在构建Prometheus监控系统时，Recording Rules和Alerting Rules是提升监控效率与精准度的关键工具。本文将深入探讨如何利用这两种规则，并结合Bucket数据，实现更精细化的监控告警。
一、Prometheus基础概念回顾
在深入讨论之前，我们先简要回顾一下Prometheus的核心组件及其作用：
- Metrics：Prometheus通过抓取目标服务的暴露的metrics来进行监控。这些metrics通常是时间序列数据，记录了系统的状态或性能指标。
- Scrape Interval：Prometheus定期从目标服务抓取metrics的时间间隔。
- Storage：Prometheus将采集到的metrics存储在本地时序数据库中，支持高效查询与分析。
- Query Language (PromQL)：用于查询和分析metrics的强大语言，支持复杂的聚合、过滤和计算操作。
- Alerting：当某个指标超过预设阈值时触发告警，通知相关人员进行处理。
- Visualization：通常与Grafana等可视化工具结合，展示监控数据的趋势与异常情况。
二、Recording Rules的作用与应用场景
Recording Rules允许我们在promQL查询的基础上定义新的时间序列数据并存储起来供后续使用, 从而避免重复执行复杂且耗时的计算操作, 提升系统效率.
具体来说:
- 我们可以将一些需要频繁使用的 promql结果(比如对多个原始指标进行聚合)定义成 recording rule.
- Recording Rule的计算结果会被周期性地保存到 Promethues数据库里.
- 之后其他 promql语句就可以直接引用这些预先计算结果而不是每次都要重新计算一遍原始表达式了 .
举个栗子:
promql表达式 sum(rate(http_requests_total[5m])) by (job)可以统计过去5分钟内每个 job的平均请求率 ;如果我们需要经常查看这个值 ,那么就可以把它定义成一条 record ingrule :
rules.yml文件中添加如下内容:
yaml rules : - record : job_request_rate expr sum rate http _requests _total [ ] by } }
这样以后我们只要查询 job_request_rate就能得到相同的结果而无需每次都去重新解析执行原先那个复杂表达式 .
