日志聚合分析系统——Loki
什么是Loki?
Loki 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。它的设计非常经济高效且易于操作,因为它不会为日志内容编制索引,而是为每个日志流编制一组标签,专门为 Prometheus 和 Kubernetes 用户做了相关优化。
与传统日志收集系统(例ELK)相比,Loki的优势有哪些?
- 不对日志进行全文索引。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
- 特别适合存储 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,与 Prometheus 配合更加方便
解决痛点?
无需再去其他界面,或者终端上查看单个Pod的日志
整体架构
Loki的架构并不难,主要是以下三部分组成:
- Loki 为主服务器。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 用来UI展示。
Loki 使用与 Prometheus 相同的服务发现和标签重新标记库,编写了 Promtail。在 Kubernetes 中 Promtail 以 DaemonSet 方式运行在每个节点中,通过 Kubernetes API 得到日志的正确元数据,并将它们发送到Loki,如下图:
可以看到,Loki中主要的组件有Distributor、Ingester和Querier三个。
负责写入的组件有Distributor和Ingester两个:
Distributor
Promtaif 一旦将日志发送给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并行写入数据库,要先进行批处理和压缩数据。
- Distributor 接收到 HTTP 请求,用于存储流数据
- 通过 hash 环对数据流进行 hash
- 通过hash算法计算出应该发送到哪个Ingester后,发送数据流
- Ingester新建Chunks或将数据追加到已有的Chunk上
Ingester
Ingester 接收到日志并开始构建 Chunk:
Ingester 是一个有状态组件,负责构建和刷新Chunk,当Chunk达到一定数量或者时间后,刷新到存储中去,每一个流日志对应一个Ingester。index和Chunk各自使用单独的数据库,因为他们存储额数据类型不同。
负责读的组件则是Querier:
读取就比较简单,由 Querier 负责给定一个时间范围和标签选择器,也就是收到读请求:
- Querier 收到HTTP读请求
- Querier 将请求发送至Ingester读取还未写入Chunks的内存数据
- 随后再去index+chunks中查找数据
- Querier 遍历所有数据并进行去重处理,再返回最终结果
搭建使用
上边主要介绍的Loki的工作流程及组件,下面我们实际搭建操作下:
Loki项目地址:https://github.com/grafana/loki/
一、通过Helm部署:
## 添加chart helm repo add loki https://grafana.github.io/loki/charts ## 更新chart helm repo update ## 将loki template下载到本地 helm fetch loki/loki-stack ## 解压并自定义修改参数 tar zxvf loki-stack-2.0.2.tgz cd loki-stack/ $$ ls charts Chart.yaml README.md requirements.lock requirements.yaml templates values.yaml cd charts/ $$ ls filebeat fluent-bit grafana logstash loki prometheus promtail
开始helm安装前要注意几个点:
1、可以修改values.yaml文件,指定是否开启Grafana、Prometheus等服务,默认不开启的:
loki:
enabled: true
promtail:
enabled: true
fluent-bit:
enabled: false
grafana:
enabled: true
sidecar:
datasources:
enabled: true
image:
tag: 6.7.0
prometheus:
enabled: false
在此只开启Grafana
修改Grafana的values.yaml,使其Service暴露方式为NodePort(默认为ClusterIp):
vim charts/grafana/values.yaml
service:
type: NodePort
port: 80
nodePort: 30002 # 端口范围:30000-32767
targetPort: 3000
# targetPort: 4181 To be used with a proxy extraContainer
annotations: {}
labels: {}
portName: service
还有一处账号密码可以自定义修改下:
# Administrator credentials when not using an existing secret (see below)
adminUser: admin
adminPassword: admin
2、promtail服务在构建时会自动挂载:
- 宿主机docker主目录下的containers目录,一般默认都为/var/lib/docker/containers
- pod的日志目录,一般默认为/var/log/pods
这就需要特别注意一下,如果是修改过docker默认的存储路径的,需要将mount的路径进行修改,promtail找不到对应的容器日志
具体docker 存储路径,可以使用docker info 命令查询
vim charts/promtail/values.yaml
volumes:
- name: docker
hostPath:
path: /data/lib/docker/containers ## 我的是放在了data下
- name: pods
hostPath:
path: /var/log/pods
volumeMounts:
- name: docker
mountPath: /data/lib/docker/containers ## 挂载点也要进行修改
readOnly: true
- name: pods
mountPath: /var/log/pods
readOnly: true
开始安装:
helm install -n loki --namespace loki -f values.yaml ../loki-stack
2020/11/11 17:18:54 Warning: Merging destination map for chart 'logstash'. The destination item 'filters' is a table and ignoring the source 'filters' as it has a non-table value of: <nil>
NAME: loki
LAST DEPLOYED: Wed Nov 11 17:18:53 2020
NAMESPACE: loki
STATUS: DEPLOYED
RESOURCES:
==> v1/ClusterRole
NAME AGE
loki-promtail-clusterrole 1s
loki-grafana-clusterrole 1s
==> v1/ClusterRoleBinding
NAME AGE
loki-promtail-clusterrolebinding 1s
loki-grafana-clusterrolebinding 1s
==> v1/ConfigMap
NAME DATA AGE
loki-grafana 1 1s
loki-grafana-test 1 1s
loki-loki-stack 1 1s
loki-loki-stack-test 1 1s
loki-promtail 1 1s
==> v1/DaemonSet
NAME DESIRED CURRENT READY UP-TO-DATE AVAILABLE NODE SELECTOR AGE
loki-promtail 2 2 0 2 0 <none> 1s
==> v1/Deployment
NAME READY UP-TO-DATE AVAILABLE AGE
loki-grafana 0/1 1 0 1s
==> v1/Pod(related)
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
loki-0 0/1 ContainerCreating 0 2s
loki-grafana-56bf5d8d-8zcgp 0/1 Init:0/1 0 2s
loki-promtail-6r24r 0/1 ContainerCreating 0 2s
loki-promtail-fvnfc 0/1 ContainerCreating 0 2s
==> v1/Role
NAME AGE
loki-promtail 1s
loki-grafana-test 1s
loki 1s
==> v1/RoleBinding
NAME AGE
loki-promtail 1s
loki-grafana-test 1s
loki 1s
==> v1/Secret
NAME TYPE DATA AGE
loki Opaque 1 1s
loki-grafana Opaque 3 1s
==> v1/Service
NAME TYPE CLUSTER-IP EXTERNAL-IP PORT(S) AGE
loki ClusterIP 10.109.216.219 <none> 3100/TCP 1s
loki-grafana NodePort 10.100.203.138 <none> 80:30002/TCP 1s
loki-headless ClusterIP None <none> 3100/TCP 1s
==> v1/ServiceAccount
NAME SECRETS AGE
loki 1 1s
loki-grafana 1 1s
loki-grafana-test 1 1s
loki-promtail 1 1s
==> v1/StatefulSet
NAME READY AGE
loki 0/1 1s
==> v1beta1/PodSecurityPolicy
NAME PRIV CAPS SELINUX RUNASUSER FSGROUP SUPGROUP READONLYROOTFS VOLUMES
loki false RunAsAny MustRunAsNonRoot MustRunAs MustRunAs true configMap,emptyDir,persistentVolumeClaim,secret,projected,downwardAPI
loki-grafana false RunAsAny RunAsAny RunAsAny RunAsAny false configMap,emptyDir,projected,secret,downwardAPI,persistentVolumeClaim
loki-grafana-test false RunAsAny RunAsAny RunAsAny RunAsAny false configMap,downwardAPI,emptyDir,projected,secret
loki-promtail false RunAsAny RunAsAny RunAsAny RunAsAny true secret,configMap,hostPath,projected,downwardAPI,emptyDir
==> v1beta1/Role
NAME AGE
loki-grafana 1s
==> v1beta1/RoleBinding
NAME AGE
loki-grafana 1s
创建完成后,通过暴露的svc访问Grafana:
[root@Centos8 loki-stack]# kubectl get svc -n loki
NAME TYPE CLUSTER-IP EXTERNAL-IP PORT(S) AGE
loki ClusterIP 10.109.216.219 <none> 3100/TCP 113s
loki-grafana NodePort 10.100.203.138 <none> 80:30002/TCP 113s
loki-headless ClusterIP None <none> 3100/TCP 113s
二、开始使用Loki
通过服务器ip+30002访问,登录成功后,有一点需要注意的地方,也是非常容易踩坑的地方!!!
如果是安装Loki时采用的以上方法,开启了Grafana,那系统会自动配置好Data sources,应该不会有什么问题。
但是,如果是手动搭建的Grafana,需要手动添加Data Sources时,一定注意:
数据源名称中的Loki,L一定要是大写!!!
如果不是大写,会导致连接不到Loki源,一般回报错:Error connecting to datasource: Loki: Bad Gateway. 502
如果是Loki,L大写,结局完全不一样
数据源添加完毕后,开始查看日志
点击Explore,可以看到选择labels的地方
以下是labels的展现形式
选择一个app:grafana的标签查看一下
默认Loki会将stdout(正常输出)类型和stderr(错误输出)类型全部展示出来
如果只想查看stderr错误输出类型的日志,可以点击stderr旁边的放大镜来展示:
此时显示的全部为错误日志
除了这种办法,还可以直接通过上边的搜索栏,进行自定义的筛选,具体的语法问题,可以再自行查询学习。
还可以查看 Prometheus 的 metrics 信息:
Loki的搭建及简单的使用就到此结束了