日志系统新贵 Loki,真香!!!
# 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:关注公众号小黄鸭编程社区,回复关键字手册,获取最新开发手册
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。
# 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/oklog),采用最终一致的、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:
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。
# Ingester
ingester接收到日志并开始构建chunk:
# 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。
来源:https://blog.csdn.net/Linkthaha/
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