可观测平台-4.1: Web前端/后端/网关 告警配置参考

2023-12-14 15:51:06 浏览数 (1)

Web前端告警配置参考

Web前端的日志/指标导出器配置、Prometheus 监控规则（YAML格式）、告警规则，以及推荐一个适合的 Grafana 仪表板配置。

Vue3 Web前端日志/指标导出器

日志/指标导出器

使用前端监控工具如 Performance API 来收集性能指标（页面加载时间、FCP、FMP、FID、CLS）。

利用 window.onerror 和 window.addEventListener('error', ...) 来捕捉和记录 JavaScript 错误。

使用 Navigation Timing API 和 Resource Timing API 来记录静态资源和 Ajax 请求的加载情况。

集成用户行为追踪工具（如 Google Analytics 或自定义事件追踪逻辑）来监控用户点击、页面访问和导航路径。

对于表单交互，可以使用自定义事件监听来捕获和导出指标。

Vue3 Web前端 Prometheus 监控规则 (YAML)

监控规则

代码语言：yaml复制
Copy code
groups:
- name: vuejs_frontend_performance_metrics
  rules:
  - record: vuejs_page_load_time
    expr: rate(page_load_time_seconds_sum{job="vuejs_frontend"}[5m]) / rate(page_load_time_seconds_count{job="vuejs_frontend"}[5m])

  - record: vuejs_fcp_time
    expr: rate(first_contentful_paint_seconds{job="vuejs_frontend"}[5m])

  - record: vuejs_fmp_time
    expr: rate(first_meaningful_paint_seconds{job="vuejs_frontend"}[5m])

  - record: vuejs_fid_time
    expr: rate(first_input_delay_seconds{job="vuejs_frontend"}[5m])

  - record: vuejs_cls_score
    expr: rate(cumulative_layout_shift_score{job="vuejs_frontend"}[5m])

Vue3 Web前端 Prometheus 告警规则 (YAML)

告警规则

代码语言：yaml复制
groups:
- name: vuejs_frontend_alerts
  rules:
  - alert: HighPageLoadTime
    expr: vuejs_page_load_time > 3
    for: 1m
    labels:
      severity: warning
    annotations:
      summary: "High page load time on Vue.js frontend"
      description: "Vue.js frontend is experiencing a high page load time."

  - alert: HighCLS
    expr: vuejs_cls_score > 0.1 # Adjust based on your UX requirements
    for: 1m
    labels:
      severity: warning
    annotations:
      summary: "High Cumulative Layout Shift on Vue.js frontend"
      description: "Vue.js frontend is experiencing high cumulative layout shift, impacting user experience."

Vue3 Grafana 仪表板

对于Grafana仪表板，我建议您访问Grafana Dashboards网站，搜索与“Vue.js”或“Web Performance”相关的仪表板。您会发现多种社区贡献的仪表板，专门设计用于监控前端应用。这些仪表板通常包括了页面加载时间、FCP、FMP、FID、CLS等关键指标。

一个典型的例子可能是专门为前端性能监控设计的仪表板，其中包含了对页面加载时间、用户交互、资源加载情况的可视化分析。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。

Nginx 网关告警配置参考

针对您的要求，我将提供关于开源的 Nginx 日志/指标导出器、Prometheus 监控和告警规则（YAML格式）以及 Grafana 仪表板配置的概述。

开源的 Nginx 日志/指标导出器

  • Nginx Log Exporter
  • Prometheus Nginx Log Exporter: 这个工具可以解析 Nginx 日志，并将数据以 Prometheus 格式导出。
  • mtail: 一种基于日志文件的指标提取工具，可以用于从 Nginx 日志中提取并导出指标。

Nginx Metric Exporter

  • Nginx Prometheus Exporter: 官方提供的 exporter，用于从 Nginx 的状态模块收集指标并导出给 Prometheus。

1.1 Nginx Prometheus 监控规则 (YAML)

以下是一个示例的监控规则 YAML 配置：

代码语言：javascript复制
yamlCopy codegroups:
- name: nginx_metrics
  rules:
  - alert: HighRequestLatency
    expr: nginx_http_request_duration_seconds{job="nginx"} > 0.5
    for: 1m
    labels:
      severity: warning
    annotations:
      summary: High request latency on Nginx
      description: "Nginx server {{ $labels.instance }} has a high request latency of more than 0.5 seconds."

  - alert: HighErrorRate
    expr: rate(nginx_http_requests_total{status=~"5.."}[2m]) / rate(nginx_http_requests_total[2m]) > 0.05
    for: 1m
    labels:
      severity: critical
    annotations:
      summary: High error rate on Nginx
      description: "Nginx server {{ $labels.instance }} is experiencing a high error rate."

1.2 Nginx Prometheus 告警规则 (YAML)

告警规则与监控规则相似，但专注于可能需要立即响应的情况。以下是告警规则的一个示例：

代码语言：javascript复制
yamlCopy codegroups:
- name: nginx_alerts
  rules:
  - alert: NginxDown
    expr: up{job="nginx"} == 0
    for: 1m
    labels:
      severity: critical
    annotations:
      summary: "Nginx down"
      description: "Nginx server {{ $labels.instance }} is down."

  - alert: HighTraffic
    expr: sum(rate(nginx_http_requests_total[5m])) by (instance) > 1000
    for: 1m
    labels:
      severity: warning
    annotations:
      summary: "High traffic on Nginx"
      description: "Nginx server {{ $labels.instance }} is experiencing high traffic."

1.3 Nginx Grafana 仪表板

对于 Nginx Grafana 仪表板，您可以在 Grafana 的官方网站上找到许多社区贡献的预先构建的仪表板，这些仪表板专门用于监控 Nginx。您可以直接导入这些仪表板并根据需要进行自定义。例如：

  • Nginx HTTP Dashboard: 提供了对 HTTP 请求、错误率、吞吐量等的可视化。
  • Nginx Performance Dashboard: 着重展示性能指标，如响应时间、连接数等。

您可以根据自己的需求和环境配置这些工具和仪表板。需要注意的是，监控和告警的设置要紧密结合您的实际运行环境和业务需求。

Python 后端服务告警配置参考

根据您提供的关于应用性能指标、系统资源使用、应用健康和可用性、业务相关指标、日志和错误监控的详细信息，我将更新Python后端服务的日志/指标导出器配置、Prometheus监控规则（YAML格式）、告警规则，以及推荐一个适合的Grafana仪表板配置。

1.0 Python 后端服务日志/指标导出器

日志/指标导出器

使用 logging 模块来记录和导出日志。

使用 prometheus_client 库来导出性能指标，如响应时间、请求吞吐量、错误率。

监控系统资源使用（CPU、内存、磁盘I/O、网络I/O）可以通过 psutil 库或 node_exporter（Prometheus）实现。

应用健康和可用性可以通过定期的健康检查端点（例如 Flask 或 Django 中的 /health）并使用自定义导出器来监控。

对于业务相关指标，如用户活跃度或特定业务流程性能，可以根据业务逻辑自定义指标并通过Prometheus导出。

Python 后端服务Prometheus监控规则 (YAML)

监控规则

代码语言：yaml复制
groups:
- name: python_backend_metrics
  rules:
  - record: python_http_requests_duration_seconds
    expr: rate(python_http_requests_duration_seconds_sum{job="python_backend"}[5m]) / rate(python_http_requests_duration_seconds_count{job="python_backend"}[5m])

  - record: python_http_requests_total
    expr: sum(rate(http_requests_total{job="python_backend"}[5m])) by (method, endpoint)

  - record: python_memory_usage_bytes
    expr: process_resident_memory_bytes{job="python_backend"}

  - record: python_cpu_usage_percentage
    expr: rate(process_cpu_seconds_total{job="python_backend"}[5m])

Python 后端服务Prometheus告警规则 (YAML)

告警规则

代码语言：yaml复制
groups:
- name: python_backend_alerts
  rules:
  - alert: HighResponseTime
    expr: python_http_requests_duration_seconds > 1
    for: 1m
    labels:
      severity: warning
    annotations:
      summary: "High response time in Python backend"
      description: "Python backend service is experiencing a high response time."

  - alert: HighMemoryUsage
    expr: python_memory_usage_bytes > 500000000 # Adjust based on your environment
    for: 1m
    labels:
      severity: critical
    annotations:
      summary: "High memory usage in Python backend"
      description: "Python backend service is using high memory."

Python 后端服务Grafana仪表板

对于Grafana仪表板，我建议您访问Grafana Dashboards网站，搜索与“Python”相关的仪表板。这些仪表板通常包括了关键指标，如响应时间、系统资源使用等。

一个典型的例子可能是专门为Python应用性能监控设计的仪表板，其中包含了对HTTP请求、内存和CPU使用等的可视化分析。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。

Go后端服务告警配置参考

Go后端服务的日志/指标导出器配置、Prometheus监控规则（YAML格式）、告警规则，以及推荐一个适合的Grafana仪表板配置。

日志/指标导出器

  • 使用 logrus 或 zap 日志库来记录和导出日志。
  • 利用 prometheus/client_golang 库来导出关键性能指标，如响应时间、请求吞吐量、错误率。
  • 监控系统资源使用，如CPU和内存使用量，可以通过 prometheus/node_exporter。
  • 使用Go运行时的监控接口来获取Goroutine数量和GC指标。
  • 对于业务相关指标，如用户活跃度或业务流程性能，可以自定义指标并通过Prometheus导出。
  • 对于外部依赖监控，如外部API调用和中间件性能，可以使用专门的exporter或自定义指标。

Prometheus 监控规则 (YAML)

监控规则

代码语言：yaml复制
Copy code
groups:
- name: go_backend_metrics
  rules:
  - record: go_http_requests_duration_seconds
    expr: rate(go_http_requests_duration_seconds_sum{job="go_backend"}[5m]) / rate(go_http_requests_duration_seconds_count{job="go_backend"}[5m])

  - record: go_http_requests_total
    expr: sum(rate(http_requests_total{job="go_backend"}[5m])) by (method, handler)

  - record: go_memory_usage_bytes
    expr: go_memstats_alloc_bytes{job="go_backend"}

  - record: go_cpu_usage_percentage
    expr: rate(process_cpu_seconds_total{job="go_backend"}[5m])

  - record: go_goroutines
    expr: go_goroutines{job="go_backend"}

Prometheus 告警规则 (YAML)

告警规则

代码语言：yaml复制
Copy code
groups:
- name: go_backend_alerts
  rules:
  - alert: HighResponseTime
    expr: go_http_requests_duration_seconds > 1
    for: 1m
    labels:
      severity: warning
    annotations:
      summary: "High response time in Go backend"
      description: "Go backend service is experiencing a high response time."

  - alert: HighMemoryUsage
    expr: go_memory_usage_bytes > 500000000 # Adjust based on your environment
    for: 1m
    labels:
      severity: critical
    annotations:
      summary: "High memory usage in Go backend"
      description: "Go backend service is using high memory."

Grafana 仪表板

对于Grafana仪表板，我建议您访问Grafana Dashboards网站，搜索与“Go”或“Golang”相关的仪表板。您会发现多种社区贡献的仪表板，专门设计用于监控Go应用。这些仪表板通常包括了关键指标，如响应时间、系统资源使用、Goroutines数量等。

一个典型的例子可能是专门为Go应用性能监控设计的仪表板，其中包含了对HTTP请求、内存和CPU使用、Goroutines和GC活动等的可视化分析。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。

Java 后端服务

Prometheus 监控规则 (YAML)

监控规则

代码语言：yaml复制
Copy code
groups:
- name: java_backend_metrics
  rules:
  - record: java_http_requests_duration_seconds
    expr: rate(java_http_requests_duration_seconds_sum{job="java_backend"}[5m]) / rate(java_http_requests_duration_seconds_count{job="java_backend"}[5m])

  - record: java_http_requests_total
    expr: sum(rate(http_requests_total{job="java_backend"}[5m])) by (method, uri)

  - record: java_jvm_memory_usage
    expr: jvm_memory_used_bytes{job="java_backend"}

  - record: java_gc_duration_seconds
    expr: rate(jvm_gc_pause_seconds_sum{job="java_backend"}[5m])

Prometheus 告警规则 (YAML)

告警规则

groups:

  • name: java_backend_alerts rules:
    • alert: HighResponseTime expr: java_http_requests_duration_seconds > 2 for: 1m labels: severity: warning annotations: summary: "High response time in Java backend" description: "Java backend service is experiencing a high response time."
  • alert: HighMemoryUsage expr: java_jvm_memory_usage > 1000000000 # Adjust based on your environment for: 1m labels: severity: critical annotations: summary: "High JVM memory usage in Java backend" description: "Java backend service is using high JVM memory."
  • alert: HighGCDuration expr: java_gc_duration_seconds > 0.2 # Adjust the threshold based on your requirements for: 1m labels: severity: critical annotations: summary: "High GC duration in Java backend" description: "Java backend service is experiencing high garbage collection duration." Grafana 仪表板 - Java应用监控 对于Grafana仪表板，我建议您访问Grafana Dashboards网站，搜索与“Java”、“Spring Boot”或“Dubbo”相关的仪表板。您会发现多种社区贡献的仪表板，专门设计用于监控Java应用。这些仪表板通常包括了关键指标如JVM使用情况、HTTP请求指标、系统资源使用情况等。

一个典型的例子是：“JVM (Micrometer)”仪表板（仪表板ID通常为4701），它提供了广泛的JVM监控指标，适用于通过Micrometer或类似库监控的Spring Boot应用。

请根据您的具体需求和环境配置，选择合适的仪表板，并可能需要根据您的具体设置进行一些调整。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。

监控告警

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