再见笨重的ELK，轻量化日志 Loki 牛逼，奉上全攻略教程！

大家好，我是宝哥！

1、前言

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。

2、简介

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/

与其他日志聚合系统相比， Loki 具有下面的一些特性：

• 不对日志进行全文索引。通过存储压缩非结构化日志和仅索引元数据，Loki 操作起来会更简单，更省成本。
• 通过使用与 Prometheus 相同的标签记录流对日志进行索引和分组，这使得日志的扩展和操作效率更高，能对接 alertmanager；
• 特别适合储存 Kubernetes Pod 日志；诸如 Pod 标签之类的元数据会被自动删除和编入索引；
• 受 Grafana 原生支持，避免kibana和grafana来回切换；

3、架构说明

3.1 组件说明

• Promtail 作为采集器，类比filebeat
• loki 相当于服务端，类比es

• 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

3.2 read path

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;

3.3 write path

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;

4、部署

4.1 本地化模式安装

下载 Promtail 和 Loki

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

安装 Promtail

$ 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

安装loki

$ 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:  # 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

5、使用

5.1 grafana上配置loki数据源

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-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

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

5.2 在grafana explore上配置查看日志

查看日志 rate({job="message"} |="kubelet"

算 qps rate({job=”message”} |=”kubelet” [1m])

5.3 只索引标签

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

配置解读

scrape_configs: - job_name: system pipeline_stages: static_configs: - targets: - localhost labels: job: message __path__: /var/log/messages

• 上面这段配置代表启动一个日志采集任务
• 这个任务有 1 个固定标签job=”syslog”
• 采集日志路径为 /var/log/messages，会以一个名为 filename 的固定标签
• 在 promtail 的 web 页面上可以看到类似 prometheus 的 target 信息页面

可以和使用 Prometheus 一样的标签匹配语句进行查询

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

5.3 标签匹配模式的特点

原理

和 prometheus 一致，相同标签对应的是一个流 prometheus 处理 series 的模式
prometheus 中标签一致对应的同一个 hash 值和 refid(正整数递增的 id)，也就是同一个 series
时序数据不断的 append 追加到这个 memseries 中
当有任意标签发生变化时会产生新的 hash 值和 refid，对应新的 series
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

查询过程

• 所以 loki 先根据标签算出 hash 值在倒排索引中找到对应的 chunk?
• 然后再根据查询语句中的关键词等进行过滤，这样能大大的提速
• 因为这种根据标签算哈希在倒排中查找 id，对应找到存储的块在 prometheus 中已经被验证过了
• 属于开销低
• 速度快

5.5 动态标签和高基数

所以有了上述知识，那么就得谈谈动态标签的问题了

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/ Firefox/3.5.7 GTB6"

在 Promtail 中使用 regex 想要匹配 action 和 status_code 两个标签

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

那么对应 action=get/post 和 status_code=200/400 则对应 4 个流

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/ 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/ 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/ 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/ Firefox/3.5.7 GTB6"

高基数问题

5.6 全文索引问题

大索引既复杂又昂贵。通常，日志数据的全文索引的大小等于或大于日志数据本身的大小
要查询日志数据，需要加载此索引，并且为了提高性能，它可能应该在内存中。这很难扩展，并且随着您摄入更多日志，索引会迅速变大。
Loki 的索引通常比摄取的日志量小一个数量级，索引的增长非常缓慢

加速查询没标签字段

以上边提到的 ip 字段为例 – 使用过滤器表达式查询

{job="apache"} |= "11.11.11.11"

loki查询时的分片（按时间范围分段grep）

Loki 将把查询分解成较小的分片，并为与标签匹配的流打开每个区块，并开始寻找该 IP 地址。
这些分片的大小和并行化的数量是可配置的，并取决于您提供的资源
如果需要，您可以将分片间隔配置为 5m，部署 20 个查询器，并在几秒钟内处理千兆字节的日志
或者，您可以发疯并设置 200 个查询器并处理 TB 的日志！

两种索引模式对比

日志量少时少加标签

因为每多加载一个 chunk 就有额外的开销
举例，如果该查询是 {app=”loki”,level!=”debug”}
在没加 level 标签的情况下只需加载一个 chunk 即 app=“loki” 的标签
如果加了 level 的情况，则需要把 level=info,warn,error,critical 5 个 chunk 都加载再查询

需要标签时再去添加

日志应当按时间递增

来源：https://www.cnblogs.com/you-men/p/14900249.html

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