up{job!~"k8s-(.*)-prometheus|node-exporter"} == 0

<think>好的，我现在需要分析用户提供的PromQL表达式：up{job!~"k8s-(.*)-prometheus|node-exporter"} == 0。这个表达式看起来是用来监控特定服务的存活状态的。首先，我要理解每个部分的作用。 首先，up指标在Prometheus中通常用来表示目标实例的健康状态，1表示健康，0表示不健康。所以这里的表达式是检查哪些实例的状态为0，也就是不健康的。 接下来看标签过滤部分：job!~"k8s-(.*)-prometheus|node-exporter"。这里的job标签是用来标识监控任务的名称。正则表达式!~表示不匹配后面的模式。模式是"k8s-(.*)-prometheus|node-exporter"，也就是排除以k8s-开头，中间任意字符，然后以-prometheus结尾的job，或者名为node-exporter的job。这可能是因为这些job属于监控系统自身，用户希望排除它们，专注于业务应用的监控。 然后，用户可能在使用这个表达式来触发告警，当业务应用的服务实例不可用时发出通知。需要确认这种过滤是否合理，是否有可能误排或漏掉某些需要监控的目标。 接下来要考虑这个表达式的潜在问题。比如，是否有job名称不符合这个正则表达式但同样属于系统组件的情况？或者是否有重要的业务应用被错误地排除在外？另外，Prometheus的up指标受抓取间隔影响，短暂的失败可能导致误告警，是否需要增加持续时间条件，比如持续几分钟不可用才告警？ 此外，用户可能需要了解如何验证这个告警规则的有效性，比如手动检查目标状态，或者通过Prometheus的UI查询相关指标。同时，关联其他指标如scrape_duration_seconds或scrape_samples_scraped可以帮助诊断问题原因，比如网络延迟或指标过多导致抓取超时。 最后，可能需要提供优化建议，比如结合其他指标进行更全面的健康检查，或者调整正则表达式以更精确地过滤目标。还要考虑不同环境下的差异，比如job命名规则是否有变化，是否需要根据实际情况调整排除模式。</think>这是一个用于监控 **非监控组件服务可用性** 的告警规则，聚焦于检测 **基础设施服务不可用** 的情况。以下是深度解析： --- ### **核心公式解析** ```promql up{ // 服务存活状态指标 job!~"k8s-(.*)-prometheus|node-exporter" // 关键过滤规则 } == 0 // 触发条件 ``` --- ### **组件作用表** | 指标/条件 | 技术说明 | 数据原理 | |-----------|----------|----------| | `up` 指标 | Prometheus 内置指标 | 1=抓取成功, 0=抓取失败 | | `job!~"k8s-(.*)-prometheus"` | 排除 Prometheus 自身监控 | 匹配 `k8s-dev-prometheus` 等命名 | | `job!~"node-exporter"` | 排除节点监控组件 | 通常以 DaemonSet 形式部署 | | `==0` | 触发临界值 | 连续失败会持续触发 | --- ### **告警逻辑分层** ```mermaid graph TD A[触发告警] --> B{服务类型判断} B -->|基础设施服务| C[紧急告警] B -->|业务服务| D[重要告警] C --> E[检查服务日志] D --> F[检查部署状态] E --> G[网络问题? 资源不足?] F --> H[滚动更新异常?] ``` --- ### **状态诊断矩阵** | 持续时间 | 关联指标 | 故障定位 | 处理优先级 | |----------|----------|----------|------------| | <5分钟 | `scrape_duration_seconds` | 瞬时网络抖动 | P3 | | 5-15分钟 | `process_open_fds` | Prometheus 服务端过载 | P2 | | >15分钟 | `kube_pod_status_phase` | 目标 Pod 持续崩溃 | P1 | --- ### **优化建议** 1. **增加排除规则** ```promql up{job!~"k8s-(.*)-(prometheus|alertmanager)|node-exporter|kube-proxy"} == 0 ``` - 增加对 kube-proxy 的过滤 - 明确排除 Alertmanager 2. **关联拓扑感知** ```promql (up == 0) * on(instance) group_left(nodename) ( kube_pod_info{node!~"master-.*"} ) ``` - 排除 master 节点上的系统服务 - 显示故障服务所在节点 3. **分级响应策略** | 级别 | 规则 | 响应时间 | |------|------|----------| | 紧急 | 核心服务(如 etcd) down | 15分钟 | | 重要 | 中间件服务(如 redis) down | 1小时 | | 警告 | 普通业务服务 down | 2小时 | --- ### **数据验证方法** 1. **手动服务检查** ```bash # 获取目标服务端点 curl http://<target>:<port>/-/healthy # 预期返回：OK ``` 2. **Prometheus 原始指标** ```promql sum(up) by (job) // 查看各 job 存活总数 ``` 3. **关联日志查询** ```bash # 查看抓取失败日志 grep "Failed to scrape" /var/log/prometheus/prometheus.log ``` --- ### **特殊场景处理** - **证书过期**： 通过 `probe_ssl_earliest_cert_expiry` 指标提前预警 - **跨集群监控**： 添加 `cluster` 标签区分来源 ```promql up{cluster!="monitoring-cluster"} == 0 ``` - **服务灰度发布**： 结合 `kube_deployment_spec_replicas` 与 `kube_pod_status_phase` 进行版本健康比对 --- ### **典型故障树** ```mermaid graph TD A[up==0] --> B{抓取失败原因} B --> C[网络问题] B --> D[认证失败] B --> E[服务崩溃] C --> F[检查防火墙规则] D --> G[检查证书有效性] E --> H[查看 Pod CrashLoopBackOff] ``` --- ### **指标关联分析** ```promql // 结合服务发现元数据 (up == 0) * on(instance) group_left(pod, namespace) ( kube_pod_info{job="kube-state-metrics"} ) ``` --- ### **监控看板建议** 1. **服务存活状态矩阵** ```promql sum(up) by (job, namespace) / count(up) by (job, namespace) ``` 2. **历史可用率趋势** ```promql avg_over_time(up[24h]) * 100 ``` --- ### **告警抑制策略** ```yaml # Alertmanager 配置示例 routes: - matchers: [alertname="ServiceDown", severity="warning"] inhibit_rules: - target_matchers: [alertname="ServiceDown", severity="emergency"] equal: ['cluster', 'namespace'] ```