RedAlert(一下简称RA)是神马搜索引擎团队打造的一个基于指标的监控服务,它从类似ganglia或graphite这样的数据源获取指标,并在指标异常的时候通过邮件发送告警
RA服务由两部分组成
RAServer: 执行指标检测,发送告警的服务主体RAWeb: 本服务提供的web管理端,用于管理配置,更新配置涉及到告警,必然伴随到告警的策略,即什么条件下触发告警,RA服务提供了五种常用的策略:
阈值:当前值小于等于下限或大于等于上限时产生告警趋势:当前值与预测值差异过大时产生告警,即出现突增或突降可用性:metric的机器数少于阈值时产生告警奇异点:metric的机器中,某一机器的值与整体均值差异较大时产生告警环比:当前值与历史同期值(比如前一天当前时刻)差异过大时产生告警下面我们以常见的ubuntu作为实验环境,来看看如何从源码安装RA。
编译前的准备
RA源码使用scons编译
Sudo apt-get install scons
RA运行时依赖一些第三方库
sudo apt-get install librrd-dev libssl-dev libldap-dev libidn11-dev libglib2.0-dev libsqlite3-dev libcppunit-dev
某些依赖的模块源码在RAServer/deps目录下,也需要预先编译
Cd RAServer/deps
Sh ./compileDepdend.sh
该脚本编译出的文件会被安装在RAServer/_external目录下
好了,万事俱备只欠东风,下面我们来编译RAServer
Git clone git@github.com:alibaba/RedAlert.git
Scons –j 8
如果编译成功,scons最后应该输出scons: done building targets.
如果想运行一下RA的单元测试,可以执行scons –j 8 test
最后,我们为部署单独准备了一个tar.gz的压缩包,它里面包含了RA依赖的所有文件,可以通过scons –j 8 package得到,压缩包在RAServer/build/release/packages/red_alert.tar.gz
RAWeb位于上节clone下来的项目中RAWeb目录下,启动Web服务有三种方法:
本地调试模式apacheuwsgi下面我们以本地调试模式为例子,介绍一下启动Web服务所涉及到的配置文件
[DEFAULT]
projectRoot = /var/www/html/red_alert_web
workspace = /var/www/html/red_alert_web
[PathConfig]
RedAlertWebWorkRoot = %(workspace)s/work
RedAlertWebConfDir = %(RedAlertWebWorkRoot)s/current
RedAlertWebTablePath = %(RedAlertWebConfDir)s/sqlite
RedAlertWebAuxPath = %(RedAlertWebWorkRoot)s/raweb.aux.db
RedAlertWebJsonPath = %(RedAlertWebWorkRoot)s/raweb.json
RedAlertWebVersionDir = %(RedAlertWebWorkRoot)s/tmp
[Parameter]
runPort = 5011
MaxRaBackEnd = 3
RedAlertStoragePath = file://var/www/html/foo
[fsLib]
fsUtil = %(projectRoot)s/fs_lib/bin/fs_util
projectRoot即RAWeb代码所在的目录, workspace是指RAWeb服务运行的目录,注意如果使用apache启动RAWeb的话,需要保证apache用户对workspace目录有读写权限.
RedAlertWebWorkRoot是RAWeb的工作目录
RedAlertWebConfDir是RAWeb保存sqlite的目录
RedAlertWebTablePath是sqlite的绝对路径,它包含了如下几张表,将会在RAServer中使用到:
PolicyRedAlertDataSourcePairsShieldRedAlertWebAuxPath是数据库文件的绝对路径
RedAlertWebJsonPath是raweb.json配置文件的绝对路径,该文件是RAWeb内部使用的配置,用于校验用户输入
RedAlertWebVersionDir用于记录每次告警策略的发布
runPort仅在本地调试时有用,是RAWeb的服务端口
MaxRaBackEnd表示该web服务支持多少个RAServer
RedAlertStoragePath是RAWeb发布告警策略的存储路径,目前仅支持本地磁盘,用户也可以扩展其他的分布式文件系统,比如hdfs
var ra_conf = {
"api_url": "http://localhost:5011",
"current_url": "http://0.0.0.0:5011/index.html",
"buc_sso_url": "",
"api_timeout": 3000,
"admin_timeout": 10000,
"disable_account": true
};
这里仅需修改api_url为你实际的web部署ip和端口
运行python raweb/main.py成功后,就可以从浏览器访问http://127.0.0.1:5011/index.html来访问RAweb
上节最后我们得到了一个RA服务的tar.gz压缩包,现在我们准备部署RA服务,比如我们打算将RA安装在/home/admin/ra/目录下:
mkdir /home/admin/ra/
tar xzf RAServer/build/release/packages/red_alert.tar.gz –C /home/admin/ra
解压后,安装目录结构大概如下图所示:
usr/local/bin目录下有一个red_alert.sh的脚本,我们就用它来启动RA服务,不过在启动之前,我们先要准备一下RA服务的配置,完整的配置如下
{
"aliMonitorUrl":"", // 内部使用,开源版本无需关心
"alarmThreadNum": 1, //发送告警的线程数
"checkerThreadNum":2, // 检查指标的线程数
"fetcherThreadNum":2, // 从数据源拉取指标的线程数
"alarmQueueSize": 1024, // 告警线程的队列大小
"checkerQueueSize": 1024, // 检查线程的队列大小
"fetcherQueueSize": 1024, // 拉取源数据线程的队列大小
"retrieveMetricsPointCount": 5, // 每次拉取几个点的源数据
"maxRandomLastRetriveTimeValueSec": 60, //每次拉取数据的最大(随机)间隔,单位秒
"reloadTreeIntervalSec": 60, // 隔多少秒从数据源获取一次指标结构
"mailUser": "", // 发送告警的邮件用户
"mailPassword": "", // 发送告警的邮件密码
"mailServerUrl": "", // 发送告警的邮件服务器,比如smtps://smtp.example.com
"heartbeatHost": "", // RA web的服务器地址
"heartbeatPort": "" // RA web端口
}
一般情况下,我们只需要修改mailUser, mailPassword, mailServerUrl, heartbeatHost, heartbeatPort即可。准备好配置文件后,用上文介绍的脚本red_alert.sh启动服务:
red_alert.sh –p 8000 –c ra.json
阈值告警一般需要配置如下字段
upBound, 上限downBound,下限当前值小于等于下限或大于等于上限时告警
趋势告警一般需要配置如下字段
maxDiffRatio,当前值和预测值差异比例阈值。可以直观理解为指标突增/突降maxDiffRatio时告警。如果期望差异比例在20%以下,则配置为2minDiffValue, 当前值和预测值差异绝对值阈值。仅当差异比例大于等于maxDiffRatio,且差异绝对值大于等于minDiffValue时才会产生告警
引入minDiffValue的目的是防止上报值很小时,细微的波动都会导致差异比例超过阈值而产生告警,因此这里需要一个绝对值来约束。比如一台空闲机器的cpu平时在1~5之间波动,细微的波动都会导致100%以上的差异比例
可用性告警一般需要配置如下字段
minHostNum, 上报metric的最小机器数当上报metric的机器数小于minHostNum时告警;
奇异点告警一般需要配置如下字段
maxDiffRatio,当前值和平均值差异比例阈值。可以直观理解为某台机器的当前值和均值差异比例超过maxDiffRatio时告警。如果期望所有机器当前值和均值差异在10%以下,则配置为1minDiffValue,当前值和平均值差异绝对值阈值。仅当差异比例大于等于maxDiffRatio,且差异绝对值大于等于minDiffValue时才会产生告警上文中的平均值是同一metric下所有机器的当前值求和除机器数所得
