前面学习了Loki中日志的保留策略，本文整理一下对于使用Loki官方helm chart部署Loki时如何在values.yaml中配置日志保留策略。 所有的配置参考都可以在这个helm chart的默认的values.yaml中获得，地址是https://github.com/grafana/loki/blob/main/production/helm/loki/values.yaml。 基于默认的values.yaml结合前面已经学习的保留策略配置，对我们使用的values.yaml定制如下(下面只保留了"保留策略相关的配置"):
BoltDB Shipper使您能够在不依赖于NoSQL存储的情况下运行Loki，用来存储索引。它将索引以BoltDB文件的形式在本地存储，并将这些文件发送到共享对象存储(即用于存储数据块chunks的相同对象存储)。它还通过从共享对象存储同步BoltDB文件到配置的本地目录，获取由同一Loki集群的其他服务创建的索引。这样可以在运行Loki时减少一个依赖项，并且在存储方面节省成本，因为对象存储很可能比托管或运行自托管的NoSQL存储实例的成本更低。
Loki需要存储两种不同类型的数据：块（chunks）和索引（indexes）。 Loki接收来自不同流的日志，每个流通过其租户ID和标签集来唯一标识。当来自流的日志条目到达时，它们会被压缩为“块”(chunks)并保存在块存储(chunks存储)中。
前面学习了Promtail的基础知识和配置示例，本节做一个实战练习，使用Promtail收集Java应用日志发送给Loki。 这里假设的场景是一个Spring Boot的Java程序，日志框架使用了Logback。这个程序使用Logback将日志以文件形式写到磁盘上。 Logback的配置如下:
1.静态配置(static config)示例 尽管Promtail可能是以Prometheus服务发现代码命名的，但该代码同样适用于在虚拟机或裸机上直接追踪没有容器或容器环境的日志，并且能够很好地发挥作用。 server: http_listen_port: 9080 grpc_listen_port: 0 positions: filename: /var/log/positions.yaml # Promtail需要有对此位置的写入权限。 clients: - url: http://ip_or_hostname_where_Loki_run:3100/loki/api/v1/push scrape_configs: - job_name: system pipeline_stages: static_configs: - targets: - localhost labels: job: varlogs # `job`标签在Prometheus中非常常见，对于关联指标(metrics)和日志非常有用。 host: yourhost # `host`标签将有助于区分来自此机器和其他机器的日志 __path__: /var/log/*.log # 路径匹配使用第三方库: https://github.com/bmatcuk/doublestar 如果你在轮转日志文件，请小心使用类似*.log的通配符模式，确保它不会匹配到已轮转的日志文件。例如，如果你每天将日志从server.log移动到同一个目录下的server.01-01-1970.log，那么使用通配符搜索模式*.log的静态配置将会捕捉到这个新文件并读取它，从而导致整天的日志重新被摄取。
1.Loki的客户端 Loki支持以下官方客户端来发送日志： Promtail: 在运行Kubernetes时，Promtail是首选的客户端，因为您可以配置它自动从在Promtail所在的同一节点上运行的Pod中抓取日志。在Kubernetes中同时运行Promtail和Prometheus可以实现强大的调试功能：如果Prometheus和Promtail使用相同的标签，用户可以使用像Grafana这样的工具根据标签集切换指标和日志。在裸机环境中，Promtail也是首选的客户端，因为可以配置它根据主机路径跟踪所有文件的日志。这是将日志从纯文本文件（例如，记录到/var/log/*.log的内容）发送到Loki的最简单方法。最后，如果您希望从日志中提取指标，例如计算特定消息的出现次数，Promtail也非常适用。 Docker Driver: 在使用Docker而不是Kubernetes时，应使用Docker的Loki日志驱动程序，因为它会自动添加适用于正在运行的容器的标签。 Fluentd和Fluent Bit: 当您已经部署了Fluentd并配置了解析器（Parser）和过滤器（Filter）插件时，Fluentd和Fluent Bit插件是理想的选择。当使用Fluentd的Prometheus插件时，它也非常适用于从日志中提取指标。 Logstash: 如果您已经在使用Logstash和/或Beats，那么这将是最简单的入门方式。通过添加我们的输出插件，您可以快速尝试Loki，而无需进行大量的配置更改。 Lambda Promtail: 这是一种将Promtail的push-api抓取配置和lambda-promtail AWS Lambda函数结合起来的工作流程，它将来自CloudWatch的日志传输到Loki。如果您希望以低占用资源的方式尝试Loki，或者希望在Loki中监视AWS Lambda日志，这是一个不错的选择。 此外，还有一些第三方客户端可用.请注意，Loki API目前尚不稳定，因此在使用或编写第三方客户端时可能会发生重大变更。
Loki没有包含任何内置的身份验证层。运维人员需要在您的服务前面运行一个认证反向代理，例如使用基本身份验证的NGINX或OAuth2代理。 请注意，在使用多租户模式的Loki时，Loki要求将HTTP头X-Scope-OrgID设置为标识租户的字符串；负责填充该值的责任应由认证反向代理处理。有关更多信息，请阅读有关多租户的文档。
本文内容可能已过期 Helm chart允许您在Kubernetes集群中配置、安装和升级Grafana Loki。 本文使用的是Loki Helm chart的5.5.3版本，并包含以下部分： 配置存储 Helm Chart组件 Helm Chart值 安装Loki 将日志写入到Loki 配置Grafana使用Loki数据源 Loki的helm chart在github中地址是“Helm chart for Grafana Loki in simple, scalable mode”。
Grafana Loki是一组组件，可以组成一个功能齐全的日志聚合系统。 Loki与其他日志系统不同是，它只会索引日志的元数据即labels(类似Prometheus的labels)，日志数据本身会被压缩并分块(chunck)存储在对象存储中，也可以存储在本地文件系统中。小的索引和高度压缩的分块简化了操作，大大降低了Loki的成本。