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日志系統新貴 Loki,真香!!

2020-10-03 04:18:51 後端開發

最近,在對公司容器云的日志方案進行設計的時候,發現主流的ELK或者EFK比較重,再加上現階段對于ES復雜的搜索功能很多都用不上最終選擇了Grafana開源的Loki日志系統,下面介紹下Loki的背景,

背景和動機

當我們的容器云運行的應用或者某個節點出現問題了,解決思路應該如下:

我們的監控使用的是基于prometheus體系進行改造的,prometheus中比較重要的是metric和alert,metric是來說明當前或者歷史達到了某個值,alert設定metric達到某個特定的基數觸發了告警,但是這些資訊明顯是不夠的,

我們都知道,k8s的基本單位是pod,pod把日志輸出到stdout和stderr,平時有什么問題我們通常在界面或者通過命令查看相關的日志

舉個例子:當我們的某個pod的記憶體變得很大,觸發了我們的alert,這個時候管理員,去頁面查詢確認是哪個pod有問題,然后要確認pod記憶體變大的原因,我們還需要去查詢pod的日志,如果沒有日志系統,那么我們就需要到頁面或者使用命令進行查詢了:

如果,這個時候應用突然掛了,這個時候我們就無法查到相關的日志了,所以需要引入日志系統,統一收集日志,而使用ELK的話,就需要在Kibana和Grafana之間切換,影響用戶體驗,

所以 ,loki的第一目的就是最小化度量和日志的切換成本,有助于減少例外事件的回應時間和提高用戶的體驗

ELK存在的問題

現有的很多日志采集的方案都是采用全文檢索對日志進行索引(如ELK方案),優點是功能豐富,允許復雜的操作,

但是,這些方案往往規模復雜,資源占用高,操作苦難,很多功能往往用不上,大多數查詢只關注一定時間范圍和一些簡單的引數(如host、service等),使用這些解決方案就有點殺雞用牛刀的感覺了,

因此,Loki的第二個目的是,在查詢語言的易操作性和復雜性之間可以達到一個權衡,

成本

全文檢索的方案也帶來成本問題,簡單的說就是全文搜索(如:ES)的倒排索引的切分和共享的成本較高,

后來出現了其他不同的設計方案如:OKlog(https://github.com/oklog/oklog),采用最終一致的、基于網格的分布策略,

這兩個設計決策提供了大量的成本降低和非常簡單的操作,但是查詢不夠方便,因此,Loki的第三個目的是,提高一個更具成本效益的解決方案,

整體架構

Loki的架構如下:

不難看出,Loki的架構非常簡單,使用了和prometheus一樣的標簽來作為索引,也就是說,你通過這些標簽既可以查詢日志的內容也可以查詢到監控的資料,不但減少了兩種查詢之間的切換成本,也極大地降低了日志索引的存盤,

Loki將使用與prometheus相同的服務發現和標簽重新標記庫,撰寫了pormtail, 在k8s中promtail以daemonset方式運行在每個節點中,通過kubernetes api等到日志的正確元資料,并將它們發送到Loki,下面是日志的存盤架構:

讀寫

日志資料的寫主要依托的是Distributor和Ingester兩個組件,整體的流程如下:

Distributor

一旦promtail收集日志并將其發送給loki,Distributor就是第一個接收日志的組件,由于日志的寫入量可能很大,所以不能在它們傳入時將它們寫入資料庫,這會毀掉資料庫,我們需要批處理和壓縮資料,

Loki通過構建壓縮資料塊來實作這一點,方法是在日志進入時對其進行gzip操作,組件ingester是一個有狀態的組件,負責構建和重繪chunck,當chunk達到一定的數量或者時間后,重繪到存盤中去,每個流的日志對應一個ingester,當日志到達Distributor后,根據元資料和hash演算法計算出應該到哪個ingester上面,此外,為了冗余和彈性,我們將其復制n(默認情況下為3)次,

Ingester

ingester接收到日志并開始構建chunk:基本上就是將日志進行壓縮并附加到chunk上面,一旦chunk“填滿”(資料達到一定數量或者過了一定期限),ingester將其重繪到資料庫,我們對塊和索引使用單獨的資料庫,因為它們存盤的資料型別不同,

重繪一個chunk之后,ingester然后創建一個新的空chunk并將新條目添加到該chunk中,

Querier

讀取就非常簡單了,由Querier負責給定一個時間范圍和標簽選擇器,Querier查看索引以確定哪些塊匹配,并通過greps將結果顯示出來,它還從Ingester獲取尚未重繪的最新資料,

對于每個查詢,一個查詢器將為您顯示所有相關日志,實作了查詢并行化,提供分布式grep,使即使是大型查詢也是足夠的,

可擴展性

Loki的索引存盤可以是cassandra/bigtable/dynamodb,而chuncks可以是各種物件存盤,Querier和Distributor都是無狀態的組件,

對于ingester他雖然是有狀態的但是,當新的節點加入或者減少,整節點間的chunk會重新分配,已適應新的散列環,而Loki底層存盤的實作Cortex已經 在實際的生產中投入使用多年了,有了這句話,我可以放心的在環境中實驗一把了,

著作權宣告:本文為博主原創文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 著作權協議,轉載請附上原文出處鏈接和本宣告,來源鏈接:https://blog.csdn.net/Linkthaha/

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