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使用 Vmalert 代替 Prometheus 监控报警
发布时间：2025-11-03 16:55:01 来源：技术快报 作者：数据库
前面我们已经介绍了可以使用 vmagent 代替 prometheus 抓取监控指标数据，使用要想完全替换 prometheus 还有一个非常重要的控报部分就是报警模块，之前我们都是使用在 prometheus 中定义报警规则评估后发送给 alertmanager 的，同样对应到 vm 中也有一个专门来处理报警的控报模块：vmalert。
vmalert 会针对 -datasource.url 地址执行配置的使用报警或记录规则，然后可以将报警发送给 -notifier.url 配置的控报 Alertmanager，记录规则结果会通过远程写入的使用协议进行保存，所以需要配置 -remoteWrite.url。控报
特性与 VictoriaMetrics TSDB 集成。使用VictoriaMetrics MetricsQL 支持和表达式验证。控报Prometheus 告警规则定义格式支持。使用与 Alertmanager 集成。控报在重启时可以保持报警状态。使用Graphite 数据源可用于警报和记录规则。控报支持记录和报警规则重放。使用非常轻量级，没有额外的依赖。要开始使用 vmalert，需要满足以下条件：
报警规则列表：要执行的 PromQL/MetricsQL 表达式。数据源地址：可访问的 VictoriaMetrics 实例，用于规则执行。通知程序地址：可访问的 Alertmanager 实例，源码库用于处理，汇总警报和发送通知。安装首先需要安装一个 Alertmanager 用来接收报警信息，前面章节中我们已经详细讲解过了，这里不再赘述了，对应的资源清单如下所示：
复制# alertmanager.yamlapiVersion:v1
kind:ConfigMap
metadata: name: alert-config
namespace: kube-vm
data: config.yml: |- global: resolve_timeout: 5m
smtp_smarthost: smtp.163.com:465 smtp_from: xxx@163.com smtp_auth_username: xxx@163.com smtp_auth_password: <auth code># 使用网易邮箱的授权码
smtp_hello: 163.com smtp_require_tls: false route: group_by: [severity, source] group_wait: 30s
group_interval: 5m
repeat_interval: 24h
receiver:v1
kind:Service
metadata: name:alertmanager
namespace: kube-vm
labels: app:alertmanager
spec: selector: app:alertmanager
type:NodePort
ports: - name:web
port: 9093 targetPort:http
---apiVersion: apps/v1
kind:Deployment
metadata: name:alertmanager
namespace: kube-vm
labels: app:alertmanager
spec: selector: matchLabels: app:alertmanager
template: metadata: labels: app:alertmanager
spec: volumes: - name:cfg
configMap: name: alert-config
containers: - name:alertmanager
image: prom/alertmanager:v0.21.0 imagePullPolicy:IfNotPresent
args: - "--config.file=/etc/alertmanager/config.yml" ports: - containerPort: 9093 name:http
volumeMounts: - mountPath: "/etc/alertmanager" name: cfg1.2.3.4.5.6.7.8.9.10.11.12.13.14.15.16.17.18.19.20.21.22.23.24.25.26.27.28.29.30.31.32.33.34.35.36.37.38.39.40.41.42.43.44.45.46.47.48.49.50.51.52.53.54.55.56.57.58.59.60.61.62.63.64.65.66.67.68.69.70.71.72.73.74.75.76.Alertmanager 这里我们只配置了一个默认的路由规则，根据 severity、source 两个标签进行分组，然后将触发的报警发送到 email 接收器中去。
接下来需要添加用于报警的规则配置，配置方式和 Prometheus 一样的：
复制# vmalert-config.yamlapiVersion:v1
kind:ConfigMap
metadata: name: vmalert-config
namespace: kube-vm
data: record.yaml: | groups: - name:record
rules: - record: job:node_memory_MemFree_bytes:percent # 记录规则名称
expr: 100 - (100 * node_memory_MemFree_bytes / node_memory_MemTotal_bytes) pod.yaml: | groups: - name:pod
rules: - alert:PodMemoryUsage
expr: sum(container_memory_working_set_bytes{pod!=""}) BY (instance, pod) / sum(container_spec_memory_limit_bytes{pod!=""} > 0) BY (instance, pod) * 100 > 60 for: 2m
labels: severity:warning
source:pod
annotations: summary: "Pod {{ $labels.pod}} High Memory usage detected" description: "{{$labels.instance}}: Pod {{ $labels.pod}} Memory usage is above 60% (current value is: {{ $value}})" node.yaml: | groups: - name:node
rules:# 具体的报警规则
- alert:NodeMemoryUsage # 报警规则的名称
expr: (node_memory_MemTotal_bytes - (node_memory_MemFree_bytes + node_memory_Buffers_bytes + node_memory_Cached_bytes)) / node_memory_MemTotal_bytes * 100 > 30 for: 1m
labels: source:node
severity:critical
annotations: summary: "Node {{$labels.instance}} High Memory usage detected" description: "{{$labels.instance}}: Memory usage is above 30% (current value is: {{ $value}})"1.2.3.4.5.6.7.8.9.10.11.12.13.14.15.16.17.18.19.20.21.22.23.24.25.26.27.28.29.30.31.32.33.34.35.36.37.38.39.这里我们添加了一条记录规则，两条报警规则，更多报警规则配置可参考 https://awesome-prometheus-alerts.grep.to/。
然后就可以部署 vmalert 组件服务了：
复制# vmalert.yamlapiVersion:v1
kind:Service
metadata: name:vmalert
namespace: kube-vm
labels: app:vmalert
spec: ports: - name:vmalert
port: 8080 targetPort: 8080 type:NodePort
selector: app:vmalert
---apiVersion: apps/v1
kind:Deployment
metadata: name:vmalert
namespace: kube-vm
labels: app:vmalert
spec: selector: matchLabels: app:vmalert
template: metadata: labels: app:vmalert
spec: containers: - name:vmalert
image: victoriametrics/vmalert:v1.77.0 imagePullPolicy:IfNotPresent
args: - -rule=/etc/ruler/*.yaml - -datasource.url=http://vmselect.kube-vm.svc.cluster.local:8481/select/0/prometheus - -notifier.url=http://alertmanager.kube-vm.svc.cluster.local:9093 - -remoteWrite.url=http://vminsert.kube-vm.svc.cluster.local:8480/insert/0/prometheus - -evaluationInterval=15s - -httpListenAddr=0.0.0.0:8080 volumeMounts: - mountPath: /etc/ruler/ name: ruler readOnly: true volumes: - configMap: name: vmalert-config name: ruler1.2.3.4.5.6.7.8.9.10.11.12.13.14.15.16.17.18.19.20.21.22.23.24.25.26.27.28.29.30.31.32.33.34.35.36.37.38.39.40.41.42.43.44.45.46.47.48.49.50.51.52.上面的资源清单中将报警规则以 volumes 的形式挂载到了容器中，通过 -rule 指定了规则文件路径，-datasource.url 指定了 vmselect 的路径，-notifier.url 指定了 Alertmanager 的地址，其中 -evaluationInterval 参数用来指定评估的频率的，由于我们这里添加了记录规则，企商汇所以还需要通过 -remoteWrite.url 指定一个远程写入的地址。
直接创建上面的资源清单即可完成部署。
复制☸ ➜ kubectl apply -f https://p8s.io/docs/victoriametrics/manifests/alertmanager.yaml☸ ➜ kubectl apply -f https://p8s.io/docs/victoriametrics/manifests/vmalert-config.yaml☸ ➜ kubectl apply -f https://p8s.io/docs/victoriametrics/manifests/vmalert.yaml☸ ➜ kubectl get pods -n kube-vm -l app=alertmanager
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
alertmanager-d88d95b4f-z2j8g 1/1 Running 0 30m
☸ ➜ kubectl get svc -n kube-vm -l app=alertmanager
NAME TYPE CLUSTER-IP EXTERNAL-IP PORT(S)AGE
alertmanager NodePort 10.100.230.2 <none> 9093:31282/TCP 31m
☸ ➜ kubectl get pods -n kube-vm -l app=vmalert
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
vmalert-866674b966-675nb 1/1 Running 0 7m17s
☸ ➜ kubectl get svc -n kube-vm -l app=vmalert
NAME TYPE CLUSTER-IP EXTERNAL-IP PORT(S)AGE
vmalert NodePort 10.104.193.183 <none> 8080:30376/TCP 22m1.2.3.4.5.6.7.8.9.10.11.12.13.14.15.部署成功后，如果有报警规则达到了阈值就会触发报警，我们可以通过 Alertmanager 页面查看触发的报警规则：
同样 vmalert 也提供了一个简单的页面，可以查看所有的 Groups：
也可以查看到报警规则列表的状态：
还可以查看到具体的一条报警规则的详细信息，如下所示：
报警规则触发后怎么发送，发送到哪个接收器就是 Alertmanager 决定的了。
同样的上面我们添加的记录规则会通过 remote write 传递给 vminsert 保留下来，所以我们也可以通过 vmselect 查询到。
到这里基本上我们就完成了使用 vm 代替 prometheus 来进行监控报警了，vmagent 采集监控指标，vmalert 用于报警监控，vmstorage 存储指标数据，vminsert 接收指标数据，vmselect 查询指标数据，已经完全可以不使用 prometheus 了，而且性能非常高，所需资源也比 prometheus 低很多。
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