错误日志告警实战 1.1. 需求 为了更方便的实时了解系统报错情况,我开始寻找告警解决方案 1.2. 思路 1.2.1. 不差钱的方案 如果不差钱,更系统更完善的解决方案,我首先想到的是CAT,它不但能实现错误告警,且更加智能,告警的错误间隔,错误告警内容,QPS告警等等方式更多样化,还能查看接口QPS流量等等,奈何经费有限 -- 彩色日志 --> <! 到这一步,只要我们打印log.error日志就会把错误日志都发到指定邮件上了,但这样肯定还不够,我们需要配合@ControllerAdvice可以做到只要报异常,就可以统一进行日志邮件发送,同时我们又会有特殊的需求 总结 至此已经完全实现错误告警方案,后续就是优化工作了,实现效果如下 错误邮件列表 ? 错误邮件内容 ?
Kubernetes集群日志-使用Loki实现日志告警 王先森2023-12-202023-12-20 日志报警 对于生产环境以及一个有追求的运维人员来说,哪怕是毫秒级别的宕机也是不能容忍的。 对基础设施及应用进行适当的日志记录和监控非常有助于解决问题,还可以帮助优化成本和资源,以及帮助检测以后可能会发生的一些问题。使用 Loki 收集日志是否可以根据采集的日志来进行报警呢? 在通过使用Loki实现高效日志分析和查询 部署的Loki开启了告警配置,我们需要添加新的告警规则。 告警配置规则 Loki 的 rulers 规则和结构与 Prometheus 是完全兼容,唯一的区别在于查询语句(LogQL)不同,在 Loki 中我们用 LogQL 来查询日志,一个典型的 rules nginx 日志的错误率大于 1%就触发告警: 同样在 1m 之内如果持续超过阈值,则会真正触发报警规则,触发后我们在 Alertmanager 也可以看到对应的报警信息了:
一、前言 随着 Kubernetes 使用越来越广泛,日志集中收集、展示、告警等都需要考虑的事情。 ❝日志收集到集中日志平台,但是另一个问题来了,应该如何对业务日志告警? ❞ 下面是一个 Kubernetes 日志收集架构图,比较开源的解决方案。 10条就告警 3、通过 钉钉机器人 或者 飞书机器人 告警 四、如何根据日志告警? alert_text: | 【告警主题】 Nginx访问日志异常 【告警条件】 异常访问日志1分钟内大于10次 【告警时间(UTC)】 {} 【告警域名】 {} 【状态码】 {} 【请求URL alert_text: | 【告警主题】 java业务日志异常 【告警条件】 异常业务日志1分钟内大于10次 【告警时间(UTC)】 {} 【告警业务名称】 {} 【告警业务索引】 {}
前言: 有时候,连接MySQL的会话经常会异常退出,错误日志里会看到"Got an error reading communication packets"类型的告警。 每次测试要注意状态变量Aborted_clients和Aborted_connects的变化及错误日志记录。 ------------+2 rows in set (0.00 sec)mysql> kill 10;Query OK, 0 rows affected (0.00 sec) 3.查看状态变化及错误日志 packets” 类似告警的原因就很明了了,查询相关资料,总结出造成Aborted connection告警的可能原因如下: 会话链接未正常关闭,程序没有调用mysql_close()。 里频繁出现Aborted connection告警,这时候就应该注意了,可能会对业务产生较大的影响。
学习简单的PromQL语言,在grafana里面根据业务自定义dashboard; 3. alertmanager自定义告警的配置;讲述邮件告警和企业微信告警; 1. *",pod_name=~"^cim.*"}[1m])) by (pod_name) # 3. alertmanager自定义告警的配置;讲述邮件告警和企业微信告警; prometheus监控可以通过 grafana将数据优美的展示出来,但是IT监控最主要的还是告警;如果出现故障运维人员需要第一时间能够收到告警才可以;prometheus有一个组件alertmanager来实现告警;关于告警有几个概念需要和大家聊一下 ,通过邮件来告警,如果有team: node2标签的通过企业微信来告警 team: node - receiver: wechat group_wait: 10s match: team: node2 }} 告警主题: { { .Annotations.summary }} 告警详情: { { .Annotations.description }} 触发时间: { { .StartsAt.Format
很多小伙伴在用Loki的Ruler配置日志告警规则时都会有一个大胆的想法: “ 要是能把日志内容告出来该多好 ” 在LogQL V1的时代,受限于简单的日志过滤解释器影响,我们往往只能通过简单的聚合函数将日志转化成区间向量加以告警 ,它的规则大改就像这个样子: rules: - alert: xxx告警 expr: sum(count_over_time({<日志标签>} |~ "xx关键字或者正则匹配字符串"[1m] ,只保留日志流中原本的标签,而这里面的信息量极少,对于我们接收到日志告警时,期待看到的关键信息来说是远不够的。 接下来小白分别对这3种格式的日志做一个简单的处理 regexp - 正则解析 大部分情况下我们的日志没有经过特殊格式化,它就像如下格式一样,这里我拿kubelet杀死nginx容器失败的日志来做告警样例 总结 LogQL v2的语法给我们带来了很多骚操作,不过目前它仍然是单行的处理日志,期待告警时将该行的日志上下文一同打印出来,目前是不太可能实现的,我们只能通过告警的时间和内容再去Loki中查询当时的日志现场
本篇文章是基于"ELK 部署可视化网络日志分析监控平台"进行升级, 实现网络异常日志联动ZABBIX告警,网络日志分析监控平台部署请参考前期文章。 简介 由于ELK 开源版本不提供告警模块,网络异常日志只能通过ELK 过滤查看,无法实现告警实时推送,存在告警遗漏等问题! 本着能用机器做的事情就不要人去介入的懒惰原则实现网络设备异常日志自动化监控告警。 实现思路 使用logstash-output-zabbix插件,将logstash收集到的数据过滤出异常日志输出到ZABBIX实现告警推送。 Kibana 查看网络日志 ? ZABBIX 告警 ?
也就是我们常说的告警的两大衡量指标,即实时性和有效性。 1 Loki 的鸡汤 那么,今天小白请出第一个云原生里负责日志存储的便是Loki。 今天,小白的实践就是利用Grafana给Loki日志系统添加告警功能。 2 进入正题 假设小白认为大家已经使用上Loki并在Grafana上查询日志了。 那么小白在自己的环境内操作一次通过将内核OOM的故障告警出来,向大家展示此次告警的实践。 1.小白通过标签定位到需要查看的服务,并使用关键字过滤出想要查看的日志内容 ? 接下来的工作,小白就是在Grafana上添加一个Alert小铃铛,让它每分钟去Loki里面查询有没有出现OOM的日志生成,如果计算出来的结果大于0,小白就让Grafana通过邮件告警出来。 ? 当告警事件发生后,在小白的Grafana页面和邮箱都收到了事件的推送,这样就能够及时知道线上服务器发生了OOM事件了。 到这里小白就完成对于Loki的日志告警啦,大家是不是觉得很简单?
最近参与了了一个日志和告警的数据挖掘项目,里面用到的一些思路在这里和大家做一个分享。 项目的需求是收集的客户系统一个月300G左右的的日志和告警数据做一个整理,主要是归类(Grouping)和关联(Correlation),从而得到告警和日志的一些统计关系,这些统计结果可以给一线支持人员参考 日志和告警的关联 现在我们有了50多种日志的类别数据,每个类别也有在时间分布上的数据,同时,回到告警,每个告警也有在时间分布上的数据。现在我们可以在时间维度上做关联算法。 我们的日志类别数组和告警在时间维度一共有30*24*6=4320个点。我们的目标是找到和每个告警在时间维度上关联度比较高的一组日志。这里我们采用的是基于余弦相似度的算法。 我们选择了所有的和告警在时间维度上相似度超过80%的日志类别。这些类别作为最终的统计结果作为我们输出的一部分。 4. 告警和告警的关联 这部分工作主要是研究告警和告警之间的统计关系。
通过微信公众平台进行告警很容易,申请公众平台后写个告警后台或者使用企业微信进行接口信息发送。 利用微信个人号接口只要是个微信号就能担当发送日志警报的重任,不仅可以发送到个人同时还能发送到群组。 但是所有微信机器人都是自己主动运行,注册会话,没有办法接收外部程序的日志或告警,因此我就依托 wxpy 写了 wechat_sender。 wechat_sender wechat_sender 是基于 wxpy 和 tornado 实现的一个可以将你的网站、爬虫、脚本等其他应用中各种消息 (日志、告警、运行结果等) 发送到微信的工具。 当然,wechat_sender 不仅可以用来发送日志和警报,你也可以把他当做日程、会议提醒的利器。 wechat_sender 提供了周期消息和延时消息的功能: ?
Logstash是一款轻量级的日志搜集处理框架,可以方便的把分散的、多样化的日志搜集起来,并进行自定义的处理,然后传输到指定的位置, Kibana是一个开源的分析与可视化平台,设计出来用于和Elasticsearch ,无奈寻找解决方法,发现filebeat是一个轻量级的日志传输工具,故使用filebeat作为日志收集,而logstash作为中心过滤器向es传递日志。 所以整体的架构如: A、B、C、D…(这些服务器是准备监控被攻击行为,装上filebeat) 主服务器(装上elk和elastalert,负责收集过滤分析filebeat传递的日志和告警) 下面以tomcat /filebeat -e -c filebeat.yml >/dev/null 2>&1 & 三、日志格式转json 为方便kibana分析和elastalert的取值,日志的格式要为json格式,上述的 2、使用邮箱进行告警 ElastAlert提供了 10 多种通知的类型,本文选用的是邮箱告警,还有微信告警、钉钉告警,若有需要,请自行配置。
希望写个脚本做存活监控,当发现服务没起来,发送告警信息,或者重启服务。 我需要解决的问题: 这里需要考虑的问题,如何在服务死掉后触发这个告警或者重启服务的动作,即监测的手段是什么? 我是这样做的: 目前的解决办法是通过检索 日志来 触发,类似一种探针的手段,定时读取日志文件来确认存在当天的日志来确认服务正常,通过执行命名的返回值确认。 如果日志文件不存在,或者当天的日志没有,会发送告警短信 """ # here put the import lib import subprocess parser ,监控不到当天日志。 ,监控不到当天日志。
系列文章 •Loki 系列文章[1] 前言 实际应用中除了基于 Metrics 告警, 往往还有基于日志的告警需求, 可以作为基于 Metrics 告警之外的一个补充. 典型如基于 NGINX 日志的错误率告警.本文将介绍如何基于 Loki 实现基于日志的告警. 本文我们基于以下 2 类实际场景进行实战演练: •基于 NGINX 日志的错误率告警•基于 Nomad 日志的心跳异常告警(关于 Nomad 的介绍, 可以参见这篇文章: 《大规模 IoT 边缘容器集群管理的几种架构 -2-HashiCorp 解决方案 Nomad》[2]) 基于日志告警的应用场景 基于日志告警的广泛应用于如下场景: 黑盒监控 对于不是我们开发的组件, 如云厂商/第三方的负载均衡器和无数其他组件(包括开源组件和封闭第三方组件 告警之前往往需要对日志进行解析和筛选, 具体实现细节可以根据实际情况进行调整.
前言 近期,邮件告警通知无法送达,导致部分错误信息开发人员没有及时收到,触发了手动电话通知机制(客户,你懂得)。这个锅我背,之前好好的,突然前段时间就不好使了(脚本什么的并没有动过)。 快周末了,重新调整了一下告警通知,顺便加入钉钉机器人监控报警。 command => "/home/logs/script/alarm.sh %{type} %{message} %{path}" } } message:详细错误日志信息 type:项目名称标识 path:日志文件路径 告警脚本 alarm.sh: #! Content-Type: application/json' \ -d ' {"msgtype": "text", "text": { "content":"'$1':错误预警,请登录日志平监控台查看
导语 企业在数字化转型中,日志告警的精准性和时效性至关重要。然而,告警过多或重复发送可能淹没关键信息,影响运维效率。腾讯云日志服务(CLS)通过智能告警策略和灵活的沉默时间设置,帮助企业有效管理告警。 通过腾讯云CLS控制台,可快速配置告警沉默时间: 登录控制台:进入【日志服务】→【告警管理】→【告警策略】。 编辑策略:选择目标策略,点击【修改】→【高级设置】。 日志转指标:通过定时SQL将日志自动转化为指标数据,结合Prometheus Remote Read接口实现监控闭环(2025年11月更新)。 结语 腾讯云日志服务(CLS)通过智能告警管理、高效检索分析及灵活的成本控制,为企业提供从日志采集到决策分析的全链路解决方案。 面对告警未处理场景,用户可通过设置沉默时间避免信息干扰,同时借助最新功能(如CQL检索、多主题关联)实现日志价值的最大化。
前言 近期,邮件告警通知无法送达,导致部分错误信息开发人员没有及时收到,触发了手动电话通知机制(客户,你懂得)。这个锅我背,之前好好的,突然前段时间就不好使了(脚本什么的并没有动过)。 快周末了,重新调整了一下告警通知,顺便加入钉钉机器人监控报警。 command => "/home/logs/script/alarm.sh %{type} %{message} %{path}" } } message:详细错误日志信息 type:项目名称标识 path:日志文件路径 告警脚本 alarm.sh: #! "content":"'$1':错误预警,请登录日志平监控查看 http://logs.52itstyle.com" 监控查看 http://logs.52itstyle.com"
前言 运维故障排障速度往往与监控系统体系颗粒度成正比,监控到位才能快速排障 在部署这套系统之前,平台所有系统日志都由Graylog+Zabbix,针对日志出现的错误关键字进行告警,这种做法在运维工作开展过程中暴露出多个不足点 ,不详述;在考虑多方面原因后,最终对日志告警系统进行更换,选用的方案是:ELK + Kafka+ Filebeat + Elastalert 本文主要以两个需求为主轴做介绍 非工作时间服务器异常登录告警 系统日志出现错误关键字告警 架构 服务选型 name version info Amazon Elasticsearch Service v6.2 AWK官网部署教程 Logstash v6.2.3 ][out_topic]}" partition.round_robin: reachable_only: false /etc/filebeat/conf/base.yml # 收集系统日志 s(MISSING) 日志出现两个地址,一个是kafka地址,另外出现一个localhost地址。
问题现象: 在一套2节点的19c RAC 环境下,节点2 alert告警 ORA 7445,且频度固定为每分钟报一次;期间有重启实例,但故障依旧: =========================== 禁用之后再去观察alert告警,发现在设置参数之后,alert已经不再每分钟抛出相关ORA 7445的错误: 2023-02-07T13:00:23.099438+08:00 Exception [type
使用shell脚本实现对Oracle数据库的监控与管理将大大简化DBA的工作负担,如常见的对实例的监控,监听的监控,告警日志的监控,以及数据库的备份,AWR report的自动邮件等。 本文给出Linux 下使用 shell 脚本来监控 Oracle 告警日志(monitor alter log file)。 /Unix shell 监控Oracle实例(monitor instance) Linux/Unix shell 监控Oracle监听器(monitor listener) 1、监控Oracle告警日志脚本 d、第3个脚本用于老化告警日志,建议设置老化的时间为每天0点,这样子,每天将会保留当天的告警日志。 e、对于老化的告警日值,按年月来存放,也即是以年月命名文件夹,当天告警日志会存放在当月文件夹。 f、使用了sendEmail邮件发送程序来发送邮件。
Nginx config Nginx 日志配置请参考微信公众号ELK专栏《基于ELK Nginx日志分析》的文章 Filebeat config [root@elk-node1 conf.d]# egrep elastic" password => "qZXo7E" } } } 关于logstash zabbix 配置参数介绍请参考微信公众号ELK专栏《ELK 联动 ZABBIX 实现异常日志告警 logstash-output-zabbix config 使用logstash-output-zabbix插件,将logstash收集到的数据过滤出异常日志输出到ZABBIX实现告警推送。 支持的操作类型 eq: 相等 ne: 不相等 gt: 大于 ge: 大于等于 lt: 小于 le: 小于等于 like: 内容匹配 正常返回状态码为200,5分钟内连续大于10次返回值不是200则进行触发告警 告警事件 ?