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tags: [microservice, alerting, slo, error-budget, on-call]
create time: 2026-05-05
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# 告警管理
## 概述
收集了这么多 Metrics、Logs 和 Traces,下一步是**用数据驱动决策**。告警系统是在问题影响用户之前及时响应的最后一道防线。
> [!warning] 核心挑战:告警疲劳
>
> 如果一个团队每天收到 200 条告警,其中 195 条是误报或无需处理,工程师会对剩下的 5 条真正重要的告警产生"脱敏"。这就是 **告警疲劳 (Alert Fatigue)**。
## SLO / Error Budget 告警
### SLI / SLO / SLA 三层模型
| 层级 | 全称 | 含义 | 示例 |
|------|------|------|------|
| **SLI** | Service Level Indicator | 实际测量的指标 | P99 延迟 = 120ms |
| **SLO** | Service Level Objective | 内部目标值 | P99 延迟 < 200ms(99.9%) |
| **SLA** | Service Level Agreement | 对外契约承诺 | 可用性 ≥ 99.95%,否则赔偿 |
```mermaid
flowchart LR
Real["真实用户请求"] --> SLI{成功率达标?}
SLI -- 是 --> SLO_OK["✅ SLO 达成"]
SLI -- 否 --> BUDGET["消耗错误预算"]
BUDGET --> Left{"预算 > 0?"}
Left -- 是 --> Continue["继续发布新功能 🚀"]
Left -- 否 --> Freeze["冻结发布 ❄️
专注稳定性修复"]
style SLO_OK fill:#e8f5e9
style Freeze fill:#ffebee
```
### 错误预算计算
```
每月允许停机时间 = 月总分钟数 × (1 - SLO)
SLO = 99.9% → 30×24×60×0.1% = 43.2 分钟
SLO = 99.95% → 30×24×60×0.05% = 21.6 分钟
SLO = 99.99% → 30×24×60×0.01% = 4.3 分钟
SLO = 99% → 30×24×60×1% = 432 分钟 ≈ 7.2 小时(几乎无意义)
```
### 基于错误预算的告警策略
```mermaid
flowchart TD
BudgetLeft{"错误预算剩余"}
BudgetLeft -- "> 50%" --> Aggressive["激进策略:
保持常规告警阈值
加快迭代节奏"]
BudgetLeft -- "10~50%" --> Moderate["保守策略:
降低告警阈值
收紧发布频率"]
BudgetLeft -- "< 10%" --> Emergency["紧急策略:
所有非紧急告警暂停
全员关注稳定性"]
style Aggressive fill:#e8f5e9
style Moderate fill:#fff3e0
style Emergency fill:#ffebee
```
## 告警设计原则
### 1. 告警必须 Actionable
收到告警后知道该做什么,否则不要告。
每条告警规则都应该能回答以下问题:
| # | 问题 | 示例答案 |
|---|------|---------|
| 1 | **什么问题?** | `支付服务 P99 延迟 > 2s 持续 5 分钟` |
| 2 | **谁负责?** | `支付组 On-Call: @zhangsan` |
| 3 | **怎么修复?** | 链接到 Runbook `📖 Runbook: 支付超时排查指南` |
| 4 | **多久升级?** | `P1 无人响应 → 5min 后升级至组长` |
### 2. 分级设计
```mermaid
flowchart TD
subgraph L1["P0 — 立即响应(电话 + IM)"]
A1["HTTP 5xx 错误率 > 1% 持续 2min"]
A2["核心接口 P99 > 2s 持续 5min"]
A3["数据库连接池耗尽"]
end
subgraph L2["P1 — 当天处理(IM 通知)"]
B1["单个服务错误率 > 5%"]
B2["下游依赖超时率升高"]
B3["磁盘使用 > 75%"]
end
subgraph L3["P2 — 本周修复(日报汇总)"]
C1["CPU 使用率 > 80% 持续 1h"]
C2["内存使用 > 85% 持续 1h"]
C3["非核心服务 P99 异常"]
end
L1 --> ONCALL[On-Call 值班群]
L2 --> OPS[运维监控群]
L3 --> DAILY["每日健康报告"]
style L1 fill:#ffebee
style L2 fill:#fff3e0
style L3 fill:#e3f2fd
```
### 3. 降噪与抑制
同一个根因可能触发连锁告警,需要抑制机制:
```
┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐
│ DB 宕机 │───→│ 服务 A 报错│───→│ 关联告警 │
└──────────┘ └──────────┘ │ 只发 Root Cause│
│ 其他静默 │
└──────────┘
```
| 技术 | 说明 |
|------|------|
| **告警分组** | 同一根因的多个告警合并为一条 |
| **静默期** | Pod 重启后 5 分钟内不重复告警 |
| **维护窗口** | 已知变更期间暂时抑制非关键告警 |
| **继承抑制** | DB 挂了 → 自动抑制依赖 DB 的所有服务的告警 |
## On-Call 最佳实践
### Runbook:告警处置手册
> [!summary] Runbook 模板
>
> | 字段 | 内容 |
> |------|------|
> | **标题** | `支付服务 P99 延迟 > 2s 持续 5 分钟` |
> | **影响范围** | 下单接口超时,用户体验受损 |
> | **检查步骤** | ① 看 Grafana 延迟面板确认峰值时间点 → ② 查同期部署记录 → ③ 检查下游 DB 慢查询 |
> | **常见原因** | ① 新代码性能 regression → ② DB 连接池耗尽 → ③ 下游超时风暴 |
> | **快速恢复** | ① 回滚最近一次发布 → ② 扩容实例 → ③ 开启熔断降负载 |
> | **彻底解决** | 排查根本原因,补充回归测试,完善容量规划 |
### Blameless Postmortem
事故复盘不问"谁干的",问"流程哪里可以改进":
```mermaid
flowchart LR
Incident["事故发生"] --> Contain["控制影响面"]
Contain --> Investigate["调查根因"]
Investigate --> Action["制定改进行动"]
Action --> Share["分享经验教训"]
style Incident fill:#ffebee
style Contain fill:#fff3e0
style Investigate fill:#e3f2fd
style Action fill:#e8f5e9
style Share fill:#f3e5f5
```
> [!tip] 事后复盘三问
>
> 1. **什么导致了这次事故?** (技术根因)
> 2. **为什么监控系统没有更早发现?** (检测延迟)
> 3. **下次如何避免同类问题?** (流程改进)
## 告警疲劳自检清单
如果你的团队出现以下情况,说明告警体系需要重构:
- [ ] On-Call 工程师下班前都要关闭/忽略一堆告警
- [ ] 有人会在群里说 "这个告警不用管"
- [ ] 同一个服务每天都触发相同的告警
- [ ] 新同事不知道哪些告警是真的严重
- [ ] PagerDuty/Oncall 通知已读率低于 50%
如果以上超过 2 项 ✅ —— 你的告警需要认真治理了。
## 关联笔记
- [[04-可观测性/01-Metrics监控]] — Metrics 是告警的数据来源
- [[05-部署运维/04-SRE实践]] — SLO/Error Budget 的详细方法论
- [[02-服务治理/06-容错模式]] — 熔断器状态可以作为告警信号