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k8s监控方案实践(二):集成Alertmanager告警与钉钉Webhook通知

k8s监控方案实践(二): 集成Alertmanager告警与钉钉Webhook通知

文章目录

  • k8s监控方案实践(二): 集成Alertmanager告警与钉钉Webhook通知
  • 一、Alertmanager简介
    • 1. 什么是Alertmanager?
    • 2. Prometheus与Alertmanager的工作流程
  • 二、Alertmanager实战部署
    • 1. 创建Namespace(prometheus-namespace.yaml)
    • 2. 创建ConfigMap(alertmanager-config.yaml)
    • 3. 创建Service(alertmanager-svc.yaml)
    • 4. 创建Deployment(alertmanager-deploy.yaml)
    • 5. 部署所有资源
  • 三、Prometheus告警规则配置
    • 1. 配置Pormetheus告警规则
    • 2. 配置Prometheus与Alertmanager通信
  • 四、集成钉钉Webhook
    • 1. 创建ConfigMap(webhook-dingtalk-config.yaml)
    • 2. 创建Service(webhook-dingtalk-svc.yaml)
    • 3. 创建Deployment(webhook-dingtalk-deploy.yaml)
    • 4. 创建模板文件(webhook-dingtalk-templates.yaml )
    • 5. 部署所有资源
  • 总结


随着容器化和微服务架构的不断发展,系统的复杂性与日俱增,构建一套完善的监控与告警体系已成为保障系统稳定运行的关键。在上一篇文章中,我们介绍了如何在 Kubernetes 中部署 Prometheus,并集成 Node Exporter 实现对节点资源的基础监控,为整体可观测性打下了坚实基础。

在本篇中,我们将继续完善监控体系,重点介绍如何部署 Alertmanager 并配置 Prometheus 告警规则,帮助我们及时感知系统异常,并通过钉钉、飞书等方式实现告警通知,进一步提升运维响应能力与系统可靠性。

一、Alertmanager简介

1. 什么是Alertmanager?

Alertmanager 是 Prometheus 生态中的核心组件之一,主要用于接收 Prometheus 发送的告警(Alerts),并按照用户定义的规则对这些告警进行:

  • 去重(Deduplication):避免重复告警干扰
  • 分组(Grouping):相似告警聚合成一条,提升可读性
  • 抑制(Silencing):在特定情况下抑制某些告警,如在维护窗口中
  • 路由(Routing):按标签或规则将不同告警分发到不同的接收人或平台
  • 通知(Notification):最终将告警通过 Email、Slack、Webhook、飞书、钉钉等方式发送出去

2. Prometheus与Alertmanager的工作流程

Alertmanager 并不主动采集数据,它只处理告警。以下是 Prometheus 与 Alertmanager 的协作流程:

  • Prometheus 定期根据配置文件中定义的告警规则(alerting rules)对收集到的时间序列数据进行评估
  • 当满足某条规则的触发条件时,Prometheus 会将该规则对应的 Alert(告警)发送给 Alertmanager
  • Alertmanager 收到告警后,进行上述的去重、分组、路由和通知
  • 用户通过接收端(如钉钉群、邮箱等)接收到告警信息

✅ 提示:Prometheus 与 Alertmanager 之间通过 HTTP 协议通信,默认使用端口 9093 接收告警。

g.cn/direct/31da7451a2e34431b7ce7606e6722ebf.png)

二、Alertmanager实战部署

1. 创建Namespace(prometheus-namespace.yaml)

创建名为prometheus的命名空间,用于隔离部署监控相关资源

apiVersion: v1
kind: Namespace
metadata:name: prometheus

2. 创建ConfigMap(alertmanager-config.yaml)

配置 Alertmanager 的基本设置,包括告警的路由、分组规则、抑制规则以及通知方式等。下面配置了钉钉 webhook 作为告警接收渠道

---
kind: ConfigMap
apiVersion: v1
metadata:labels:app: aalertmanagername: alertmanager-confignamespace: prometheus
data:config.yml: |global:#旧的告警3分钟没有更新,则认为告警解决        resolve_timeout: 3mroute:group_by: ['alertname'] #根据告警规则组名进行分组group_wait: 0s       #在组内等待所配置的时间,如果同组内,30秒内出现相同报警,在一个组内出现group_interval: 10s   #控制告警组的发送频率,一条告警消息发送后,等待10秒,发送第二组告警repeat_interval: 1h   #发送报警间隔,如果指定时间内没有修复,则重新发送报警receiver: 'web.hook'receivers:- name: 'web.hook'webhook_configs:    #钉钉 webhook 地址- url: 'http://dingtalk.prometheus.svc.cluster.local:8060/dingtalk/webhook1/send'send_resolved: true     #表示服务恢复后会收到恢复告警inhibit_rules:   #配置抑制告警规则- source_match:severity: 'error'  #如果源告警为 error,目标告警为 warn,则抑制该目标告警target_match:severity: 'warn'equal: ['alertname', 'target', 'job', 'instance']   #相同标签的告警才会抑制- source_match:severity: 'warn'target_match:severity: 'info'equal: ['alertname', 'target', 'job', 'instance']

3. 创建Service(alertmanager-svc.yaml)

为 Alertmanager 创建一个专用的 Service,使其可以暴露给 Prometheus 使用

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:name: alertmanagernamespace: prometheuslabels:app: alertmanager
spec:ports:- port: 9093targetPort: 9093protocol: TCPselector:app: alertmanager

4. 创建Deployment(alertmanager-deploy.yaml)

部署 Alertmanager 到 Kubernetes 集群,挂载配置文件并设置必要的启动参数

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:name: alertmanagernamespace: prometheus
spec:replicas: 1selector:matchLabels:app: alertmanagertemplate:metadata:labels:app: alertmanagerspec:containers:- name: alertmanagerimage: harbor.local/k8s/alertmanager:0.25.0  imagePullPolicy: IfNotPresentports:- containerPort: 9093protocol: TCPargs: - "--config.file=/etc/alertmanager/config.yml"- "--storage.path=/alertmanager"volumeMounts:- mountPath: /etc/alertmanager/name: alertmanager-configvolumes:- name: alertmanager-configconfigMap:name: alertmanager-config

5. 部署所有资源

kubectl apply -f prometheus-namespace.yaml
kubectl apply -f alertmanager-config.yaml
kubectl apply -f alertmanager-svc.yaml
kubectl apply -f alertmanager-deploy.yaml

三、Prometheus告警规则配置

1. 配置Pormetheus告警规则

/kubernetes/prometheus/rules 目录下创建 k8s-node_exporter.yml,用于定义监控条件,例如内存、CPU使用率等告警条件(这里不清楚为什么是这个目录的看上一篇文章)

groups:
- name: K8S服务器告警rules:- alert: "K8S服务器内存告警"expr: 100 - ((node_memory_MemAvailable_bytes{job=~"k8s.*"} * 100) / node_memory_MemTotal_bytes{job=~"k8s.*"}) > 90for: 5m  labels:severity: warnannotations:summary: "{{ $labels.instance }} 内存使用率过高,请尽快处理!"description: '{{ $labels.instance }}内存使用率90%,当前使用率{{ printf "%.2f" .Value }}%.'- alert: "K8S服务器磁盘空间告警"expr: (1 - node_filesystem_avail_bytes{job=~"k8s.*", fstype=~"ext4|xfs"} / node_filesystem_size_bytes{job=~"k8s.*",fstype=~"ext4|xfs"}) * 100 > 90for: 60slabels:severity: warnannotations:summary: "{{ $labels.instance }}磁盘空间使用超过90%了"description: '{{ $labels.instance }}磁盘使用率超过90%,当前使用率{{ printf "%.2f" .Value }}%.'- alert: "K8S服务器CPU告警"expr: 100-(avg(irate(node_cpu_seconds_total{job=~"k8s.*",mode="idle"}[5m])) by(instance)* 100) > 90for: 5mlabels:severity: warninstance: "{{ $labels.instance }}"annotations:summary: "{{$labels.instance}}CPU使用率超过90%了"description: '{{ $labels.instance }}CPU使用率超过90%,当前使用率{{ printf "%.2f" .Value }}%.'- alert: "K8S服务器负载告警"expr: (node_load15{job=~"k8s.*"}) > 50for: 5mlabels:severity: warninstance: "{{ $labels.instance }}"annotations:summary: "{{$labels.instance}}服务器负载异常"description: '{{ $labels.instance }}服务器负载异常,当前负载{{ printf "%.2f" .Value }}%.'- alert: "K8S服务器IO性能告警"expr: ((irate(node_disk_io_time_seconds_total{job=~"k8s.*"}[30m]))* 100)  > 95for: 5mlabels:severity: warnannotations:summary: "{{$labels.instance}} 流入磁盘IO使用率过高,请尽快处理!"description: '{{$labels.instance}} 流入磁盘IO大于95%,当前使用率{{ printf "%.2f" .Value }}%.'

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

2. 配置Prometheus与Alertmanager通信

确保 Prometheus 的配置文件已正确配置以与 Alertmanager 通信

data:prometheus.yml: |global:scrape_interval: 15s  #抓取数据的间隔时间scrape_timeout: 10s   #超时时间evaluation_interval: 1m   #评估时间alerting:alertmanagers:- static_configs:- targets: ['alertmanager.prometheus.svc.cluster.local:9093']

在这里插入图片描述

四、集成钉钉Webhook

由于 Alertmanager 本身不直接支持钉钉告警推送,我们通过部署一个中间转发服务来处理 Prometheus 的告警并发送到钉钉。这里使用 prometheus-webhook-dingtalk 服务来实现这一功能

1. 创建ConfigMap(webhook-dingtalk-config.yaml)

创建 webhook-dingtalk-config.yaml,配置钉钉机器人的地址、密钥和告警模板

kind: ConfigMap
apiVersion: v1
metadata:labels:app: dingtalkname: dingtalk-confignamespace: prometheus
data:config.yml: |templates:- /etc/prometheus-webhook-dingtalk/templates/template.tmpl targets: webhook1:url: https://oapi.dingtalk.com/robot/send?access_token=xxx  #替换成实际的钉钉机器人tokensecret: xxx              #加签配置message:text: '{{ template "email.to.message" . }}'    #使用模板格式化消息

2. 创建Service(webhook-dingtalk-svc.yaml)

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:name: dingtalknamespace: prometheuslabels:app: dingtalk
spec:ports:- port: 8060targetPort: 8060protocol: TCPselector:app: dingtalk

3. 创建Deployment(webhook-dingtalk-deploy.yaml)

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:name: prometheus-webhook-dingtalknamespace: prometheus
spec:replicas: 1selector:matchLabels:app: dingtalktemplate:metadata:labels:app: dingtalkspec:containers:- name: webhook-dingtalkimage: harbor.local/k8s/prometheus-webhook-dingtalk:latestimagePullPolicy: IfNotPresentports:- containerPort: 8060protocol: TCPvolumeMounts:- mountPath: /etc/prometheus-webhook-dingtalk/name: dingtalk-config- mountPath: /etc/prometheus-webhook-dingtalk/templates/name: dingtalk-templatesvolumes:- name: dingtalk-configconfigMap:name: dingtalk-config- name: dingtalk-templatesconfigMap:name: dingtalk-templates

4. 创建模板文件(webhook-dingtalk-templates.yaml )

该模板将告警格式化为钉钉支持的 Markdown 格式

---
kind: ConfigMap
apiVersion: v1
metadata:labels:app: dingtalkname: dingtalk-templatesnamespace: prometheus
data:template.tmpl: |{{ define "email.to.message" }}{{- if gt (len .Alerts.Firing) 0 -}}{{- range $index, $alert := .Alerts -}}<font color=#FF0000>=========  **监控告警** ========= </font>  **告警程序:**     Alertmanager   **告警类型:**    {{ $alert.Labels.alertname }}   **告警级别:**    {{ $alert.Labels.severity }}**告警状态:**    {{ .Status }}   **故障主机:**    {{ $alert.Labels.instance }} {{ $alert.Labels.device }}   **告警主题:**    {{ .Annotations.summary }}   **告警详情:**    {{ $alert.Annotations.message }}{{ $alert.Annotations.description}}   **主机标签:**    {{ range .Labels.SortedPairs  }}  </br> [{{ .Name }}: {{ .Value | markdown | html }} ] {{- end }} </br>**故障时间:**    {{ ($alert.StartsAt.Add 28800e9).Format "2006-01-02 15:04:05" }}  <font color=#FF0000>========= = **end** =  ========= </font>{{- end }}{{- end }}{{- if gt (len .Alerts.Resolved) 0 -}}{{- range $index, $alert := .Alerts -}}<font color=#00800>========= **告警恢复** ========= </font>  **告警程序:**     Alertmanager   **告警主题:**    {{ $alert.Annotations.summary }}  **告警主机:**    {{ .Labels.instance }}   **告警类型:**    {{ .Labels.alertname }}  **告警级别:**    {{ $alert.Labels.severity }}**告警状态:**    {{   .Status }}  **告警详情:**    {{ $alert.Annotations.message }}{{ $alert.Annotations.description}}  **故障时间:**    {{ ($alert.StartsAt.Add 28800e9).Format "2006-01-02 15:04:05" }}  **恢复时间:**    {{ ($alert.EndsAt.Add 28800e9).Format "2006-01-02 15:04:05" }}  <font color=#00800>========= = **end** =  ========= </font>{{- end }}{{- end }}{{- end }}

5. 部署所有资源

kubectl apply -f webhook-dingtalk-config.yaml
kubectl apply -f webhook-dingtalk-svc.yaml
kubectl apply -f webhook-dingtalk-deploy.yaml
kubectl apply -f webhook-dingtalk-templates.yaml

至此,Alertmanager 配置完毕,Prometheus 告警可以通过钉钉 Webhook 发送通知

在这里插入图片描述


总结

🚀 本篇详细介绍了在 Kubernetes 环境中部署 Prometheus 与 Alertmanager,并结合钉钉 Webhook 实现监控告警通知的完整流程。通过配置告警规则和通知渠道,可以及时掌握集群关键指标变化,提高系统稳定性和运维响应效率。
✅下一篇将介绍如何在 Kubernetes 中部署并配置 Grafana,实现监控数据的可视化展示,打造高效直观的监控面板。

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RabbitMQ 工作模式 官方提供了七种工作模式 Simple&#xff08;简单模式&#xff09; P&#xff1a;生产者&#xff0c;发布消息到队列C&#xff1a;消费者&#xff0c;从队列中获取消息并消费Queue&#xff1a;消息队列&#xff0c;存储消息。 一个生产者&#xff0c;一个…...

《探索React Native社交应用中WebRTC实现低延迟音视频通话的奥秘》

WebRTC&#xff0c;全称为Web Real-Time Communication&#xff0c;是一项开创性的开源技术&#xff0c;为Web和移动应用开启了实时通信的大门。它打破了传统通信的束缚&#xff0c;使得应用之间无需依赖繁琐的中间服务器&#xff0c;就能实现直接的点对点通信&#xff0c;这是…...

UI设计公司兰亭妙微分享:汽车 MHI 设计的界面布局创新法则

在汽车人机界面&#xff08;MHI&#xff09;设计中&#xff0c;界面布局犹如建筑蓝图&#xff0c;奠定了用户与汽车交互体验的基础。合理创新的布局能提升驾驶安全性与便捷性&#xff0c;融合极简美学与高效操作则成为现代汽车 MHI 界面布局设计的核心追求。​ 驾驶场景中&…...

【递归,搜索与回溯算法篇】专题(一) - 递归

文章目录 面试题 08.06. 汉诺塔问题21. 合并两个有序链表206. 反转链表24. 两两交换链表中的节点50. Pow(x, n) 面试题 08.06. 汉诺塔问题 题目链接&#xff1a; 面试题 08.06. 汉诺塔问题 题目描述&#xff1a; 在经典汉诺塔问题中&#xff0c;有 3 根柱子及 N 个不同大小的…...

B站pwn教程笔记-9

前言&#xff1a;可以去一些开源镜像站下载libc老的乌班图镜像&#xff0c;因为堆题的libc可能比较老&#xff0c;没有新的一些保护措施和机制。 格式化字符串漏洞 归根结底&#xff0c;可以读写任意地址内存。 泄露栈数据/任意地址数据 主要问题就是printf不知道自己有没有…...

NVR(网络视频录像机) 和 网络摄像机(IPC,IP Camera)

NVR&#xff08;网络视频录像机&#xff09; 和 网络摄像机&#xff08;IPC&#xff0c;IP Camera&#xff09; 是网络监控系统的两个核心组件&#xff0c;但功能定位完全不同。以下是它们的核心区别&#xff1a; 1. 功能角色 组件网络摄像机&#xff08;IPC&#xff09;NVR&a…...

数智读书笔记系列032《统一星型模型--一种敏捷灵活的数据仓库和分析设计方法》

引言 在当今数字化时代,数据仓库作为企业数据管理的核心基础设施,承担着整合、存储和提供企业数据的关键角色。随着商业环境的快速变化和业务需求的日益复杂,数据仓库的设计方法也在不断演进,以适应新的挑战和要求。 背景与意义 数据仓库领域长期存在着两种主流方法论之…...

互联网大厂Java求职面试:基于RAG的智能问答系统设计与实现

互联网大厂Java求职面试&#xff1a;基于RAG的智能问答系统设计与实现 场景背景 在某互联网大厂的技术面试中&#xff0c;技术总监张总正在面试一位名为郑薪苦的求职者。郑薪苦虽然对技术充满热情&#xff0c;但回答问题时总是带着幽默感&#xff0c;有时甚至让人哭笑不得。 …...

[C#]Task.Run()和Task.Factory.StartNew()对比(腾讯元宝)

Task.Run和Task.Factory.StartNew都是用来创建并启动任务的方法&#xff0c;但它们的内部实现和使用场景有所不同。两者的主要区别&#xff1a;默认调度器、配置选项、异常处理、适用场景。建议用户大多数情况下使用Task.Run&#xff0c;除非需要StartNew的高级配置&#xff0c…...

Java游戏服务器开发流水账(3)游戏数据的缓存简介

简介 游戏服务器数据缓存是一种在游戏服务器运行过程中&#xff0c;用于临时存储经常访问的数据的技术手段&#xff0c;旨在提高游戏性能、降低数据库负载以及优化玩家体验。游戏开发中数据的缓存可以使用Java自身的内存也可以使用MemCache&#xff0c;Redis&#xff0c;注意M…...

PostgreSQL可见性映射VM

1.可见性映射 清理过程的代价高昂&#xff0c;为了减小清理的开销&#xff0c;在PostgreSQL 8.4版中引入了VM。 VM的基本概念很简单。 每个表都拥有各自的可见性映射&#xff0c;用于保存表文件中每个页面的可见性。 页面的可见性确定了每个页面是否包含死元组。清理过程可以…...