简介
踩入 Kubernetes 的坑以后，不可避免的就会遇到一个需求就是日志的集中采集和检索，这方面最负盛名的就是 ElasticSearch 了，这东西的强大是毋庸置疑的——又强又大。但是我多数时间跟日志打交道只会问一个问题：特定时间范围内，某应用都输出了什么日志？强大的全文检索能力，其实是很少用到的。但无论你用或者不用，索引就在那里，吃你传输和硬盘。
Loki 给穷人们带来了福音，它是一个可水平伸缩的、高可用的以及多租户的日志集中系统，有这么多功能，唯独没有全文检索。在其简介中，自称是受到 Prometheus 的启发：仅保存和处理元数据，而对日志正文不闻不问。
和 EFK 类似，Loki Stack 也由采集端、服务端和交互端三个部分构成，其中采集端是可变的，目前支持 Promtail、FluentBit 和 Fluentd 三种，服务端和交互端分别使用的是 Loki 和 Grafana。
部署
使用 Helm 可以非常方便的部署 Loki Stack，首先使用 helm repo add loki https://grafana.github.io/loki/charts && helm repo update 加入仓库并更新。
这里使用的是 Helm 3。
helm install stable/grafana
--set ingress.enabled=true
--set ingress.hosts={grafana.yamler.io}
--set persistence.enabled=true
--generate-name
首先安装 Grafana，并设置持久化存储以及 grafana.yamler.io 的域名。
接下来继续使用 Helm 安装 Loki：
helm install loki/loki
--set persistence.enabled=true
--set replicas=2 --generate-name
这里为 Loki 部署了两个实例的 Statefulset。并启用了持久化存储。
最后安装 Fluentbit 作为日志采集端：
helm install fluent-bit loki/fluent-bit
--set "loki.serviceName=loki-1581527457"
此处的服务名来自 Loki 部署的 Service 名称。
初始化
接下来登入 Grafana，添加 Loki 作为数据源，由于没有开启认证，因此只需要设置 URL 即可，例如：http://loki-1581527457:3100。添加之后，就可以点击 Explore 按钮进入查询交互了。
查询
Grafana 中为 Loki 提供了两种类型的查询，分别是 Metrics 和 Log，也就是统计数字和日志本体。
Loki 使用一种称为 LogQL 的语法来进行日志检索，语法类似 PromQL。例如假设要查询 Loki 的日志：{app="loki"}
当然也可以使用 node、container 等标签进行查询。具体标签生成的过程完全在采集器内部进行定义。
又或者查询一个 Metrics：
sum(count_over_time({job="fluent-bit"}[5m])) by (level)，统计该任务的日志生成数量：
结论
除了上面演示的简单功能之外，Loki 还支持认证、监控、跟踪、多租户等丰富的功能（而且免费）。因此如果对全文检索没有执着需求的话，Loki 应该是个非常合适的替代方案，能很好很便宜地满足前面提到的简单需求。
文章来源于互联网:Loki Stack：乞丐版 EFK
