最近又被问到了 Prometheus 为啥不报警，恰好回忆起之前经常解答相关问题，不妨写一篇文章来解决下面两个问题：
- 我的 Prometheus 为啥报警？
- 我的 Prometheus 为啥不报警？
从 for 参数开始
我们首先需要一些背景知识：Prometheus 是如何计算并产生警报的？
看一条简单的警报规则：
- alert: KubeAPILatencyHigh
annotations:
message: The API server has a 99th percentile latency of {{ $value }} seconds
for {{ $labels.verb }} {{ $labels.resource }}.
expr: |
cluster_quantile:apiserver_request_latencies:histogram_quantile{job="apiserver",quantile="0.99",subresource!="log"} > 4
for: 10m
labels:
severity: critical
这条警报的
大致含义是，假如 kube-apiserver 的 P99 响应时间大于 4 秒，并持续 10 分钟以上，就产生报警。
首先要注意的是由
for 指定的 Pending Duration。这个参数主要用于降噪，很多类似响应时间这样的指标都是有抖动的，通过指定 Pending Duration，我们可以 过滤掉这些瞬时抖动，让 on-call 人员能够把注意力放在真正有持续影响的问题上。
那么显然，下面这样的状况是不会触发这条警报规则的，因为虽然指标已经达到了警报阈值，但持续时间并不够长：
但偶尔我们也会碰到更奇怪的事情。
为什么不报警？
图二：为啥不报警
类似上面这样持续超出阈值的场景，为什么有时候会不报警呢？
为什么报警？
图三：为啥会报警
类似上面这样并未持续超出阈值的场景，为什么有时又会报警呢？
采样间隔
这其实都源自于 Prometheus 的数据存储方式与计算方式。
首先，Prometheus 按照配置的抓取间隔（
scrape_interval）定时抓取指标数据，因此存储的是形如（timestamp，value）这样的采样点。
对于警报， Prometheus 会按固定的时间间隔重复计算每条警报规则，因此警报规则计算得到的只是稀疏的采样点，而警报持续时间是否大于
for 指定的 Pending Duration 则是由这些稀疏的采样点决定的。
而在 Grafana 渲染图表时，Grafana 发送给 Prometheus 的是一个 Range Query，其执行机制是从时间区间的起始点开始，每隔一定的时间点（由 Range Query 的
step 请求参数决定） 进行一次计算采样。
这些结合在一起，就会导致警报规则计算时“看到的内容”和我们在 Grafana 图表上观察到的内容不一致，比如下面这张示意图：
上面图中，圆点代表原始采样点：
- 40s 时，第一次计算，低于阈值
- 80s 时，第二次计算，高于阈值，进入 Pending 状态
- 120s 时，第三次计算，仍然高于阈值，90s 处的原始采样点虽然低于阈值，但是警报规则计算时并没有”看到它“
- 160s 时，第四次计算，高于阈值，Pending 达到 2 分钟，进入 firing 状态
- 持续高于阈值
- 直到 360s 时，计算得到低于阈值，警报消除
由于采样是稀疏的，部分采样点会出现被跳过的状况，而当 Grafana 渲染图表时，取决于 Range Query 中采样点的分布，图表则有可能捕捉到 被警报规则忽略掉的“低谷”（图三)或者也可能无法捕捉到警报规则碰到的“低谷”（图二）。如此这般，我们就被”图表“给蒙骗过去，质疑起警报来了。
如何应对
首先嘛， Prometheus 作为一个指标系统天生就不是精确的——由于指标本身就是稀疏采样的，事实上所有的图表和警报都是”估算”，我们也就不必 太纠结于图表和警报的对应性，能够帮助我们发现问题解决问题就是一个好监控系统。当然，有时候我们也得证明这个警报确实没问题，那可以看一眼
ALERTS 指标。
ALERTS 是 Prometheus 在警报计算过程中维护的内建指标，它记录每个警报从 Pending 到 Firing 的整个历史过程，拉出来一看也就清楚了。
但有时候 ALERTS 的说服力可能还不够，因为它本身并没有记录每次计算出来的值到底是啥，而在我们回头去考证警报时，又无法选取出和警报计算过程中一模一样的计算时间点， 因此也就无法还原警报计算时看到的计算值究竟是啥。这时候终极解决方案就是把警报所要计算的指标定义成一条 Recording Rule，计算出一个新指标来记录计算值，然后针对这个 新指标做阈值报警。kube-prometheus 的警报规则中就大量采用了
这种技术。
到此为止了吗？
Prometheus 警报不仅包含 Prometheus 本身，还包含用于警报治理的 Alertmanager，我们可以看一看上面那张指标计算示意图的全图：
在警报产生后，还要经过 Alertmanager 的分组、抑制处理、静默处理、去重处理和降噪处理最后再发送给接收者。而这个过程也有大量的因素可能会导致警报产生了却最终 没有进行通知。这部分的内容，之前的文章《
搞搞 Prometheus：Alertmanager》已经涵盖，这两篇内容加在一起，也算是能把开头的两个问题解答得差不多了吧。
原文链接：
https://aleiwu.com/post/prometheus-alert-why/
