一篇带你了解 Thanos Ruler 组件的使用

发布时间：2025-11-04 23:29:38 来源：创站工坊 作者：IT科技

Thano Ruler 组件是篇带用于评估 Prometheus 的记录规则和报警规则的组件，其本身不会抓取 metrics 接口数据，组件而是篇带通过 Query API 从 query 组件定期地获取指标数据，如果配置了多个 query 地址，组件则会采用轮询方式获取。篇带

其中记录规则评估生成的组件数据会保存在本地，并且定期地扫描本地生成的篇带 TSDB 数据块上传到对象存储桶中作为历史数据长期保存。同时也实现了 Store API 可用于查询本地保存的组件数据。与 Prometheus 节点类似，篇带每个 ruler 节点都使用独立的组件存储，可以同时运行多个副本，篇带而且需要为每个副本实例分配不同的组件标签以作区分，因为 store 组件在查询对象存储中的篇带历史数据时是以该标签进行分组查询的。

由于 ruler 组件也实现了 Store API，组件所以我们也可以直接将该组件对接到 store 组件中去，篇带只需要给创建的 Pod 带上 thanos-store-api: "true" 这个标签即可(Service 会进行自动关联)被 query 组件服务发现。

整体上我们可以把 ruler 节点理解为一个简单的 Prometheus 节点，只是不需要 thanos sidecar，不抓取指标数据，云服务器提供商只负责执行 PromQL 查询，由于本身会保留独立的存储，所以同样这里我们需要做数据的持久化。

然后可以通过部署两个副本来实现高可用，这里我们添加了一个 --label=rule_replica 标签来给数据添加一个 rule_replica 的标签, 同时指定 --alert.label-drop 为 rule_replica，这样在触发告警发送通知给 AlertManager 时可以去掉这个 label，以便让 AlertManager 自动去重，可以避免重复告警。

然后通过 --query 参数指定 query 组件地址，我们这里还是使用 DNS SRV 来做服务发现，这样就可以从查询组件中获取指标数据了。

ruler 同样也需要对象存储的配置，用于上传计算出的数据到对象存储，所以要挂载对象存储的配置文件。--rule-file 参数可以用来指定挂载的 rule 配置，ruler 组件会根据配置来生成数据和触发报警。

完整的资源清单文件如下所示：

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要注意上面挂载的对象存储配置的 Secret，另外还需要通过一个 ConfigMap 来配置 rules 规则：

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这里我们简单配置了几个记录规则，配置方式和之前的规则一样的。然后直接创建上面的亿华云资源对象即可：

部署完成后我们可以去查看 query 组件页面的 store 信息是否包含上面的 ruler 实例：

同样在 rules 页面可以看到我们定义的记录规则信息：

现在我们可以尝试去查询下上面的记录规则，比如查询 namespace:container_cpu_usage_seconds_total:sum_rate：

可以看到可以正常获取到这条记录规则的数据。

如果要进行报警，首先我们需要通过启动参数 --alertmanagers.url 来指定 Alertmanager 的地址，如果需要更高级的配置，可以通过启动参数 --alertmanagers.config 或者 --alertmanagers.config-file 来指定对接 Alertmanager 的配置，格式如下所示：

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比如我们这里对接前面章节中的 Alertmanager，则直接这上面的资源对象容器启动参数中增加 - --alertmanagers.url=http://alertmanager:9093 即可。然后在上面的 thanos-rules 的 ConfigMap 中新增一个 alert.rules.yaml 的配置，用来配置报警规则，如下所示：

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直接更新上面的两个资源对象即可：

更新完成后这 query 的 rules 页面也可以看到上面新增的报警规则了，因为我们部署的是两个副本，所以能看到两条一样的规则：

由于我们这 ruler 组件启动参数中配置了参数 - --alert.label-drop=rule_replica，站群服务器所以 Alertmanager 中不会收到重复报警，不过需要注意的是经测试这里的 rule_replica 不能加引号，加上引号会去重失效，我们可以前往 Alertmanager 查看触发的报警信息：

由于 ruler 组件获取评估数据的路径是 ruler --> query --> sidecar --> prometheus，需要经整个查询链条，这也提升了发生故障的风险，而且评估原本就可以在 Prometheus 中进行，所以在非必要的情况下更加推荐使用原本的 Prometheus 方式来做报警和记录规则的评估。

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