Loki简介,部署,使用
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了Loki简介,部署,使用相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
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;
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;
架构说明
组件说明
Promtail 作为采集器,类比filebeat
loki相当于服务端,类比es
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
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;
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;
部署
本地化模式安装
下载promtail和loki二进制
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: 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
使用
grafana上配置loki数据源
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
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
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])
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
静态标签匹配模式
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
{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
- 如果我们配置了两个 job，则可以使用{job=~”apache|syslog”} 进行多 job 匹配
- 同时也支持正则和正则非匹配
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
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/20091221 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/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"
- 那四个日志行将变成四个单独的流，并开始填充四个单独的块。
- 如果出现另一个独特的标签组合（例如 status_code =“500”），则会创建另一个新流
高基数问题
- 就像上面，如果给 ip 设置一个标签，现在想象一下，如果您为设置了标签 ip，来自用户的每个不同的 ip 请求不仅成为唯一的流
- 可以快速生成成千上万的流，这是高基数，这可以杀死 Loki
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
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
- es 的大索引，不管你查不查询，他都必须时刻存在。比如长时间占用过多的内存
- loki 的逻辑是查询时再启动多个分段并行查询
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
- 当 chunk_target_size=1MB 时代表 以 1MB 的压缩大小来切割块
- 对应的原始日志大小在 5MB-10MB，如果日志在 max_chunk_age 时间内能达到 10MB，考虑添加标签
日志应当按时间递增
- 这个问题和 tsdb 中处理旧数据是一样的道理
- 目前 loki 为了性能考虑直接拒绝掉旧数据
以上是关于Loki简介,部署,使用的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章