golang时间序列告警框架插件bosun的使用

Golang时间序列告警框架插件Bosun的使用

Bosun简介

Bosun是由Stack Exchange开发的时间序列告警框架。Scollector是一个指标收集代理。

构建Bosun

bosun和scollector位于cmd目录下。在相应的目录中运行go build来构建每个项目。也可以使用Makefile来完成大多数任务。

# 进入bosun目录并构建
$ cd cmd/bosun
$ go build

运行Bosun

使用Docker完整运行

要运行包含所有依赖项的完整堆栈，可以从docker目录运行docker-compose up：

$ cd docker
$ docker-compose down
$ docker-compose up --build

仅运行依赖项

如果你只需要依赖项(Redis, OpenTSDB, HBase)并希望直接在机器上运行Bosun(例如为了附加调试器)，可以使用以下命令从仓库根目录启动依赖项：

# 启动Redis
$ docker run -p 6379:6379 --name redis redis:6

# 构建并启动OpenTSDB
$ docker build -f docker/opentsdb.Dockerfile -t opentsdb .
$ docker run -p 4242:4242 --name opentsdb opentsdb

OpenTSDB容器将在http://localhost:4242可访问，Redis监听默认端口6379。如果Bosun在Docker容器中启动，它将在http://localhost:8070可用。

开发Bosun

安装依赖

# 设置所有依赖项
$ make deps
$ make testdeps

# 当添加或更改新的静态资源(如JS和CSS文件)时运行
$ make generate

开发模式运行

w.sh脚本会自动构建并循环运行bosun。当go/js/ts文件更改时它会自动更新，并且以只读模式运行，不发送任何警报。

$ cd cmd/bosun
$ ./w.sh

Go版本

查看仓库根目录中.travis.yml文件中的版本号以确定要使用的Go版本。一般来说，如果你能够无错误地构建Bosun，可以使用较新版本的Go。

Miniprofiler

Bosun在Web UI中包含miniprofiler，可以帮助调试。按ALT-P组合键可以显示miniprofiler。这允许你查看时间统计信息，以及发送到TSDB的原始查询。

示例配置

以下是一个简单的Bosun告警规则配置示例：

alert cpu.high {
    template = generic
    $metric = q("sum:rate{counter,,1}:os.cpu{host=*}", "5m", "")
    $q = $metric
    warn = $q > 90
    crit = $q > 95
    runEvery = 1
    depends = alert.cpu.veryhigh
    ignoreUnknown = true
}

这个示例配置监控CPU使用率，当5分钟平均使用率超过90%时发出警告，超过95%时发出严重警报。


更多关于golang时间序列告警框架插件bosun的使用的实战教程也可以访问 https://www.itying.com/category-94-b0.html

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Bosun: Golang时间序列告警框架

Bosun是一个用Go语言编写的开源监控和告警系统，由Stack Overflow团队开发。它能够处理时间序列数据，提供灵活的告警规则定义和通知机制。

Bosun核心特性

  1. 支持多种时间序列数据源(OpenTSDB, Graphite, Prometheus等)
  2. 灵活的告警规则定义语言
  3. 强大的模板系统用于告警通知
  4. 内置的Web UI用于查看告警和配置
  5. 支持历史告警查询和分析

安装Bosun

可以通过Docker快速启动Bosun:

docker run -d -p 8070:8070 stackexchange/bosun

或者从源代码编译:

go get bosun.org/cmd/bosun

基本配置示例

创建一个简单的bosun.conf配置文件:

tsdbHost = "localhost:4242"  # OpenTSDB地址
httpListen = ":8070"        # Web UI监听端口

notification default {
    email = "admin@example.com"
}

template generic {
    subject = `{{.Last.Status}}: {{.Alert.Name}} on {{.Group.host}}`
    body = `<p>Alert: {{.Alert.Name}} triggered on {{.Group.host}}</p>
            <p>Crit: {{.Alert.Crit}}</p>
            <p>Current Value: {{.Eval .Alert.Vars.q}}</p>`
}

alert cpu.high {
    template = generic
    $q = max(rate{counter,,1}:system.cpu.user{host=*}) by (host)
    warn = $q > 80
    crit = $q > 90
    runEvery = 1  # 每分钟检查一次
    depends = redis.*
}

Go中使用Bosun客户端

以下是一个Go程序示例，用于向Bosun发送告警事件:

package main

import (
	"log"
	"net/http"
	"net/url"
	"time"
)

func main() {
	// Bosun服务器地址
	bosunURL := "http://localhost:8070"

	// 构造告警数据
	alertData := url.Values{
		"alert":  {"service.down"},
		"host":   {"web01.example.com"},
		"status": {"critical"},
		"value":  {"1"},
		"text":   {"Web service is down"},
	}

	// 发送HTTP POST请求
	resp, err := http.PostForm(bosunURL+"/api/alert", alertData)
	if err != nil {
		log.Fatalf("Error sending alert: %v", err)
	}
	defer resp.Body.Close()

	if resp.StatusCode != http.StatusOK {
		log.Printf("Unexpected response status: %s", resp.Status)
	} else {
		log.Println("Alert sent successfully")
	}
}

高级告警规则示例

alert disk.space {
    template = generic
    $disks = merge(series("disk.used_percent{host=*,disk=*}", "1h", ""))
    $disks_with_space = $disks > 90
    warnNotification = $disks_with_space
    critNotification = $disks_with_space > 95
    warn = len($disks_with_space) > 0
    crit = len($disks_with_space) > 0 && avg($disks_with_space) > 95
    
    // 设置告警依赖关系
    depends = raid.status
    
    // 设置告警抑制
    squelch = host=db*,disk=/tmp  # 不监控/tmp分区在数据库服务器上
}

与Prometheus集成

Bosun可以查询Prometheus数据源:

alert prometheus.high.latency {
    template = generic
    $q = prom("histogram_quantile(0.95, sum(rate(http_request_duration_seconds_bucket{job=\"myapp\"}[5m])) by (le))")
    warn = $q > 0.5
    crit = $q > 1.0
    runEvery = 1
}

最佳实践

  1. 为不同类型的告警创建不同的模板
  2. 使用depends和squelch管理告警关系
  3. 设置合理的runEvery间隔平衡及时性和负载
  4. 利用Bosun的测试功能验证告警规则
  5. 定期审查和优化告警规则

Bosun提供了强大的时间序列告警功能，特别适合需要复杂告警逻辑的场景。通过灵活的配置和Go语言的高性能，它能够处理大规模的监控需求。

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