目錄
- 前言
- 1.Loki介紹
- 2.Loki安裝
- 3.promtail安裝
- 4.grafana配置Loki
前言
說起查看日志排查 bug 的方式，早些年的時候我都是直接登陸 linux 服務器直接查看，或者下載下來查看，
隨著微服務的興起，服務被越拆越小，服務部署也是集群部署，可能涉及到的服務器數量就有好幾十臺了，這樣的話一臺臺服務器去登陸查看就感覺非常麻煩了，
后面我嘗試著去尋找別的解決辦法，發現了一個叫 finderweb 的程式員查看日記神器，用了一段時間，感覺也還可以，感興趣的可以訪問如下鏈接，自行安裝嘗試（http://www.finderweb.net/）
再后來，就是用的 elk 了， elk 是一款功能非常強大的日志收集分析統計系統，基于 es ，但是同時也帶來了不小的資源開銷和高成本的維護弊病(elk日志平臺安裝教程在歷史文章中)，有點太重了，其實對于中小型的公司來說，對日志系統的要求并不多，開發人員更希望的是直接給我想要查看的服務日志就行，越簡單越好，
聊到這里，阿里云上也有個叫 sls的日志服務，聽說好用，但是要花錢啊，
那么接下來我就來安利一款日志系統的弄潮兒：輕量級日志系統 Loki，不用花錢，只占用很少的服務器資源，而且安裝運維很簡單，
1.Loki介紹
看看 Loki 的官方檔案介紹：
Loki 日志系統的組成架構圖：
**從上圖可以發現有以下三劍客組成：
**
- Loki：主服務器，負責存盤日志和處理查詢，
- Promtail：代理，負責收集日志并將日志資料發送給 Loki，
- Grafana：查詢界面，用于查詢和顯示日志，
Loki 為了降低全文索引資源帶來的開銷，只對標簽進行了索引，查詢的方式是把查詢分解成較小的分片，我們可以理解為多執行緒的 grep 查詢，效率不差的，
**接下來就跟著我安裝實踐一把，喝兩杯水的功夫即可，
**
2.Loki安裝
1.下載安裝包
curl -O -L "http://github.com/grafana/loki/releases/download/v2.2.0/loki-linux-amd64.zip"
2.解壓
unzip loki-linux-amd64.zip
3.賦予可執行權限
chmod a+x loki-linux-amd64
4.下載組態檔
wget https://github.com/grafana/loki/blob/main/cmd/loki/loki-local-config.yaml
//檔案名太長，改個名字
mv loki-local-config.yaml loki.yml
5.編輯loki配置，配置資料保留策略
設定日志資料保留14天
6.啟動Loki
nohup ./loki-linux-amd64 -config.file=loki.yml > /data/loki/logs/loki.log 2>&1 &
//防問一下是否啟動成功
curl http://localhost:3100/metrics
3.promtail安裝
在需要收集日志的服務器上都要安裝promtail
1.下載安裝包
curl -O -L "http://github.com/grafana/loki/releases/download/v2.2.0/promtail-linux-amd64.zip"
2.解壓
unzip promtail-linux-amd64.zip
3.賦予可執行權限
chmod a+x promtail-linux-amd64
4.下載并編輯組態檔
wget https://raw.githubusercontent.com/grafana/loki/main/clients/cmd/promtail/promtail-local-config.yaml
//檔案名太長，改個名字
mv promtail-local-config.yaml promtail.yml
編輯并修改
5.啟動promtail
nohup ./promtail-linux-amd64 -config.file=promtail.yml > /data/loki/logs/promtail.log 2>&1 &
4.grafana配置Loki
grafana 的安裝可參考歷史文章中的《手把手教你搭建一個監控告警平臺》**
1.在 grafana 上添加 Loki 資料源**
2.到這一步就配置完成了，可以直接查看日志了
這個 job 就是剛剛 promtail.yml 組態檔中定義的 job，直接輸入：{job=“uc-prod-96”} 按時間查詢即可
感興趣的話可以學一下 LogQL 語法,支持各種花里胡哨的過濾查詢方式，
當然我們用的最多的方式應該是以下兩種，已經滿足了我們的日常使用場景：
// 1.例如查詢包含"不高興就喝水"的日志
{job="job"}|= "不高興就喝水"
// 2.支持多個條件過濾
{job="job"} |= "error" != "timeout"
多的方式應該是以下兩種，已經滿足了我們的日常使用場景：**
// 1.例如查詢包含"不高興就喝水"的日志
{job="job"}|= "不高興就喝水"
// 2.支持多個條件過濾
{job="job"} |= "error" != "timeout"
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