HQY 一个和谐有爱的空间

说到日志系统，大家首先想到的就是 ELK（Elasticsearch + Logstash + Kibana）日志平台，其存储和计算成本较高，尤其是Elasticsearch的索引占用空间较大。

综合来说，ELK 更适合需要深度日志内容分析、复杂查询及传统应用场景，而 Loki 适用于云原生环境下基于标签的高效日志过滤与低成本存储。

所以，今天我们一起来聊一聊 Loki 学习的那些事儿！

Loki 简介

Loki 是 Grafana Labs 推出的轻量级日志聚合系统，专为解决大规模日志存储、查询和可视化问题而设计。相比 ELK（Elasticsearch + Logstash + Kibana），Loki 更轻量、更高效，尤其适合 Kubernetes 环境。

Loki 的核心特性

高效存储与查询：Loki不直接存储日志的完整内容，而是将日志内容存储在对象存储（如AWS S3、Azure Blob Storage、本地文件系统等）中，仅在Loki中存储日志的索引信息。这种设计使得Loki能够高效地处理大规模的日志数据，同时保持较低的存储成本和查询延迟。

标签索引机制：Loki使用类似Prometheus的标签索引机制来存储和查询日志数据，这使得它能够快速地进行分布式查询和聚合，而不需要将所有数据都从存储中加载到内存中。

与Prometheus和Grafana集成：Loki与Prometheus的监控生态系统紧密集成，尤其适合与Grafana一起使用，用于实时监控和分析日志数据。用户可以通过Grafana的界面直接查询和可视化Loki中的日志数据，方便进行监控和故障排查。

轻量级与可扩展性：Loki是一个轻量级的日志聚合系统，具有较低的硬件要求，可以在较小的硬件上运行。同时，它支持水平扩展，可以通过添加更多的Loki实例来处理大量的日志数据。

多种日志采集方式：Loki通常与Promtail（Loki的日志采集代理）一起使用，Promtail负责从本地文件、容器日志等来源采集日志，并将其推送到Loki。除了Promtail，Loki还支持其他日志采集工具，如Fluentd和Logstash。

Loki 系统架构

Loki的系统架构主要由以下几个核心组件构成，各组件协同工作以实现日志的高效收集、存储和查询。

Promtail

Promtail 作为Loki的日志采集代理，Promtail负责从本地文件、容器日志等来源采集日志数据。它使用配置文件定义日志的采集路径和标签，通过HTTP API将日志数据发送到Loki。

Promtail支持多种日志采集方式，包括File Target、Journal Target、Syslog Target和Stdin Target，能够灵活适应不同的日志采集需求。

Distributor

Distributor 作为日志数据写入路径的第一个组件，Distributor负责接收Promtail等客户端发送的日志流。它会对接收到的日志流进行正确性校验，并根据日志的元数据（如TenantID、Labels）和哈希算法计算出日志应该分发到哪个Ingester实例上。

Distributor 以并行的方式将日志分发给多个Ingester，以提高写入性能。

Ingester

Ingester 是一个有状态的组件，负责接收Distributor分发过来的日志流，并将日志数据写入长期存储后端。在写入过程中，Ingester会对日志数据进行gzip或snappy压缩操作，并构建和刷新日志块（chunk）。当内存中的日志块达到一定的数量或者时间后，Ingester会将日志块和对应的索引信息刷新到存储系统中。

Ingester还负责处理日志数据的查询请求，从内存中或存储系统中检索日志数据并返回给Querier。

Querier

Querier负责处理日志数据的查询请求。它接收一个时间范围和标签选择器作为查询条件，根据索引信息确定哪些日志块匹配查询条件，并从Ingester和长期存储中检索日志数据。

Querier实现了查询并行化，能够分布式地处理查询请求，提高查询性能。在查询过程中，Querier还会对检索到的日志数据进行去重操作，以确保查询结果的准确性。

Query Frontend

Query Frontend 是一个可选的组件，具有查询拆分和缓存的作用。它可以将一个复杂的查询拆解成多个小查询，并行地在多个Querier组件上进行查询，并将查询结果合并后返回给前端展示。Query Frontend内部有一个内存队列，还可以将其移出作为一个Query Scheduler查询调度器的单独进程运行，以进一步提高查询性能。

Ruler（可选）

Ruler 负责日志告警功能。它可以持续查询一个规则（rule），并将超过阈值的事件推送给AlertManager或者其他告警Webhook服务。

Ruler使得Loki能够实时地监控日志数据，并在发现异常时及时发出告警。

Compactor

Compactor 负责定时对索引进行压缩合并，同时负责日志的删除功能。它可以减少索引的存储空间占用，提高查询性能。

Compactor会定期扫描存储系统中的索引文件，将多个小的索引文件合并成一个大的索引文件，并删除过期的日志数据。

Memcaches（可选）

Memcaches属于外部第三方组件，支持的缓存类型有in-memory、redis和memcached。

它可以在Ingester、Query Frontend、Querier和Ruler上配置Results查询结果缓存、Index索引缓存或Chunks块缓存，以提高系统的响应速度和吞吐量。

Loki 适用场景

推荐使用Loki的场景

• 云原生环境（如Kubernetes集群）的日志管理。
• 需要低成本存储PB级日志的场景（如用户行为分析）。
• 需要与Prometheus监控指标联动的场景。
• 资源受限或对成本敏感的企业。

不推荐使用Loki的场景

• 需要对日志内容进行全文搜索或复杂分析（如NLP、语义分析）。
• 传统应用或非容器化环境的日志管理（ELK可能更合适）。

Loki 对比传统方案

维度	Loki	传统方案（如ELK）
存储成本	对象存储+标签索引，成本降低50%+	全文索引，存储成本高
查询性能	标签过滤+并行查询，毫秒级响应	全文搜索，复杂查询可能秒级以上
资源占用	低内存、低CPU	高内存、高CPU
扩展性	存储与计算分离，支持水平扩展	需同时扩展索引和存储节点
生态集成	与Prometheus/Grafana无缝集成	需额外集成第三方工具

快速部署 Loki（10 分钟实战）

使用 Docker Compose 部署 Loki + Promtail + Grafana

# docker-compose.yml
version: '3'
services:
  loki:
    image: grafana/loki:2.9.3
    ports:
      - "3100:3100"
    command: -config.file=/etc/loki/local-config.yaml

  promtail:
    image: grafana/promtail:2.9.3
    volumes:
      - /var/log:/var/log
      - ./promtail-config.yml:/etc/promtail/config.yml
    command: -config.file=/etc/promtail/config.yml

  grafana:
    image: grafana/grafana:10.3.2
    ports:
      - "3000:3000"
    environment:
      - GF_AUTH_ANONYMOUS_ENABLED=true

配置 Promtail 采集日志

# 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

启动服务

docker-compose up -d

操作指南

我们首先了解一些它的基本语法结构与一些高级功能的基本语法。

基本语法：

• 标签过滤：{app="nginx"}
• 内容匹配：{app="nginx"} |= "error"
• 时间范围：{app="nginx"} |= "error" |= "500" |= "@timestamp >= \"2023-01-01T00:00:00Z\""

高级功能：

• 聚合查询：count_over_time({app="nginx"} |= "error"[1m])
• 标签分组：{app="nginx"} | json | label_format app="{{.app}}-{{.env}}"

日志查询（LogQL 语法）

基本查询

{job="varlogs"} |= "error"

查询 job=varlogs 标签下包含 error 的日志。

时间范围过滤

{job="varlogs"} |= "error" |= "timeout" |~ `\d{3}ms` | json | line_format "{{.msg}}"

查询同时包含 error 和 timeout 的日志，匹配耗时（如 123ms），解析 JSON 字段，并格式化输出。

在 Grafana 中配置 Loki 数据源

• 访问 Grafana（http://localhost:3000）。

• 进入 Configuration > Data Sources，添加 Loki。

• 配置 URL 为 http://loki:3100，保存。

• 创建 Dashboard，使用 LogQL 查询日志。

标签（Label）管理

Loki 按标签索引日志，标签设计直接影响查询效率。

示例标签：

labels:  job: "nginx"  instance: "web-01"  level: "error"

查询优化：

{job="nginx", instance="web-01", level="error"}

Kubernetes 中使用 Loki

Loki 是 Kubernetes 环境下日志聚合的理想选择，其轻量级架构、低成本存储和与 Prometheus 生态的无缝集成，使其成为 ELK 的高效替代方案。

Loki 在 Kubernetes 中的核心组件

Loki 在 Kubernetes 中的部署通常包含以下组件：

组件	作用	部署方式
Loki Server	日志存储与查询服务，接收 Promtail 推送的日志并存储到对象存储（如 S3/MinIO）。	通过 Helm Chart 或 Operator 部署。
Promtail	日志采集 Agent，运行在每个 Node 或 Pod 中，采集日志并推送到 Loki。	以 DaemonSet 或 Sidecar 形式部署。
Grafana	日志可视化工具，通过 LogQL 查询 Loki 中的日志。	独立部署或集成到现有 Grafana 实例。
对象存储	长期存储日志数据（如 S3、MinIO、GCS）。	需提前配置，Loki 通过 storage_config 接入。

快速部署方案（Helm Chart）

安装 Loki + Promtail + Grafana

使用官方 Helm Chart 一键部署：

# 添加 Grafana Helm 仓库
helm repo add grafana https://grafana.github.io/helm-charts
helm repo update

# 部署 Loki Stack（包含 Loki、Promtail、Grafana）
helm install loki grafana/loki-stack \
  --set grafana.enabled=true \
  --set promtail.enabled=true \
  --set loki.persistence.enabled=true \
  --set loki.persistence.size=10Gi \
  --set loki.persistence.storageClassName=standard \
  --namespace logging --create-namespace

参数说明

persistence.enabled=true  #启用持久化存储（默认使用本地存储，生产环境建议替换为对象存储）。
storageClassName  #根据集群配置调整。

配置 Promtail 采集 Pod 日志

通过 ConfigMap 自定义 Promtail 的采集规则：

# promtail-config.yaml
apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
  name: promtail-config
  namespace: logging
data:
  promtail.yaml: |
    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: kubernetes-pods-name
        kubernetes_sd_configs:
          - role: pod
        relabel_configs:
          - source_labels: [__meta_kubernetes_pod_label_app]
            action: keep
            regex: my-app  # 只采集标签为 app=my-app 的 Pod 日志
          - source_labels: [__meta_kubernetes_namespace]
            target_label: namespace
          - source_labels: [__meta_kubernetes_pod_name]
            target_label: pod_name

应用配置

kubectl apply -f promtail-config.yaml

更新 Promtail Deployment

修改 loki-stack 中的 Promtail 配置，挂载自定义的 ConfigMap。

生产环境优化建议

存储优化

使用对象存储：修改 Loki 的 values.yaml，配置 S3/MinIO：

loki:
  config:
    storage_config:
      aws:
        s3: s3://your-bucket/loki
        s3forcepathstyle: true
        region: us-east-1
      boltdb_shipper:
        active_index_directory: /var/loki/index
        cache_location: /var/loki/index_cache
        shared_store: aws

持久化存储：若使用本地存储，需配置 storageClassName 和 size，避免数据丢失。

性能调优

调整日志块大小

loki:
  config:
    chunk_store_config:
      max_look_back_period: 30d  # 限制日志查询范围
    schema_config:
      configs:
        - from: 2023-01-01
          store: boltdb-shipper
          object_store: aws
          schema: v12
          index:
            prefix: index_
            period: 24h

限制日志保留时间

loki:
  config:
    table_manager:
      retention_deletes_enabled: true
      retention_period: 7d  # 保留 7 天日志

多租户支持

启用租户 ID

loki:
  config:
    auth_enabled: true
    ingester:
      lifecycler:
        ring:
          kvstore:
            store: memberlist

在 Promtail 中配置租户 ID

clients:
  - url: http://loki:3100/loki/api/v1/push
    tenant_id: "my-tenant"  # 指定租户 ID

常见问题与解决方案

日志丢失或未采集

检查 Promtail 日志

kubectl logs -n logging <promtail-pod-name> -c promtail

验证标签匹配：确保 Promtail 的 relabel_configs 正确匹配目标 Pod 的标签。

Loki 查询性能慢

• 优化 LogQL 查询：
• 避免全量扫描（如 {job="*"}）。
• 使用时间范围和标签过滤。
• 扩展 Loki 集群：
  增加 ingester 和 querier 的副本数。

存储成本过高

启用压缩

loki:
  config:
    compactor:
      working_directory: /var/loki/compactor
      shared_store: aws

缩短日志保留时间：调整 retention_period。

通过以上步骤，你可以在 Kubernetes 中高效部署 Loki，实现低成本、高性能的日志聚合与分析！

总结

学习Loki需要从理论到实践逐步深入，结合官方文档、实践教程和社区资源，快速掌握其核心概念和操作方法。

再通过搭建本地环境、部署Kubernetes集群和构建日志仪表盘，逐步提升实战能力。同时，关注性能优化和故障排查，确保Loki在生产环境中的稳定运行。

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休息一下~~