openstack： Ceilometer Alarm API 参数详解

Ceilometer Alarm是H版新添加的功能，监控报警是云平台不可缺少的部分，Ceilometer已经实现了比较完善的监控体系，报警怎么能缺少呢？用过AWS CloudWatch Alarm的人应该不会对Ceilometer的Alarm感到陌生，Ceilometer实现的Alarm和CloudWatch的Alarm很像，概念基本上都一样，Alarm的逻辑也基本上一样，可以说是一个开源版的CloudWatch Alarm，但是它进行了一些“微创新”，实现了一些比较有意思的小功能，而且代码写的也非常不错，是一个不错的学习素材。

下面我们从功能，实现，以及它目前存在的问题三个方面介绍一下Ceilometer的Alarm。

功能篇

简单来说，Alarm的功能其实很简单，监控某一个或多个指标的值，若高于或者是低于阈值，那么就执行相应的动作，比如发送邮件短信报警，或者是直接调用某个接口进行autoscaling操作，像Heat就是依赖Ceilometer的Alarm实现Auto Scaling的操作。

Ceilometer中，实现了2种alarm：一种是threshold，一种是combination。顾名思义，threshold就是我们熟悉的根据监控指标的阈值去判断alarm的状态，它只是针对某一个监控指标建立alarm，而combination则可以理解为alarm的alarm，它是根据多个alarm的状态来判断自己的状态的，多个alarm之间是or/and的关系，这相当于是对多个监控指标建立了一个alarm。一般情况下，我们只需要threshold类型的alarm就足够了，但是一些特殊情况，比如Heat要执行auto scaling操作，可能就要对多个监控指标进行衡量，然后再采取操作。

下面，我们来分析一下Alarm的API，看它到底提供了哪些不一样的功能：

1. POST /v2/alarms

创建一个alarm，详细的参数见下表：

这里主要说下面几个参数：

• name: name是project唯一的，在创建alarm的时候会检查
• enabled: 这个功能比较人性化，可以暂停该alarm，是微创新之一
• xxx_actions: 定义了在该alarm状态由其他的状态变为xxx状态时，执行的动作
• repeat_actions: 这个参数指定了是否要重复执行action，比如第一次检查alarm已经超过阈值，执行了相应的action了，当下一次检查时如果该alarm还是超过阈值，那么这个参数决定了是否要重复执行相应的action，这也是微创新之一
• threshold_rule: 当type为threshold时，定义的alarm被触发的规则，详细参数见下面AlarmThresholdRule对象属性
• combination_rule: 当type为combination时，定义的alarm被触发的规则，详细参数见下面AlarmCombinationRule对象属性
• time_constraints: 这也是一个很人性化的参数，可以指定该alarm被检查的时间的一个列表，比如说我只想让这个alarm在每天晚上的21点到23点被检查，以及每天中午的11点到13点被检查，其它时间不检查该alarm，这个参数就可以做这个限制，不过该参数设置稍微复杂一点，详细参数见下面AlarmTimeConstraint对象属性，默认是[]，即不设限制，随着alarm进程的interval time进行检查。
• state: alarm总共有3个状态：OK, INSUFICIENT DATA, ALARM，这三个状态分别对应到上面的xxx_actions

AlarmThresholdRule:

• meter_name: 监控指标
• query: 该参数一般用于找到监控指标下的某个资源，默认是[]
• period: 这个参数其实有两个作用，一个是确定了获取该监控指标的监控数据的时间范围，和下面的evaluation_periods配合使用，另外一个作用就是它确定了两个点之间的时间间隔，默认是60s
• threshold: 阈值
• comparison_operator: 这个参数确定了怎么和阈值进行比较，有6个可选：lt, le, eq, ne, ge, gt，默认是eq
• statistic: 这个参数确定了使用什么数据去和threshold比较，有5种可选：max, min, avg, sum, count，默认是avg
• evaluation_periods: 和period参数相乘，可以确定获取监控数据的时间范围，默认是1
• exclude_outliners: 这个参数有点意思，我们都知道“标准差”是指一组数据的波动大小，平均值相同，但是标准差小的波动小，这个参数就是指对得到的一组监控数据，是否要根据标准差去除那些波动比较大的数据，以降低误判率，默认是False

AlarmCombinationRule:

• operator: 定义alarms之间的逻辑关系，有两个选项：or 和 and，默认是and，注意这里的逻辑关系ALARM要比OK状态优先级高，比如有2个alarm，一个状态是ALARM，一个状态是OK，他们之间的逻辑关系是or，那么这个combination alarm是啥状态呢？答案是ALARM.
• alarms_id: alarm列表

AlarmTimeConstraint:

• name: name
• description: description
• start: 该参数以cron的格式指定了alarm被检查的开始时间，在程序中，使用croniter这个库来实现cron，格式是：“min hour day month day_of_week”，比如"2 4 mon,fri"，意思是在每周一和周五的04:02开始被检查
• duration: 被检查持续的时间，单位是秒
• timezone: 可以为上面的检查时间指定时区，默认使用的是UTC时间

举两个例子：

• threshold

{
    "name": "ThresholdAlarm1",
    "type": "threshold",
    "threshold_rule": {
        "comparison_operator": "gt",
        "evaluation_periods": 2,
        "exclude_outliers": false,
        "meter_name": "cpu_util",
        "period": 600,
        "query": [
            {
                "field": "resource_id",
                "op": "eq",
                "type": "string",
                "value": "2a4d689b-f0b8-49c1-9eef-87cae58d80db"
            }
        ],
        "statistic": "avg",
        "threshold": 70.0
    },
    "alarm_actions": [
        "http://site:8000/alarm"
    ],
    "insufficient_data_actions": [
        "http://site:8000/nodata"
    ],
    "ok_actions": [
        "http://site:8000/ok"
    ],
    "repeat_actions": false,
    "time_constraints": [
        {
            "description": "nightly build every night at 23h for 3 hours",
            "duration": 10800,
            "name": "SampleConstraint",
            "start": "0 23 * * *",
            "timezone": "Europe/Ljubljana"
        }
    ]
}

• combination

{
    "name": "CombinationAlarm1",
    "type": "combination",
    "combination_rule": {
        "alarm_ids": [
            "739e99cb-c2ec-4718-b900-332502355f38",
            "153462d0-a9b8-4b5b-8175-9e4b05e9b856"
        ],
        "operator": "or"
    },
    "alarm_actions": [
        "http://site:8000/alarm"
    ],
    "insufficient_data_actions": [
        "http://site:8000/nodata"
    ],
    "ok_actions": [
        "http://site:8000/ok"
    ]
}

2. GET /v2/alarms/{alarm_id}/history

这个接口用来查询某个alarm发生的历史事件，记录的事件有：alarm被创建，alarm被更新，alarm被删除，alarm的状态被更新。

举个例子，比如我创建了一个alarm，然后又删除了，调用这个接口返回的结果是：

[
    {
        "on_behalf_of": "2c35166baba84f46b1c5b093f02747fa",
        "user_id": "778a4ae5d8904a41b00c4e0f5734bcfd",
        "event_id": "dc5583ac-7ac8-4f4e-b8f7-edaa04522945",
        "timestamp": "2014-07-26T16:50:59.387923",
        "detail": "xxx",
        "alarm_id": "697a05df-d704-46a4-a0bd-1591c6588a17",
        "project_id": "2c35166baba84f46b1c5b093f02747fa",
        "type": "deletion"
    },
    {
        "on_behalf_of": "2c35166baba84f46b1c5b093f02747fa",
        "user_id": "778a4ae5d8904a41b00c4e0f5734bcfd",
        "event_id": "d09fe2c3-37a8-4b19-9729-ccb2664a1116",
        "timestamp": "2014-07-26T16:50:27.315824",
        "detail": "xxx",
        "alarm_id": "697a05df-d704-46a4-a0bd-1591c6588a17",
        "project_id": "2c35166baba84f46b1c5b093f02747fa",
        "type": "creation"
    }
]

Alarm还有其它一些接口，这里就不说了，更多见alarm-api文档。

实现篇

对于Alarm的实现，值得一说的就是Alarm的分布式实现，也就是文章的标题，Distributed Alarm。Ceilometer提供了两种方式的Alarm服务，一种是单进程的(SingletonAlarmService)，一种是分布式的(PartitionedAlarmService)，可以通过evaluation_service这个配置项进行配置。

前者没啥可说的，就是在一个进程中去检查所有的alarm，这种方式主要的缺点是处理能力弱，当量稍微大的时候，就会有延时，而且也没法做高可用，当他挂掉之后，alarm整个service就挂掉了，所以不推荐在生产环境中使用这个SingletonAlarmService的方式。

对于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，这样不仅实现了一个简单的负载均衡，还实现了高可用。下面我们就重点来说一下PartitionCoordinator这个协议。

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：

• 通过rpc，向其它进程广播自己的状态，来告知其他进程，我是活着的，每个进程中都保存有其他进程的最后活跃时间。
• 争抢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。
• 检查本进程负责的alarm，会去调用ceilometer的api，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。

进程之间的关系可参看下图：

当一个进程被确定为master之后，如果它不挂掉，那么它的master是不会被抢走的，该进程就会一直在履行master的职责：

• 当有新的alarm被创建时，master会将这些新创建的alarm平均的分配给其它worker进程，如果不能平均分配的，剩下的零头就由master自己来负责
• 当有新的evaluator进程添加进来，或者是现有的evaluator进程被kill掉，那么master就会重新洗牌一次，把所有的alarm再平均的分配给现有的evaluator进程
• 当master挂掉咋办呢？那么就会由第二个最早启动的进程接替master的位置，然后重新洗牌

通过这个协议，就实现了一个简单的分布式alarm服务，其中的进程之间的相互协调，master的选举都值得去学习。

问题篇

1. 目前有一个比较纠结的问题就是alarm和ceilometer的关系，虽然alarm的代码写在ceilometer的代码树中，其实，他们两个并没有紧密的关系，alarm是ceilometer api的消费者，把他们两个分开也是完全可以的，之前，在邮件列表中对这个问题有过讨论，感兴趣的可以自己搜索一下。
2. 目前alarm是ceilometer api的消费者，每个alarm被检查的时间间隔是60s，当alarm数量很多的时候，会给api造成比较大的压力，所以有人提议让alarm直接访问数据库[bp]，但是由于上面的问题没有解决，这个问题也不好解决。
3. 目前，有的使用ceilometer作为billing服务，但是alarm和billing使用的同一个数据库，这无形中有了一些安全隐患，而且alarm和billing这两个对数据的时效性要求还不一样，alarm可能只需要最近一段时间的数据，而billing则要求数据保持较长的时间，所以这导致db-ttl也比较难做。可以参看这篇博文，相关改进BP。
4. 目前,alarm还没有quota限制，比较尴尬诶。

总结篇

本文从三个方面大概描述了一下Ceilometer Alarm功能，功能篇主要从API入手，介绍Alarm都提供了哪些细枝末节的参数，实现篇主要描述了分布式Alarm协议的原理，很值得学习，问题篇其实没什么大问题，现在的alarm功能还是比较稳定的。

相关链接

• https://review.openstack.org/#/c/89756/
• https://review.openstack.org/#/c/95418/
• https://etherpad.openstack.org/p/ceilometer-alarm-and-log-improvments
• https://wiki.openstack.org/w/images/c/ca/Alarm_structure.gif
• https://blueprints.launchpad.net/ceilometer/+spec/dedicated-alarm-database
• https://blueprints.launchpad.net/ceilometer/+spec/alarm-on-notification
• https://blueprints.launchpad.net/ceilometer/+spec/quotas-on-alarms
• https://blueprints.launchpad.net/ceilometer/+spec/alarming-logical-combination
• http://techs.enovance.com/5991/autoscaling-with-heat-and-ceilometer

最后

以上就是善良帆布鞋为你收集整理的openstack： Ceilometer Alarm API 参数详解的全部内容，希望文章能够帮你解决openstack： Ceilometer Alarm API 参数详解所遇到的程序开发问题。

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