分析
下面我們開始分析這個問題。綜合第壹節的描述，初步的猜想是告警在到達 AlertManager 前的某些階段的處理過程太長，導致告警到達 AlertManager 後就已經過了自動解決時間。我們從分析平臺裏壹條告警的流轉過程入手，找出告警在哪個處理階段耗時過長。首先，壹條告警的產生需要兩方面的配合：
metric 數據
告警規則
將 metric 數據輸入到告警規則進行計算，如果符合條件則產生告警。DMP 平臺集成了 Thanos 的相關組件，數據的提供和計算則會分開，數據還是由 Prometheus Server 提供，而告警規則的計算則交由 Thanos Rule（下文簡稱 Ruler）處理。下圖是 Ruler 組件在集群中所處的位置：
看來，想要弄清楚現告警的產生到 AlertManager 之間的過程，需要先弄清除 Ruler 的大致機制。官方文檔對 Ruler 的介紹是：You can think of Rule as a simplified Prometheus that does not require a sidecar and does not scrape and do PromQL evaluation (no QueryAPI)。
不難推測，Ruler 應該是在 Prometheus 上封裝了壹層，並提供壹些額外的功能。通過翻閱資料大致了解，Ruler 使用 Prometheus 提供的庫計算告警規則，並提供壹些額外的功能。下面是 Ruler 中告警流轉過程：
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首先，圖中每個告警規則 Rule 都有壹個 active queue（下面簡稱本地隊列），用來保存壹個告警規則下的活躍告警。
其次，從本地隊列中取出告警，發送至 AlertManager 前，會被放入 Thanos Rule Queue（下面簡稱緩沖隊列），該緩沖隊列有兩個屬性：
capacity（默認值為 10000）：控制緩沖隊列的大小，
maxBatchSize（默認值為 100）：控制單次發送到 AlertManager 的最大告警數
了解了上述過程，再通過翻閱 Ruler 源碼發現，壹條告警在放入緩沖隊列前，會為其設置壹個默認的自動解決時間（當前時間 + 3m），這裏是影響告警自動解決的開始時間，在這以後，有兩個階段可能影響告警的處理：1.?緩沖隊列階段2.?出緩沖隊列到 AlertManager 階段（網絡延遲影響）由於測試環境是局域網環境，並且也沒在環境上發現網絡相關的問題，我們初步排除第二個階段的影響，下面我們將註意力放在緩沖隊列上。通過相關源碼發現，告警在緩沖隊列中的處理過程大致如下：如果本地隊列中存在壹條告警，其上次發送之間距離現在超過了 1m（默認值，可修改），則將該告警放入緩沖隊列，並從緩沖隊列中推送最多 maxBatchSize 個告警發送至 AlertManager。反之，如果所有本地隊列中的告警，在最近 1m 內都有發送過，那麽就不會推送緩沖隊列中的告警。也就是說，如果在壹段時間內，產生了大量重復的告警，緩沖隊列的推送頻率會下降。隊列的生產方太多，消費方太少，該隊列中的告警就會產生堆積的現象。因此我們不難猜測，問題原因很可能是是緩沖隊列推送頻率變低的情況下，單次推送的告警數量太少，導致緩沖隊列堆積。下面我們通過兩個方面驗證上述猜想：首先通過日誌可以得到隊列在大約 20000s 內推送了大約 2000 次，即平均 10s 推送壹次。結合緩沖隊列的具體屬性，壹條存在於隊列中的告警大約需要 (capacity/maxBatchSize)*10s = 16m，AlertManager 在接收到告警後早已超過了默認的自動解決時間（3m）。其次，Ruler 提供了 3 個 metric 的值來監控緩沖隊列的運行情況：
thanos_alert_queue_alerts_dropped_total
thanos_alert_queue_alerts_pushed_total
thanos_alert_queue_alerts_popped_total
通過觀察 thanos_alert_queue_alerts_dropped_total 的值，看到存在告警丟失的總數，也能佐證了緩沖隊列在某些時刻存在已滿的情況。
解決通過以上的分析，我們基本確定了問題的根源：Ruler 組件內置的緩沖隊列堆積造成了告警發送的延遲。針對這個問題，我們選擇調整隊列的 maxBatchSize 值。下面介紹壹下這個值如何設置的思路。由於每計算壹次告警規則就會嘗試推送壹次緩沖隊列，我們通過估計壹個告警數量的最大值，得到 maxBatchSize 可以設置的最小值。假設妳的業務系統需要監控的實體數量分別為 x1、x2、x3、...、xn，實體上的告警規則數量分別有 y1、y2、y3、...、yn，那麽壹次能產生的告警數量最多是(x1 * y2 + x2 * y2 + x3 * y3 + ... + xn * yn)，最多推送（y1 + y2 + y3 + ... + yn）次，所以要使緩沖隊列不堆積，maxBatchSize 應該滿足：maxBatchSize >= (x1 * y2 + x2 * y2 + x3 * y3 + ... + xn * yn) / (y1 + y2 + y3 + ... + yn)，假設 x = max(x1,x2, ...,xn), 將不等式右邊適當放大後為 x，即 maxBatchSize 的最小值為 x。也就是說，可以將 maxBatchSize 設置為系統中數量最大的那壹類監控實體，對於 DMP 平臺，壹般來說是 MySQL 實例。
註意事項
上面的計算過程只是提供壹個參考思路，如果最終計算出該值過大，很有可能對 AlertManager 造成壓力，因而失去緩沖隊列的作用，所以還是需要結合實際情況，具體分析。因為 DMP 將 Ruler 集成到了自己的組件中，所以可以比較方便地對這個值進行修改。如果是依照官方文檔的介紹使用的 Ruler 組件，那麽需要對源碼文件進行定制化修改。