Openstack-Ceilometer-Alarm运行机制

1校验

对alarm列表进行定时监测，如果发现与设置的limit值不满足，则发出警报

监控服务分为三种：默认服务，单进程校验服务和分布式校验服务。根据配置来决定，默认配置：default

Alarm状态

名称	数据库代码	对应数据库操作字段
UNKNOWN	insufficient data	insufficient_data_actions
OK	ok	ok_actions
ALARM	alarm	alarm_actions

1.1服务

1.1.0 AlarmService

基类，其他service都集成它，实现了基本的校验功能

1.1.1  AlarmEvaluationService（默认服务）

1. 根据alarm列表（当前enable的alarm）启动校验定时器
2. 启动负载均衡服务，启动心跳信息定时器

1.1.2  SingletonAlarmService（单进程校验服务）

单进程校验，处理能力较弱，数据量较大的时候会延时或者shutdown，不推荐使用

1. 根据alarm列表（当前enable的alarm）逐个校验

1.1.3  PartitionedAlarmService（分布式校验服务）

PartitionedAlarmService

它通过rpc实现了一套多个evaluator进程之间的协作协议(PartitionCoordinator)，使得可以通过水平扩展来不断增大alarm service的处理能力，这样实现了一个简单的负载均衡，还实现了高可用

PartitionCoordinator

允许启动多个ceilometer-alarm-evaluator进程，这多个进程之间的关系是互相协作的关系，他们中最早启动的进程会被选为master进程，master进程主要做的事情就是给其他进程分配alarm，每个进程都在周期性的执行三个任务：

• 发布存在消息；通过rpc，向其它进程广播自己的状态，来告知其他进程，自己是活着的，每个进程中都保存有其他进程的最后活跃时间
• 校验是否可以成为master；每个进程都会不断的更新自己所维护的其它进程的状态列表，根据这个状态列表，来判断是否应该由自己来当master，判断一个进程是否是master的条件只有一个，那就是看谁启动的早
• 校验数据；检查本进程负责的alarm，调用ceilometerclient的接口，来获取该alarm的监控指标对应的监控数据，然后进行判断，发送报警等

1.2 Alarm

1.2.1 combination

Alarm的alarm，综合多个指标的结果来进行相应操作

1.2.2 threshould

监控某一个或者多个指标，若大于、小于或者等与监控的阈值等情况时，触发alarm指定状态的动作

2报警

报警功能是根据alarm对象中规定的规则定时校验meter数据，如果发现有符合条件的数据，发出报警。初始alarm状态为ok,校验后如果状态变为unkown或者alarm则alarm_history表会有alarm状态更新数据，同时触发对应状态的action。如果当前状态为alarm，校验后状态任然为alarm，则不会触发对应action。

2.1 Log

记录日志，级别：info

2.2 Rest

通过http协议调用alarm中指定状态的动作，通常是一个调用指定的地址，报告状态。

2.3 Test

测试使用，没有实际使用

2.4 Trust

调用keystone接口，使用rest中的方法发送

3可能遇到的问题

1. 创建alarm时对于时间段选择的错误。如果需要一直监控而不是只在某个时间段监控的话，这个字段可以直接不赋值
2. 创建alarm时几个条件的组合需要思考好。间隔时间（period/evaluation_periods）、时间范围（time_constraints），alarm类型（type）以及根据类型对应的操作（xx_action）
3. 创建alarm初始状态给定为ok
4. Alarm规则设置。一般是：[meter_name]记录中的 [field]在[evaluation_periods]时间内的[avg/max/min/..]数值[大于(gt)、小于(lt)、等于(eg)…]则满足条件，需要更新alarm状态。规则示例

"threshold_rule": {

"comparison_operator": "gt", #大于

"evaluation_periods": 2, #和period确定校验时间段

"exclude_outliers": False,

"meter_name": "disk.device.read.requests",

"period": 10,

"query": [ #查询规则

{

"field": "resource_id",

"op": "eq",

"type": "string",

"value": "fc0e5394-0276-413e-8d81-e3324df35a12-vda"

}

],

"statistic": "avg", #针对meter中volume的具体计算方法，如平均值，最大值，最小值等

"threshold": 990 #阈值

}