一、概述

背景

Loki的第一个稳定版本于2019年11月19日发布,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。 Grafana 对 Loki 的描述如下:

Loki: like Prometheus, but for logs. Loki is a horizontally-scalable, highly-available, multi-tenant log aggregation system inspired by Prometheus. It is designed to be very cost effective and easy to operate. It does not index the contents of the logs, but rather a set of labels for each log stream.

简单说,Loki 是专门用于聚集日志数据,重点是高可用性和可伸缩性。与竞争对手不同的是,它确实易于安装且资源效率极高。

血衫目前运维大概上百个节点,虽然系统是统一的基线版本且使用docker运行应用,平时相安无事,但变更后的问题排查仍有点心有余悸。对一个火热的日志系统elk也有浅尝辄止,奈何对于非核心应用,多耗散一份算力意味着成本增加和利润的减少,elk对于小团队来说,还是过于笨重。趁着近日的疫情无法外出,调研后将 Loki 上线了生产,可以说是完美契合了中小团队对日志平台的需求。

介绍

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(vs ELK技)。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。
  • 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。

Loki 由以下3个部分组成:

  • loki是主服务器,负责存储日志和处理查询。
  • promtail是代理,负责收集日志并将其发送给 loki 。
  • Grafana用于 UI 展示。

二、安装

本文以一台centos 7.6主机来演示一下loki,ip地址为:192.168.31.229

Docker-compose.yml 可以参考Loki文档介绍,开箱即用。

创建目录/opt/loki,文件结构如下:

./
└── docker-compose.yaml

docker-compose.yaml

version: "3"

networks:
loki: services:
loki:
image: grafana/loki:latest
ports:
- "3100:3100"
networks:
- loki promtail:
image: grafana/promtail:latest
networks:
- loki grafana:
image: grafana/grafana:master
ports:
- "3000:3000"
networks:
- loki

说明:这里启动了3个容器,都是运行在网桥loki上,方便相互通讯。

然后直接使用 docker-compose 启动即可:

docker-compose up -d

查看服务状态

# docker-compose ps
Name Command State Ports
---------------------------------------------------------------------------------
loki_grafana_1 /run.sh Up 0.0.0.0:3000->3000/tcp
loki_loki_1 /usr/bin/loki -config.file ... Up 0.0.0.0:3100->3100/tcp
loki_promtail_1 /usr/bin/promtail -config. ... Up

二、使用

安装完成后,访问节点的 3000 端口访问 grafana,默认用户名和密码都是admin

http://192.168.31.229:3000/

选择添加数据源:

选择loki

源地址配置http://loki:3100即可

注意:这里的 http://loki:3100,表示访问容器名为loki的3100端口。

点击保存

保存完成后,切换到 grafana 左侧区域的Explore

即可进入到Loki的页面

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:

选择job-->varlogs

点击右上角的Run Query,效果如下:

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

四、配置

从上面的步骤已经可以一窥使用方法了,如果要使用起来,我们还需要了解如下信息:

Loki 的配置

Loki的详细配置,可查看官方文档:https://github.com/grafana/loki/blob/master/docs/README.md

配置相关文档: https://github.com/grafana/loki/blob/v1.3.0/docs/configuration/README.md

我目前均保留了保留默认配置。

promtail的配置

promtail 是 Loki 的官方支持的日志采集端,在需要采集日志的节点上运行采集日志,再统一发送到 Loki 进行处理。我们编写的大多是这一部分。

官方配置说明: https://github.com/grafana/loki/blob/v1.3.0/docs/clients/promtail/configuration.md

除了使用Promtail,社区还有很多采集日志的组件,比如fluentd、fluent bit等,都是比较优秀的。

五、选择器

对于查询表达式的标签部分,将其包装在花括号中{},然后使用键值对的语法来选择标签,多个标签表达式用逗号分隔,比如:

{app="mysql",name="mysql-backup"}

目前支持以下标签匹配运算符:

  • =等于
  • !=不相等
  • =~正则表达式匹配
  • !~不匹配正则表达式

比如:

{name=~"mysql.+"}
{name!~"mysql.+"}

适用于Prometheus标签选择器规则同样也适用于Loki日志流选择器。

六、过滤器

编写日志流选择器后,您可以通过编写搜索表达式来进一步过滤结果。搜索表达式可以只是文本或正则表达式。
查询示例:

{job="mysql"} |= "error"
{name="kafka"} |~ "tsdb-ops.*io:2003"
{instance=~"kafka-[23]",name="kafka"} != kafka.server:type=ReplicaManager

过滤器运算符可以被链接,并将顺序过滤表达式-结果日志行将满足每个过滤器。例如:

{job="mysql"} |= "error" != "timeout"

已实现以下过滤器类型:

  • |= 行包含字符串。
  • != 行不包含字符串。
  • |~ 行匹配正则表达式。
  • !~ 行与正则表达式不匹配。
    regex表达式接受RE2语法。默认情况下,匹配项区分大小写,并且可以将regex切换为不区分大小写的前缀(?i)。

更多内容可参考官方说明

举例,我需要查询包含关键字packages

{job="varlogs"}  |= "packages"

效果如下:

参考资料

本文参考链接:

https://blog.kelu.org/tech/2020/01/31/grafana-loki-for-logging-aggregation.html

https://www.cnblogs.com/ssgeek/p/11584870.html

Loki日志系统的更多相关文章

  1. Loki日志系统基础知识

    文章摘抄转载自:https://lluozh.blog.csdn.net/article/details/111027998 Loki 日志系统由以下3个部分组成: loki是主服务器,负责存储日志和 ...

  2. 评测Loki日志工具

    评测Loki日志工具 目录 评测Loki日志工具 部署Loki 配置grafana 总结: 优势: 劣势: 本文仅对Loki进行简单评测,不涉及原理和细节. 部署Loki Loki是grafana团队 ...

  3. .NET Core 基于 Grafana Loki 日志初体验

    介绍 Loki: like Prometheus, but for logs. Loki是一个轻量级的日志系统,受到Prometheus项目的启发,由Grafana团队设计和开发,所以在Grafana ...

  4. 搭建Loki、Promtail、Grafana轻量级日志系统(centos7)

    搭建Loki.Promtail.Grafana轻量级日志系统(centos7)--简称PLG 需求 公司项目采用微服务的架构,服务很多,每个服务都有自己的日志,分别存放在不同的服务器上.当查找日志时需 ...

  5. 【日志系统】Loki日志监控 - 入门初体验

    使用Grafana+Loki+Promtail入门级部署分布式日志系统(windows环境) 生命不息,写作不止 继续踏上学习之路,学之分享笔记 总有一天我也能像各位大佬一样 一个有梦有戏的人 @怒放 ...

  6. C++ 高性能无锁日志系统

    服务器编程中,日志系统需要满足几个条件 .高效,日志系统不应占用太多资源 .简洁,为了一个简单的日志功能引入大量第三方代码未必值得 .线程安全,服务器中各个线程都能同时写出日志 .轮替,服务器不出故障 ...

  7. Atitit.日志系统slf4j的使用

    Atitit.日志系统slf4j的使用 SLF4J: Class path contains multiple SLF4J bindings. SLF4J: Found binding in [jar ...

  8. Android源码——Logger日志系统

    Android的Logger日志系统是基于内核中的Logger日志驱动程序实现的. 日志保存在内核空间中 缓冲区保存日志   分类方法:日志的类型  +   日志的输出量   日志类型:   main ...

  9. 使用Slf4j集成Log4j2构建项目日志系统的完美解决方案

    一.背景 最近因为公司项目性能需要,我们考虑把以前基于的log4j的日志系统重构成基于Slf4j和log4j2的日志系统,因为,使用slf4j可以很好的保证我们的日志系统具有良好的兼容性,兼容当前常见 ...

随机推荐

  1. vim快捷键收藏版

    总述 附加一篇介绍文哈,关于vim快捷键的介绍.vim和vscode 到底谁更好用,大家争得不可开交,然后我就在vscode里面装了一个vim插件,完美得解决了这个问题,用完之后觉得真香,所以我就整理 ...

  2. C#遇见C++的江湖 不行!得不到就干掉

    C#  VS C++ C#代码遇见了非托管dll如何处理 问题:托管与非托管,兼容? 方法一:DllImport 托管调试助手 "PInvokeStackImbalance" Me ...

  3. Codeforces Global Round 12 D. Rating Compression (思维,双指针)

    题意:给你一长度为\(n\)的数组,有一长度为\(k\ (1\le k \le n)\)的区间不断从左往右扫过这个数组,总共扫\(n\)次,每次扫的区间长度\(k=i\),在扫的过程中,每次取当前区间 ...

  4. nodejs非安装版配置(windows)

    nodejs官网下载地址: https://nodejs.org/en/download/ 解压到本地并配置环境变量 在环境变量path中新增 D:\develop\node 查看是否配置成功 至此n ...

  5. WMI在渗透测试中的重要性

    0x01 什么是wmi WMI可以描述为一组管理Windows系统的方法和功能.我们可以把它当作API来与Windows系统进行相互交流.WMI在渗透测试中的价值在于它不需要下载和安装, 因为WMI是 ...

  6. 这些不可不知的JVM知识,我都用思维导图整理好了

    JVM是面试中必问的部分,本文通过思维导图以面向面试的角度整理JVM中不可不知的知识. 先上图: 1.JVM基本概念 1.1.JVM是什么 JVM 的全称是 「Java Virtual Machine ...

  7. Linux 驱动框架---input子系统框架

    前面从具体(Linux 驱动框架---input子系统)的工作过程学习了Linux的input子系统相关的架构知识,但是前面的学习比较实际缺少总结,所以今天就来总结一下输入子系统的架构分层,站到远处来 ...

  8. 概率分析方法与推断统计(来自我写的python书)

    在数据分析统计的场景里,常用的方法除了描述性统计方法外,还有推断统计方法,如果再从工作性质上来划分,推断统计包含了参数估计和假设验证这两方面的内容.而推断统计用到了很多概率统计方法,所以本小节在介绍推 ...

  9. vue & this.$route & this.$router

    vue & this.\(route & this.\)router const User = { template: '<div>User</div>' } ...

  10. 如何优雅的阅读 GitHub 上开源 js 框架和库的源码

    如何优雅的阅读 GitHub 上开源 js 框架和库的源码 step 先总后分,即先了解一下啊框架的大体架构,又一个全局的认识,在选择某些和感兴趣的部分,仔细阅读,各个击破: 带着问题阅读,用到了什么 ...