运维 · 2023年10月25日 0

轻量化日志系统 Loki ，到底该如何玩转？

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、部署

3.1 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.zipwget 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.yamlserver:  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/*.logEOF
# 解压安装包unzip promtail-linux-amd64.zipmv promtail-linux-amd64 /opt/app/promtail/promtail
# service文件$ cat <<EOF >/etc/systemd/system/promtail.service[Unit]Description=promtail serverWants=network-online.targetAfter=network-online.target
[Service]ExecStart=/opt/app/promtail/promtail -config.file=/opt/app/promtail/promtail.yamlStandardOutput=syslogStandardError=syslogSyslogIdentifier=promtail[Install]WantedBy=default.targetEOF
systemctl daemon-reloadsystemctl restart promtailsystemctl status promtail




安装loki


$ mkdir /opt/app/{promtail,loki} -pv
# promtail配置文件$ cat <<EOF> /opt/app/loki/loki.yamlauth_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: trueEOF
# 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 serverWants=network-online.targetAfter=network-online.target
[Service]ExecStart=/opt/app/loki/loki -config.file=/opt/app/loki/loki.yamlStandardOutput=syslogStandardError=syslogSyslogIdentifier=loki[Install]WantedBy=default.targetEOF
systemctl daemon-reloadsystemctl restart lokisystemctl status loki




4、使用


4.1 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：




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


4.2 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])


4.3 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




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


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
    

    • 



4.5 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/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


4.6 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


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


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






10月26-27日，GOPS 全球运维大会 2023 · 上海站，来自腾讯、阿里、字节、农行、交行、申万宏源等近 90 位大咖齐聚 GOPS，为您分享自动化、DevOps、AIOps、SRE 等您关心的运维话题，还有大型企业数字化转型案例等您来！















 点击阅读原文，访问大会官网 




近期好文：


40岁阿里P6每月到手18K，有钱但不快乐；Admin 登顶 IT管理员最流行密码；MySQL 5.7即将停服 |一周IT资讯










“高效运维”公众号诚邀广大技术人员投稿


投稿邮箱：jiachen@greatops.net，或添加联系人微信：greatops1118。












点个“在看”，一年不宕机

You may also like...

发表回复

您的邮箱地址不会被公开。 必填项已用 * 标注