1.Loki 日志系统（一）
2.Grafana Loki 初探
3.基于Loki + Promtail + Grafana搭建Nginx日志监控
4.哪一个开源的日志收集系统比较好?
5.目前,比较好的日志采集与开源框架有哪些?
6..NET 6+Loki+Grafana实现轻量级日志可视化服务功能
Loki 日志系统（一）
Loki，由Grafana Labs团队开发的开源日志聚合系统，以其经济高效和易于操作的特点脱颖而出。它不为日志内容建立索引，而是为每个日志流创建一组标签，类似Prometheus的springmvc框架 源码下载日志系统。
洛基日志系统主要由3部分构成：Distributor、Ingester、Querier，其中可选组件是Query frontend。Distributor是接收日志的入口，Ingester负责接收来自Distributor的日志流并进行存储，Querier用于查询日志。这五个组件通过gRPC服务器处理内部请求，HTTP/1服务器处理外部API请求。
Distributor作为客户端连接组件，接收日志流并验证其正确性，然后分批并行发送到Ingester。洛基使用一致性哈希确保数据流与Ingester的同步，所有组件共享相同的哈希环信息。当Distributor将请求发送至任意节点后，会等待至少一半加一个Ingester的回复才响应客户端。
Ingester负责接收日志流并压缩存储，乐檬45源码群共享其状态包括PENDING、JOINING、ACTIVE、LEAVING、UNHEALTHY。处于JOINING和ACTIVE状态时可以接受写请求，处于ACTIVE和LEAVING状态时可以接受读请求。Ingester会将收到的日志流打包成chunks，并定期同步到存储后端。当旧的chunk压缩并打上只读标记后，新的可写chunk生成。
Querier用于查询日志，可以直接从Ingester和后端存储中查询数据。当客户端提供时间区间和标签选择器后，Querier会查找索引确定所有匹配的chunks，然后对选中的日志进行grep并返回查询结果。查询时，Querier先访问所有Ingester以获取其内存数据，当内存中没有符合条件的数据时，会向存储后端发起同样的查询请求。对于每个查询，单个Querier会grep所有相关的java在线工具箱源码日志，Cortex已实现并行查询，这功能可以扩展到洛基，通过分布式grep加速查询。Querier内置去重功能，对拥有同样时间戳、标签组和消息内容的日志进行去重处理。
Query frontend是可选组件，提供Querier的API并用于读加速。在系统中有该组件时，所有的读请求都会经由Query frontend而非Querier处理。Query frontend无状态，推荐使用2个副本以达到调度均衡。它会调整请求并将其放入内部队列中，Querier作为workers从队列中获取任务、执行任务，并将结果返回给Query frontend用于聚合。
洛基的读写流程如下：在读取过程中，Querier负责处理请求并返回结果。写操作主要通过Distributor和Ingester完成，Distributor接收日志流并验证，Ingester接收并存储。
Grafana Loki 初探
Grafana Loki，上海微信商城网站源码一款由Grafana Lab开发的高效、可扩展的日志聚合系统，其核心理念在于通过标签索引来优化日志管理，而非保存原始日志内容。Loki的诞生源于年，其设计初衷为降低在日志和指标间切换的成本，提升用户体验，并在成本效率、易操作性和查询语言复杂度之间寻求平衡。年的GrafanaCON强调了Loki的低成本、易用性和集成性，反映出行业对统一可观测性平台的需求。
构建Grafana Loki系统通常包括三个组件：基础配置，如Promtail采集Agent，其通过yaml配置文件启动，尤其是scrape_config部分，负责设定日志格式、标签处理和数据转换。Loki与Grafana的集成简单，用户可以直接在Grafana中配置数据源，通过Explorer查看采集的日志，并使用LogQL进行查询，高可靠性集群源码它与PromQL类似，支持管道机制和时间序列聚合。
界面设计人性化，支持通过labels过滤，提供查询构建器，且具有Live功能，类似tail -f，方便实时监控。Loki的查询体验类似Grafana的其他功能，易于上手，可以集成到Grafana的警报配置中，为中小日志系统提供理想的解决方案。
Grafana Loki作为Grafana生态的一部分，与Metrics和Tempo共同构成全面的可观测性解决方案。尽管对于现有用户来说，它的门槛极低，但阿里云的日志服务如SLS和Kibana Lens等，也提供了强大的分析和交互能力，值得进一步探索。
基于Loki + Promtail + Grafana搭建Nginx日志监控
文章主要介绍了如何基于Loki、Promtail和Grafana搭建Nginx日志监控系统，以实现高效性能管理和故障排查。首先，Nginx作为高性能的Web服务器，因其并发处理能力强和资源占用低而被广泛使用。本文通过在Ubuntu .4.5环境中部署Nginx，详细讲解了配置文件的组成，包括全局块、events块和blogs.com/weskynet/p/领取本地安装包，包括源码。解压Loki至本地后，根据文档配置文件。注意配置文件中的retention_period应为小时的整数倍。更多Loki配置信息，请参考grafana.com/docs/loki/l页面。
启动Loki服务，推荐在控制台操作以确保稳定运行。启动命令为：xxx.exe --config.file=配置文件.yaml。若条件允许，您也可将Loki服务挂载到Windows中，方法参考另一篇文章，了解如何挂载Elasticsearch等至Windows服务。
创建测试案例，使用基于.NET6的webapi服务。在此服务中，引用serilog包，并在appsetrings配置文件中添加日志输出配置，分别输出至控制台与Loki，并配置日志标签用于查询和规则匹配。
在启动项内注册serilog日志服务，确保自动关联配置文件。在控制器中新增日志写入测试方法，注入日志服务，输出不同类型的日志。
运行程序后，通过Swagger接口测试日志写入，控制台将显示日志输出。在Grafana中，通过数据源设置连接Loki，配置Loki部署地址（默认为本地），并测试连接成功。接下来，使用Explore菜单进行日志查询，预设查询区间，选择标签与标签值进行搜索，根据时间区间查询对应日志。同时，可以以Json形式查看日志，或进行关键字查询。
如果您需要配套的安装包和源码，可扫描下方二维码，或搜索公众号Dotnet Dancer，回复Loki获取所有内容。本文至此结束，希望对您的日志管理与分析工作有所帮助。
Grafana 系列文章（九）：开源云原生日志解决方案 Loki 简介
Grafana Labs 简介
Grafana 是一个时序数据仪表盘解决方案，支持多种数据源。Grafana Labs 目标是将其转变为一个可观察性平台，提供全面的系统调试工具。
可观察性涵盖指标、日志和跟踪等三个部分，有助于快速识别系统问题。使用 Grafana 上的服务仪表盘进行初步问题定位，然后通过 Prometheus 查询深入研究。查看日志和调用追踪工具如 Jaeger，进一步了解系统行为。
Loki 项目背景
现有的工具如 Prometheus、Jaeger 和 kubectl 在不同方面提供了价值，但存在一些局限性，如日志管理的不便、资源消耗和上下文切换问题。Grafana Labs 发现这些需求广泛存在于开发人员社区中。因此，Loki 项目应运而生，旨在构建一个满足这些需求的开源日志解决方案。
Loki 目标与设计
Grafana Labs 面对现有的日志解决方案的局限性，决定构建自己的系统。Loki 旨在提供一个集成本地和更广泛的开源社区使用的工具，强调标签模型的强大力量。Loki 旨在实现指标和日志的元数据匹配，以便在度量和日志之间无缝切换。
Loki 架构
Loki 采用与 Cortex 类似的架构设计，Cortex 是 Prometheus 的水平可扩展分布式版本。架构包括指标和日志元数据匹配、日志收集代理（promtail）、Distributor、Ingester 和 Querier 等组件。Distributor 负责批量处理和压缩日志，Ingester 构建日志块并刷新到数据库，Querier 负责查询和结果获取。
Loki 的可伸缩性
Loki 的 Ingester 组件是状态化的，但具有分片和重新分片的生命周期管理，确保系统在规模扩展时保持高效。当系统进行滚动更新或调整规模时，环形拓扑结构会发生变化，Ingester 会自动重新分配块以匹配新的拓扑结构。
总结
Loki 是一个为日志聚合设计的系统，基于 Prometheus 的理念，提供高性能、高可用性和多租户支持。其设计旨在解决现有日志管理工具的局限性，提供一个成本效益高、易于操作的解决方案。
Grafana 系列文章
本文由东风微鸣技术博客 EWhisper.cn 编写。三人行, 必有我师; 知识共享, 天下为公。本文旨在分享 Grafana 相关领域的知识和经验，促进技术社区的发展。
