本文由日志关键词告警出发，介绍了使用SLS进行关键词监控告警配置，并且介绍了几种常见的配置方法，可以覆盖关键词监控的大部分场景。
前言
在业务日志中，经常会有些warning，error的日志打出来，出现比较严重的问题时在日志中也会发现异常，比如在Go中的panic错误，Java的java.lang.StackOverflowError日志等等；或者是在程序运行到某种状态时，业务会自动在日志中打印某个关键词，比如“支付失败”等，根据关键词来判断业务运行的情况。
日志关键词的检索和监控告警是一个比较常见的需求，也有很多方法来实现关键词告警，对于简单的告警，一般方案也比较简单，比如从最原始的写Shell脚本来判断日志中的关键词然后发送邮件，或者使用zabbix传统监控工具等，或者使用ELK等方案。这些监控工具虽然可以实现需求，但是在面对分布式部署的业务，海量日志的情况下存在运维问题，配置复杂，性能低下等问题；这里介绍一种免运维，高性能，支持灵活配置的方案，使用SLS接入日志和告警。
前提
将日志接入SLS
首先需要将业务日志接入SLS，可以根据自身的业务来选择不同的接入方式，SLS也提供支持非常便捷的接入方式，限于篇幅，本文不在赘述接入方法。具体接入方法可以参考链接。
在日志接入后，我们就可以在SLS控制台查询关键词，并且配置告警。
以下来介绍在SLS中配置关键词告警的几种常见方法。
方法介绍
方法1：出现关键词就告警
这里以Java日志为例，在日志中，我们注意到有NPE发生，这时候可以在SLS控制台搜索java.lang.NullPointerException，然后点击查询/分析，这时候可以看到日志中有NPE发生。
查询出错误后，我们可以对这个错误进行告警配置，点击右上角的“另存为告警”按钮，在弹出框里编辑告警，将描述修改为${content}，表示满足触发条件的第一条数据，然后配置钉钉通知渠道，选择默认SLS内置内容模板，点击确定。
如果日志中有java.lang.NullPointerException出现，则会在钉钉中发出告警，内容如下。显示是使用的SLS内置内容模板的格式，其中告警标题引用了${annotations.title}，告警内容引用${annotations.desc}，内容模板的详细配置可以参考链接。
在通知中，可以点击详情，查看告警发生时的日志，进行追溯。详情点击后页面如下
方法2：根据关键词出现次数告警
有时候出现错误关键词时，我们并不一定要发出告警，在一定时间内，出现到了特定次数，才发出告警；比如5分钟出现了1次错误我们并不是很关心，但是出现了100次错误，就需要引起我们的注意。使用关键词出现次数判断一定程度上起到了降噪的效果。
接下来我们对关键词的出现次数进行一次告警配置。
仍然以java.lang.NullPointerException关键词为例，通过查询可以看出15分钟内，出现了关键词次数为10，语句使用了SLS的 查询 | 分析 语法，其中分析语句为标准的SQL 92语法，这里可以省略FROM子句，也可以加上 FROM log，表示从当前logstore查询。其中查询分析结果中的cnt表示关键词出现的次数总和。
java.lang.NullPointerException | SELECT COUNT(*) as cnt
接下来可以对关键词出现的次数总和进行告警判断，如果15分钟内出现5次以上NPE错误，就发出告警。
注意，这里触发条件选择有数据匹配，内容填写cnt > 5。
通知效果参考如下：我们仍然可以通过点击详情查看告警发生时的情况。
方法3：关键词出现次数环比昨日告警
仅仅用关键词的出现次数来告警，在某些场景下可能还不是很准确，可能有的人说，我每天的错误数跟用户访问PV成正比，白天用户访问PV高，错误关键词出现次数就高，晚上用户访问PV降下来，错误关键词次数就降下来了，这种情况下使用关键词出现次数的绝对值来判断可能就不准确了。
也就是说关键词的出现有一定的周期性，并且这个周期是以天为单位。在一天中的同一时刻可能变化不大，在同一天的不同时刻变化比较大。这种情况可以使用SLS告警吗？答案是肯定的。
SLS提供了同环比函数，可以用来计算不同时间周期内的结果对比，比如可以计算当前15分钟与昨天同时刻15分钟的对比。
compare(x,n)对比当前时间周期内的计算结果与n秒之前时间周期内的计算结果。返回值为：
JSON数组。格式为[当前计算结果,N秒前的计算结果,当前计算结果与N秒前计算结果的比值,N秒前的UNIX时间戳]。接下来通过一个简单的例子来理解下这个函数。
查询语句如下，其中最内层查询先查出了当前的错误次数cnt，然后在使用compare函数，参数86400表示一天的秒数，compare函数的结果是一个数组，使用diff[1]，diff[2], diff[3]分别获取每个元素的值，注意第一个元素下标是1。
第一个元素是当前15分钟（假设为18:00:00~18:15:00）的错误次数；
第二个元素是昨天（也就是86400秒前）的15分钟（18:00:00~18:15:00）的错误次数；
第三个元素是当前15分钟错误次数与昨天15分钟错误次数的比值，这里使用diff[3]-1可以表示增长率，可能为负数，表示负增长率。
java.lang.NullPointerException |
SELECT
diff [1] as today,
diff [2] as yesterday,
round((diff [3]-1) * 100, 2) as ratio
FROM (
SELECT
compare(cnt, 86400) as diff
FROM (
SELECT
COUNT(*) as cnt
FROM log
)
)查询结果如下：可以看到最近15分钟错误数40个，昨天同期为33个，增长了21.21%。
基于以上的查询，我们可以对增长率进行一个告警监控，比如增长超过10%就触发告警。配置告警如下。
注意这里的ratio已经是百分比后的值，条件写ratio > 10，表示超过10%；如果需要对负增长率进行判断，可以使用ratio < (-10)，这里负号需要用括号括起来。
标注中的描述为
15分钟内错误数为：${today}, 昨日同期为：${yesterday}, 陡增${ratio}%
通知结果如下，供参考。
方法4：使用机器学习算法进行异常点检测告警
通过昨日环比的告警，我们已经很大程度上可以对关键词告警进行更全方位的监控告警了，但是还有一些情况，比如某个关键词错误数在全天可能都比较平滑，上升和下降都比较平滑，没有陡增陡降的情况，但是如果出现了陡增陡降需要得到通知。
也就是说，我们可以把错误数当成一条曲线，如果出现陡增陡降就要告警，这种情况下，我们可以借助SLS强大的机器学习算法，SLS内置了功能丰富的机器学习算法，并且以函数的形式暴露，可以直接在SLS分析语法中使用。
这里我们选取一个预测与异常点检测函数：ts_predicate_simple，来对关键词错误数进行监控。函数定义如下，具体可以参考链接。
select ts_predicate_simple(x, y, nPred, isSmooth) 这里我们将这个算法函数用在查询分析语句中，查询分析语句如下：
java.lang.NullPointerException |
select
ts_predicate_simple(stamp, value, 6)
FROM (
select
__time__-__time__ % 30 as stamp,
count(1) as value
FROM log
GROUP BY
stamp
order by
stamp
)查询区间选择了4小时，统计图表选择时序图展示，点击查询分析，结果展示如下，在结果的图中，红色小圆圈表示异常点，这里点表示的30秒内java.lang.NullPointerException的次数。
函数返回值包括src, predict, upper, lower, anomaly_prob等；其中anomaly_prob表示异常点的概率，这里我们认为大于0表示有异常。
因此，我们可以对anomaly_prob的在一段时间内出现的次数进行监控，比如4小时内出现超过5个异常点，我们就会发出告警。这时另存为告警。告警配置如下：
这里我们触发条件选择有特定条数据匹配，并且选择 > 5条，条件是anomaly_prob > 0，因为上述查询分析语句中返回结果也有anomaly_prob = 0的行，这里我们要筛选的是anomaly_prob > 0的行数要超过5行才报警。
通知结果如下：
总结
本文由日志关键词告警出发，介绍了使用SLS进行关键词监控告警配置，并且介绍了几种常见的配置方法，可以覆盖关键词监控的大部分场景，其中前两种告警配置比较常见，使用场景也更加广泛，日环比和异常点检测的告警适合更加精细的监控告警需求。
本文虽然以关键词监控告警来介绍SLS告警，其实关键词只是使用SLS全文索引进行查询分析的一种场景。在SLS中还可以创建字段索引，比如对Nginx访问日志可以创建字段索引，如果需要查询5xx错误的次数或者同环比或者异常点，只需要将文中java.lang.NullPointerException换成status >= 500即可。对于OSS访问日志，SLB访问日志同理。
参考
进一步参考
SLS（日志服务）云原生观测分析平台：https://www.aliyun.com/product/sls
SLS新版告警文档首页：https://help.aliyun.com/document_detail/207609.html
后续系列直播与培训视频会同步到B站，敬请留意
