? 在对公司容器云的日志方案进行设计的时候，发现主流的 ELK (Elasticsearch, Logstash, Kibana) 或者 EFK (Elasticsearch, Filebeat or Fluentd, Kibana) 比较重，再加上现阶段对于 ES 复杂的搜索功能很多都用不上，最终选择了 Grafana 开源的 Loki 日志系统。下面我们来介绍下 Loki 的一些基本概念和架构，当然 EFK 作为业界成熟的日志聚合解决方案也是大家应该需要熟悉和掌握的;
? Loki 是 Grafana Labs 团队最新的开源项目，是一个水平可扩展，高可用性，多租户的日志聚合系统。它的设计非常经济高效且易于操作，因为它不会为日志内容编制索引，而是为每个日志流编制一组标签，专门为 Prometheus 和 Kubernetes 用户做了相关优化。该项目受 Prometheus 启发，官方的介绍就是： Like Prometheus,But For Logs.，类似于 Prometheus 的日志系统;
项目地址：https://github.com/grafana/loki/
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与其他日志聚合系统相比， Loki 具有下面的一些特性:
Promtail 作为采集器,类比filebeat
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loki相当于服务端,类比es
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loki进程包含四种角色
querier 查询器
inester 日志存储器
query-frontend 前置查询器
distributor 写入分发器
可以通过loki二进制的 -target 参数指定运行角色
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查询器接受HTTP/1 数据请求
查询器将查询传递给所有ingesters请求内存中的数据
接收器接受读取的请求,并返回与查询匹配的数据(如果有)
如果没有接受者返回数据, 则查询器会从后备存储中延迟加载数据并对其执行查询;
查询器将迭代所有接收到的数据并进行重复数据删除, 从而通过HTTP/1连接返回最终数据集;
分发服务器收到一个HTTP/1请求,以存储流数据;
每个流都使用散列环散列;
分发程序将每个流发送到适当的inester和其副本(基于配置的复制因子);
每个实例将为流的数据创建一个块或将其追加到现有块中, 每个租户和每个标签集的块都是唯一的;
分发服务器通过HTTP/1链接以成功代码作为响应;
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wget https://github.com/grafana/loki/releases/download/v2.2.1/loki-linux-amd64.zip
wget https://github.com/grafana/loki/releases/download/v2.2.1/promtail-linux-amd64.zip
$ mkdir /opt/app/{promtail,loki} -pv
# promtail配置文件
$ cat <<EOF> /opt/app/promtail/promtail.yaml
server:
http_listen_port: 9080
grpc_listen_port: 0
positions:
filename: /var/log/positions.yaml # This location needs to be writeable by promtail.
client:
url: http://localhost:3100/loki/api/v1/push
scrape_configs:
- job_name: system
pipeline_stages:
static_configs:
- targets:
- localhost
labels:
job: varlogs
host: yourhost
__path__: /var/log/*.log
EOF
# 解压安装包
unzip promtail-linux-amd64.zip
mv promtail-linux-amd64 /opt/app/promtail/promtail
# service文件
$ cat <<EOF >/etc/systemd/system/promtail.service
[Unit]
Description=promtail server
Wants=network-online.target
After=network-online.target
[Service]
ExecStart=/opt/app/promtail/promtail -config.file=/opt/app/promtail/promtail.yaml
StandardOutput=syslog
StandardError=syslog
SyslogIdentifier=promtail
[Install]
WantedBy=default.target
EOF
systemctl daemon-reload
systemctl restart promtail
systemctl status promtail
$ mkdir /opt/app/{promtail,loki} -pv
# promtail配置文件
$ cat <<EOF> /opt/app/loki/loki.yaml
auth_enabled: false
server:
http_listen_port: 3100
grpc_listen_port: 9096
ingester:
wal:
enabled: true
dir: /opt/app/loki/wal
lifecycler:
address: 127.0.0.1
ring:
kvstore:
store: inmemory
replication_factor: 1
final_sleep: 0s
chunk_idle_period: 1h # Any chunk not receiving new logs in this time will be flushed
max_chunk_age: 1h # All chunks will be flushed when they hit this age, default is 1h
chunk_target_size: 1048576 # Loki will attempt to build chunks up to 1.5MB, flushing first if chunk_idle_period or max_chunk_age is reached first
chunk_retain_period: 30s # Must be greater than index read cache TTL if using an index cache (Default index read cache TTL is 5m)
max_transfer_retries: 0 # Chunk transfers disabled
schema_config:
configs:
- from: 2020-10-24
store: boltdb-shipper
object_store: filesystem
schema: v11
index:
prefix: index_
period: 24h
storage_config:
boltdb_shipper:
active_index_directory: /opt/app/loki/boltdb-shipper-active
cache_location: /opt/app/loki/boltdb-shipper-cache
cache_ttl: 24h # Can be increased for faster performance over longer query periods, uses more disk space
shared_store: filesystem
filesystem:
directory: /opt/app/loki/chunks
compactor:
working_directory: /opt/app/loki/boltdb-shipper-compactor
shared_store: filesystem
limits_config:
reject_old_samples: true
reject_old_samples_max_age: 168h
chunk_store_config:
max_look_back_period: 0s
table_manager:
retention_deletes_enabled: false
retention_period: 0s
ruler:
storage:
type: local
local:
directory: /opt/app/loki/rules
rule_path: /opt/app/loki/rules-temp
alertmanager_url: http://localhost:9093
ring:
kvstore:
store: inmemory
enable_api: true
EOF
# 解压包
unzip loki-linux-amd64.zip
mv loki-linux-amd64 /opt/app/loki/loki
# service文件
$ cat <<EOF >/etc/systemd/system/loki.service
[Unit]
Description=loki server
Wants=network-online.target
After=network-online.target
[Service]
ExecStart=/opt/app/loki/loki -config.file=/opt/app/loki/loki.yaml
StandardOutput=syslog
StandardError=syslog
SyslogIdentifier=loki
[Install]
WantedBy=default.target
EOF
systemctl daemon-reload
systemctl restart loki
systemctl status loki
grafana-loki-dashsource
在数据源列表中选择 Loki，配置 Loki 源地址：
grafana-loki-dashsource-config
源地址配置 http://loki:3100 即可，保存。
保存完成后，切换到 grafana 左侧区域的 Explore，即可进入到 Loki 的页面
grafana-loki
然后我们点击 Log labels 就可以把当前系统采集的日志标签给显示出来，可以根据这些标签进行日志的过滤查询：
grafana-loki-log-labels
比如我们这里选择 /var/log/messages，就会把该文件下面的日志过滤展示出来，不过由于时区的问题，可能还需要设置下时间才可以看到数据:
s
grafana-loki-logs
这里展示的是 promtail 容器里面 / var/log 目录中的日志
promtail 容器 / etc/promtail/config.yml
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server:
http_listen_port: 9080
grpc_listen_port: 0
positions:
filename: /tmp/positions.yaml
clients:
- url: http://loki:3100/loki/api/v1/push
scrape_configs:
- job_name: system
static_configs:
- targets:
- localhost
labels:
job: varlogs
__path__: /var/log/*log
这里的 job 就是 varlog，文件路径就是 / var/log/*log
?
?
查看日志 rate({job="message"} |="kubelet"
算 qps rate({job="message"} |="kubelet" [1m])
之前多次提到 loki 和 es 最大的不同是 loki 只对标签进行索引而不对内容索引 下面我们举例来看下
以简单的 promtail 配置举例
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配置解读
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scrape_configs:
- job_name: system
pipeline_stages:
static_configs:
- targets:
- localhost
labels:
job: message
__path__: /var/log/messages
可以和使用prometheus一样的标签匹配语句进行查询
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{job="syslog"}
scrape_configs:
- job_name: system
pipeline_stages:
static_configs:
- targets:
- localhost
labels:
job: syslog
__path__: /var/log/syslog
- job_name: system
pipeline_stages:
static_configs:
- targets:
- localhost
labels:
job: apache
__path__: /var/log/apache.log
loki 处理日志的模式 - 和 prometheus 一致，loki 一组标签值会生成一个 stream - 日志随着时间的递增会追加到这个 stream 中，最后压缩为 chunk - 当有任意标签发生变化时会产生新的 hash 值，对应新的 stream
所以有了上述知识，那么就得谈谈动态标签的问题了
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两个概念
何为动态标签：说白了就是标签的 value 不固定
何为高基数标签：说白了就是标签的 value 可能性太多了，达到 10 万，100 万甚至更多
比如 apache 的 access 日志
11.11.11.11 - frank [25/Jan/2000:14:00:01 -0500] "GET /1986.js HTTP/1.1" 200 932 "-" "Mozilla/5.0 (Windows; U; Windows NT 5.1; de; rv:1.9.1.7) Gecko/20091221 Firefox/3.5.7 GTB6"
在promtail中使用regex想要匹配action和status_code两个标签
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scrape_configs:
- job_name: system
pipeline_stages:
static_configs:
- targets:
- localhost
labels:
job: syslog
__path__: /var/log/syslog
- job_name: system
pipeline_stages:
static_configs:
- targets:
- localhost
labels:
job: apache
__path__: /var/log/apache.log
- job_name: system
pipeline_stages:
- regex:
expression: "^(?P<ip>\\S+) (?P<identd>\\S+) (?P<user>\\S+) \\[(?P<timestamp>[\\w:/]+\\s[+\\-]\\d{4})\\] \"(?P<action>\\S+)\\s?(?P<path>\\S+)?\\s?(?P<protocol>\\S+)?\" (?P<status_code>\\d{3}|-) (?P<size>\\d+|-)\\s?\"?(?P<referer>[^\"]*)\"?\\s?\"?(?P<useragent>[^\"]*)?\"?$"
- labels:
action:
status_code:
static_configs:
- targets:
- localhost
labels:
job: apache
env: dev
__path__: /var/log/apache.log
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11.11.11.11 - frank [25/Jan/2000:14:00:01 -0500] "GET /1986.js HTTP/1.1" 200 932 "-" "Mozilla/5.0 (Windows; U; Windows NT 5.1; de; rv:1.9.1.7) Gecko/20091221 Firefox/3.5.7 GTB6"
11.11.11.12 - frank [25/Jan/2000:14:00:02 -0500] "POST /1986.js HTTP/1.1" 200 932 "-" "Mozilla/5.0 (Windows; U; Windows NT 5.1; de; rv:1.9.1.7) Gecko/20091221 Firefox/3.5.7 GTB6"
11.11.11.13 - frank [25/Jan/2000:14:00:03 -0500] "GET /1986.js HTTP/1.1" 400 932 "-" "Mozilla/5.0 (Windows; U; Windows NT 5.1; de; rv:1.9.1.7) Gecko/20091221 Firefox/3.5.7 GTB6"
11.11.11.14 - frank [25/Jan/2000:14:00:04 -0500] "POST /1986.js HTTP/1.1" 400 932 "-" "Mozilla/5.0 (Windows; U; Windows NT 5.1; de; rv:1.9.1.7) Gecko/20091221 Firefox/3.5.7 GTB6"
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如果字段没有被当做标签被索引,会不会查询很慢
Loki 的超级能力是将查询分解为小块并并行分发，以便您可以在短时间内查询大量日志数据
以上边提到的 ip 字段为例 - 使用过滤器表达式查询
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{job="apache"} |= "11.11.11.11"
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日志量少时少加标签
需要标签时再去添加
日志应当按时间递增
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原文：https://www.cnblogs.com/you-men/p/14900249.html