01为什么选择Loki ?
传统日志系统的痛点
- 资源消耗高：ELK（Elasticsearch）需要为全文检索建立复杂索引，存储成本飙升，官方数据是通常可以将数据压缩20%~30%，实测下来在某些场景下可以达到50%，使用DEFLATE压缩算法，最低可以降低超过70%
- 云原生适配差：Kubernetes动态环境下的日志标签管理困难
Loki的核心优势
- 轻量级设计：仅索引元数据（标签），有近10倍的压缩比，5G数据输入存储实际增长0.5G。
- 无缝集成：原生支持Prometheus生态，原生集成grafana，支持集群本身监控告警和日志监控告警。
- 动态标签：完美适配Kubernetes Pod/Node等动态资源标签
02Loki架构解析
核心组件与数据流
Loki则采用了分布式架构，将日志数据存储在多个节点上，Promtail进行日志收集，可视化依赖于Grafana。
关键概念解析
03部 署
环境准备
- 硬件建议：
- 生产环境：至少3节点集群（每个节点4核8GB+）
- 存储：优先选择SSD + S3兼容存储（MinIO）
- 版本选择：
推荐使用v2.8+版本
helm repo add grafana https://grafana.github.io/helm-charts
helm repo update
Kubernetes集群部署
使用Helm部署Loki Stack（包含Promtail）
helm upgrade --install loki grafana/loki-stack \
--set promtail.enabled=true \
--set loki.persistence.enabled=true \
--set loki.persistence.size=100GiPromtail配置示例
#promtail-config.yaml
server:
http_listen_port: 9080
positions:
filename: /tmp/positions.yaml
clients:
url: http://loki:3100/loki/api/v1/push
scrape_configs:
job_name: kubernetes
kubernetes_sd_configs:
role: pod
pipeline_stages:
docker: {}
relabel_configs:
source_labels: [__meta_kubernetes_pod_label_app]
target_label: app04告警集成
grafana告警规则配置
05性能优化与分析实践
存储优化技巧
loki-config.yaml 优化片段
schema_config:
configs:
- from: 2023-01-01
store: boltdb-shipper
object_store: s3
schema: v11
index:
prefix: index_
period: 24h
chunk_store_config:
max_look_back_period: 720h # 日志保留30天日志查询和分析
- 首先，指定 查询文件 filename="/usr/local/nginx/logs/loki-error.log"
- 然后，通过json的方式
- 最后，设置条件选择，比如status=500、server_name=test.com
查询加速策略
- 预过滤标签
#先通过精确标签缩小范围
{cluster="aws", pod=~"frontend-.+"} |= "timeout"- 避免全文本扫描：优先使用|=（包含）而非|~（正则）
06真实场景案例
案例1：nginx5xx日志收集
重新编译nginx
#上传安装包
nginx-1.25.3.tar.gz、ngx_http_geoip2_module-3.4.tar.gz、libmaxminddb-1.9.1.tar.gz、GeoLite2-City.mmdb、GeoLite2-Country.mmdb
#nginx重新编译
./configure --prefix=/usr/local/nginx --with-compat --with-file-aio --with-threads --with-http_addition_module --with-http_auth_request_module --with-http_dav_module --with-http_flv_module --with-http_gunzip_module --with-http_gzip_static_module --with-http_mp4_module --with-http_random_index_module --with-http_realip_module --with-http_secure_link_module --with-http_slice_module --with-http_ssl_module --with-http_stub_status_module --with-http_sub_module --with-http_v2_module --with-mail --with-mail_ssl_module --with-stream --with-stream_realip_module --with-stream_ssl_module --with-stream_ssl_preread_module --with-cc-opt='-O2 -g -pipe -Wall -Wp,-D_FORTIFY_SOURCE=2 -fexceptions -fstack-protector-strong --param=ssp-buffer-size=4 -grecord-gcc-switches -m64 -mtune=generic -fPIC' --with-ld-opt='-Wl,-z,relro -Wl,-z,now -pie' --add-dynamic-module=/root/nginx/ngx_http_geoip2_module-3.4 修改日志格式
load_module modules/ngx_http_geoip2_module.so;
#修改日志格式
log_format json_analytics escape=json '{'
'"msec": "$msec", '
'"connection": "$connection", '
'"connection_requests": "$connection_requests", '
'"http_referer": "$http_referer", '
'"http_user_agent": "$http_user_agent", '
'"request_method": "$request_method", '
'"server_protocol": "$server_protocol", '
'"status": "$status", '
'"pipe": "$pipe", '
'"server_name": "$server_name", '
'"request_time": "$request_time", '
'"gzip_ratio": "$gzip_ratio", '
'"http_cf_ray": "$http_cf_ray",'
'"geoip_country_code": "$geoip2_data_country_code",'
'"geoip2_city_name_en": "$geoip2_city_name_en", '
'"geoip2_city_name_cn": "$geoip2_city_name_cn", '
'"geoip2_longitude": "$geoip2_longitude", '
'"geoip2_latitude": "$geoip2_latitude"'
'}';
map $http_x_forwarded_for $real_ip {
default "";
"~^(?P\d+\.\d+\.\d+\.\d+)" $ip;
"~^(?P\d+\.\d+\.\d+\.\d+),.*" $ip;
}
#指定日志的位置，会放在nginx目录下
map $status $log_path {
~^4 /logs/loki-error.log;
~^5 /logs/loki-error.log;
default /logs/access.log;
}
geoip2 /usr/local/nginx/modules/GeoLite2-Country.mmdb {
auto_reload 5m;
$geoip2_metadata_country_build metadata build_epoch;
$geoip2_data_country_code source=$real_ip country iso_code;
$geoip2_data_country_name country names zh-CN;
}
geoip2 /usr/local/nginx/modules/GeoLite2-City.mmdb {
$geoip2_city_name_en source=$real_ip city names en;
$geoip2_city_name_cn source=$real_ip city names zh-CN;
$geoip2_longitude source=$real_ip location longitude ;
$geoip2_latitude source=$real_ip location latitude ;
}
fastcgi_param COUNTRY_CODE $geoip2_data_country_code;
fastcgi_param COUNTRY_NAME $geoip2_data_country_name;
fastcgi_param CITY_NAME $geoip2_city_name_cn； check interval=3000 rise=2 fall=5 timeout=1000 type=tcp;
check_http_send "HEAD /health/check/status HTTP/1.0\r\n\r\n";
check_http_expect_alive http_2xx http_3xx; 配置promtail收集
cat << eof>> /data/promtail/config.yaml
server:
http_listen_port: 9080
grpc_listen_port: 0
positions:
filename: /tmp/positions.yaml
clients:
url: http://192.168.119.191:3100/loki/api/v1/push
scrape_configs:
job_name: nginx
static_configs:
targets:
localhost
labels:
job: nginx
host: $host
agent: promtail
path : /usr/local/nginx/logs/loki-error.log
EOF结合grafana呈现效果
案例2：数据库慢查询收集
配置promtail收集
cat config.yaml
server:
http_listen_port: 9080
grpc_listen_port: 0
positions:
filename: /tmp/positions.yaml
clients:
url: http://192.168.119.191:3100/loki/api/v1/push
scrape_configs:
- job_name: mysql-slowlogs
static_configs:
- labels:
instance: usa4-rds03-slave
projectname: chat
job: mysql
__path__: /database/mysql/1266/mysql-slow.log
pipeline_stages:
- multiline:
firstline: '#\sTime:.'
- regex:
* expression: '#\s*Time:\s*(?P.*)\n#\s*User@Host:\s*(?P[^\[]+).*@\s*(?P.*]).***Id:\s***(?P\d+)\n#\s*Query_time:\s*(?P\d+\.\d+)\s*Lock_time:\s*(?P\d+\.\d+)\s*Rows_sent:\s*(?P\d+)\s*Rows_examined:\s*(?P\d+)\n(?P(?s:.*))