Prometheus监控神器-Alertmanager篇（四）
本章节主要讲解Alertmanager高可用的搭建与配置的详细的内容。
为了提升Prometheus的服务可靠性，我们会部署两个或多个的Prometheus服务，两个Prometheus具有相同的配置（Job配、告警规则、等），当其中一个Down掉了以后，可以保证Prometheus持续可用。
AlertManager自带警报分组机制，即使不同的Prometheus分别发送相同的警报给Alertmanager，Alertmanager也会自动把这些警报合并处理。
| 去重 | 分组 | 路由 |
|---|---|---|
| Daduplicates | Groups | Route |
| 将相同的警报合并成一个 | 根据定义的分组 | 经过路由分发给指定的receiver |
虽然Alertmanager 能够同时处理多个相同的Prometheus的产生的警报，如果部署的Alertmanager是单节点，那就存在明显的的单点故障风险，当Alertmanager节点down机以后，警报功能则不可用。
解决这个问题的方法就是使用传统的HA架构模式，部署Alertmanager多节点。但是由于Alertmanager之间关联存在不能满足HA的需求，因此会导致警报通知被Alertmanager重复发送多次的问题。
Alertmanager为了解决这个问题，引入了Gossip机制，为多个Alertmanager之间提供信息传递机制。确保及时的在多个Alertmanager分别接受到相同的警报信息的情况下，不会发送重复的警报信息给Receiver.
Gossip 机制
要知道什么是Gossip机制，必须了解清楚Alertmanager中的每一次警报通知是如何产生的，下面一图很详细的阐述了警报个流程：
| 阶段 | 描述 |
|---|---|
Silence |
在这个阶段中Alertmanager会判断当前通知是否匹配任何静默规则；如果没有则进入下一个阶段，否则会中断流程不发送通知。 |
Wait |
Alertmanager 会根据当前集群中所处在的顺序[index]，等待 index * 5s 的时间。 |
Dedup |
当等待结束完成，进入 Dedup 阶段，这时会判断当前Alertmanager TSDB中警报是否已经发送，如果发送则中断流程，不发送警报。 |
Send |
如果上面的未发送，则进入 Send 阶段，发送警报通知。 |
Gossip |
警报发送成功以后，进入最后一个阶段 Gossip ，通知其他Alertmanager节点，当前警报已经发送成功。其他Alertmanager节点会保存当前已经发送过的警报记录。 |
Gossip俩个关键：
-
Alertmanager 节点之间的Silence设置相同，这样确保了设置为静默的警报都不会对外发送
-
Alertmanager 节点之间通过Gossip机制同步警报通知状态，并且在流程中标记Wait阶段，保证警报是依次被集群中的Alertmanager节点读取并处理。
搭建本地 Alertmanager 集群
启动Alertmanager集群之前，需要了解一些集群相关的参数
| 参数 | 说明 |
|---|---|
--cluster.listen-address="0.0.0.0:9094" |
集群服务监听端口 |
--cluster.peer |
初始化关联其他节点的监听地址 |
--cluster.advertise-address |
广播地址 |
--cluster.gossip-interval |
集群消息传播时间，默认 200s |
--cluster.probe-interval |
各个节点的探测时间间隔 |
# 直接复制之前已经安装过的Alertmanager文件夹cp -r alertmanager/ /usr/local/alertmanager01cp -r alertmanager/ /usr/local/alertmanager02cp -r alertmanager/ /usr/local/alertmanager03# 复制完成以后，写入启动脚本，# Alertmanager01cat << EOF> /lib/systemd/system/alertmanager01.service[Unit]Description=alertmanagerDocumentation=https://prometheus.io/After=network.targetStartLimitIntervalSec=0[Service]Type=simpleUser=prometheusExecStart=/usr/local/alertmanager01/bin/alertmanager \--config.file=/usr/local/alertmanager01/conf/alertmanager.yml \--storage.path=/usr/local/alertmanager01/data \--web.listen-address=":19093" \--cluster.listen-address=192.168.1.220:19094 \--log.level=debugRestart=alwaysRestartSec=1[Install]WantedBy=multi-user.targetEOF# Alertmanager02cat << EOF> /lib/systemd/system/alertmanager02.service[Unit]Description=alertmanagerDocumentation=https://prometheus.io/After=network.targetStartLimitIntervalSec=0[Service]Type=simpleUser=prometheusExecStart=/usr/local/alertmanager02/bin/alertmanager \--config.file=/usr/local/alertmanager02/conf/alertmanager.yml \--storage.path=/usr/local/alertmanager02/data \--web.listen-address=":29093" \--cluster.listen-address=192.168.1.220:29094 \--cluster.peer=192.168.1.220:19094 \--log.level=debugRestart=alwaysRestartSec=1[Install]WantedBy=multi-user.targetEOF# Alertmanager03cat <<EOF > /lib/systemd/system/alertmanager03.service[Unit]Description=alertmanagerDocumentation=https://prometheus.io/After=network.targetStartLimitIntervalSec=0[Service]Type=simpleUser=prometheusExecStart=/usr/local/alertmanager03/bin/alertmanager \--config.file=/usr/local/alertmanager03/conf/alertmanager.yml \--storage.path=/usr/local/alertmanager03/data \--web.listen-address=":39093" \--cluster.listen-address=192.168.1.220:39094 \--cluster.peer=192.168.1.220:19094 \--log.level=debugRestart=alwaysRestartSec=1[Install]WantedBy=multi-user.targetEOF# 开启systemd脚本启动systemctl enable alertmanager01 alertmanager02 alertmanager03systemctl start alertmanager01 alertmanager02 alertmanager03
启动完成后，就可以访问http://192.168.1.220:19093可以看到以下集群状态了，我这里是为了测试，本地启动了多个端口，如果是实际生产环境中，是不同节点以及不同的IP，这些根据自己的需求设计即可。
Prometheus中的配置：
alerting:alert_relabel_configs:- source_labels: [dc]regex: (.+)\d+target_label: dcalertmanagers:- static_configs:#- targets: ['127.0.0.1:9093']- targets: ['192.168.1.220:19093','192.168.1.220:29093','192.168.1.220:39093']
配置完成以后，重启或者reloadPrometheus服务，访问http://192.168.1.220:19090/config就可以看到具体的配置信息了。
到此，Alertmanager集群配置就完成了，对于进群中的警报测试很简单，直接down掉一个端口，然后触发警报，看看警报是否可以正常发送。
本文分享自微信公众号 - Kubernetes技术栈（k8stech）。
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