loki的告警规则同步方案

前言

很多情况下,反映一个服务的健康状态,单从其服务可用性并不完全准确,反而服务的某些日志可以准确的反映出这个服务是否处于亚健康状态,是否即将出现异常,从而达到提前发现服务问题进行解决的效果,那么这时候基于日志的告警功能就非常有必要

loki的告警对接

我们这里使用alertmanager对接loki的告警
在loki的配置文件中添加如下选项

# rules规则存储
# 主要支持本地存储(local)和对象文件系统(azure, gcs, s3, swift)
ruler:
  storage:
    type: local
    local:
      directory: /opt/loki/rules # Loki告警规则存储路径
  rule_path: /opt/loki/rules-temp
  alertmanager_url: http://alertmanager:9093 # alertmanager地址和端口
  ring:
    kvstore:
      store: inmemory
  enable_api: true
  enable_alertmanager_v2: true

这里有几点需要注意的:

  1. loki会将ruler.storage.local.directory里指定的里面的规则文件加载到自己的文件目录: ruler.rule_path
  2. 修改完规则文件不需要重启loki,loki默认1分钟会加载一次规则文件到自己的文件临时目录
  3. 我们的规则文件地址要放到fake目录下,原因是cortextool was intended to run against multi-tenant Loki, commands need an --id= flag set to the Loki instance ID or set the environment variable CORTEX_TENANT_ID. If Loki is running in single tenant mode, the required ID is fake (yes we know this might seem alarming but it’s totally fine, no it can’t be changed), loki是支持多租户的,如果我们是单租户的话,是需要在ruler.storage.local.directory指定的目录下面新建一个fake目录,我们的规则文件要存储到这个目录

loki规则做到页面上去统一操作

背景:

  1. 我们需要叫用户不需要登录环境去看配置文件就知道有哪些规则文件已经在生效
  2. 我们存在几十个环境,每个环境的规则配置都不完全一致,如果用普通文件的方式维护,维护人员工作量巨大

方案:

由于环境巨多,采用对象文件系统的话需要为每个环境配置不同的文件系统,所以使用本地local的方式进行管理,那么这时候就需要一个同步规则的工具来进行同步

以监控平台为中心的架构

我们以监控平台作为loki的告警规则管理中心,以同步工具为媒介连接监控平台与loki
请添加图片描述
通过k8s的边车模式在同一个pod中启动两个容器(loki and sync_rule_agent),两个容器挂载同一个volume用于同步告警规则

监控平台和规则同步工具的通信方式

请添加图片描述
最终效果:

  1. 将规则放到平台上管理既降低了管理难度同时由于规则在保存时会做校验,保证了规则的正确性
  2. 更好的做好规则的审计
  3. 可以做到在一到两分钟生效新增的规则
<think>嗯,用户让我设计一个监控架构,覆盖微服务、虚拟机应用和Redis。首先,我得弄清楚用户的具体需求是什么。可能他们有一个混合环境,既有基于微服务的应用,也有传统的虚拟机部署的服务,还有Redis作为缓存或数据库。他们需要全面的监控方案,确保各个部分都能被有效监控,及时发现问题。 首先,我应该考虑监控的层次结构。通常监控可以分为基础设施、服务、应用性能、日志和告警这几个层面。基础设施方面,虚拟机需要监控CPU、内存、磁盘、网络等。微服务可能需要更细粒度的监控,比如每个服务的响应时间、错误率、吞吐量。Redis作为关键组件,需要关注内存使用、命中率、慢查询等。 然后,工具选型。基础设施监控可能用Prometheus或者Zabbix。Prometheus现在比较流行,尤其适合云原生环境,而Zabbix可能在传统环境中更常见。微服务方面,Prometheus结合Grafana可以很好地展示指标,同时可能需要APM工具如SkyWalking或Pinpoint来追踪调用链。对于日志,ELK或者Loki是常用方案,特别是Loki和Grafana搭配使用更轻量。Redis的监控可以用Prometheus的exporter,或者Redis自带的监控工具。 接下来,架构设计需要考虑数据采集、存储、展示和告警。每个服务都需要有对应的exporter或agent来收集数据。比如Node Exporter用于虚拟机,Redis Exporter专门收集Redis指标,微服务通过暴露Prometheus端点或集成APM agent。存储的话,Prometheus本身有TSDB,但长期存储可能需要Thanos或Cortex。日志存储用Elasticsearch或Loki。展示层用Grafana统一展示,这样比较方便。告警部分,Prometheus Alertmanager可以处理告警,同时需要集成通知渠道,比如邮件、Slack、钉钉等。 还要考虑高可用和可扩展性。Prometheus可能需要分片或者联邦架构来应对大规模数据。日志系统也需要分布式部署,避免单点故障。另外,安全性方面,数据传输是否需要加密,访问控制如何做,比如Grafana和Prometheus的权限管理。 用户可能没有明确提到的点,比如监控的实时性、历史数据分析、自动化响应等。比如,是否需要在监控到异常时自动扩容或重启服务?不过这可能属于更高级的自动化运维范畴,暂时先设计监控和告警部分。 可能还需要考虑部署和维护的成本。如果用户资源有限,可能需要选择更轻量级的工具,比如Loki代替ELK,因为ELK的Elasticsearch比较吃资源。另外,是否需要容器化部署这些监控组件,比如用Docker或Kubernetes,这取决于现有环境。 最后,给出一个具体的架构示例,分层次说明各个组件的作用,以及它们如何协同工作。同时,可能需要验证这个架构是否覆盖了所有用户提到的服务类型,并确保没有遗漏。例如,微服务的链路追踪是否被包含,Redis的慢查询是否有监控,虚拟机的基础指标是否采集全面。此外,告警的阈值设置是否合理,是否需要根据实际业务调整。</think>以下是一个覆盖微服务、虚拟机应用和Redis的监控架构设计方案,旨在实现全方位可观测性(Metrics、Logs、Traces)与告警联动: --- ### **1. 架构核心分层** #### **1.1 数据采集层** - **基础设施监控** - **目标**: 采集虚拟机/物理机的CPU、内存、磁盘、网络等基础指标。 - **微服务监控** - **APM工具**: SkyWalking / Prometheus + Grafana(结合Service Mesh如Istio) - **数据**: 服务调用链(Traces)、接口响应时间、错误率、吞吐量(QPS)。 - **集成**: 在代码中埋点或通过Sidecar自动采集(如Istio Envoy)。 - **Redis监控** - **工具**: Prometheus Redis Exporter / Redis内置`INFO`命令 - **关键指标**: 内存使用率、命中率、连接数、慢查询、主从同步状态。 - **日志采集** - **工具**: Filebeat / Fluentd - **目标**: 收集虚拟机日志、容器日志(如Docker)、应用日志,统一推送至中央存储。 #### **1.2 数据存储层** - **时序数据库**: Prometheus TSDB(短期存储) + Thanos/Cortex(长期存储与集群化) - **用途**: 存储所有指标数据(Metrics)。 - **日志存储**: Elasticsearch / Grafana Loki - **用途**: 集中存储日志,支持全文检索与模式匹配。 - **链路追踪存储**: Elasticsearch / Jaeger - **用途**: 存储微服务调用链(Traces),用于故障根因分析。 #### **1.3 可视化与告警层** - **可视化工具**: Grafana - **统一看板**: 整合Prometheus、Loki、Jaeger数据,创建业务、服务、基础设施三层视图。 - **典型面板**: - 业务层:全局请求成功率、核心交易耗时。 - 服务层:微服务依赖拓扑、Redis内存碎片率。 - **工具**: Prometheus Alertmanager + 自定义脚本 - **告警规则**: - 基础阈值告警(如Redis内存 > 90%)。 - 智能动态基线(如微服务响应时间同比突增200%)。 - **通知渠道**: 邮件、企业微信、钉钉、PagerDuty。 --- ### **2. 关键技术组件联动** 1. **微服务异常定位流程** - **触发告警**: Prometheus检测到某服务错误率超标 → Alertmanager推送告警。 - **日志关联**: 通过Grafana跳转到Loki,过滤该服务时间段的ERROR日志。 - **链路追踪**: 在Jaeger中查询同一时段慢请求的完整调用链,定位故障服务节点。 2. **Redis性能优化场景** - **监控发现**: Prometheus检测到命中率下降 → 联动日志发现大量`KEYS *`慢查询。 - **自动处理**: 通过脚本触发Redis大Key分析工具(如`rdb-cli`)生成报告。 --- ### **3. 高可用与扩展设计** - **采集侧** - Prometheus联邦架构:分片采集不同区域的微服务指标。 - Filebeat负载均衡:多实例部署避免日志丢失。 - **存储侧** - Elasticsearch集群:分片与副本机制保障日志高可用。 - Thanos多副本:实现指标数据的跨数据中心冗余。 - **安全加固** - 传输加密:Prometheus与Exporter间使用mTLS。 - 权限控制:Grafana对接LDAP/SSO,按团队划分数据访问权限。 --- ### **4. 部署示例** ```text +-------------------+ +-------------------+ | 微服务集群 | | 虚拟机/Redis | | (K8s/Spring Cloud)| | (VMware/物理机) | +-------------------+ +-------------------+ | 埋点/Sidecar | Node Exporter | Prometheus Exporter | Redis Exporter v v +-----+ +-------------------+ | Prometheus <-------+ 日志采集(Filebeat) | | (联邦分片) | +-------------------+ +-------------------+ | | v v +-----------+ +-------------------+ | Elastic | | Thanos(Cortex) | | Search | | (长期存储) | +-----------+ +-------------------+ ^ | | v | +-----+ +-----------+ | Grafana |<---------+ Loki | | (统一可视化) | | (日志存储) | +-------------------+ +-----------+ | ^ v | +-------------------+ | Alertmanager | | (告警路由) | +-------------------+ ``` --- ### **5. 演进方向** - **AIOps集成**: 基于历史数据训练异常检测模型(如Prophet算法),替代静态阈值。 - **自动化修复**: 联动K8s或Ansible实现自愈(如Redis内存溢出时自动扩容)。 - **成本优化**: 按日志等级设置保留策略(如DEBUG日志保留1天,ERROR保留30天)。 通过此架构,可实现从基础设施到业务逻辑的全链路监控,快速响应故障并优化系统性能。
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