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作者：inkt1234
来源：https://blog.csdn.net/Linktha…
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。
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：
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：
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。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。
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/oklo…、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：
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：
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：
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。
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:
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。
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。
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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