haproxy_exporter监控报警规则
Prometheus监控告警体系

Prometheus监控告警体系⼀. 四种监控⽅式 1) Logging:应⽤程序,开发中间件,web系统等所输出的⼀些结构化/⾮结构化的⽇志,例如应⽤程序通过⼀个滚动的⽂件输出debug或error信息,并通过⽇志收集系统存储到Elasticsearch中。
这是⼀种最常见的⼀种监控⽅式。
2)Tracing:⽐如分布式调⽤链CAT(Central Application Tracking),就是Tracing。
Tracing有开始和结束。
3)Metrics:Metrics和Logging有点类似,Logging属于离散(不连续的)事件,Logging⼀半记录的是⽂本信息。
⽽Metrics记录的是数值,可以聚合,是⼀段时间内某个度量(计数器或者直⽅图)的原⼦或者是元数据,可⽤于查看某段时间某个参数的指标及其趋势。
例如接收的HTTP数量可以被建模为计数器,每次的HTTP请求即是我们的度量元数据,可以进⾏简单的加法聚合,当持续了⼀段时间我们⼜可以建模为直⽅图。
4)HelathCheck:⽤于系统健康检查,⽤于定期检查某个站点服务器是否存活。
这种监控⽅式也是⾮常重要,常⽤于集群中。
Prometheus监控则覆盖HelathCheck和Metrics这两种⽅式。
Prometheus专注于衡量系统,随着时间的推移可能会越来越多地追踪,从⽽成为Tracing的指标。
这四种监控⽅式⽐较如下图: 图⽚来源: ⼏种监控⽅式适⽤场景 Metrics监控分层 Metrics通⽤监控架构模式⼆. MDD理念 MDD(Metrics Driven Development)度量驱动开发。
⼆. 什么是Prometheus? Prometheus(普罗⽶修斯)是由德国SoundCloud公司开发的开源监控报警系统和时序列数据库(TSDB)。
Prometheus使⽤Go语⾔开发,是Google BorgMon监控系统的开源版本。
haproxy_exporter metrics参数解释 -回复

haproxy_exporter metrics参数解释-回复标题:深入理解Haproxy_Exporter的Metrics参数Haproxy_Exporter是一个用于收集和导出Haproxy监控指标的工具,它将Haproxy的统计信息转换为Prometheus可以理解和采集的格式。
本文将详细解析Haproxy_Exporter的metrics参数,帮助你更好地理解和使用这些参数。
一、基础概念在开始解析metrics参数之前,我们首先需要理解一些基础概念。
1. Prometheus:这是一个开源的系统监控和报警工具,它可以采集和存储时间序列数据,并提供强大的查询语言和可视化界面。
2. Haproxy:这是一个高性能的TCP/HTTP负载均衡器和代理服务器。
3. Haproxy_Exporter:这是一个用于从Haproxy获取统计数据并将其暴露给Prometheus的工具。
二、Haproxy_Exporter的metrics参数Haproxy_Exporter的metrics参数主要包括以下几个部分:1. haproxy_up:这个metric表示Haproxy_Exporter是否能够成功连接到Haproxy服务器。
如果值为1,表示连接成功;如果值为0,表示连接失败。
2. haproxy_info:这个metric包含了Haproxy的基本信息,如版本号、启动时间和运行时间等。
3. haproxy_backend_*:这一系列metrics主要用于监控后端服务器的状态和性能,包括后端的健康状态、请求处理速率、连接数、错误率等。
4. haproxy_frontend_*:这一系列metrics主要用于监控前端(即负载均衡器)的状态和性能,包括前端的健康状态、请求处理速率、连接数、错误率等。
5. haproxy_server_*:这一系列metrics主要用于监控单个后端服务器的状态和性能,包括服务器的健康状态、请求处理速率、连接数、错误率等。
基于开源工具的HBase 监控与问题分析

0 引言HBase作为一种可扩展的NOSQL数据库,能够部署到上千台机器上,存储数十亿行,在PB级别数据量上提供根据Rowkey的低延迟接口查询[1]。
HBase自身已经实现了一定程度的容错性高可用性。
但要想稳定的使用HBase提供实时接口查询,需要建立对HBase应用的一整套监控和分析方法。
这需要建立对整个接口查询链路上各种组件的监控,这些组件包括了调用HBase服务的Tomcat、WebLogic等常见Web容器,以及HBase 和HDFS实例。
并且还要引入一些开源工具对Web容器实例、HBase实例、HDFS实例进行性能分析和故障分析。
客户端访问HBase应用的整个链路涉及到若干个部分,包括HBase客户端、HBase服务、HDFS服务和操作系统。
分析HBase应用需要监控以上服务或基础设施的关键指标。
1 服务端监控1.1 监控指标服务端监控指标包括Kerberos服务、HBase服务、HDFS服务和服务端主机监控指标。
Kerberos认证服务监控指标包括KDC的服务状态、KDC的认证时长。
HBase服务监控指标包括HBase Master监控、Region Server监控、Table监控、Region监控几部分。
(1)HBase Master监控指标包括Region Assign指标、Server指标。
Region Assign监控指标包括RIT时长、RIT数量、Assign次数、批量Assign次数;Server 指标包括平均负载、Active RegionServer数量、Dead RegionServer数量、总请求数。
(2)RegionServer监控指标包括JVM指标、线程指标、Server指标、IPC指标。
JVM指标包括堆内存使用率、GC时长、GC次数、阻塞线程数、可运行线程数、等待线程数、定时等待线程数;线程指标包括当前线程数量、线程数量峰值;Server指标包括Region数量、Store数量、读取请求数、写入请求数、分裂队列长度、刷新队列长度、压缩队列长度、hedge读取次数;IPC指标包括队列长度、打开连接数、P75处理时长、P90处理时长、P95处理时长、P98处理时长、P99处理时长、P999处理时长、P75队列时长、P90队列时长、P95队列时长、P98队列时长、P99队列时长、P999队列时长。
prometheus blackbox_exporte告警规则

prometheus blackbox_exporte告警规则prometheus blackbox_exporter 告警规则Prometheus Blackbox Exporter 是一种用于对网络进行主动监测和探测的工具,它允许用户对目标进行HTTP、TCP、ICMP等类型的网络请求,并根据请求的结果来生成监测指标和报警规则。
本文将介绍如何使用 Prometheus Blackbox Exporter 来设置告警规则,并提供一些常用的告警规则示例。
1. 概述Prometheus Blackbox Exporter 提供了丰富的配置选项来定义监测目标以及请求的方式,例如:HTTP 请求方法、端口、路径等等。
在设置告警规则之前,我们需要先确保正确地配置了 Prometheus Blackbox Exporter,并能够通过访问其暴露的 metrics 端点来获取监测数据。
2. 告警规则配置告警规则的配置通常以 YAML 格式进行,可以通过 Prometheus 的配置文件或者独立的文件进行指定。
以下是一个告警规则配置文件的示例:```groups:- name: http_uprules:- alert: TargetDownexpr: probe_success == 0for: 5mlabels:severity: criticalannotations:summary: "Target {{ $target }} is down"description: "The target {{ $target }} has been down for more than 5 minutes."```在上述示例中,我们定义了一个名为 `http_up` 的告警规则组,其中包含一条告警规则 `TargetDown`。
告警规则的 `expr` 字段定义了触发告警的条件,可以使用 Prometheus 提供的表达式语言来定义。
Prometheus报警规则配置

Prometheus报警规则配置prometheus监控系统的的报警规则是在prometheus这个组件完成配置的。
prometheus⽀持2种类型的规则,记录规则和报警规则,记录规则主要是为了简写报警规则和提⾼规则复⽤的,报警规则才是真正去判定是否需要报警的规则。
报警规则中是可以使⽤记录规则的。
提供下我整理的node-exporter的记录规则和报警规则。
node-exporter-record-rules.ymlgroups:- name: node-exporter-recordrules:- expr: up{job=~"node-exporter"}record: node_exporter:uplabels:desc: "节点是否在线, 在线1,不在线0"unit: " "job: "node-exporter"- expr: time() - node_boot_time_seconds{}record: node_exporter:node_uptimelabels:desc: "节点的运⾏时间"unit: "s"job: "node-exporter"############################################################################################### cpu #- expr: (1 - avg by (environment,instance) (irate(node_cpu_seconds_total{job="node-exporter",mode="idle"}[5m]))) * 100record: node_exporter:cpu:total:percentlabels:desc: "节点的cpu总消耗百分⽐"unit: "%"job: "node-exporter"- expr: (avg by (environment,instance) (irate(node_cpu_seconds_total{job="node-exporter",mode="idle"}[5m]))) * 100record: node_exporter:cpu:idle:percentlabels:desc: "节点的cpu idle百分⽐"unit: "%"job: "node-exporter"- expr: (avg by (environment,instance) (irate(node_cpu_seconds_total{job="node-exporter",mode="iowait"}[5m]))) * 100record: node_exporter:cpu:iowait:percentlabels:desc: "节点的cpu iowait百分⽐"unit: "%"job: "node-exporter"- expr: (avg by (environment,instance) (irate(node_cpu_seconds_total{job="node-exporter",mode="system"}[5m]))) * 100record: node_exporter:cpu:system:percentlabels:desc: "节点的cpu system百分⽐"unit: "%"job: "node-exporter"- expr: (avg by (environment,instance) (irate(node_cpu_seconds_total{job="node-exporter",mode="user"}[5m]))) * 100record: node_exporter:cpu:user:percentlabels:desc: "节点的cpu user百分⽐"unit: "%"job: "node-exporter"- expr: (avg by (environment,instance) (irate(node_cpu_seconds_total{job="node-exporter",mode=~"softirq|nice|irq|steal"}[5m]))) * 100record: node_exporter:cpu:other:percentlabels:desc: "节点的cpu 其他的百分⽐"unit: "%"job: "node-exporter"############################################################################################################################################################################################# memory #- expr: node_memory_MemTotal_bytes{job="node-exporter"}record: node_exporter:memory:totallabels:desc: "节点的内存总量"unit: bytejob: "node-exporter"- expr: node_memory_MemFree_bytes{job="node-exporter"}record: node_exporter:memory:freelabels:desc: "节点的剩余内存量"unit: bytejob: "node-exporter"- expr: node_memory_MemTotal_bytes{job="node-exporter"} - node_memory_MemFree_bytes{job="node-exporter"}record: node_exporter:memory:usedlabels:desc: "节点的已使⽤内存量"unit: bytejob: "node-exporter"- expr: node_memory_MemTotal_bytes{job="node-exporter"} - node_memory_MemAvailable_bytes{job="node-exporter"}record: node_exporter:memory:actualusedlabels:desc: "节点⽤户实际使⽤的内存量"unit: bytejob: "node-exporter"- expr: (1-(node_memory_MemAvailable_bytes{job="node-exporter"} / (node_memory_MemTotal_bytes{job="node-exporter"})))* 100record: node_exporter:memory:used:percentlabels:desc: "节点的内存使⽤百分⽐"unit: "%"job: "node-exporter"- expr: ((node_memory_MemAvailable_bytes{job="node-exporter"} / (node_memory_MemTotal_bytes{job="node-exporter"})))* 100record: node_exporter:memory:free:percentlabels:desc: "节点的内存剩余百分⽐"unit: "%"job: "node-exporter"############################################################################################### load #- expr: sum by (instance) (node_load1{job="node-exporter"})record: node_exporter:load:load1labels:desc: "系统1分钟负载"unit: " "job: "node-exporter"- expr: sum by (instance) (node_load5{job="node-exporter"})record: node_exporter:load:load5labels:desc: "系统5分钟负载"unit: " "job: "node-exporter"- expr: sum by (instance) (node_load15{job="node-exporter"})record: node_exporter:load:load15labels:desc: "系统15分钟负载"unit: " "job: "node-exporter"############################################################################################### disk #- expr: node_filesystem_size_bytes{job="node-exporter" ,fstype=~"ext4|xfs"}record: node_exporter:disk:usage:totallabels:desc: "节点的磁盘总量"unit: bytejob: "node-exporter"- expr: node_filesystem_avail_bytes{job="node-exporter",fstype=~"ext4|xfs"}record: node_exporter:disk:usage:freelabels:desc: "节点的磁盘剩余空间"unit: bytejob: "node-exporter"- expr: node_filesystem_size_bytes{job="node-exporter",fstype=~"ext4|xfs"} - node_filesystem_avail_bytes{job="node-exporter",fstype=~"ext4|xfs"}record: node_exporter:disk:usage:usedlabels:desc: "节点的磁盘使⽤的空间"unit: bytejob: "node-exporter"- expr: (1 - node_filesystem_avail_bytes{job="node-exporter",fstype=~"ext4|xfs"} / node_filesystem_size_bytes{job="node-exporter",fstype=~"ext4|xfs"}) * 100 record: node_exporter:disk:used:percentlabels:unit: "%"job: "node-exporter"- expr: irate(node_disk_reads_completed_total{job="node-exporter"}[1m])record: node_exporter:disk:read:count:ratelabels:desc: "节点的磁盘读取速率"unit: "次/秒"job: "node-exporter"- expr: irate(node_disk_writes_completed_total{job="node-exporter"}[1m])record: node_exporter:disk:write:count:ratelabels:desc: "节点的磁盘写⼊速率"unit: "次/秒"job: "node-exporter"- expr: (irate(node_disk_written_bytes_total{job="node-exporter"}[1m]))/1024/1024record: node_exporter:disk:read:mb:ratelabels:desc: "节点的设备读取MB速率"unit: "MB/s"job: "node-exporter"- expr: (irate(node_disk_read_bytes_total{job="node-exporter"}[1m]))/1024/1024record: node_exporter:disk:write:mb:ratelabels:desc: "节点的设备写⼊MB速率"unit: "MB/s"job: "node-exporter"############################################################################################### filesystem #- expr: (1 -node_filesystem_files_free{job="node-exporter",fstype=~"ext4|xfs"} / node_filesystem_files{job="node-exporter",fstype=~"ext4|xfs"}) * 100 record: node_exporter:filesystem:used:percentlabels:desc: "节点的inode的剩余可⽤的百分⽐"unit: "%"job: "node-exporter"############################################################################################## filefd #- expr: node_filefd_allocated{job="node-exporter"}record: node_exporter:filefd_allocated:countlabels:desc: "节点的⽂件描述符打开个数"unit: "%"job: "node-exporter"- expr: node_filefd_allocated{job="node-exporter"}/node_filefd_maximum{job="node-exporter"} * 100record: node_exporter:filefd_allocated:percentlabels:desc: "节点的⽂件描述符打开百分⽐"unit: "%"job: "node-exporter"############################################################################################## network #- expr: avg by (environment,instance,device) (irate(node_network_receive_bytes_total{device=~"eth0|eth1|ens33|ens37"}[1m]))record: node_exporter:network:netin:bit:ratelabels:desc: "节点⽹卡eth0每秒接收的⽐特数"unit: "bit/s"job: "node-exporter"- expr: avg by (environment,instance,device) (irate(node_network_transmit_bytes_total{device=~"eth0|eth1|ens33|ens37"}[1m]))record: node_exporter:network:netout:bit:ratelabels:desc: "节点⽹卡eth0每秒发送的⽐特数"unit: "bit/s"job: "node-exporter"- expr: avg by (environment,instance,device) (irate(node_network_receive_packets_total{device=~"eth0|eth1|ens33|ens37"}[1m]))record: node_exporter:network:netin:packet:ratelabels:desc: "节点⽹卡每秒接收的数据包个数"unit: "个/秒"job: "node-exporter"- expr: avg by (environment,instance,device) (irate(node_network_transmit_packets_total{device=~"eth0|eth1|ens33|ens37"}[1m]))record: node_exporter:network:netout:packet:ratelabels:desc: "节点⽹卡发送的数据包个数"unit: "个/秒"- expr: avg by (environment,instance,device) (irate(node_network_receive_errs_total{device=~"eth0|eth1|ens33|ens37"}[1m]))record: node_exporter:network:netin:error:ratelabels:desc: "节点设备驱动器检测到的接收错误包的数量"unit: "个/秒"job: "node-exporter"- expr: avg by (environment,instance,device) (irate(node_network_transmit_errs_total{device=~"eth0|eth1|ens33|ens37"}[1m]))record: node_exporter:network:netout:error:ratelabels:desc: "节点设备驱动器检测到的发送错误包的数量"unit: "个/秒"job: "node-exporter"- expr: node_tcp_connection_states{job="node-exporter", state="established"}record: node_exporter:network:tcp:established:countlabels:desc: "节点当前established的个数"unit: "个"job: "node-exporter"- expr: node_tcp_connection_states{job="node-exporter", state="time_wait"}record: node_exporter:network:tcp:timewait:countlabels:desc: "节点timewait的连接数"unit: "个"job: "node-exporter"- expr: sum by (environment,instance) (node_tcp_connection_states{job="node-exporter"})record: node_exporter:network:tcp:total:countlabels:desc: "节点tcp连接总数"unit: "个"job: "node-exporter"############################################################################################## process #- expr: node_processes_state{state="Z"}record: node_exporter:process:zoom:total:countlabels:desc: "节点当前状态为zoom的个数"unit: "个"job: "node-exporter"############################################################################################## other #- expr: abs(node_timex_offset_seconds{job="node-exporter"})record: node_exporter:time:offsetlabels:desc: "节点的时间偏差"unit: "s"job: "node-exporter"#############################################################################################- expr: count by (instance) ( count by (instance,cpu) (node_cpu_seconds_total{ mode='system'}) )record: node_exporter:cpu:count#node-exporter-alert-rules.ymlgroups:- name: node-exporter-alertrules:- alert: node-exporter-downexpr: node_exporter:up == 0for: 1mlabels:severity: infoannotations:summary: "instance: {{ $labels.instance }} 宕机了"description: "instance: {{ $labels.instance }} \n- job: {{ $labels.job }} 关机了,时间已经1分钟了。
kafka_exporter告警规则

kafka_exporter告警规则Kafka Exporter 是一个用于监控 Apache Kafka 集群的 Prometheus Exporter。
它将 Kafka 服务器的各种指标暴露给 Prometheus,以便进行可视化和警报。
通过 Kafka Exporter 能够获取关于 Kafka 集群健康状态、生产者和消费者的指标信息,可以帮助运维人员实时监控 Kafka 集群的运行情况,及时发现问题并采取相应措施。
为了更好地利用 Kafka Exporter 来实现告警功能,可以根据具体的监控需求设置一些告警规则。
下面是一些常见的 Kafka Exporter 告警规则的示例:1.集群健康状态告警规则:- 告警规则:kafka_cluster_health_status{status="unavailable"} == 1- 规则描述:当 Kafka 集群的健康状态为不可用时,发出告警。
2.ISR告警规则:- 告警规则:kafka_isr_status{status="under_replicated"} > 0- 规则描述:当 ISR(In-Sync Replicas)的数量小于期望数量时,表示存在分区副本同步不完整的情况,发出告警。
3.消费者组告警规则:- 告警规则:kafka_consumer_group_lag{consumer_group="consumer_group_name"} > threshold-规则描述:当消费者组的消费落后于生产者的消息数量超过阈值时,发出告警。
4.生产者告警规则:- 告警规则:kafka_producer_request_errors_total{error_type="any"} >threshold-规则描述:当生产者的请求错误数量超过阈值时,表示生产者异常,发出告警。
prometheus blackbox_exporte告警规则 -回复

prometheus blackbox_exporte告警规则-回复什么是Prometheus Blackbox Exporter?先让我们来了解一下什么是Prometheus。
Prometheus是一个开源的系统监控和警报工具箱,用于收集和存储有关系统的度量数据,如CPU使用率、内存使用率等。
它通过HTTP协议暴露度量数据,并提供了一套灵活的查询语言(PromQL)用于分析和查询这些数据。
Prometheus的可扩展性和灵活性使得它成为了许多公司和组织首选的监控工具。
然而,Prometheus仅仅局限于收集和监控通过HTTP协议暴露度量数据的目标,而无法主动发现、探测和监控其他无法暴露数据的目标,比如一些网络设备或者云服务。
为了解决这个问题,Prometheus社区开发了Blackbox Exporter。
Blackbox Exporter是一个用于主动监控网络目标的插件,它可以通过模拟各种网络请求来检查目标的可用性和状态,并将结果暴露给Prometheus。
它可以与Prometheus无缝集成,为Prometheus提供了更全面的监控功能。
Blackbox Exporter支持多种类型的网络监控,包括Ping、HTTP、TCP 以及各种自定义方法。
它可以定期发送请求到目标,并收集请求的结果和响应时间等信息。
它还支持自定义配置和灵活的报警规则,以便根据具体需求进行定制化的监控和警报。
Blackbox Exporter的工作原理非常简单。
它通过配置文件指定要监控的目标和监控方法,然后定期执行这些方法,并将结果发送给Prometheus。
Prometheus会根据配置的报警规则对结果进行分析,并根据规则定义的阈值和条件触发警报。
这样,我们就可以根据需要对目标的可用性和状态进行监控和警报了。
那么,如何使用Blackbox Exporter来配置和定义警报规则呢?接下来,我们将一步一步来介绍具体的操作方法。
haproxy exporter指标含义

haproxy exporter指标含义【实用版】目录1.HAProxy 介绍2.HAProxy Exporter 的作用3.HAProxy Exporter 指标含义详解4.总结正文1.HAProxy 介绍HAProxy(High Availability Proxy)是一款高性能、高可靠性的负载均衡器和反向代理服务器。
它具有很好的可扩展性和稳定性,广泛应用于各种网络应用的负载均衡、故障切换和安全防护等方面。
2.HAProxy Exporter 的作用HAProxy Exporter 是 HAProxy 的一个数据导出插件,可以将HAProxy 的运行状态、性能数据等信息导出到其他监控系统或数据存储平台,方便用户进行实时监控和数据分析。
3.HAProxy Exporter 指标含义详解HAProxy Exporter 提供了丰富的指标,这些指标可以帮助我们了解HAProxy 的运行状态、性能等信息。
以下是一些主要的指标及其含义:- `active_connections`:当前活动的连接数,表示 HAProxy 当前正在处理的连接数量。
- `connected_clients`:当前已连接的客户端数量,表示与 HAProxy 建立连接的客户端数量。
- `connected_servers`:当前已连接的服务器数量,表示与 HAProxy建立连接的后端服务器数量。
- `max_connections`:最大连接数,表示 HAProxy 在一段时间内达到的最高连接数。
- `memory_usage`:内存使用情况,表示 HAProxy 当前占用的内存大小。
- `processes`:进程数量,表示 HAProxy 当前运行的进程数量。
- `qps`:每秒查询率,表示 HAProxy 每秒钟处理的请求数量。
- `tcp_bytes_in`和`tcp_bytes_out`:表示 HAProxy 接收和发送的数据量。
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haproxy_exporter监控报警规则
关于haproxy_exporter监控报警规则
HAProxy是一个常用的负载均衡器,用于将流量分发到多个服务器上。
为了更好地监控和管理HAProxy的性能和运行情况,我们可以使用haproxy_exporter 工具。
haproxy_exporter是一个基于Prometheus的开源工具,用于收集和展示HAProxy的指标和性能数据。
在配置haproxy_exporter时,我们需要设置一些监控报警规则,以便及时发现和处理潜在的问题。
本文将一步一步介绍如何配置haproxy_exporter的监控报警规则。
一、安装和配置haproxy_exporter
首先,我们需要安装和配置haproxy_exporter。
可以通过以下步骤完成:
步骤1. 下载并解压haproxy_exporter的最新版本。
可以从GitHub上的项目页面中找到最新的压缩包。
步骤2. 运行haproxy_exporter二进制文件。
默认情况下,它会监听9090端口。
步骤3. 在浏览器中打开
到这里,我们已经成功地安装和配置了haproxy_exporter。
接下来,我们将介
绍如何设置监控报警规则。
二、监控报警规则的设置
通过haproxy_exporter,我们可以设置各种监控报警规则来根据自己的需求进行监控和报警。
下面是一些常用的监控报警规则设置。
1. 连接数报警规则
我们可以设置连接数的上限,并在超过该上限时触发报警。
可以通过以下步骤完成:
步骤1. 打开haproxy_exporter的配置文件haproxy.yml。
步骤2. 在rules部分添加以下条目:
- alert: HighConnectionCount
expr: haproxy_server_currentsessions{backend="mybackend"} > 1000
for: 5m
labels:
severity: warning
annotations:
summary: "High connection count detected"
description: "The number of connections to backend mybackend has exceeded 1000 for more than 5 minutes."
步骤3. 保存并关闭配置文件。
通过以上配置,当mybackend的连接数超过1000并持续5分钟以上时,将触发警报,并显示相应的摘要和描述信息。
2. 响应时间报警规则
我们可以设置请求的响应时间阈值,并在超过该阈值时触发报警。
可以通过以下步骤完成:
步骤1. 打开haproxy_exporter的配置文件haproxy.yml。
步骤2. 在rules部分添加以下条目:
- alert: HighResponseTime
expr: haproxy_server_meanresponsetime{backend="mybackend"} > 200
for: 5m
labels:
severity: critical
annotations:
summary: "High response time detected"
description: "The mean response time for backend mybackend has exceeded 200 milliseconds for more than 5 minutes."
步骤3. 保存并关闭配置文件。
通过以上配置,当mybackend的平均响应时间超过200毫秒,并持续5分钟以上时,将触发严重级别的警报,并显示相应的摘要和描述信息。
3. 错误率报警规则
我们可以设置错误率的上限,并在超过该上限时触发报警。
可以通过以下步骤完成:
步骤1. 打开haproxy_exporter的配置文件haproxy.yml。
步骤2. 在rules部分添加以下条目:
- alert: HighErrorRate
expr: haproxy_server_errors{backend="mybackend"} /
haproxy_server_sessions{backend="mybackend"} > 0.01
for: 5m
labels:
severity: warning
annotations:
summary: "High error rate detected"
description: "The error rate for backend mybackend has exceeded 1% for more than 5 minutes."
步骤3. 保存并关闭配置文件。
通过以上配置,当mybackend的错误率超过1%并持续5分钟以上时,将触发警告级别的警报,并显示相应的摘要和描述信息。
4. 服务器下线报警规则
我们可以设置当服务器下线或不可用时触发报警。
可以通过以下步骤完成:
步骤1. 打开haproxy_exporter的配置文件haproxy.yml。
步骤2. 在rules部分添加以下条目:
- alert: ServerDown
expr: haproxy_server_status{backend="mybackend",
status="DOWN"} >= 1
for: 1m
labels:
severity: critical
annotations:
summary: "Server down detected"
description: "At least one server in backend mybackend has been down for more than 1 minute."
步骤3. 保存并关闭配置文件。
通过以上配置,当mybackend的至少一个服务器状态为DOWN并持续1分钟以上时,将触发严重级别的警报,并显示相应的摘要和描述信息。
通过以上的设置,我们可以根据自己的需求设置各种监控报警规则。
根据实际情况,还可以设置其他类型的报警规则,如流量报警规则、后端服务器状态报警规则等。
三、报警通知的设置
在haproxy_exporter中,我们还可以设置报警通知,以便在发生故障或异常时及时通知相关人员。
通常有两种常见的报警通知方式:邮件通知和短信通知。
1. 邮件通知配置
可以通过以下步骤配置邮件通知:
步骤1. 打开haproxy_exporter的配置文件haproxy.yml。
步骤2. 在receivers部分添加以下条目:
receivers:
- name: 'email-notifications'
email_configs:
- to: 'your-email@example'
send_resolved: true
smtp_smarthost: 'smtp.example:587'
smtp_from: 'alertmanager@example'
smtp_auth_username: 'alertmanager'
smtp_auth_password: 'your-password'
步骤3. 保存并关闭配置文件。
通过以上配置,当触发报警时,将通过邮件通知到指定的邮箱地址。
2. 短信通知配置
可以通过以下步骤配置短信通知:
步骤1. 打开haproxy_exporter的配置文件haproxy.yml。
步骤2. 在receivers部分添加以下条目:
receivers:
- name: 'sms-notifications'
webhook_configs:
- url: '
send_resolved: true
步骤3. 保存并关闭配置文件。
通过以上配置,当触发报警时,将通过调用指定的短信网关API发送短信通知。
通过以上的设置,我们可以灵活地配置不同的报警通知方式,以便及时接收报警
信息。
结论
通过本文的介绍,我们了解了如何配置haproxy_exporter的监控报警规则,并设置报警通知。
通过合理地设置监控报警规则,可以帮助我们及时发现和处理HAProxy运行中的问题。
同时,设置报警通知可以确保相关人员在发生故障或异常时及时接收到通知,以便及时采取相应的措施。
希望本文对你了解haproxy_exporter的监控报警规则有所帮助。