日志系统新贵Loki

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Loki介绍

LokiGrafana Labs 团队最新的开源项目,是一个水平可扩展,高可用性,多租户的日志聚合系统。它的设计非常经济高效且易于操作,因为它不会为日志内容编制索引,而是为每个日志流编制一组标签,专门为 PrometheusKubernetes 用户做了相关优化。该项目受 Prometheus 启发,官方的介绍就是: Like Prometheus,But For Logs.,类似于 Prometheus 的日志系统。
项目地址:https://github.com/grafana/loki/
与其他日志聚合系统相比, Loki 具有下面的一些特性:

  • 不对日志进行全文索引。通过存储压缩非结构化日志和仅索引元数据,Loki 操作起来会更简单,更省成本
  • 通过使用与 Prometheus 相同的标签记录流对日志进行索引和分组,这使得日志的扩展和操作效率更高
  • 特别适合储存 Kubernetes Pod 日志; 诸如 Pod 标签之类的元数据会被自动删除和编入索引
  • Grafana 原生支持

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:
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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 MetricAlertMetric 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,Kubernetes 的基本单位是 PodPod 把日志输出到 StdoutStderr,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。这时管理员,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:
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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 KibanaGrafana 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:hostservice 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。

成本考量

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

项目地址: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,提供一个更具成本效益的解决方案。

整体架构

Loki 的架构如下:
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主要由以下 3 个部分组成:

  • Loki 是主服务器,负责存储日志和处理查询
  • Promtail 是代理,负责收集日志并将其发送给 Loki
  • Grafana 用于 UI 展示

Loki 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 使用与 Prometheus 相同的服务发现和标签重新标记库,编写了 Pormtail。在 KubernetesPromtailDaemonSet 方式运行在每个节点中,通过 Kubernetes API 得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:
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读写

日志数据的写主要依托的是 DistributorIngester 两个组件,整体的流程如下:
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Distributor

一旦 Promtail 收集日志并将其发送给 LokiDistributor 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。
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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
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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。
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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
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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,QuerierDistributor 都是无状态的组件。

对于 Ingester,它虽然是有状态的。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。

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