警功能。
2. Node-exporter中的负载指标在讨论负载告警规则之前,我们需要了解Node-exporter中与负载相关的指标。
Node-exporter提供了诸多性能指标,其中与负载相关的包括系统负载(node_load1、node_load5、node_load15)以及CPU 使用率。
系统负载是指系统在特定时间段内等待执行的进程数,它是衡量系统负载状况的重要指标之一。
我们可以通过监控这些指标,来判断系统的负载状况是否正常。
3. 设置五分钟负载告警规则接下来,我们将探讨如何在Node-exporter中设置五分钟负载的告警规则。
通常情况下,我们希望在系统的五分钟负载超过一定阈值时能够收到告警通知。
为了实现这一功能,我们首先需要在Node-exporter的配置文件中定义相应的规则。
我们可以设置当系统的五分钟负载超过 1.5 时触发告警通知。
具体的配置方式可以参考Node-exporter的官方文档,根据实际需求进行调整。
4. 如何应对负载告警一旦设置了负载告警规则,我们还需要考虑如何应对负载告警。
当系统的负载超过预设阈值时,我们可以通过一些应急措施来缓解负载压力,比如优化程序性能、增加服务器资源等。
haproxy_exporter监控报警规则
关于haproxy_exporter监控报警规则
HAProxy是一个常用的负载均衡器,用于将流量分发到多个服务器上。
为了更好地监控和管理HAProxy的性能和运行情况,我们可以使用haproxy_exporter 工具。
haproxy_exporter是一个基于Prometheus的开源工具,用于收集和展示HAProxy的指标和性能数据。
在配置haproxy_exporter时,我们需要设置一些监控报警规则,以便及时发现和处理潜在的问题。
本文将一步一步介绍如何配置haproxy_exporter的监控报警规则。
一、安装和配置haproxy_exporter
首先,我们需要安装和配置haproxy_exporter。
可以通过以下步骤完成:
步骤1. 下载并解压haproxy_exporter的最新版本。
可以从GitHub上的项目页面中找到最新的压缩包。
步骤2. 运行haproxy_exporter二进制文件。
默认情况下,它会监听9090端口。
步骤3. 在浏览器中打开
到这里,我们已经成功地安装和配置了haproxy_exporter。
接下来,我们将介
绍如何设置监控报警规则。
二、监控报警规则的设置
通过haproxy_exporter,我们可以设置各种监控报警规则来根据自己的需求进行监控和报警。
下面是一些常用的监控报警规则设置。
1. 连接数报警规则
我们可以设置连接数的上限,并在超过该上限时触发报警。
可以通过以下步骤完成:
步骤1. 打开haproxy_exporter的配置文件haproxy.yml。
步骤2. 在rules部分添加以下条目:
- alert: HighConnectionCount
expr: haproxy_server_currentsessions{backend="mybackend"} > 1000
for: 5m
labels:
severity: warning
annotations:
summary: "High connection count detected"
description: "The number of connections to backend mybackend has exceeded 1000 for more than 5 minutes."
步骤3. 保存并关闭配置文件。
通过以上配置,当mybackend的连接数超过1000并持续5分钟以上时,将触发警报,并显示相应的摘要和描述信息。
2. 响应时间报警规则
我们可以设置请求的响应时间阈值,并在超过该阈值时触发报警。
可以通过以下步骤完成:
步骤1. 打开haproxy_exporter的配置文件haproxy.yml。
步骤2. 在rules部分添加以下条目:
- alert: HighResponseTime
expr: haproxy_server_meanresponsetime{backend="mybackend"} > 200
for: 5m
labels:
severity: critical
annotations:
summary: "High response time detected"
description: "The mean response time for backend mybackend has exceeded 200 milliseconds for more than 5 minutes."
步骤3. 保存并关闭配置文件。
通过以上配置,当mybackend的平均响应时间超过200毫秒,并持续5分钟以上时,将触发严重级别的警报,并显示相应的摘要和描述信息。
3. 错误率报警规则
我们可以设置错误率的上限,并在超过该上限时触发报警。
可以通过以下步骤完成:
步骤1. 打开haproxy_exporter的配置文件haproxy.yml。
步骤2. 在rules部分添加以下条目:
- alert: HighErrorRate
expr: haproxy_server_errors{backend="mybackend"} /
haproxy_server_sessions{backend="mybackend"} > 0.01
for: 5m
labels:
severity: warning
annotations:
summary: "High error rate detected"
description: "The error rate for backend mybackend has exceeded 1% for more than 5 minutes."
步骤3. 保存并关闭配置文件。
通过以上配置,当mybackend的错误率超过1%并持续5分钟以上时,将触发警告级别的警报,并显示相应的摘要和描述信息。
4. 服务器下线报警规则
我们可以设置当服务器下线或不可用时触发报警。
可以通过以下步骤完成:
步骤1. 打开haproxy_exporter的配置文件haproxy.yml。
步骤2. 在rules部分添加以下条目:
- alert: ServerDown
expr: haproxy_server_status{backend="mybackend",
status="DOWN"} >= 1
for: 1m
labels:
severity: critical
annotations:
summary: "Server down detected"
description: "At least one server in backend mybackend has been down for more than 1 minute."
步骤3. 保存并关闭配置文件。
通过以上配置,当mybackend的至少一个服务器状态为DOWN并持续1分钟以上时,将触发严重级别的警报,并显示相应的摘要和描述信息。
通过以上的设置,我们可以根据自己的需求设置各种监控报警规则。
根据实际情况,还可以设置其他类型的报警规则,如流量报警规则、后端服务器状态报警规则等。
三、报警通知的设置
在haproxy_exporter中,我们还可以设置报警通知,以便在发生故障或异常时及时通知相关人员。
通常有两种常见的报警通知方式:邮件通知和短信通知。
1. 邮件通知配置
可以通过以下步骤配置邮件通知:
步骤1. 打开haproxy_exporter的配置文件haproxy.yml。
步骤2. 在receivers部分添加以下条目:
receivers:
- name: 'email-notifications'
email_configs:
- to: 'your-email@example'
send_resolved: true
smtp_smarthost: 'smtp.example:587'
smtp_from: 'alertmanager@example'
smtp_auth_username: 'alertmanager'
smtp_auth_password: 'your-password'
步骤3. 保存并关闭配置文件。
通过以上配置,当触发报警时,将通过邮件通知到指定的邮箱地址。
2. 短信通知配置
可以通过以下步骤配置短信通知:
步骤1. 打开haproxy_exporter的配置文件haproxy.yml。
步骤2. 在receivers部分添加以下条目:
receivers:
- name: 'sms-notifications'
webhook_configs:
- url: '
send_resolved: true
步骤3. 保存并关闭配置文件。
通过以上配置,当触发报警时,将通过调用指定的短信网关API发送短信通知。
通过以上的设置,我们可以灵活地配置不同的报警通知方式,以便及时接收报警
信息。
结论
通过本文的介绍,我们了解了如何配置haproxy_exporter的监控报警规则,并设置报警通知。
通过合理地设置监控报警规则,可以帮助我们及时发现和处理HAProxy运行中的问题。
同时,设置报警通知可以确保相关人员在发生故障或异常时及时接收到通知,以便及时采取相应的措施。
希望本文对你了解haproxy_exporter的监控报警规则有所帮助。