日志系统新贵 Loki，真香！！

小灰灰 2023-02-22 14:00 21阅读 0赞

最近，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或者EFK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，下面介绍下Loki的背景。

![format_png][]

## 背景和动机 ##

当我们的容器云运行的应用或者某个节点出现问题了，解决思路应该如下：

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3psMXpsMnpsMw_size_16_color_FFFFFF_t_70][]我们的监控使用的是基于prometheus体系进行改造的，prometheus中比较重要的是metric和alert,metric是来说明当前或者历史达到了某个值，alert设置metric达到某个特定的基数触发了告警，但是这些信息明显是不够的。

我们都知道，k8s的基本单位是pod,pod把日志输出到stdout和stderr,平时有什么问题我们通常在界面或者通过命令查看相关的日志

举个例子：当我们的某个pod的内存变得很大，触发了我们的alert，这个时候管理员，去页面查询确认是哪个pod有问题，然后要确认pod内存变大的原因，我们还需要去查询pod的日志，如果没有日志系统，那么我们就需要到页面或者使用命令进行查询了：

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3psMXpsMnpsMw_size_16_color_FFFFFF_t_70 1][]如果，这个时候应用突然挂了，这个时候我们就无法查到相关的日志了，所以需要引入日志系统，统一收集日志，而使用ELK的话，就需要在Kibana和Grafana之间切换，影响用户体验。

所以 ，loki的第一目的就是最小化度量和日志的切换成本，有助于减少异常事件的响应时间和提高用户的体验

## ELK存在的问题 ##

现有的很多日志采集的方案都是采用全文检索对日志进行索引（如ELK方案），优点是功能丰富，允许复杂的操作。

但是，这些方案往往规模复杂，资源占用高，操作苦难。很多功能往往用不上，大多数查询只关注一定时间范围和一些简单的参数（如host、service等），使用这些解决方案就有点杀鸡用牛刀的感觉了。

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3psMXpsMnpsMw_size_16_color_FFFFFF_t_70 2][]因此，Loki的第二个目的是，在查询语言的易操作性和复杂性之间可以达到一个权衡。

## 成本 ##

全文检索的方案也带来成本问题，简单的说就是全文搜索（如：[ES][]）的倒排索引的切分和共享的成本较高。

后来出现了其他不同的设计方案如：OKlog(https://github.com/oklog/oklog),采用最终一致的、基于网格的分布策略。

这两个设计决策提供了大量的成本降低和非常简单的操作，但是查询不够方便。因此，Loki的第三个目的是，提高一个更具成本效益的解决方案。

## 整体架构 ##

Loki的架构如下：

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3psMXpsMnpsMw_size_16_color_FFFFFF_t_70 3][]不难看出，Loki的架构非常简单，使用了和prometheus一样的标签来作为索引，也就是说，你通过这些标签既可以查询日志的内容也可以查询到监控的数据，不但减少了两种查询之间的切换成本，也极大地降低了日志索引的存储。

Loki将使用与prometheus相同的服务发现和标签重新标记库,编写了pormtail, 在[k8s][]中promtail以daemonset方式运行在每个节点中，通过kubernetes api等到日志的正确元数据，并将它们发送到Loki。下面是日志的存储架构：![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3psMXpsMnpsMw_size_16_color_FFFFFF_t_70 4][]![20200704135536581.gif][]

读写日志数据的写主要依托的是Distributor和Ingester两个组件,整体的流程如下：![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3psMXpsMnpsMw_size_16_color_FFFFFF_t_70 5][]![20200704135536556.gif][]

### Distributor ###

一旦promtail收集日志并将其发送给loki，Distributor就是第一个接收日志的组件。由于日志的写入量可能很大，所以不能在它们传入时将它们写入数据库。这会毁掉数据库。我们需要批处理和压缩数据。

Loki通过构建压缩数据块来实现这一点，方法是在日志进入时对其进行gzip操作，组件ingester是一个有状态的组件，负责构建和刷新chunck，当chunk达到一定的数量或者时间后，刷新到存储中去。每个流的日志对应一个ingester,当日志到达Distributor后，根据元数据和hash算法计算出应该到哪个ingester上面。![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3psMXpsMnpsMw_size_16_color_FFFFFF_t_70 6][]此外，为了冗余和弹性，我们将其复制n（默认情况下为3）次。

### Ingester ###

ingester接收到日志并开始构建chunk:![20200704135536560.gif][]基本上就是将日志进行压缩并附加到chunk上面。一旦chunk“填满”（数据达到一定数量或者过了一定期限），ingester将其刷新到数据库。我们对块和索引使用单独的数据库，因为它们存储的数据类型不同。

![format_png 1][]刷新一个chunk之后，ingester然后创建一个新的空chunk并将新条目添加到该chunk中。

### Querier ###

读取就非常简单了，由Querier负责给定一个时间范围和标签选择器，Querier查看索引以确定哪些块匹配，并通过greps将结果显示出来。它还从Ingester获取尚未刷新的最新数据。

对于每个查询，一个查询器将为您显示所有相关日志。实现了查询并行化，提供分布式grep，使即使是大型查询也是足够的。![format_png 2][]

## 可扩展性 ##

Loki的索引存储可以是cassandra/bigtable/dynamodb，而chuncks可以是各种对象存储，Querier和Distributor都是无状态的组件。

对于ingester他虽然是有状态的但是，当新的节点加入或者减少，整节点间的chunk会重新分配，已适应新的散列环。而Loki底层存储的实现Cortex已经 在实际的生产中投入使用多年了。有了这句话，我可以放心的在环境中实验一把了。

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