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轻量化日志 Loki 全攻略
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2023-03-17
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前言
简介
架构说明
组件说明
read path
write path
部署
本地化模式安装
下载promtail和loki二进制
安装promtail
安装loki
使用
grafana上配置loki数据源
在grafana explore上配置查看日志
只索引标签
静态标签匹配模式
标签匹配模式的特点
动态标签和高基数
全文索引问题

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

img

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

img

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

img

grafana-loki-dashsource 在数据源列表中选择 Loki，配置 Loki 源地址：

img

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

img

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： img

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:

img

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
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本文作者:Gustav

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