Rules详解（二）

本章主要讲解Rules的俩种记录规则 alerting rules 警报规则与 recording rules 记录规则

Prometheus 支持两种类型的Rules，可以对其进行配置，然后定期进行运算：recording rules 与 alerting rules，规则文件的计算频率与告警规则计算频率一致，都是通过全局配置中的 evaluation_interval 定义。

alerting rules¶

要在Prometheus中使用Rules规则，就必须创建一个包含必要规则语句的文件，并让Prometheus通过Prometheus配置中的rule_files字段加载该文件，前面我们已经讲过了。其实语法都一样，除了 recording rules 中的收集的指标名称 record: <string> 字段配置方式略有不同，其他都是一样的。

配置范例：

- alert: ServiceDown
    expr: avg_over_time(up[5m]) * 100 < 50
    annotations:
      description: The service {{ $labels.job }} instance {{ $labels.instance }} is
        not responding for more than 50% of the time for 5 minutes.
      summary: The service {{ $labels.job }} is not responding
  - alert: RedisDown
    expr: avg_over_time(redis_up[5m]) * 100 < 50
    annotations:
      description: The Redis service {{ $labels.job }} instance {{ $labels.instance
        }} is not responding for more than 50% of the time for 5 minutes.
      summary: The Redis service {{ $labels.job }} is not responding
  - alert: PostgresDown
    expr: avg_over_time(pg_up[5m]) * 100 < 50
    annotations:
      description: The Postgres service {{ $labels.job }} instance {{ $labels.instance
        }} is not responding for more than 50% of the time for 5 minutes.
      summary: The Postgres service {{ $labels.job }} is not responding

recording rules¶

recording rules 是提前设置好一个比较花费大量时间运算或经常运算的表达式，其结果保存成一组新的是时间序列数据。当需要查询的时候直接会返回已经计算好的结果，这样会比直接查询快，同时也减轻了PromQl的计算压力，同时对可视化查询的时候也很有用，可视化展示每次只需要刷新重复查询相同的表达式即可。

在配置的时候，除却 record: <string> 需要注意，其他的基本上是一样的，一个 groups 下可以包含多条规则 rules ，记录和警报规则保存在规则组内，组中的规则以规则的配置时间间隔顺序运算，也就是全局中的 evaluation_interval 设置。

配置范例：

groups:
- name: http_requests_total
  rules:
  - record: job:http_requests_total:rate10m
    expr: sum by (job)(rate(http_requests_total[10m]))
    lables:
      team: operations
  - record: job:http_requests_total:rate30m
    expr: sum by (job)(rate(http_requests_total[30m]))
    lables:
      team: operations

上面的规则其实就是根据record规则中的定义，Prometheus 会在后台完成 expr 中定义的 PromQL 表达式计算过去的指标，以job为维度使用sum聚合运算符计算 http_requests_total 10m内的请求量，并且将计算结果保存到新的时间序列 job:http_requests_total:rate10m 中，同时还可以通过 labels 为样本数据添加额外的自定义标签。