https://www.cnblogs.com/liangqihui/p/6618127.html
前言

近期爆出Zabbix有嚴重bug，加上一直對zabbix的性能、UI不滿。所以這次想鑽研一下最近很火的open-falcon，源於小米公司的開源項目，贊一個。

一、官網介紹

    監控系統是整個運維環節，乃至整個產品生命週期中最重要的一環，事前及時預警發現故障，事後提供翔實的數據用於追查定位問題。監控系統作爲一個成熟的運維產品，業界有很多開源的實現可供選擇。當公司剛剛起步，業務規模較小，運維團隊也剛剛建立的初期，選擇一款開源的監控系統，是一個省時省力，效率最高的方案。之後，隨着業務規模的持續快速增長，監控的對象也越來越多，越來越複雜，監控系統的使用對象也從最初少數的幾個SRE，擴大爲更多的DEVS，SRE。這時候，監控系統的容量和用戶的“使用效率”成了最爲突出的問題。

    監控系統業界有很多傑出的開源監控系統。我們在早期，一直在用zabbix，不過隨着業務的快速發展，以及互聯網公司特有的一些需求，現有的開源的監控系統在性能、擴展性、和用戶的使用效率方面，已經無法支撐了。

    因此，我們在過去的一年裏，從互聯網公司的一些需求出發，從各位SRE、SA、DEVS的使用經驗和反饋出發，結合業界的一些大的互聯網公司做監控，用監控的一些思考出發，設計開發了小米的監控系統：Open-Falcon。

特點：

數據採集免配置：agent自發現、支持Plugin、主動推送模式

容量水平擴展：生產環境每秒50萬次數據收集、告警、存儲、繪圖，可持續水平擴展。

告警策略自發現：Web界面、支持策略模板、模板繼承和覆蓋、多種告警方式、支持回調動作。

告警設置人性化：支持最大告警次數、告警級別設置、告警恢復通知、告警暫停、不同時段不同閾值、支持維護週期，支持告警合併。

歷史數據高效查詢：秒級返回上百個指標一年的歷史數據。

Dashboard人性化：多維度的數據展示，用戶自定義Dashboard等功能。

架構設計高可用：整個系統無核心單點，易運維，易部署

架構圖：

圖1：官網架構圖

wKiom1gPKoXDad7DAAHAEtckzcQ561.png-wh_50

圖2：網友畫的

wKioL1gPKwGziNqDAAFfENolnUY922.png

備註：虛線所在的aggregator組件還在設計開發階段。

每臺服務器，都有安裝falcon-agent，falcon-agent是一個golang開發的daemon程序，用於自發現的採集單機的各種數據和指標，這些指標包括不限於以下幾個方面，共計200多項指標。

CPU相關

磁盤相關

Load

內存相關

網絡相關

端口存活、進程存活

ntp offset（插件）

某個進程資源消耗（插件）

netstat、ss 等相關統計項採集

機器內核配置參數

只要安裝了falcon-agent的機器，就會自動開始採集各項指標，主動上報，不需要用戶在server做任何配置（這和zabbix有很大的不同），這樣做的好處，就是用戶維護方便，覆蓋率高。當然這樣做也會server端造成較大的壓力，不過open-falcon的服務端組件單機性能足夠高，同時都可以水平擴展，所以自動多采集足夠多的數據，反而是一件好事情，對於SRE和DEV來講，事後追查問題，不再是難題。

另外，falcon-agent提供了一個proxy-gateway，用戶可以方便的通過http接口，push數據到本機的gateway，gateway會幫忙高效率的轉發到server端。

falcon-agent，可以在我們的github上找到 : https://github.com/open-falcon/agent

數據流程圖：

圖1：網友畫的

wKiom1gPK3jiBribAA0xPa44Uik290.jpg

二、安裝準備

系統環境：CentOS-7.1

yum -y update

yum -y install wget telnet git net-tools deltarpm epel-release

sed -i "s/SElinux=enforcing/SELINUX=disabled/g" /etc/selinux/config

setenforce 0

systemctl stop firewalld

systemctl disable firewalld

#安裝一些系統常用軟件，可免去一些麻煩

yum -y install gcc gcc-c++ autoconf libjpeg libjpeg-devel libpng libpng-devel freetype freetype-devel libxml2 libxml2-devel zlib zlib-devel glibc glibc-devel glib2 glib2-devel bzip2 bzip2-devel zip unzip ncurses ncurses-devel curl curl-devel e2fsprogs e2fsprogs-devel krb5-devel libidn libidn-devel openssl openssh openssl-devel libxslt-devel libevent-devel ntp libtool-ltdl bison libtool vim-enhanced python wget lsof iptraf strace lrzsz kernel-devel kernel-headers pam-devel Tcl/Tk cmake ncurses-devel bison setuptool popt-devel net-snmp screen perl-devel pcre-devel net-snmp screen tcpdump rsync sysstat man iptables sudo idconfig git system-config-Network-tui bind-utils update arpscan tmux elinks numactl iftop bwm-ng

#安裝pip

wget https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py --no-check-certificate

python get-pip.py

#使用國內豆瓣源

#mkdir /root/.pip

#vi /root/.pip/pip.conf

[global]

index-url = http://pypi.douban.com/simple

trusted-host = pypi.douban.com

安裝數據庫

wget http://dev.mysql.com/get/mysql-community-release-el7-5.noarch.rpm

rpm -ivh mysql-community-release-el7-5.noarch.rpm

yum install mysql-community-server

systemctl start mysql

systemctl enable mysqld

安裝redis

yum install redis

systemctl start redis

systemctl enable redis

安裝go語音環境（若使用編譯好的二進制文件，此步驟可忽略）

yum install golang

go version

go version go1.6.3 linux/amd64

工作目錄及初始化數據庫

mkdir /opt/openfalcon

cd /opt/openfalcon

git clone https://github.com/open-falcon/scripts.git

#導入表結構

mysql -h localhost -u root --password="" < db_schema/graph-db-schema.sql
mysql -h localhost -u root --password="" < db_schema/dashboard-db-schema.sql
mysql -h localhost -u root --password="" < db_schema/portal-db-schema.sql
mysql -h localhost -u root --password="" < db_schema/links-db-schema.sql
mysql -h localhost -u root --password="" < db_schema/uic-db-schema.sql

下載編譯好的組件

mkdir /opt/openfalcon/tmp

cd /opt/openfalcon/tmp

wget https://github.com/open-falcon/of-release/releases/download/v0.1.0/open-falcon-v0.1.0.tar.gz

tar -zxf open-falcon-v0.1.0.tar.gz

rm -rf open-falcon-v0.1.0.tar.gz

cd /opt/openfalcon

for x in find ./tmp/ -name "*.tar.gz";do \
app=echo $x|cut -d'-'-f2; \
mkdir -p $app; \
tar -zxf $x -C $app; \done

#解壓完畢

wKiom1gPK-mzzZHWAABLaAqy8Kc085.png

三、開始安裝

第一部分：繪圖組件安裝

組件列表：

組件名稱

用途

服務端口

備註

Agent

部署在目標機器採集機器監控項

http: 1988

Transfer

數據接收端，轉發數據到後端Graph和Judge

http: 6060
rpc: 8433
socket: 4444

Graph

操作rrd文件存儲監控數據

http: 6070
rpc: 60711.可部署多實例做集羣
2.需要連接數據庫graph

Query

查詢各個Graph數據，提供統一http查詢接口

http: 9966

Dashboard

查詢監控歷史趨勢圖的web端

http: 80811.需要python虛擬環境
2.需要連接數據庫dashborad、graph

Task

負責一些定時任務，索引全量更新、垃圾索引清理、自身組件監控等

http: 80021.需要連接數據庫graph

安裝Agent
agent用於採集機器負載監控指標，比如cpu.idle、load.1min、disk.io.util等等，每隔60秒push給Transfer。agent與Transfer建立了長連接，數據發送速度比較快，agent提供了一個http接口/v1/push用於接收用戶手工push的一些數據，然後通過長連接迅速轉發給Transfer。

每臺機器上，都需要部署agent。

cd/opt/openfalcon/agent/
mv cfg.example.json cfg.json

vim cfg.json

修改 transfer這個配置項的enabled爲 true，表示開啓向transfer發送數據的功能
修改 transfer這個配置項的addr爲：["127.0.0.1:8433"] (改地址爲transfer組件的監聽地址, 爲列表形式，可配置多個transfer實例的地址，用逗號分隔)# 默認情況下（所有組件都在同一臺服務器上），保持cfg.json不變即可# cfg.json中的各配置項，可以參考 https://github.com/open-falcon/agent/blob/master/README.md# 啓動./control start# 查看日誌./control tail
安裝Transfer
transfer默認監聽在:8433端口上，agent會通過jsonrpc的方式來push數據上來。

cd /opt/openfalcon/transfer/
mv cfg.example.json cfg.json# 默認情況下（所有組件都在同一臺服務器上），保持cfg.json不變即可# cfg.json中的各配置項，可以參考 https://github.com/open-falcon/transfer/blob/master/README.md# 如有必要，請酌情修改cfg.json# 啓動transfer./control start# 校驗服務,這裏假定服務開啓了6060的http監聽端口。檢驗結果爲ok表明服務正常啓動。curl -s"http://127.0.0.1:6060/health"#查看日誌./control tail
安裝Graph
graph組件是存儲繪圖數據、歷史數據的組件。transfer會把接收到的數據，轉發給graph。

#創建存儲數據目錄

mkdir -p /opt/openfalcon/data/6070

cd /opt/openfalcon/graph/
mv cfg.example.json cfg.json# 默認情況下（所有組件都在同一臺服務器上），繪圖數據我改爲了/opt/openfalcon/data/6070，還有就是數據庫密碼需要加上

health"

安裝Query
query組件，繪圖數據的查詢接口，query組件收到用戶的查詢請求後，會從後端的多個graph，查詢相應的數據，聚合後，再返回給用戶。

cd/opt/openfalcon/query/
mv cfg.example.json cfg.json# 默認情況下（所有組件都在同一臺服務器上），保持cfg.json不變即可# cfg.json中的各配置項，可以參考 https://github.com/open-falcon/query/blob/master/README.md# 啓動./control start# 查看日誌./control tail

安裝Dashboard
dashboard是面向用戶的查詢界面，在這裏，用戶可以看到push到graph中的所有數據，並查看其趨勢圖。

Install dependency

yum install -y python-virtualenv mysql-community-delvel # run as root
cd /opt/openfalcon/dashboard/
virtualenv ./env

./env/bin/pip install -r pip_requirements.txt
Configuration

config的路徑爲 $WORKSPACE/dashboard/rrd/config.py，裏面有數據庫相關的配置信息，如有必要，請修改。默認情況下(所有組件都在同一臺服務器上)，保持默認配置即可# 數據庫表結構初始化，請參考前面的環境準備階段

啓動

./control start
--> goto http://IP:8081
wKioL1gPLCySaIDeAADAs5yukiw077.png

查看日誌

./control tail

安裝Task
task是監控系統一個必要的輔助模塊。定時任務，實現瞭如下幾個功能：

index更新。包括圖表索引的全量更新和垃圾索引清理。

falcon服務組件的自身狀態數據採集。定時任務了採集了transfer、graph、task這三個服務的內部狀態數據。

falcon自檢控任務。

修改配置, 配置項含義見下文mv cfg.example.json cfg.json

vim cfg.json# 啓動服務./control start# 校驗服務,這裏假定服務開啓了8002的http監聽端口。檢驗結果爲ok表明服務正常啓動。curl -s"127.0.0.1:8002/health"
第二部分：報警組件安裝

組件列表：

組件名稱

用途

服務端口

備註

Sender

報警發送模塊，控制併發度，提供發送的緩衝queue

http: 6066

UIC（fe）

用戶組管理，單點登錄

http: 80

1.需要連接數據庫：uic

Portal

配置報警策略，管理機器分組的web端

http: 5050
1.需要連接數據庫：falcon_portal
2.需要python虛擬環境

HBS

HeartBeat Server，心跳服務器

http: 6031

rpc: 6030

1.需要連接數據庫：falcon_portal

Judge

報警判斷模塊

http: 6081
rpc: 60801.可部署多實例

Links

報警合併依賴的web端，存放報警詳情

http: 50901.需要連接數據庫：falcon_links
2.需要python虛擬環境

Alarm

報警事件處理器

http: 9912
mail-provider

報警郵件http api

http: 4000

小米提供

sms-provider

報警短信http api

http: 4040

自行編寫

Nodata

檢測監控數據的上報異常

http: 6090

1.需要連接數據庫：falcon_portal

Aggregator

集羣聚合模塊——聚合某集羣下的所有機器的某個指標的值，提供一種集羣視角的監控體驗。

http: 60551.需要連接數據庫：falcon_portal

報警準備：mail-provider & sms-provider
監控系統產生報警事件之後需要發送報警郵件或者報警短信，各個公司可能有自己的郵件服務器，有自己的郵件發送方法；有自己的短信通道，有自己的短信發送方法。falcon爲了適配各個公司，在接入方案上做了一個規範，需要各公司提供http的短信和郵件發送接口。

短信發送http接口：

method: post
params:

content: 短信內容
tos: 使用逗號分隔的多個手機號
falcon將這樣調用該接口：

url=您公司提供的http短信接口
curl $url-d"content=xxx&tos=18611112222,18611112223"
郵件發送http接口：

method: post
params:

content: 郵件內容
subject: 郵件標題
tos: 使用逗號分隔的多個郵件地址
falcon將這樣調用該接口：

url=您公司提供的http郵件接口
curl -X POST $url-d"content=xxx&[email protected],[email protected]&subject=xxx"

安裝使用mail-provider

#這裏使用小米提供的mail-provider，我是通過網友編譯好的二級制包安裝的，也可自行編譯。

#githu地址： https://github.com/open-falcon/mail-provider

tar xf mail-provider-master.tar.gz

rm -rf mail-provider-master.tar.gz

mv mail-provider-master mail-provider

cd mail-provider/

#修改配置文件cfg.conf

{

"debug": true,

"http": {

    "listen": "0.0.0.0:4000",

    "token": ""

},

"smtp": {

    "addr": "smtp.exmail.qq.com:25",

    "username": "[email protected]",

    "password": "12345",

    "from": "[email protected]"

}

}

#啓動

./control start

#測試郵件接口是否正常，收到郵件證明API 正常。

curl http://127.0.0.1:4000/sender/mail -d "[email protected]&subject=xxxx&content=yyyy"

建立sms-provider
#這裏我自己寫了個基於python的http server 作爲短信接口http api

vi http_sms.py

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#coding=utf-8
'''
Created on 2016-10-17
@author: chenguomin qq:29235373
@explain: 實現GET方法和POST方法請求
'''
from BaseHTTPServer import HTTPServer,BaseHTTPRequestHandler
import urllib
import urllib2
def send_<a class="infotextkey" href="http://www.07net01.com/tags-message-0.html" target="_blank">message</a>(tos,txt):
'''
此函數主要用於調用我公司內部的短信API(get方式)，大夥可自行修改。
比如：需要加用戶名密碼,MD5，token的自行查看短信平臺提供商手冊，如何調用短信API。
下面提供一個url供大家參考。
'''
#url = "http://www.sms.com:4000/sendsms?uid=16888&pwd=123456&mobile=%s&msg=%s" % (tos, txt)
url = "http://192.168.20.88:8080/SendSms/sendsms?mobile=%s&content=%s" % (tos, txt)
req = urllib2.Request(url)
res_data = urllib2.urlopen(req)
res = res_data.read()
print res
class ServerHTTP(BaseHTTPRequestHandler):
def do_GET(self):
path = self.path
print path
#拆分url(也可根據拆分的url獲取Get提交才數據),可以將不同的path和參數加載不同的html頁面，或調用不同的方法返回不同的數據，來實現簡單的<a class="infotextkey" href="http://www.07net01.com/tags-%E7%BD%91%E7%AB%99-0.html" target="_blank">網站</a>或接口
query = urllib.splitquery(path)
print query
self.send_response(200)
self.send_header("Content-type","text/html")
self.send_header("test","This is test!")
self.end_headers()
buf = '''''<!DOCTYPE HTML>
<html>
<head><title>Get page</title></head>
<body>
<form action="post_page" method="post">
mobile: <input type="text" name="tos" /><br />
content: <input type="text" name="content" /><br />
<input type="submit" value="http://chenguomin.blog.51cto.com/8794192/POST" />
</form>
</body>
</html>'''
self.wfile.write(buf)
def do_POST(self):
path = self.path
print path
#獲取post提交的數據
datas = self.rfile.read(int(self.headers['content-length']))
datas = urllib.unquote(datas).decode("utf-8", 'ignore')
mobile = datas.split('&')[0].replace("tos=","").replace('"','')
content = datas.split('&')[1].replace("content=","").replace('"','')
mm = mobile.split(',')
for i in mm:
print i
send_message(i,content)
self.send_response(200)
self.end_headers()
buf = '''''<!DOCTYPE HTML>
<html>
<head><title>Post page</title></head>
<body>Tos:%s <br />Content:%s</body>
</html>'''% (mobile, content)
self.wfile.write(buf)
def start_server(port):
http_server = HTTPServer(('', int(port)), ServerHTTP)
http_server.serve_forever()
if name == "main":
#端口可自定義，不衝突就可以，這裏設置爲：4040
start_server(4040)
#運行python http server

nohup python http_sms.py &

#在瀏覽器訪問，提供了簡單的頁面測試，只有get，post方法。

http://ip:4040/

wKioL1gPLM_AukH7AAB846n-BiU453.png

#也可以在命令行使用curl測試

curl http://192.168.20.99:4040/ -d "tos=1358888888,1868888888&content=testmsg"

#openfalcon的sender是post方式傳遞數據給http api的，所以我需要獲取sender post過來的tos和content參數，再發送到公司內部的sms api。

安裝alarm
alarm模塊是處理報警event的，judge產生的報警event寫入redis，alarm從redis讀取，這個模塊被業務搞得很糟亂，各個公司可以根據自己公司的需求重寫

cd /opt/openfalcon/alarm/
mv cfg.example.json cfg.json# vi cfg.json# 把redis配置成與judge同一個./control start
注意，alarm當前的版本，highQueues和lowQueues都不能爲空，是個bug，稍候修復。我們可以把event:p0~event:p5配置到highQueues，把event:p6配置到lowQueues

PS：微信告警版本可到我的github拉取

https://github.com/chensambb/open-falcon-alarm-by-weixin/

安裝sender
調用各個公司提供的mail-provider和sms-provider，按照某個併發度，從redis中讀取郵件、短信併發送，alarm生成的報警短信和報警郵件都是直接寫入redis即可，sender來發送。

cd /opt/openfalcon/sender/
mv cfg.example.json cfg.json# vi cfg.json# redis地址需要和後面的alarm、judge使用同一個# queue維持默認# worker是最多同時有多少個線程玩命得調用短信、郵件發送接口# api要給出sms-provider和mail-provider的接口地址
#我們現在調用上面的短信和郵件api
{ "debug": true, "http": { "enabled": true, "listen": "0.0.0.0:6066" }, "redis": { "addr": "127.0.0.1:6379", "maxIdle": 5 }, "queue": { "sms": "/sms", "mail": "/mail" }, "worker": { "sms": 10, "mail": 50 }, "api": { "sms": "http://127.0.0.1:4040/", "mail": "http://127.0.0.1:4000/sender/mail" }}./control start

微信告警版本可到我的github拉取

https://github.com/chensambb/open-falcon-alarm-by-weixin/

安裝fe
cd /opt/openfalcon/femv cfg.example.json cfg.json# 請基於cfg.example.json 酌情修改相關配置項# 啓動./control start# 查看日誌./control tail# 停止服務./control stop

安裝portal
portal是用於配置報警策略的地方

yum install -y python-virtualenv # run as rootcd/opt/openfalcon/portal/
virtualenv ./env

./env/bin/pip install -r pip_requirements.txt# vi frame/config.py# 1. 修改DB配置# 2. SECRET_KEY設置爲一個隨機字符串# 3. UIC_ADDRESS有兩個，internal配置爲FE模塊的內網地址，portal通常是和UIC在一個網段的，# 內網地址相互訪問速度快。external是終端用戶通過瀏覽器訪問的UIC地址，很重要！# 4. 其他配置可以使用默認的./control start

portal默認監聽在5050端口，瀏覽器訪問即可

安裝HBS(heartbeat Server)
心跳服務器，只依賴Portal的DB

cd/opt/openfalcon/hbs/
mv cfg.example.json cfg.json# vi cfg.json 把數據庫配置配置爲portal的db./control start
如果先安裝的繪圖組件又來安裝報警組件，那應該已經安裝過agent了，hbs啓動之後會監聽一個http端口，一個rpc端口，agent要和hbs通信，重新去修改agent的配置cfg.json，把heartbeat那項enabled設置爲true，並配置上hbs的rpc地址，./control restart重啓agent，之後agent就可以和hbs心跳了

安裝judge
報警判斷模塊，judge依賴於HBS，所以得先搭建HBS

cd/opt/openfalcon/judge/
mv cfg.example.json cfg.json# vi cfg.json# remain: 這個配置指定了judge內存中針對某個數據存多少個點，比如host01這個機器的cpu.idle的值在內存中最多存多少個，# 配置報警的時候比如all(#3)，這個#後面的數字不能超過remain-1# hbs: 配置爲hbs的地址，interval默認是60s，表示每隔60s從hbs拉取一次策略# alarm: 報警event寫入alarm中配置的redis，minInterval表示連續兩個報警之間至少相隔的秒數，維持默認即可./control start

安裝Links
Links是爲報警合併功能寫的組件。如果你不想使用報警合併功能，這個組件是無需安裝的。

Links個Python的項目，無需像Go的項目那樣去做編譯。不過Go的項目是靜態編譯的，編譯好了之後二進制無依賴，拿到其他機器也可以跑起來，Python的項目就需要安裝一些依賴庫了。

我們使用virtualenv來管理Python環境，yum安裝需切到root賬號# yum install -y python-virtualenv$ cd /path/to/links/

$ virtualenv ./env

$ ./env/bin/pip install -r pip_requirements.txt
安裝完依賴的lib之後就可以用control腳本啓動了，log在var目錄。不過啓動之前要先把配置文件修改成相應配置。另外，監聽的端口在gunicorn.conf中配置。

安裝Nodata
nodata用於檢測監控數據的上報異常。nodata和實時報警judge模塊協同工作，過程爲: 配置了nodata的採集項超時未上報數據，nodata生成一條默認的模擬數據；用戶配置相應的報警策略，收到mock數據就產生報警。採集項上報異常檢測，作爲judge模塊的一個必要補充，能夠使judge的實時報警功能更加可靠、完善。

服務部署
服務部署，包括配置修改、啓動服務、檢驗服務、停止服務等。這之前，需要將安裝包解壓到服務的部署目錄下。

cd /opt/openfalcon/nodatamv cfg.example.json cfg.json
vim cfg.json# 啓動服務./control start# 校驗服務,這裏假定服務開啓了6090的http監聽端口。檢驗結果爲ok表明服務正常啓動。curl -s"127.0.0.1:6090/health"...# 停止服務./control stop
安裝Aggregator
集羣聚合模塊。聚合某集羣下的所有機器的某個指標的值，提供一種集羣視角的監控體驗。

服務部署
服務部署，包括配置修改、啓動服務、檢驗服務、停止服務等。這之前，需要將安裝包解壓到服務的部署目錄下。

修改配置, 配置項含義見下文mv cfg.example.json cfg.json

vim cfg.json# 啓動服務./control start# 校驗服務，看端口是否在監聽ss -tln# 檢查log./control tail

...# 停止服務./control stop

四、使用方法（轉官網）

系統搭建好了，應該如何用起來，這節給大家逐步介紹一下。

有很多寫好的服務監控可參考官網book：

http://book.open-falcon.org/zh/usage/index.html

教學視頻：

http://www.jikexueyuan.com/course/1651_4.html?ss=1

查看監控數據
我們說agent只要部署到機器上，並且配置好了heartbeat和transfer就自動採集數據了，我們就可以去dashboard上面搜索監控數據查看了。dashboard是個web項目，瀏覽器訪問之。左側輸入endpoint搜索，endpoint是什麼？應該用什麼搜索？對於agent採集的數據，endpoint都是機器名，去目標機器上執行hostname，看到的輸出就是endpoint，拿着hostname去搜索。

搜索到了吧？嗯，選中前面的複選框，點擊“查看counter列表”，可以列出隸屬於這個endpoint的counter，counter是什麼？counter=${metric}/sorted(${tags})

假如我們要查看cpu.idle，在counter搜索框中輸入cpu並回車。看到cpu.idle了吧，點擊，會看到一個新頁面，圖表中就是這個機器的cpu.idle的近一小時數據了，想看更長時間的？右上角有個小三角，展開菜單，可以選擇更長的時間跨度

wKioL1gPLUiBMITlAACdzu4KST8135.png

wKiom1gPLUngEhMCAABp7k3x80g972.png

如何配置報警策略
上節我們已經瞭解到如何查看監控數據了，如果數據達到閾值，比如cpu.idle太小的時候，我們應該如何配置告警呢？

配置報警接收人
falcon的報警接收人不是一個具體的手機號，也不是一個具體的郵箱，因爲手機號、郵箱都是容易發生變化的，如果變化了去修改所有相關配置那就太麻煩了。我們把用戶的聯繫信息維護在一個叫UIC(新用戶推薦使用Go版本的UIC，即：falcon-fe項目)的系統裏，以後如果要修改手機號、郵箱，只要在UIC中修改一次即可。報警接收人也不是單個的人，而是一個組（UIC中稱爲Team），比如falcon這個系統的任何組件出問題了，都應該發報警給falcon的運維和開發人員，發給falcon這個團隊，這樣一來，新員工入職只要加入falcon這個Team即可；員工離職，只要從falcon這個Team刪掉即可。

瀏覽器訪問UIC，如果啓用了LDAP，那就用LDAP賬號登陸，如果沒有啓用，那就註冊一個或者找管理員幫忙開通。創建一個Team，名稱姑且叫falcon，把自己加進去，待會用來做測試。

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創建HostGroup
比如我們要對falcon-judge這個組件做端口監控，那首先創建一個HostGroup，把所有部署了falcon-judge這個模塊的機器都塞進去，以後要擴容或下線機器的時候直接從這個HostGroup增刪機器即可，報警策略會自動生效、失效。咱們爲這個HostGroup取名爲：sa.dev.falcon.judge，這個名稱有講究，sa是我們部門，dev是我們組，falcon是項目名，judge是組件名，傳達出了很多信息，這樣命名比較容易管理，推薦大家這麼做。

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在往組裏加機器的時候如果報錯，需要檢查portal的數據庫中host表，看裏邊是否有相關機器。那host表中的機器從哪裏來呢？agent有個heartbeat(hbs)的配置，agent每分鐘會發心跳給hbs，把自己的ip、hostname、agent version等信息告訴hbs，hbs負責寫入host表。如果host表中沒數據，需要檢查這條鏈路是否通暢。

創建策略模板
portal最上面有個Templates鏈接，這就是策略模板管理的入口。我們進去之後創建一個模板，名稱姑且也叫：sa.dev.falcon.judge，與HostGroup名稱相同，在裏邊配置一個端口監控，通常進程監控有兩種手段，一個是進程本身是否存活，一個是端口是否在監聽，此處我們使用端口監控。

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右上角那個加號按鈕是用於增加策略的，一個模板中可以有多個策略，此處我們只添加了一個。下面可以配置報警接收人，此處填寫的是falcon，這是之前在UIC中創建的Team。

將HostGroup與模板綁定
一個模板是可以綁定到多個HostGroup的，現在我們重新回到HostGroups頁面，找到sa.dev.falcon.judge這個HostGroup，右側有幾個超鏈接，點擊【templates】進入一個新頁面，輸入模板名稱，綁定一下就行了。

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補充
上面步驟做完了，也就配置完了。如果judge組件宕機，端口不再監聽了，就會報警。不過大家不要爲了測試報警效果，直接把judge組件給幹掉了，因爲judge本身就是負責判斷報警的，把它幹掉了，那就沒法判斷了……所以說falcon現在並不完善，沒法用來監控本身的組件。爲了測試，大家可以修改一下端口監控的策略配置，改成一個沒有在監聽的端口，這樣就觸發報警了。

上面的策略只是對falcon-judge做了端口監控，那如果我們要對falcon這個項目的所有機器加一些負載監控，應該如何做呢？

創建一個HostGroup：sa.dev.falcon，把所有falcon的機器都塞進去

創建一個模板：sa.dev.falcon.common，添加一些像cpu.idle,load.1min等策略

將sa.dev.falcon.common綁定到sa.dev.falcon這個HostGroup

附：sa.dev.falcon.common的配置樣例

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大家可能不知道各個指標分別叫什麼，自己push的數據肯定知道自己的metric了，agent push的數據可以參考：https://github.com/open-falcon/agent/tree/master/funcs

如何配置策略表達式
策略表達式，即expression，具體可以參考HostGroup與Tags設計理念，這裏只是舉個例子：

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上例中的配置傳達出的意思是：falcon-judge這個模塊的所有實例，如果qps連續3次大於1000，就報警給falcon這個報警組。

expression無需綁定到HostGroup，enjoy it

轉載地址：https://www.cnblogs.com/liangqihui/p/6618127.html

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cfg.json中的各配置項，可以參考 https://github.com/open-falcon/graph/blob/master/README.md# 啓動./control start# 查看日誌./control tail# 校驗服務,這裏假定服務開啓了6071的http監聽端口。檢驗結果爲ok表明服務正常啓動。curl -s"http://127.0.0.1:6071/health"

config的路徑爲 $WORKSPACE/dashboard/rrd/config.py，裏面有數據庫相關的配置信息，如有必要，請修改。默認情況下(所有組件都在同一臺服務器上)，保持默認配置即可# 數據庫表結構初始化，請參考前面的環境準備階段

修改配置, 配置項含義見下文mv cfg.example.json cfg.json

我們使用virtualenv來管理Python環境，yum安裝需切到root賬號# yum install -y python-virtualenv$ cd /path/to/links/

修改配置, 配置項含義見下文mv cfg.example.json cfg.json

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config的路徑爲 $WORKSPACE/dashboard/rrd/config.py，裏面有數據庫相關的配置信息，如有必要，請修改。默認情況下(所有組件都在同一臺服務器上)，保持默認配置即可# 數據庫表結構初始化，請參考前面的 環境準備 階段

修改配置, 配置項含義見下文mv cfg.example.json cfg.json

我們使用virtualenv來管理Python環境，yum安裝需切到root賬號# yum install -y python-virtualenv$ cd /path/to/links/

修改配置, 配置項含義見下文mv cfg.example.json cfg.json

config的路徑爲 $WORKSPACE/dashboard/rrd/config.py，裏面有數據庫相關的配置信息，如有必要，請修改。默認情況下(所有組件都在同一臺服務器上)，保持默認配置即可# 數據庫表結構初始化，請參考前面的環境準備階段