在运维系统中，我认为 Alert 光发出来是不够的。每一个 Alert 发出来都需要处理，都要被解决。
我们现在设计的监控系统是这样的：
- Vmalert 是 alert rule evaluation 的组件，简单来说，它就是不断查询 TSDB 数据库中的数据，如果发现满足了 alert rule 的条件，就发送请求给 alertmanager；
- Alertmanager 会把 Alert 路由到正确的接受者，如果同一个 alert 被多个实例触发，它还会将他们聚合在一个 alert 中，只发送一条。此外，还有 Mute，高级 alert 抑制低级 alert，判断 alert 是否恢复的条件，等等功能。
- Alert reaction 是我写的一个系统，补充了开源监控系统中缺失的一部分：alert 的处理。这个系统在一次 PromCon 上分享过。Alertmanager 所有的 alert 会同时发送给 Alert reaction 一份，这个系统对于 Alertmanager 来说，就是一个普通的接受者。收到 alert 之后它会在自己的数据库中记录下来。
Alert reaction 系统能够提供的功能有：
- 对于所有触发过的 alert 进行统计，触发频率，应急事件，解决事件，等等，这些统计信息可以帮助我们优化 alert 触发的条件，让 alerting 效率更高；
- 保证所有的 alert 都有人在处理，设计了一个签到机制，alert 必须有人 ACK，如果没有 ACK 的话，过一段时间会 page 其他人；
- 有协同处理的功能，记录处理流程。比如可以在 Alert reaction 上面标记 alert，一键创建工单，评论等，所有时间会根据原先 alert 的路由策略发送更新消息。比如，Alertmanager 将 alert 发送到了 3 个群组，那么后续对于这个 alert 做出的更新会继续通知到这三个群组；
最近发现这样还是不够的。很多 alert 需要人工处理，或者需要更加复杂的判断条件，仅仅用 metrics 无法表达出这样的 alert rule。比如，当发生 A 的时候，需要去检查 B，C，如果 B 和 C 都没有问题，则认为 A 有问题，如果其中一者有问题，我们认为不是 A 的问题。
即，我们需要用代码去定制 Alert rule，或者说需要用代码去处理发生的 alert。最近就写了这么一个框架。
框架的原理很简单：当 Alert Reaction 系统从 Alertmanager 收到 alert 的时候，将 alert 放到一个任务队列中，队列我选择的是用基于 Redis 做 broker 的 rq。
任务队列本质上有两个：
- 第一个叫做 polyclinic （这在新加坡叫做综合医院，或者家庭门诊，人们需要看病的话首先要去这里咨询全科医生），polyclinic 会收到所有的 alert，然后匹配已注册的诊断程序（医生，doctor），如果匹配的话，将产生一个新的任务队列，放入 doctor queue
- Doctor queue 是真正执行诊断程序的 queue。没有什么逻辑，只是运行用户定义的函数
对于用户来说，如果想要使用脚本来处理 alert 的话，只需要定义两个事情：
- 我的脚本能够处理哪一些 alert
- 如何处理（即代码逻辑）
我设计的目标是让用户需要写的代码足够少，上线速度足够快。因为这个编码的场景是需要不断调试，优化，来处理各种各样 alert 的场景。
我设计了一个装饰器，用户使用一个装饰器，只需要写一个函数，就可以了：
Python
|
1 2 3 4 |
@diagnose({"alertname": "disk_full", job="nginx"}, timeout="30s") def disk_clean(alert, alert_id): # do something with other systems post_comment(alert_id, "I am groot!") |
其中 diagnose 装饰器第一个参数就是如何 match alert，是和 PromQL 一样的 match 逻辑，不过只支持 equals match，不支持正则，not 等，因为用户函数的入参是携带了 alert 的原文的，所以如果要做更加复杂的 match 的话，可以在自己的代码中实现，如果不 match 在代码返回即可。post_comment 是框架所带的 SDK 的功能，可以回复评论到 Alert Reaction 系统上。
这个简单的实现带来了很多问题。
第一个问题是如何加载用户的代码。按照 Python 的 import 机制，如果这脚本文件从来没有被 import 过，那么不会被加载回 Python 的解释器的。一种方法是在 __init__ 里全 import 一遍，但是这样，每次添加新的诊断脚本，都需要记住要修改 import，否则，如果忘了的话，就比较难 debug 为什么我的脚本没有运行；另一种方法，就是我现在用的，worker 在启动的时候将用户脚本的目录全部扫描 import 一遍。感觉也不太优雅，也没有找到其他好的方法。
第二个问题是如何区分不同的诊断程序。比如各种 bot 都去给 alert 评论，怎么知道哪一条评论是谁发的。为了减少用户设置一个字段，这里直接用 function name 了，这个 decorator 的实现如下：
Python
|
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 |
def diagnose(match_alert_labels=None, enable=True, timeout="60s"): """ Args: match_alert_labels: dict, {"label": "value"}, currnetly only support equals match, `{}` will match all alerts. enable: default to True. this field is used to keep the code but disable the function. timeout: int or string, timeout specifies the maximum runtime of the job before it’s interrupted and marked as failed. Its default unit is seconds and it can be an integer or a string representing an integer(e.g. 2, '2'). Furthermore, it can be a string with specify unit including hour, minute, second (e.g. '1h', '3m', '5s'). see: https://python-rq.org/docs/jobs/ """ matchers = match_alert_labels def real_decorator(func): def real_func(*args, **kwargs): threadlocal.current_doctor_name = func.__name__ logger.info("Now doctor %s take a look...", threadlocal.current_doctor_name) return func(*args, **kwargs) is_debug = os.getenv("DIAGNOSE_DEBUG") == "1" # for debugging, there is no job queue, so we need to run the `real_func` # but for debugging, there is job queue, and worker's function is actually replaced with `real_func` if is_debug: doctor = Doctor(matchers, real_func, timeout) else: doctor = Doctor(matchers, func, timeout) if enable: polyclinic.take_office(doctor) return real_func return real_decorator |
我是选择存储在 threadlocal 里面，然后用到的时候，比如在 post_comment 里，从 threadlocal 拿出来就可以了。有几个好处：
- 用户在调用
post_comment的时候，不需要用户传递任何参数，在post_comment内部拿出来 threadlocal 就可以知道是谁想要发出评论； - 在多线程环境下，比如多个 worker 同时执行，每一个都可以拿到正确的名字；
从上面的代码中可以看到还有一段 debug 相关的逻辑，这个很有意思，不是一个很容易理解的问题。一开始，我要让用户使用这个框架很方便地 debug，提供了几个功能：
- 可以针对构造的 alert 进行诊断测试，自己生成 alert 存在本地，然后一条命令就可以测试自己的程序；
- 可以直接针对线上的 alert 进行测试，直接一条命令就可以了
但是有一个问题，通过上面的架构描述，可以看到这个 alert 要被诊断，经过了很多系统，还有 job queue，用户本地测试可以跳过这些步骤，直接运行诊断程序就行。
那么为什么需要这段代码呢？
Python
|
1 2 3 4 |
if is_debug: doctor = Doctor(matchers, real_func, timeout) else: doctor = Doctor(matchers, func, timeout) |
这里的区别就是我们放入 queue 的函数是被装饰的函数 real_func 还是原始函数 func. debug 环境没有经过 job queue，生产环境经过了 job queue。
如果有 job queue 在的话，中间存在一个序列化的过程。我们将任务放入 queue，实际上是在 Redis 里面存储了这个字符串。如果是被装饰的函数，rq 会将函数序列话成如下：
|
1 |
decorator.diagnose.<locals>.real_decorator.<locals>.real_func |
当 worker 拿到的话，反序列化出来是出错的。因为 worker 跑的时候装饰器已经运行完了，已经没有装饰器的上下文了。
如果 enqueue 的是原始函数，那么 worker 拿出来，其实运行的还是被装饰之后的函数，因为 worker 运行的时候，装饰器已经跑完了，所以原始函数实际上是运行完装饰器之后的函数了。（有点绕，注意这段代码在跑的时候，是装饰器的初始化阶段）
Debug 的时候没有 job queue，所以也就不存在序列化和反序列化，我们如果 enqueue 的是 func，那么实际跑的就是 func，因为这个场景没有 worker，没有人把装饰器都 evaluate 一遍再去跑实际的代码。如果是 func 的话，没有注入 threadlocal 的代码，后面获取 threadlocal 的时候就会报错。
除了这一个地方比较绕，其他的都比较直观。其他人写起来也比较好上手，关键是本地测试非常方便。
后记，我之前在蚂蚁金服的时候，也参与过类似的一个项目。回忆起来让人感慨万分。
这个项目有很多团队参与：老板设想的是所有 alert 1 分钟内发现，自动定位，自动恢复。分了三个组去完成这个目标。我们要对接监控系统发出来的消息，对接业务部门（我们的用户），对接上的成本难以想象的大，API 全没文档，数据格式乱七八糟，有一个叫 sunfire 的系统返回的监控数据是一个 json，其中有一个字段的 value 是 string，但是是一个 json 形式的 string，decode 之后里面还有一个字段是 json 形式的 string，我称之为 json in json in json，如果不反序列化，看到的都是 \\\\\\"\\\\"\\" 之类嵌套 N 层的转译符号，含义全靠猜。我们项目要想做出成果，一个关键就是搞大，所以就拉了很多人参与我们的项目，强制用户来这个诊断平台（那时候还叫中台）写规则。但是平台设计的糟糕，用户不会用，触发链条很长，测试成本很高，测试的方法就是在丁丁上喊其他组的人触发一下，效率很低。
为此搞了个闭关项目，还有誓师大会，做成了运动式的项目。实际上，第一个组胡乱配告警，配了上千条，平时没事也在一直发，每次故障总是能找出来几条 alert，可以说我们的发现率是 100% 了。做定位的，因为告警配置的垃圾所以我的工作相对也好做，绩效也不错。就是自愈比较难做。
前几天前同事戏称蚂蚁的项目是“年包”项目，指项目基本上只做一年。我那个时候做的项目一年之后也确实没了。