Loki诞生背景 Kubernetes已经成为编排领域事实上的标准，同时Prometheus也成为基于Kubernetes平台之上、监控领域的标配。Prometheus能够收集业务metrics数据，Grafana界面展示，AlertManage…
Loki诞生背景
Kubernetes
``` 已经成为编排领域事实上的标准，同时 ```java
Prometheus
``` 也成为基于 ```java
Kubernetes
``` 平台之上、监控领域的标配。 ```java
Prometheus
``` 能够收集业务 ```java
metrics
``` 数据， ```java
Grafana
``` 界面展示， ```java
AlertManager
``` 告警，一站式的监控框架就此诞生。通过这一套框架可以在线监控服务运行状态，如果不正常，能够通过各种途径通知给相关人员；相关人员通过查看告警信息，通过日志分析出现问题具体原因。
我们可以进入 ```java
Pod
``` 中查询，如果 ```java
Pod
``` 进程已经崩溃，那么将无法进入容器内部，没关系， ```java
Pod
``` 所在宿主机挂载的日志文件，你不得不���询已经崩溃 ```java
Pod
``` 所在宿主机，然后通过命令行进入宿主机中查询日志，这样的话如果碰到一个服务多个副本运行在同一个节点上，那么可能会出现日志交叉打印的情况，服务崩溃还没有解决，你已经崩溃了，其实出现这种问题的真正原因是 ```java
Kubernetes
``` 超强的自动横向扩容能力，你可能无法准确预测到服务副本数量和所在节点，大多数公司是基于 ```java
ELK
``` （日志收集解决方案）搭建一套日志收集和查看平台，就这一套平台不仅耗费资源，而且需要 ```java
Kibina
``` 和 ```java
Grafana
``` 两套平台之间频繁切换，影响工作效率，为了解决此问题 ```java
Loki
``` 问世。
从此，一站式的监控、告警、日志分析平台解决了我们不用频繁切换系统的麻烦。
#### Loki架构设计思路
基于 ```java
Loki
``` 的完整的日志收集框架需要三部分完成
```java
Promtail
``` ：日志收集客户端，以 ```java
DaemonSet
``` 方式运行在各个计算节点上、当然也可以通过 ```java
sidercar
``` 方式运行在 ```java
Pod
``` 内部。 ```java
Promtail
``` 本身可以替换为 ```java
fluent-bit
``` 或者 ```java
fluentd
```java
Loki:日志收集服务端，接收来自java
Promtail
```java
Grafana
``` ：日志展示
```java
Loki
``` 是一个高可用、可扩展、多租户的日志收集系统，受 ```java
Prometheus
``` 启发而出现，但 ```java
Loki
``` 侧重点在于日志并且通过客户端推送获取日志信息， ```java
Prometheus
``` 更多在于监控指标并且通过拉取获取指标信息，相比于其它日志系统具有以下优势：
非常节省资源，提供日志压缩功能。
没有把全文添加到索引中，而是把标签加入到索引中，对于用过 ```java
Prometheus
``` 的人来说，使用起来非常顺手。
非常适合存储和搜索 ```java
Kubernetes Pod
``` 的日志，因为它能够把 ```java
Pod
``` 所在的节点信息、容器信息、命名空间、标签添加到索引中。
原生支持 ```java
Grafana 6.0
``` 以上版本。
##### Loki内部组件介绍
Distributor
它的主要功能是接收来自客户端的日志， ```java
Distributor
``` 接收到日志之后，首先会校验正确性，校验通过之后会把它划分为多个批次，并发送给 ```java
Ingester
``` 。每个发送过来的流都对应一个 ```java
Ingester
``` ，当日志发送到 ```java
Distributor
``` 之后， ```java
Distributor
``` 会根据 ```java
hash
``` 和元数据算法计算应该路由到那个 ```java
Ingester
``` 上。
其中 ```java
Distributor
``` 和 ```java
Ingester
``` 之间是通过 ```java
gRPC
``` 通信，都是无状态应用，支持横向扩展。
Ingester
它的主要功能是接收来自 ```java
Distributor
``` 发送的日志并写入到后端存储中，其中后端存储可以是 ```java
DynamoDB、 S3、 Cassandra、FS
``` 等等。其中需要注意， ```java
ingester
``` 会严格验证接收到的日志行是以时间戳升序接收的（即，每个日志的时间戳都比之前的日志晚一些）。
当 ```java
ingester
``` 收到不遵循此顺序的日志时，日志行将被拒绝，并返回错误（ ```java
Entry out of order
``` ）。
总结起来说，首先 ```java
distributor
``` 会接受来自外部数据流请求发送，每个数据流都有自己的一致性 ```java
hash
``` ，然后 ```java
distributor
``` 通过计算 ```java
hash
``` ，把数据流发送到正确的 ```java
ingester
``` 上面； ```java
ingester
``` 会创建 ```java
chunk
``` 或者或者追加数据到已存在 ```java
chunk
``` 上面（必须保证租户和标签唯一），最后完成数据存储。
Chunks和index
```java
Chunks
``` 是 ```java
Loki
``` 长期数据存储，旨在提供查询和写入操作,支持 ```java
DynamoDB、Bigtable、 Cassandra、S3、FS
``` （单机）。 ```java
index
``` 是根据 ```java
chunks
``` 中元数据生成的索引，支持 ```java
DynamoDB、Bigtable、 Apache Cassandra、BoltDB
``` （单机）。默认情况下 ```java
Chunks
``` 使用 ```java
FS
``` 本地文件系统存储，文件系统存储存在一定的限制，大约可以存储 ```java
550W
``` 个 ```java
chunk
``` ，超过这个限制可能会有问题。
```java
Index
``` 使用 ```java
BoltDB
``` 存储， ```java
BoltDB
``` 是相当出名的 ```java
Go
``` 实现的 ```java
KV
``` 读写引擎, 用户有 ```java
etcd
``` 等。如果需要支持高可用部署，则需要引入大数据组件
Query
主要负责调度前端的查询请求，首先会
```java
Ingesters
``` 内存中查询数据，然后再回退到后端存储中查询数据，支持并行化查询和数据缓存。
#### Loki配置
```java
Loki
``` 的配置比较多，配置在 ```java
/etc/loki/loki.yaml
``` 中，如果需要优化存储或者日志接收出现异常问题时可能需要修改配置。比如 ```java
Loki
``` 在接收客户端发送日志可能会出现发送速率超过限制，这个时候可能需要修改 ```java
ingestion_rate_mb
``` 。具体可以参考：
```java
https://github.com/grafana/loki/blob/v1.5.0/docs/configuration/README.md#storage_config
Loki使用建议
使用 java Loki 的过程中，可能会疑惑，为了提升查询速度，是不是应该使用尽可能多的标签，因为 java Loki 本身的索引是由标签生成的，使用其它日志系统的情况下，可以通过添加尽可能多的索引解决查询速度慢的问题，这是常见的思维方式。然而 java Loki 数据存储设计思想是使用尽可能少的索引，因为 java Loki 本身会把数据存储为多个数据块，并通过标签中的索引匹配数据块。如果你觉得查询速度慢，可以重新配置分片大小和间隔，也可以通过配置的方式使用尽可能多的查询器并行查询。较小的索引和并行蛮力查询与较大/较快的全文本索引之间的这种权衡使 java Loki 与其他系统相比可以节省成本。操作大索引的成本和复杂性很高，而且索引一旦建立，通常是固定的，如果您要查询或不查询，则全天 java 24 小时付费，这种设计的优点意味着您可以决定要拥有查询要求是什么，可以根据需要进行更改，同时数据被大量压缩并存储在低成本对象存储中，以将固定的运营成本降至最低，同时仍然具有令人难以置信的快速查询功能， ```java
Loki
#### Loki安装
```java
Loki
``` 的安装方式大致有四种， ```java
TK
``` （官方推荐）、 ```java
helm、docker
``` 、二进制部署，我是通过 ```java
k8s statefulset
``` 方式编排运行的。具体请参考：
```java
https://github.com/grafana/loki/blob/v1.5.0/docs/installation/README.md
Promtail
看到这个名字就会想到 java Prometheus ，其实它们设计思想也是相通的，它作为一个客户端端代理运行在计算节点上，当然也可以通过边车模式运行在 ```java
Pod
##### 功能配置
```java
clients
``` ：用于配置 ```java
Loki
``` 服务端地址
```java
positions
``` ：收集日志文件位置，在 ```java
Kubernetes
``` 中服务以 ```java
Pod
``` 形式运行， ```java
Pod
``` 生命周期有可能随时结束，所以需要记录日志收集位置并挂载到宿主机，通过位置记录方便下次继续收集。
```java
scrape_configs
``` ：日志文件收集配置，支持收集 ```java
syslog、jouanl、docker、Kubernetes
``` 、以及日志文件。根据收集需求，自行配置。
详细参考：
```java
https://github.com/grafana/loki/blob/v1.5.0/docs/clients/promtail/configuration.md
安装部署
推荐使用 java DaemonSet 方式运行，具体参考官方 ```java
yaml
```java
https://github.com/grafana/loki/blob/v1.5.0/docs/clients/promtail/installation.md
，不在赘述。
Grafana配置
Grafana
``` 版本应该使用 ```java
6.0
``` 以上版本。
```java
admin
``` 账号登录
```java
Grafana
``` 实例
左侧菜单栏点击
```java
Configuration > Data Sources
点击
```java
- Add data source
输入
```java
Loki
``` 服务地址，如果在本地输入
```java
http://localhost:3100
``` 或者
```java
Loki svc
``` 地址：
```java
https://loki:3100
```java
点击右侧
```java
Explore
``` ，会提示
```java
Log labels
``` 搜索按钮，点击即可搜索。
日志根据 ```java
label
``` 类型进行查询，可以根据具体关键字进行内容搜索和日志内容统计，参考logQL：
```java
https://github.com/grafana/loki/blob/v1.5.0/docs/logql.md
总结
以上就是我对 java Loki 使用过程中的心得总结， ```java
Loki
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本文标题： Loki漫谈
本文作者： OSChina
发布时间： 2021年04月15日 09:19
最后更新： 2025年04月03日 11:07
原始链接： https://haoxiang.eu.org/cd16883e/
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