Cloud Native Logging Notes

Cloud Native Logging

应用产生稳定消息流，用于描述其在给定时间内的行为。这些日志捕获了系统中的各种事件，比如操作成功、失败，健康信息等待。日志工具收集、存储、分析这些日志。

收集、存储和分析日志是构建现代平台的关键部分，一些日志工具处理从收集到分析的各个方面，而有一些则专注处理某一方面。

由于容器环境的出现，云原生环境中的日志处理和传统日志处理相差很大。而云原生的日志处理工具仅 Fluentd

FluentBit

Fluentd

Concepts

Event or Record

FluentBit收集到的每一条日志都是一个事件或记录。

每个事件都包含2个部分，时间戳和消息：

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[TIMESTAMP, MESSAGE]

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Jan 18 12:52:16 flb systemd[2222]: Starting GNOME Terminal Server
Jan 18 12:52:16 flb dbus-daemon[2243]: [session uid=1000 pid=2243] Successfully activated service 'org.gnome.Terminal'
Jan 18 12:52:16 flb systemd[2222]: Started GNOME Terminal Server.
Jan 18 12:52:16 flb gsd-media-keys[2640]: # watch_fast: "/org/gnome/terminal/legacy/" (establishing: 0, active: 0)

Filtering

对事件内容做修改的过程称为过滤。

• 给事件添加ip信息或者他元信息；
• 筛选事件内容；
• 删除一些匹配的内容；

Tag

由FluentBit收集的每一个事件都会添加标签，大部分标签都是通过配置，如果不手动配置，那么会以InputPlugin的名称自动给事件添加标签。

Structured Messages

FluentBit将事件处理成结构化数据：MessagePack，可以理解成压缩过的JSON

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# No structured message
"Project Fluent Bit created on 1398289291"
# Structured message
{"project": "Fluent Bit", "created": 1398289291}

Buffering & Storage

FluentBit同时支持内存和文件系统两种缓冲方式，来保证性能和数据安全。

Chunks, Memory, Filesystem and Backpressure

Chunks

收集到的日志按照 Chunk 进行分组，一个 Chunk 约2M大小，默认所有的 Chunk 都在内存中创建。

Buffering and Memory

如果只配置内存缓冲，在输出有压力或者网络不佳的情况下可能导致内存占用暴涨，这个时候 InputPlugin 的 mem_buf_limit 配置可以对采集数据的内存进行限制，如果超过了，则会等待内存中的数据被成功处理掉才会继续采集（可能导致数据丢失和延迟）。

mem_buf_limit 主要用于限制内存占用和保证服务存活。

Filesystem buffering to the rescue

当启用文件系统缓冲，在 Chunk 创建的时候会同时在文件系统创建一个状态为 up 的备份。

FluentBit默认内存中的 Chunk 数量为 128，通过 storage.max_chunks_up 来进行配置。状态为 up 的 Chunk 随时准备被处理，所有状态为 down 的数据都在文件系统。

当InputPlugin同时配置了 mem_buf_limit 和 storage.type 为 filesystem ，当内存使用超过限制，所有的数据都会被存储在文件系统中。

Limiting Filesystem space for Chunks

存储在文件系统的 Chunk 根据不同的 Output Plugin输出到不同的地方。
Chunk 只有一份，不同的OutputPlugin只是不同的引用，可以通过outputPlugin的 storage.total_limit_size 来限制文件系统中 Chunk 数量。

Memory Estimating

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(input mem_buf_limit + output) * 1.2

Configuration

• Service
• Input
• Filter
• Output
• Include File

Units

Commands

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@SET my_input=cpu
@SET my_output=stdout

[SERVICE]
    Flush 1

[INPUT]
    Name ${my_input}

[OUTPUT]
    Name ${my_output}

Record Accessor

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{
  "log": "some message",
  "stream": "stdout",
  "labels": {
     "color": "blue", 
     "unset": null,
     "project": {
         "env": "production"
      }
  }
}

Inputs

FluentBit支持多种日志收集，同时也支持cpu、硬盘等硬件指标收集。

Systemd

Tail

Filters

Rewrite Tag

FluentBit可以将收集到的日志重写标签，生成新的日志，同时可以配置是否保留修改前的日志。

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[SERVICE]
    Flush     1
    Log_Level info

[INPUT]
    NAME   dummy
    Dummy  {"tool": "fluent", "sub": {"s1": {"s2": "bit"}}}
    Tag    test_tag

[FILTER]
    Name          rewrite_tag
    Match         test_tag
    #             fluent  包含fluent字符串 重写之后的标签  不保留之前的日志
    Rule          $tool ^(fluent)$  from.$TAG.new.$tool.$sub['s1']['s2'].out false
    Emitter_Name  re_emitted

[OUTPUT]
    Name   stdout
    Match  from.*

Outputs

FluentBit支持各种输出，Loki、ES、InfluxDB、Kafka等后端存储，AmazonS3、Azure等云存储，或者是标准输出，也可以转发到另外的FluentBit或者Fluentd。

Loki

Key | Description | Default
host | Loki hostname or IP address | 127.0.0.1
port | Loki TCP port | 3100
labels | 标签，多个用逗号隔开，除了固定标签，也可以使用RecordAccesor | job=fluentbit
line_format | 格式化，json or key_value | json
auto_kubernetes_labels | 是否自动解析k8s标签 | off
label_keys | 同labels，但是不能自定义label名称 |

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[OUTPUT]
        Name                   loki
        Host                   ${LOKI_HOST}
        Port                   ${LOKI_PORT}
        Match                  *
        Labels                 job=fluentbit-kube, container=$kubernetes['container_name'], namespace=$kubernetes['namespace_name'], host=$kubernetes['host'], stream=$stream
        # 使用label_keys 则只能配置 container=$kubernetes['container_name']
        Auto_Kubernetes_Labels off

Deploy

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helm install fluentbit-operator -n logging charts/fluentbit-operator/ --set containerRuntime=docker

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apiVersion: apps/v1
kind: DaemonSet
metadata:
  name: fluent-bit
  namespace: logging
  labels:
    k8s-app: fluent-bit-logging
    version: v1
    kubernetes.io/cluster-service: "true"
spec:
  selector:
    matchLabels:
      k8s-app: fluent-bit-logging
  template:
    metadata:
      labels:
        k8s-app: fluent-bit-logging
        version: v1
        kubernetes.io/cluster-service: "true"
      annotations:
        prometheus.io/scrape: "true"
        prometheus.io/port: "2020"
        prometheus.io/path: /api/v1/metrics/prometheus
    spec:
      containers:
      - name: fluent-bit
        image: fluent/fluent-bit:1.8.10
        imagePullPolicy: IfNotPresent
        ports:
          - containerPort: 2020
        env:
        - name: LOKI_HOST
          value: "loki.logging.svc"
        - name: LOKI_PORT
          value: "3100"
        - name: STORAGE_PATH
          value: "/var/log/fluentbit/"
        volumeMounts:
        - name: storage-path
          mountPath: /var/log/fluentbit
        - name: varlog
          mountPath: /var/log
        - name: varlibdockercontainers
          mountPath: /var/lib/docker/containers
          readOnly: true
        - name: fluent-bit-config
          mountPath: /fluent-bit/etc/
      terminationGracePeriodSeconds: 10
      volumes:
      - name: storage-path
        hostPath:
          path: /var/log/fluentbit
      - name: varlog
        hostPath:
          path: /var/log
      - name: varlibdockercontainers
        hostPath:
          path: /var/lib/docker/containers
      - name: fluent-bit-config
        configMap:
          name: fluent-bit-config
      serviceAccountName: fluent-bit
      tolerations:
      - key: node-role.kubernetes.io/master
        operator: Exists
        effect: NoSchedule
      - operator: "Exists"
        effect: "NoExecute"
      - operator: "Exists"
        effect: "NoSchedule"
---
apiVersion: v1
kind: ServiceAccount
metadata:
  name: fluent-bit
  namespace: logging
---
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1beta1
kind: ClusterRole
metadata:
  name: fluent-bit-read
rules:
- apiGroups: [""]
  resources:
  - namespaces
  - pods
  verbs: ["get", "list", "watch"]
---
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1beta1
kind: ClusterRoleBinding
metadata:
  name: fluent-bit-read
roleRef:
  apiGroup: rbac.authorization.k8s.io
  kind: ClusterRole
  name: fluent-bit-read
subjects:
- kind: ServiceAccount
  name: fluent-bit
  namespace: logging
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: fluent-bit
  namespace: logging
  labels:
    k8s-app: fluent-bit
spec:
  type: ClusterIP
  clusterIP: None
  ports:
  - name: metrics
    port: 2020
    protocol: TCP
    targetPort: 2020

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apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
  name: fluent-bit-config
  namespace: logging
  labels:
    k8s-app: fluent-bit
data:
  # Configuration files: server, input, filters and output
  # ======================================================
  fluent-bit.conf: |
    [SERVICE]
        Flush         1
        Log_Level     info
        Daemon        off
        Parsers_File  parsers.conf
        HTTP_Server   On
        HTTP_Listen   0.0.0.0
        HTTP_Port     2020
        storage.path  ${STORAGE_PATH}
        storage.backlog.mem_limit  5M

    @INCLUDE input-kubernetes.conf
    @INCLUDE filter-kubernetes.conf
    @INCLUDE output-loki.conf

  input-kubernetes.conf: |
    [INPUT]
        Name              tail
        Tag               kube.*
        Path              /var/log/containers/*.log
        Parser            docker
        DB                /var/log/flb_kube.db
        Mem_Buf_Limit     5MB
        Skip_Long_Lines   On
        Refresh_Interval  10
        storage.type      filesystem

  filter-kubernetes.conf: |
    [FILTER]
        Name                kubernetes
        Match               kube.*
        Kube_URL            https://kubernetes.default.svc:443
        Kube_CA_File        /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/ca.crt
        Kube_Token_File     /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/token
        Kube_Tag_Prefix     kube.var.log.containers.
        Merge_Log           On
        Merge_Log_Key       log_processed
        K8S-Logging.Parser  On
        K8S-Logging.Exclude Off

  output-loki.conf: |
    [OUTPUT]
        Name                   loki
        Host                   ${LOKI_HOST}
        Port                   ${LOKI_PORT}
        Match                  *
        Labels                 job=fluentbit-kube, container=$kubernetes['container_name'], namespace=$kubernetes['namespace_name'], host=$kubernetes['host'], stream=$stream
        Auto_Kubernetes_Labels off

  parsers.conf: |
    [PARSER]
        Name   apache
        Format regex
        Regex  ^(?<host>[^ ]*) [^ ]* (?<user>[^ ]*) \[(?<time>[^\]]*)\] "(?<method>\S+)(?: +(?<path>[^\"]*?)(?: +\S*)?)?" (?<code>[^ ]*) (?<size>[^ ]*)(?: "(?<referer>[^\"]*)" "(?<agent>[^\"]*)")?$
        Time_Key time
        Time_Format %d/%b/%Y:%H:%M:%S %z

    [PARSER]
        Name   apache2
        Format regex
        Regex  ^(?<host>[^ ]*) [^ ]* (?<user>[^ ]*) \[(?<time>[^\]]*)\] "(?<method>\S+)(?: +(?<path>[^ ]*) +\S*)?" (?<code>[^ ]*) (?<size>[^ ]*)(?: "(?<referer>[^\"]*)" "(?<agent>[^\"]*)")?$
        Time_Key time
        Time_Format %d/%b/%Y:%H:%M:%S %z

    [PARSER]
        Name   apache_error
        Format regex
        Regex  ^\[[^ ]* (?<time>[^\]]*)\] \[(?<level>[^\]]*)\](?: \[pid (?<pid>[^\]]*)\])?( \[client (?<client>[^\]]*)\])? (?<message>.*)$

    [PARSER]
        Name   nginx
        Format regex
        Regex ^(?<remote>[^ ]*) (?<host>[^ ]*) (?<user>[^ ]*) \[(?<time>[^\]]*)\] "(?<method>\S+)(?: +(?<path>[^\"]*?)(?: +\S*)?)?" (?<code>[^ ]*) (?<size>[^ ]*)(?: "(?<referer>[^\"]*)" "(?<agent>[^\"]*)")?$
        Time_Key time
        Time_Format %d/%b/%Y:%H:%M:%S %z

    [PARSER]
        Name   json
        Format json
        Time_Key time
        Time_Format %d/%b/%Y:%H:%M:%S %z

    [PARSER]
        Name        docker
        Format      json
        Time_Key    time
        Time_Format %Y-%m-%dT%H:%M:%S.%L
        Time_Keep   On

    [PARSER]
        # http://rubular.com/r/tjUt3Awgg4
        Name cri
        Format regex
        Regex ^(?<time>[^ ]+) (?<stream>stdout|stderr) (?<logtag>[^ ]*) (?<message>.*)$
        Time_Key    time
        Time_Format %Y-%m-%dT%H:%M:%S.%L%z

    [PARSER]
        Name        syslog
        Format      regex
        Regex       ^\<(?<pri>[0-9]+)\>(?<time>[^ ]* {1,2}[^ ]* [^ ]*) (?<host>[^ ]*) (?<ident>[a-zA-Z0-9_\/\.\-]*)(?:\[(?<pid>[0-9]+)\])?(?:[^\:]*\:)? *(?<message>.*)$
        Time_Key    time
        Time_Format %b %d %H:%M:%S

Issues

FluentBit卡住，re-schedule retry=0x7f012a85a298 0 in the next 8 seconds
Loki Output插件在Loki从挂掉到恢复正常后无法正确push日志

Loki

Loki支持多种Agent:

• Promtail
• FluentBit
• Fluentd
• Logstash
• ……

主要特性：

• 更高效的内存使用，只索引labels。
  不像其他日志系统，Loki只针对日志metadata做索引：label，日志本身压缩存储到对象存储或者本地文件系统中。
• 多租户 Loki允许多租户共享，数据彼此间完全隔离。Agent可以通过配置 tenant ID 来进行区分。
• LogQL
• 可扩展性 Loki所有组件可以跑在同一个进程中，每个组件也可以作为微服务运行。
• 灵活性 多种Agent都有插件支持。
• Grafana集成 官方支持Loki数据源

Architecture

多租户

Loki多租户模式下在拉取数据的时候通过请求头 X-Scope-OrgID 来进行区分，未配置多租户时该请求头被忽略并且统一设置为 fake。

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[auth_enabled: <boolean> | default = true]

Loki提供3种部署模式，使用 -target 来进行配置。

Monolithic mode

通过 -target=all 配置，默认为该模式。Loki的所有组件和服务均跑在同一个进程中。

该模式适合每天读写量在100g的场景。需要水平扩展可以通过 memberlist_config 来进行配置。
流量通过循环的方式路由到各个实例，而查询的并发则有实例数量和配置进行控制。

Simple scalable deployment mode

适合每天读写量在几百g的场景，同时也可以通过 -target=read -target=write 来分离读写以支持达每天TB级别的数据量，

读写分离的好处：

• 可以通过扩展来提高写性能；
• 可以根据需要单独配置读取性能，增加或减少；

Microservices mode

通过 -target 来指定不同的部署组件：

• ingester
• distributor
• query-frontend
• query-scheduler
• querier
• index-gateway
• ruler
• compactor

微服务模式是最为高效的Loki部署方式，但是也是最复杂的。该方式适用于超大型Loki集群，同时对扩展和操作要求更多的场景。
同时微服务模式也是更适合K8s部署。

Components

Distributor

Distributor是Loki处理日志的第一站，用于处理客户端的日志流，同时对流进行验证并且保证在租户或全局配置限制之内。然后将验证过的Chunk分批并行发送给ingesters。

Distributor是无状态的，且通过grpc和Ingester通信，他的数量可以按需增减，同时最好在前部署一个负载均衡。

• Validation 做数据合法性检查，比如label是否合法；
• Preprocessing 规范化标签，让 {foo="bar", bazz="buzz"}等于 {bazz="buzz", foo="bar"} ；
• Rate limiting Distributor通过Ring来发现其他节点
• Forwarding

Distributor使用一致性哈希（租户id，label）来判断流应该被哪些Ingester处理（hash lookup）。
Distributor从Ingester ring中查询到大于流hash值最小的那个Ingester，如果 replication_factor 设置大于1，那么ring中后续 replication_factor - 1 个Ingester都会处理该stream。如果处理成功的个数小于 quorum，那么distributor就会返回写入失败。

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quorum = floor(replication_factor / 2) + 1

Ingester

用于写入数据，同时也处理内存中数据的查询。Ingester有5种状态：

• PENDING 等待状态为 LEAVING 节点的交接；
• JOINING 正在加入hash ring和初始化自己，此时有可能处理写请求；
• ACTIVE 完全准备好处理读写请求；
• LEAVING 节点关闭中，可能处理读取内存中的数据；
• UNHEALTHY 心跳失败的节点，该状态是由Distributor定期检查设置上的；

Ingester将数据写入 chunks(内存中)，定时再将其写入后端存储。

下面情况Chunks将被压缩和标记为只读（同时一个替代Chunk也会被创建）：

• Chunk容量达到限制；
• 距离上次被更新过了太久时间；
• 正在被写入后端存储；

Chunk写入后端存储时，hash都是基于租户id，label，内容，所以不会出现相同内容被写入多次的问题出现。
如果Ingester意外崩溃，内存中的数据会丢失，可以配置 Write Ahead Log 来避免。
但是如果上面的例子写入失败，最终重试会导致相同数据的产生。

Loki默认开启out-of-order写入，如果关闭该选项，对同一个流：

• 新的数据如果在时间戳和内容上一致，会被当做相同数据，新的数据会被忽略并丢弃；
• 如果时间戳一致，内容不一致，数据会被写入，在同一个时间戳会有多条数据；

Querier

Querier服务使用LogQL进行数据查询，同时从后端存储和ingester查询数据。Querier会将相同时间戳，标签和内容的数据进行删除。

Query frontend

这个服务可选且是无状态的，内部维护一个请求队列，让后面的Querier来拉取进行进行处理：

• 避免大的查询导致OOM；
• 将大的查询分发到多个Querier来提升效率和减轻压力；
• 通过合理调度避免DoS；

Query frontend对metrics数据查询做了缓存（日志暂未获得支持），缓存可以使用memcached，redis等内存缓存。

Dynamo

Storage

Loki只索引metadata，日志本身被压缩存储在对象存储种，所以loki需要存储 indexs 和 chunks。

index存储支持：

• Single Store (boltdb-shipper) 2.0及以后推荐使用
• Amazon DynamoDB
• Google Bigtable
• Apache Cassandra
• BoltDB 集群模式下不可用

chunk存储支持：

• Amazon DynamoDB
• Google Bigtable
• Apache Cassandra
• Amazon S3
• Google Cloud Storage
• Filesystem

Filesystem

优点：

• 易于使用和配置，每个租户单独一个文件夹存储数据，如果没有配置多租户则创建一个fake文件夹。

  1 2 3

  storage_config: filesystem: directory: /tmp/loki/

缺点：

• 单个目录存储的文件数是限制的；
• 数据持久性不如对象存储稳定；
• Loki使用共享文件系统体验不好；

Retention

Compactor 仅支持 boltdb-shipper 存储，而 table manager 支持所有存储。

Compactor

Compactor以单例模式运行

Compactor优先更新索引失效，在经过 retention_delete_delay 之后才会实际删除数据。

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compactor:
  working_directory: /data/retention
  shared_store: gcs
  compaction_interval: 10m
  retention_enabled: true
  retention_delete_delay: 2h
  retention_delete_worker_count: 150
schema_config:
    configs:
      - from: "2020-07-31"
        index:
            period: 24h
            prefix: loki_index_
        object_store: gcs
        schema: v11
        store: boltdb-shipper
storage_config:
    boltdb_shipper:
        active_index_directory: /data/index
        cache_location: /data/boltdb-cache
        shared_store: gcs
    gcs:
        bucket_name: loki

Compactor的retention必须要要将 index.period 配置成 24h

同时支持按照不同的流和不同租户来配置 retention

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...
limits_config:
  retention_period: 744h
  retention_stream:
  - selector: '{namespace="dev"}'
    priority: 1
    period: 24h
  per_tenant_override_config: /etc/overrides.yaml
...

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overrides:
    "29":
        retention_period: 168h
        retention_stream:
        - selector: '{namespace="prod"}'
          priority: 2
          period: 336h
        - selector: '{container="loki"}'
          priority: 1
          period: 72h
    "30":
        retention_stream:
        - selector: '{container="nginx"}'
          priority: 1
          period: 24h

Table Manager

Loki 支持将 indexs 和 chunks 存储到基于表的存储中，表按照时间段来进行分割。

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schema_config:
  configs:
    - from:   2019-01-01
      store:  dynamo
      schema: v10
      index:
        prefix: loki_
        period: 168h
    - from:   2019-04-15
      store:  dynamo
      schema: v11
      index:
        prefix: loki_
        period: 168h

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table_manager:
  retention_deletes_enabled: true
  retention_period: 336h

注意 retention_period 和 index.period 必须是24的整数倍。

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number_of_tables_to_keep = floor(retention_period / table_period) + 1

Single Store(boltdb shipper)

Configuration

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# 是否启用多租户
auth_enabled: false
chunk_store_config:
  max_look_back_period: 0s
compactor:
  retention_delete_delay: 2h
  retention_delete_worker_count: 150
  retention_enabled: true
  shared_store: filesystem
  working_directory: /data/loki/boltdb-shipper-compactor
ingester:
  chunk_block_size: 262144
  chunk_idle_period: 3m
  chunk_retain_period: 1m
  lifecycler:
    ring:
      kvstore:
        store: inmemory
      replication_factor: 1
  max_transfer_retries: 0
  wal:
    dir: /data/loki/wal
limits_config:
  enforce_metric_name: false
  ingestion_burst_size_mb: 16
  reject_old_samples: true
  reject_old_samples_max_age: 168h
  retention_period: 360h
schema_config:
  configs:
  - from: "2020-10-24"
    index:
      period: 24h
      prefix: index_
    object_store: filesystem
    schema: v11
    store: boltdb-shipper
server:
  http_listen_port: 3100
storage_config:
  boltdb_shipper:
    active_index_directory: /data/loki/boltdb-shipper-active
    cache_location: /data/loki/boltdb-shipper-cache
    cache_ttl: 24h
    shared_store: filesystem
  filesystem:
    directory: /data/loki/chunks
table_manager:
  retention_deletes_enabled: false
  retention_period: 0s

Loki同时支持http和grpc，在server 下进行配置，默认不开启grpc。

Deploy Loki

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helm upgrade --install --namespace=logging loki grafana/loki --set "persistence.enabled=true,persistence.storageClassName=nfs-storage,persistence.size=30Gi,config.compactor.retention_enabled=true,config.compactor.retention_delete_delay=2h,config.compactor.retention_delete_worker_count=150,config.limits_config.retention_period=360h,replicas=1,config.limits_config.ingestion_burst_size_mb=16"

Helm配置项

LogQL

同时有多种Parser用于解析日志：

• | json 用于json格式日志
• | logfmt 用于 logfmt 格式日志
• | pattern 模式匹配
• | regex 正则匹配
• | unpack json解析

Pattern

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{container="nginx-ingress-controller"} | json | line_format "{{.log}}"

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192.168.1.39 - - [08/Dec/2021:05:56:31 +0000] "GET /api/datasources/proxy/15/loki/api/v1/query_range?direction=BACKWARD&limit=1000&query=%7Bcontainer%3D%22nginx-ingress-controller%22%7D%20%7C%20json%20%7C%20line_format%20%7B%7B.log%7D%7D&start=1638939392000000000&end=1638942993000000000&step=2 HTTP/1.1" 400 75 "http://grafana.minei.test/explore?orgId=1&left=%5B%22now-1h%22,%22now%22,%22Loki%22,%7B%22expr%22:%22%7Bcontainer%3D%5C%22nginx-ingress-controller%5C%22%7D%22,%22hide%22:false%7D%5D" "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/96.0.4664.45 Safari/537.36" 825 0.003 [monitoring-grafana-http] [] 10.233.108.29:3000 75 0.002 400 d41b0936872b9d350a054b06658db682

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# <label_name> 标签名称 
# <_> 占位符，不做匹配
<ip> - - [<time>] "<method> <uri> <scheme>" <status> <request_length> "<referer>" "<ua>" <response_length> <duration> <_>

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{container="nginx-ingress-controller"} | json | line_format "{{.log}}" | pattern "<ip> - - [<time>] \"<method> <uri> <scheme>\" <status> <request_length> \"<referer>\" \"<ua>\" <response_length> <duration> <_>"

Log Stream Selector

和Prometheus类似，= != =~ !~，支持4种匹配方式。

Line Filter Expression

Loki可以按照行来进行匹配，支持4种匹配方式：

• |= 包含
• != 不包含
• |~ 正则匹配
• !~ 不包含正则匹配

line_format 用于格式化日志行，可以使用 {{.key}} 来引用使用Parser格式化后的日志，比如：

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{job="fluentbit-kube"} | json | line_format "{{.log}}"

Label Filter Expression

Label filter也支持对解析后的标签进行过滤：

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{job="fluentbit"} | json | PRIORITY=4

Loki支持4种类型的值的自动推断：

• String 支持 = != =~ !~
• Duration 支持的单位：“ns”, “us” (or “µs”), “ms”, “s”, “m”, “h”.
• Number 64位浮点数
• Bytes 支持的单位：“b”, “kib”, “kb”, “mib”, “mb”, “gib”, “gb”, “tib”, “tb”, “pib”, “pb”, “eib”, “eb”.

多个表达式使用 and or 连接，除了字符串，其他3种类型都支持 == = != > >= < <=。

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{job="fluentbit"} | json | PRIORITY=4 and SYSLOG_FACILITY=3 and _HOSTNAME=~"local.*"

| label_format 可以重命名、修改和添加标签。

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# 添加host标签，值等于hostname标签的值
# 将job标签的值修改为f
# 将job标签替换为newjob
{job="fluentbit"} | label_format host="{{.hostname}}" | label_format job="f" | label_format newjob=job

同时在解析日之后也可以进行添加标签操作：

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# 此时的标签值必须是解析后对应key的值
{job="fluentbit"} | json p="PRIORITY"

Metric queries

Loki也支持metrics的存储，和Prometheus类似。

Loki Promtail

Deploy

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helm upgrade --install --namespace=logging promtail grafana/promtail --set "config.lokiAddress=http://loki.logging.svc:3100/loki/api/v1/push"

Configuration

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# 配置Promtail
[server: <server_config>]

# 配置Loki地址，多租户等信息
clients:
  - [<client_config>]

# 日志读取记录位置
[positions: <position_config>]

# 日志采集配置
scrape_configs:
  - [<scrape_config>]

[target_config: <target_config>]

scrape_configs 按照job来进行区分，支持

• syslog
• journal
• kafka
• windows_events
• loki_push_api 从其他Promtail客户端接收日志
• static_config 直接从文件读取
• kubernetes_sd_config 集群日志读取

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server:
  http_listen_port: 9080

positions:
  filename: /root/jn/prometail-positions.yaml

clients:
  - url: http://loki.minei.test/loki/api/v1/push

scrape_configs:
  - job_name: journal
    journal:
      max_age: 1h
      labels:
        job: promtail-systemd-journal
        machine: 192.168.1.125
    relabel_configs:
      - source_labels: ['__journal__systemd_unit']
        target_label: 'system_unit'
      - source_labels: ['__journal___machine_id']
        target_label: 'machine_id'

Stages

Parsing stages:

• docker
• cri
• regex 使用正则进行解析
• json

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  - json: expressions: output: log stream: stream timestamp: time extra: - json: expressions: user: source: extra

  1	{"log":"log message\n","stream":"stderr","time":"2019-04-30T02:12:41.8443515Z","extra":"{\"user\":\"marco\"}"}

• replace 使用正则进行替换

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  - replace: expression: "password (\\S+)" replace: "****"

  1	2019-01-01T01:00:00.000000001Z stderr P i'm a log message who has sensitive information with password xyz!

  输出

  1	2019-01-01T01:00:00.000000001Z stderr P i'm a log message who has sensitive information with password ****!

Transform stages:

• template: 使用模板对数据进行修改

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  - template: source: app template: '{{ .Value }}_some_suffix'

• pack: 将一些不需要的日志label进行打包

Action stages:

• timestamp: 设置时间戳格式
• output: 设置日志输出

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  - json: expressions: user: user message: message - labels: user: - output: source: message

  1	{"user": "alexis", "message": "hello, world!"}

  json解析出user和message标签，最后输出从json变成文本 hello, world!
• labeldrop: 删除label
• labelallow: 配置输出到Loki的label
• labels: 配置输出到Loki的label

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  - json: expressions: stream: stream - labels: stream:

  1	{"log":"log message\n","stream":"stderr","time":"2019-04-30T02:12:41.8443515Z"}

  解析出stream标签，最终将该标签输出到Loki
• static_labels: 静态标签
• metrics: 数据指标配置 支持 Counter Gauge Histogram 3种指标

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  - metrics: log_lines_total: type: Counter description: "total number of log lines" prefix: my_promtail_custom_ max_idle_duration: 24h # 需要匹配的标签，不填则和metric同名 source: config: # true：匹配所有的日志 不匹配source match_all: true # `inc` 或者 `add` action: inc

• tenant: 给日志设置租户

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  pipeline_stages: - json: expressions: customer_id: customer_id - tenant: source: customer_id

  1	{"customer_id":"1","log":"log message\n","stream":"stderr","time":"2019-04-30T02:12:41.8443515Z"}

  最终解析到的customer_id为1，会添加到请求Loki后端时X-Scope-OrgID请求头上。

Filtering stages:

• match: 过滤stage

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  pipeline_stages: - json: expressions: app: - labels: app: - match: selector: '{app="loki"}' stages: - json: expressions: msg: message - match: pipeline_name: "app2" selector: '{app="pokey"}' action: keep stages: - json: expressions: msg: msg - match: selector: '{app="promtail"} |~ ".*noisy error.*"' action: drop drop_counter_reason: promtail_noisy_error - output: source: msg

  1 2	{ "time":"2012-11-01T22:08:41+00:00", "app":"loki", "component": ["parser","type"], "level" : "WARN", "message" : "app1 log line" } { "time":"2012-11-01T22:08:41+00:00", "app":"promtail", "component": ["parser","type"], "level" : "ERROR", "message" : "foo noisy error" }

  前2个stage解析到app标签，有两个值：loki 和 promtail。match 匹配到第一行日志，同时添加了msg标签，值为 app1 log line。下面一个match未匹配到任何数据。第三个match匹配到第二行日志，对其做了删除，同时会对 logentry_dropped_lines_total 指标值加一，同时添加标签 reason="promtail_noisy_error"。最后输出msg标签的值 app1 log line。
• drop: 按照过滤条件删除日志。

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