【weberp源码下载】【源码影厅】【检查源码漏洞】Grafana Loki 源码
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weberp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,源码影厅其状态包括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所有相关的检查源码漏洞日志,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,字画抢拍源码一款由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,open plc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。