日志系统新贵，Loki到底优秀在哪里？

忘是亡心i 2022-08-31 13:28 376阅读 0赞

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总结下 loki 的优点

### 低索引开销 ###

*  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
 *  这样做可以大幅降低索引资源开销 (es 无论你查不查，巨大的索引开销必须时刻承担)

### 并发查询 + 使用 cache ###

*  同时为了弥补没有全文索引带来的查询降速使用，Loki 将把查询分解成较小的分片，可以理解为并发的 grep

### 和 prometheus 采用相同的标签，对接 alertmanager ###

*  Loki 和 Prometheus 之间的标签一致是 Loki 的超级能力之一

### 使用 grafana 作为前端，避免在 kibana 和 grafana 来回切换 ###

### 架构说明 ###

![0053985dc4020ec0c972296557ba98ff.png][] 图片

### 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
 *  ingester 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 ###

*  查询器接收 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。
 *  接收器接收读取的请求，并返回与查询匹配的数据（如果有）。
 *  如果没有接收者返回数据，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 ###

[![03cb54960bf82070fb26934c5260cbf9.png][]][03cb54960bf82070fb26934c5260cbf9.png 1] 图片

*  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 连接以成功代码作为响应。

### 使用本地化模式安装 ###

#### 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

找一台 linux 机器做测试

#### 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  # A `job` label is fairly standard in prometheus and useful for linking metrics and logs.  
          host: yourhost # A `host` label will help identify logs from this machine vs others  
          __path__: /var/log/*.log  # The path matching uses a third party library: https://github.com/bmatcuk/doublestar  
    EOF  
      
    # 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  
      
    # 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

grafana 上配置 loki 数据源

在 grafana explore 上配置查看日志

> 查看日志 `rate({job="message"} |="kubelet"`

![2c5f6cfaac1a697041129c23dc7d9c18.png][] 图片

算 qps `rate({job="message"} |="kubelet" [1m])`

![548b38d57e5cacfba8fc13976e4bec3d.png][] 图片

### 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][Link 1]
 *  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

![292e0d1bf41b689ac5050cef0422de48.png][] 图片

### 查询的时候可以使用和 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

### promtail 支持在 pipline\_stages 中用正则匹配动态标签 ###

*  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

- 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][Link 2]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
 *  所以为了避免高基数则应该避免使用这种取值分位太大的标签

### 如果字段没有被当做标签被索引，会不会导致查询很慢 ###

> 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

### 那么如何加速查询没有标签的字段 ###

> 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

### 在日志量少的时候少加标签 ###

*  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

### 在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

*（感谢阅读，希望对你所有帮助)*

*来源：https://zhuanlan.zhihu.com/p/371510010*

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[Link 2]: http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU2MTI4MjI0MQ%3D%3D&chksm=fc79bb2ecb0e323858c74ba133f84e6224e6d26834e3af8b1e8568fa92458bc6275efe9e6d7b&idx=1&mid=2247505536&scene=21&sn=6c6afafe9a200a6b4bc9a67fea851b54#wechat_redirect
[10k_ SpringBoot]: http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI4Njc5NjM1NQ%3D%3D&chksm=ebd5c411dca24d07446a4f22772cd12d2cc1143b62eb922a14500ae981cd57fb850ef74ca257&idx=2&mid=2247498557&scene=21&sn=84902d7030e174e152615d8fae3755cc#wechat_redirect
[SpringBoot_Vue]: http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU2MTI4MjI0MQ%3D%3D&chksm=fc799be6cb0e12f0b58479f8b031bc5ae79efdca1880ff9b19f0a107c3a88c37b9596dc73203&idx=2&mid=2247497288&scene=21&sn=65d7111a19e920df1e9416959594b2f4#wechat_redirect
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