可观测平台-4.2: Cache/MQ/TQ 中间件告警管理

2023-12-14 17:19:09 浏览数 (1)

Redis 告警配置参考

针对Redis性能指标，分别提供Redis日志指标导出器的配置、Prometheus监控规则（YAML格式）、告警规则，以及一个适合的Grafana仪表板配置。

Redis 日志指标导出器

日志/指标导出器

  • Redis日志：可以通过Redis的日志文件来捕捉日志数据。这通常涉及到配置Redis，以将日志输出到一个文件中，然后使用类似Filebeat的工具来收集这些日志并发送到日志分析平台。
  • Redis指标：可以使用redis_exporter，这是一个为Prometheus设计的Redis指标导出器。它可以收集和导出Redis的性能指标，如命令统计、内存使用情况、CPU使用率等。

Redis服务 Prometheus 监控规则 (YAML)

监控规则

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groups:
- name: redis_metrics
  rules:
  - record: redis_commands_processed_total
    expr: rate(redis_commands_processed_total[5m])

  - record: redis_memory_usage_bytes
    expr: redis_memory_used_bytes

  - record: redis_cpu_usage_percentage
    expr: rate(redis_cpu_user_seconds_total[5m])   rate(redis_cpu_system_seconds_total[5m])

  - record: redis_net_input_bytes
    expr: rate(redis_net_input_bytes_total[5m])

  - record: redis_net_output_bytes
    expr: rate(redis_net_output_bytes_total[5m])

Redis服务 Prometheus 告警规则 (YAML)

告警规则

代码语言：yaml复制
groups:
- name: redis_alerts
  rules:
  - alert: HighMemoryUsage
    expr: redis_memory_usage_bytes > (redis_memory_max_bytes * 0.8)
    for: 5m
    labels:
      severity: critical
    annotations:
      summary: "High Memory Usage in Redis"
      description: "Redis server {{ $labels.instance }} is using more than 80% of its configured max memory."

  - alert: HighCommandRate
    expr: redis_commands_processed_total > 10000
    for: 5m
    labels:
      severity: warning
    annotations:
      summary: "High Command Rate on Redis"
      description: "Redis server {{ $labels.instance }} is processing more than 10000 commands per second."

Redis后端服务 Grafana 仪表板

对于Grafana仪表板，您可以在Grafana Dashboards网站上找到专门为Redis设计的仪表板。这些仪表板通常包括关键性能指标，如命令统计、吞吐量、延迟、内存使用、CPU使用率、网络带宽等。

一个典型的例子可能是“Redis Overview”仪表板，它提供了一个全面的视图，展示了Redis实例的主要性能指标。您可以通过导入仪表板ID或直接从网站下载JSON文件来添加这些仪表板到您的Grafana实例。

这些配置和仪表板是根据您的需求和环境可能需要调整和定制。

Kafka 告警配置参考

Kafka 日志指标导出器

对于 Kafka 日志指标导出器，您可以使用 Kafka 的内置 JMX 支持和 JMX Exporter 来捕获 Kafka 的性能指标。这需要启用 Kafka 的 JMX 功能，然后使用 JMX Exporter 导出这些指标并发送到 Prometheus。

Kafka 服务 Prometheus 监控规则 (YAML)

代码语言：yaml复制
groups:
- name: kafka_metrics
  rules:
  - record: kafka_messages_per_second
    expr: rate(kafka_server_brokertopicmetrics_messagesin_total{topic="your_topic"}[5m])

  - record: kafka_latency_seconds
    expr: kafka_server_brokertopicmetrics_totaltime_seconds{topic="your_topic"} / kafka_server_brokertopicmetrics_messagesin_total{topic="your_topic"}

  - record: kafka_queue_size
    expr: kafka_server_brokertopicmetrics_messagesin_total{topic="your_topic"} - kafka_server_brokertopicmetrics_messagesout_total{topic="your_topic"}

  - record: kafka_cpu_usage_percentage
    expr: 100 - avg by (instance)(irate(node_cpu_seconds_total{mode="idle"}[5m]))

  - record: kafka_memory_usage_bytes
    expr: node_memory_MemTotal_bytes - node_memory_MemFree_bytes

  - record: kafka_error_rate
    expr: rate(kafka_server_brokertopicmetrics_failedfetchrequests_total{topic="your_topic"}[5m]) / rate(kafka_server_brokertopicmetrics_requests_total{topic="your_topic"}[5m])

  - record: kafka_retry_count
    expr: sum(kafka_consumer_rebalance_total{topic="your_topic"})

  - record: kafka_client_connections
    expr: kafka_server_metadata_response_version{version="0.9.0.1"} / ignoring(version) count(kafka_server_metadata_response_version{version="0.9.0.1"})

  - record: kafka_client_connection_failures
    expr: sum(kafka_network_handlers_total{result="NetworkError"})

请注意，上述规则中的 "your_topic" 部分需要根据您的 Kafka 主题名称进行替换。

Kafka 服务 Prometheus 告警规则 (YAML)

代码语言：yaml复制
groups:
- name: kafka_alerts
  rules:
  - alert: HighLatency
    expr: kafka_latency_seconds > 0.5
    for: 5m
    labels:
      severity: critical
    annotations:
      summary: "High Latency in Kafka"
      description: "Kafka topic 'your_topic' is experiencing high latency."

  - alert: HighErrorRate
    expr: kafka_error_rate > 0.05
    for: 5m
    labels:
      severity: warning
    annotations:
      summary: "High Error Rate in Kafka"
      description: "Kafka topic 'your_topic' has a high error rate."

  - alert: HighQueueSize
    expr: kafka_queue_size > 1000
    for: 5m
    labels:
      severity: warning
    annotations:
      summary: "High Queue Size in Kafka"
      description: "Kafka topic 'your_topic' has a large queue size."

  - alert: ConnectionFailures
    expr: kafka_client_connection_failures > 10
    for: 5m
    labels:
      severity: warning
    annotations:
      summary: "Kafka Connection Failures"
      description: "Kafka clients are experiencing connection failures."

同样，上述规则中的 "your_topic" 部分需要根据您的 Kafka 主题名称进行替换。

Kafka 后端服务 Grafana Dashboard

有许多可用于 Kafka 的 Grafana 仪表板，您可以根据需要选择一个适合您的仪表板。这些仪表板通常包括吞吐量、延迟、队列大小、CPU 使用率、内存使用量、错误率、重试次数、客户端连接数等关键性能指标的图表和可视化。您可以在 Grafana 的仪表板库或 Grafana 社区中查找这些仪表板，并按照需要进行定制和配置。

Celery 告警配置参考

任务队列监控项相关的 Celery 配置：

Celery 日志指标导出器

对于 Celery 日志指标导出器，您可以使用 Celery 的内置日志功能来捕获 Celery 任务的性能指标。这通常涉及配置 Celery 以将任务执行信息记录到日志文件中，然后使用类似于 Filebeat 的工具来收集这些日志并发送到日志分析平台。

Celery 服务 Prometheus 监控规则 (YAML)

以下是一些示例监控规则，可以用于监控 Celery 任务队列的性能：

代码语言：yaml复制
groups:
- name: celery_metrics
  rules:
  - record: celery_task_throughput
    expr: rate(celery_task_processed_total[5m])

  - record: celery_task_latency_seconds
    expr: celery_task_processing_time_seconds

  - record: celery_queue_length
    expr: celery_queue_size

  - record: celery_memory_usage_bytes
    expr: celery_memory_used_bytes

  - record: celery_cpu_usage_percentage
    expr: 100 - avg by (instance)(irate(node_cpu_seconds_total{mode="idle"}[5m]))

  - record: celery_task_success_rate
    expr: celery_task_successful_total / celery_task_processed_total

  - record: celery_task_failure_count
    expr: celery_task_failed_total

  - record: celery_task_retry_count
    expr: celery_task_retry_total

  - record: celery_queue_service_status
    expr: celery_service_status

  - record: celery_connection_errors
    expr: celery_connection_failures_total

  - record: celery_worker_count
    expr: celery_active_workers_total

  - record: celery_worker_load
    expr: celery_worker_load

Celery 服务 Prometheus 告警规则 (YAML)

以下是一些示例告警规则，可以用于监控 Celery 任务队列的健康和性能问题：

代码语言：yaml复制
groups:
- name: celery_alerts
  rules:
  - alert: HighTaskLatency
    expr: celery_task_latency_seconds > 10
    for: 5m
    labels:
      severity: critical
    annotations:
      summary: "High Task Latency in Celery"
      description: "Celery tasks are experiencing high latency."

  - alert: HighQueueLength
    expr: celery_queue_length > 100
    for: 5m
    labels:
      severity: warning
    annotations:
      summary: "High Queue Length in Celery"
      description: "Celery queue has a large number of pending tasks."

  - alert: HighMemoryUsage
    expr: celery_memory_usage_bytes > 536870912  # 512 MB
    for: 5m
    labels:
      severity: warning
    annotations:
      summary: "High Memory Usage in Celery"
      description: "Celery is using more than 512 MB of memory."

  - alert: ConnectionFailures
    expr: celery_connection_errors > 10
    for: 5m
    labels:
      severity: warning
    annotations:
      summary: "Celery Connection Failures"
      description: "Celery is experiencing connection failures to the backend."

  - alert: HighTaskFailureRate
    expr: celery_task_failure_count / celery_task_processed_total > 0.1
    for: 5m
    labels:
      severity: critical
    annotations:
      summary: "High Task Failure Rate in Celery"
      description: "Celery tasks are failing at a high rate."

Celery 后端服务 Grafana Dashboard

对于 Celery 后端服务的 Grafana 仪表板，您可以根据需要选择一个适合您的仪表板。这些仪表板通常包括任务吞吐量、任务延迟、队列长度、内存使用、CPU 使用率、任务成功率、任务失败次数、任务重试次数、连接错误、工作进程数量、工作进程负载等关键性能指标的图表和可视化。您可以在 Grafana 的仪表板库或 Grafana 社区中查找这些仪表板，并按照需要进行定制和配置。

监控告警

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