轻量化日志 Loki 全攻略,再也不会整懵了

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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

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

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: 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

5、使用

5.1 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

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
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

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/20091221 Firefox/3.5.7 GTB6"

在 Promtail 中使用 regex 想要匹配 action 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 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

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

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

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