你们公司用什么查看日志？
目录
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- 前言
- 1.Loki介绍
- 2.Loki安装
- 3.promtail安装
- 4.grafana配置Loki
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前言
说起查看日志排查 bug 的方式，早些年的时候我都是直接登陆 linux 服务器直接查看，或者下载下来查看。
随着微服务的兴起，服务被越拆越小，服务部署也是集群部署，可能涉及到的服务器数量就有好几十台了，这样的话一台台服务器去登陆查看就感觉非常麻烦了。
后面我尝试着去寻找别的解决办法，发现了一个叫 finderweb 的程序员查看日记神器，用了一段时间，感觉也还可以，感兴趣的可以访问如下链接，自行安装尝试（http://www.finderweb.net/）
再后来，就是用的 elk 了， elk 是一款功能非常强大的日志收集分析统计系统，基于 es ，但是同时也带来了不小的资源开销和高成本的维护弊病(elk日志平台安装教程在历史文章中)，有点太重了。其实对于中小型的公司来说，对日志系统的要求并不多，开发人员更希望的是直接给我想要查看的服务日志就行，越简单越好。
聊到这里，阿里云上也有个叫 sls的日志服务，听说好用，但是要花钱啊。
那么接下来我就来安利一款日志系统的弄潮儿：轻量级日志系统 Loki。不用花钱，只占用很少的服务器资源，而且安装运维很简单。
1.Loki介绍
看看 Loki 的官方文档介绍：
Loki 日志系统的组成架构图：
**从上图可以发现有以下三剑客组成：
**
- Loki：主服务器，负责存储日志和处理查询。
- Promtail：代理，负责收集日志并将日志数据发送给 Loki。
- Grafana：查询界面，用于查询和显示日志。
Loki 为了降低全文索引资源带来的开销，只对标签进行了索引。查询的方式是把查询分解成较小的分片，我们可以理解为多线程的 grep 查询，效率不差的。
**接下来就跟着我安装实践一把，喝两杯水的功夫即可。
**
2.Loki安装
1.下载安装包
curl -O -L "http://github.com/grafana/loki/releases/download/v2.2.0/loki-linux-amd64.zip"
2.解压
unzip loki-linux-amd64.zip
3.赋予可执行权限
chmod a+x loki-linux-amd64
4.下载配置文件
wget https://github.com/grafana/loki/blob/main/cmd/loki/loki-local-config.yaml
//文件名太长，改个名字
mv loki-local-config.yaml loki.yml
5.编辑loki配置，配置数据保留策略
设置日志数据保留14天
6.启动Loki
nohup ./loki-linux-amd64 -config.file=loki.yml > /data/loki/logs/loki.log 2>&1 &
//防问一下是否启动成功
curl http://localhost:3100/metrics
3.promtail安装
在需要收集日志的服务器上都要安装promtail
1.下载安装包
curl -O -L "http://github.com/grafana/loki/releases/download/v2.2.0/promtail-linux-amd64.zip"
2.解压
unzip promtail-linux-amd64.zip
3.赋予可执行权限
chmod a+x promtail-linux-amd64
4.下载并编辑配置文件
wget https://raw.githubusercontent.com/grafana/loki/main/clients/cmd/promtail/promtail-local-config.yaml
//文件名太长，改个名字
mv promtail-local-config.yaml promtail.yml
编辑并修改
5.启动promtail
nohup ./promtail-linux-amd64 -config.file=promtail.yml > /data/loki/logs/promtail.log 2>&1 &
4.grafana配置Loki
grafana 的安装可参考历史文章中的《手把手教你搭建一个监控告警平台》**
1.在 grafana 上添加 Loki 数据源**
2.到这一步就配置完成了，可以直接查看日志了
这个 job 就是刚刚 promtail.yml 配置文件中定义的 job，直接输入：{job=“uc-prod-96”} 按时间查询即可
感兴趣的话可以学一下 LogQL 语法,支持各种花里胡哨的过滤查询方式。
当然我们用的最多的方式应该是以下两种，已经满足了我们的日常使用场景：
// 1.例如查询包含"不高兴就喝水"的日志
{job="job"}|= "不高兴就喝水"
// 2.支持多个条件过滤
{job="job"} |= "error" != "timeout"
多的方式应该是以下两种，已经满足了我们的日常使用场景：**
// 1.例如查询包含"不高兴就喝水"的日志
{job="job"}|= "不高兴就喝水"
// 2.支持多个条件过滤
{job="job"} |= "error" != "timeout"