ClickHouse

Monitors 支持使用标准 SQL 语法对 ClickHouse 进行查询，并根据查询结果触发告警。

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前置说明

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1. 阈值判定模式

此模式适用于需要对聚合后的数值进行阈值比对的场景。

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配置方式

1. 查询语句：编写 SQL 聚合查询，返回数值列和（可选的）标签列。

• 示例：统计最近 5 分钟内，各服务的错误日志数量。
  SELECT 
      service_name, 
      count(*) AS error_cnt 
  FROM app_log 
  WHERE timestamp > now() - INTERVAL 5 MINUTE AND level = 'error'
  GROUP BY service_name
  

2. 字段映射：

• 值字段：选择 error_cnt，用于阈值判定。
• 标签字段：选择 service_name，用于标识告警对象。明确选择标签字段后，其他非值字段会作为附加信息随告警携带。
• 详细规则请参见查询结果字段映射。

3. 阈值条件：

• 使用 $A.field_name 引用数值。
• 示例：Critical: $A.error_cnt > 50，Warning: $A.error_cnt > 10。

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工作原理

Monitors 按标签字段区分告警对象，并使用值字段进行阈值判定。标签字段留空时，除值字段外的所有返回字段都会作为标签。

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恢复逻辑

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2. 数据存在模式

此模式适用于将过滤逻辑直接写在 SQL 中的场景。

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配置方式

1. 查询语句：在 SQL 中使用 HAVING 子句直接过滤出异常数据。

• 示例：直接查询错误数超过 50 的服务。
  SELECT 
      service_name, 
      count(*) AS error_cnt 
  FROM app_log 
  WHERE timestamp > now() - INTERVAL 5 MINUTE AND level = 'error'
  GROUP BY service_name
  HAVING count(*) > 50
  

2. 判定规则：只要 SQL 查询返回了数据，即触发告警。

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优缺点分析

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恢复逻辑

• 数据消失即恢复：当 SQL 查询结果为空时，判定恢复
• 恢复查询：支持配置额外的查询语句用于辅助判断恢复状态
• 手工关闭：告警保持活动，直到用户手工关闭

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3. 数据缺失模式

此模式用于监控”预期应该有数据，但实际没有数据”的场景。

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配置方式

1. 查询语句：编写一个预期应该持续返回数据的 SQL 查询。

• 示例：查询所有探针的心跳上报。
  SELECT probe_id, max(timestamp) as last_seen
  FROM probe_heartbeat
  WHERE timestamp > now() - INTERVAL 5 MINUTE
  GROUP BY probe_id
  

2. 判定规则：如果某个 probe_id 在之前的周期中出现过，但在当前及连续 N 个周期中查不到数据，则触发”数据缺失”告警。

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恢复逻辑

无数据告警支持配置告警结束方式，决定告警如何结束：

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4. 最佳实践