Flashduty 不但是一个一站式告警 OnCall 平台，也提供告警引擎能力，可以对接各种监控系统并执行告警判定。本文说明 Flashduty 告警规则中多个 PromQL 查询的使用方式。
多个 PromQL 查询主要有两类场景：一类是多个指标要参与同一次联合运算，另一类是多个指标只是放在同一条规则里并行判断。两者的配置方式不同，尤其要注意标签是否一致。
核心要点
- 多指标联合运算适合使用「阈值计算」，前提是参与运算的多个查询结果标签完全一致。
- 多指标之间没有关系、标签也不一致时，不适合做阈值计算，应该优先拆成多条告警规则。
- 如果多个查询属于同一类对象、为了管理方便必须放在一起，可以使用「数据存在」模式并行计算。
- 并行告警时如果需要在事件里带上指标名，可以用 PromQL 的
label_replace额外生成metric_name标签。
场景一：多个指标联合运算
多个指标联合运算的关键是：这些指标共同描述同一个监控对象，而且需要同时满足条件才告警。
举个例子，硬盘 IO.UTIL 大于 99%，同时写延迟超过 10ms 才告警，可以这样配置：
当然了，也可以直接在一个 Promql 中来写，比如
irate(diskio_io_time[2m])/10 > 99 and irate(diskio_write_time[2m])/irate(diskio_writes[2m]) > 10。我这里故意拆成两个查询条件只是为了演示功能。
这个配置可以达到多指标联合运算的效果，但有一个前提：两个查询得到的结果，其标签必须完全一致。
原因很简单：只有标签一致，才意味着参与运算的数据指向同一个监控对象。比如同一块磁盘的利用率和写延迟可以联合判断；但 CPU 指标和磁盘指标的标签通常不同，就不能直接拿来做同一次阈值计算。
| 使用条件 | 说明 |
|---|---|
| 结果标签一致 | 多个查询结果能一一对应到同一个对象 |
| 指标之间存在业务关系 | 例如 IO 利用率和写延迟共同描述磁盘压力 |
| 需要同时满足条件才告警 | 例如 $A > 99 且 $B > 10 |
如果这些条件不成立，就不要强行把多个查询塞进阈值计算里。
场景二：多个指标并行告警
如果多个指标之间没有关系，就不应该使用「阈值计算」做联合运算。更稳妥的做法是拆成多条告警规则，让每条规则只负责一个清晰的告警语义。
也有一种折中方式：不使用「阈值计算」，改用「数据存在」告警模式。比如：
上图中两个查询条件，一个是 mem_available_percent，另一个是 net_bits_recv。这两个指标标签不同，没法联合运算，但可以在「数据存在」模式下并行计算。
不过，这种方式并不是首选。更推荐的方式仍然是拆成多个告警规则，因为每条规则的告警语义更清晰，后续也更容易维护、静默、路由和复盘。
只有在多个查询条件很像、属于同一类东西，拆成多个告警规则会明显增加管理成本时，才建议使用这种并行模式。
如何在并行告警中带上指标名
在「数据存在」模式下并行计算时，产生的告警事件里可能没有指标名字。这里有一个 workaround：利用 label_replace 函数额外生成一个 label，让它和 __name__ 的值保持一致。
示例 PromQL 如下：
label_replace(mem_available_percent{ident="dev-backup-01"}, "metric_name", "$1", "__name__", "(.*)") > 0
之后产生的告警事件中，会有 metric_name 这个 label，值就是指标名字。这样后续在通知模板、事件详情、筛选和分析里，都能更容易看出是哪一个指标触发了告警。
选择建议
| 需求 | 推荐方式 | 原因 |
|---|---|---|
| 多个指标共同判断同一个对象 | 阈值计算 | 标签一致时可以做联合运算 |
| 多个指标互不相关 | 拆成多条告警规则 | 告警语义清晰，后续治理更简单 |
| 多个查询属于同一类，拆分后管理成本高 | 数据存在模式 | 可以并行判断，但要补充指标名标签 |
FAQ
Q1：多个 PromQL 查询一定要标签完全一致吗？ A：如果要参与阈值计算或联合运算，标签需要完全一致。否则系统无法判断不同查询结果是否对应同一个监控对象。
Q2：CPU 指标和磁盘指标能不能放进同一条规则？ A：技术上可以在「数据存在」模式下并行放置，但不适合用阈值计算做联合运算。更推荐拆成不同告警规则。
Q3：为什么并行告警时建议补 metric_name？
A：因为多个查询放在同一条规则中时，事件里需要清楚标识到底是哪一个指标触发了告警。metric_name 可以把这个信息显式带出来。
结语
多个 PromQL 查询不是越集中越好。判断方式很直接：如果多个指标共同描述同一个对象，并且标签一致，可以使用阈值计算；如果只是多个指标并行判断，优先拆成多条规则；如果确实要放在一起，则使用数据存在模式，并通过 label_replace 补足指标名信息。
