很多新入坑Loki的小伙伴当看到distributor、ingester、querier以及各种依赖的三方存储时，往往都比较懵逼，不知道从哪儿入手。此外再加上官方的文档里面对于集群部署的粗浅描述，更是让新手们大呼部署太难。其实，除了官方的helm外，藏在Loki仓库的production目录里面有一篇生产环境的集群部署模式。

原文里面，社区采用的是docker-compose的方式来快速拉起一套Loki集群。虽然我们正式在生产环境中实施时，不会傻到用docker-compose部署在一个node上（显然这里我们强行不考虑docker-swarm）。不过里面关于Loki的架构和配置文件却值得我们学习。

那么，与纯分布式的Loki集群相比，这套方案有什么特别的呢？首先我们先来看看下面这张图：

可以看到，最明显的有三大不同点：

1. Loki核心服务distributor、ingester、querier没有分离，而是启动在一个实例当中；
2. 抛弃了Consul和etcd外部的KV存储，而是直接用memberlist在内存中维护集群状态；
3. 使用boltdb-shipper替代其他日志索引方案

这样看起来，Loki集群的整体架构就比较清晰，且更少的依赖外部系统。简单总结了下，除了用于存储chunks和index而绕不开的S3存储外，还需要一个缓存服务用于加速日志查询和写入。

Loki2.0版本之后，对于使用boltdb存储索引部分做了较大的重构，采用新的boltdb-shipper模式，可以让Loki的索引存储在S3上，而彻底摆脱Cassandra或者谷歌的BigTable。此后服务的横向扩展将变得更加容易。关于bolt-shipper的更多细节，可以参考：https://grafana.com/docs/loki/ ... pper/

说得这么玄乎，那我们来看看这套方案的配置有哪些不一样呢？

memberlist

memberlist:  

join_members: ["loki-1", "loki-2", "loki-3"]  

dead_node_reclaim_time: 30s  

gossip_to_dead_nodes_time: 15s  

left_ingesters_timeout: 30s  

bind_addr: ['0.0.0.0']  

bind_port: 7946  

Loki的memberlist使用的是gossip协议来让集群内的所有节点达到最终一致性的。此部分的配置几乎都是协议频率和超时的控制，保持默认的就好

ingester

ingester:  

lifecycler:  

join_after: 60s  

observe_period: 5s  

ring:  

  replication_factor: 2  

  kvstore:  

    store: memberlist  

final_sleep: 0s 

ingester的状态通过gossip协议同步到集群的所有member当中，同时让ingester的复制因子为2。即一个日志流同时写入到两个ingster服务当中以保证数据的冗余。
社区的集群模式配置原生部分仍然显得不太够意思，除了memberlist的配置稍显诚意外，其它部分仍然不够我们对生产环境的要求。这里小白简单改造了一下，分享给大家。

storage

将index和chunks的存储统一让S3对象存储纳管，让Loki彻底摆脱三方依赖。

schema_config:  

configs:  

- from: 2021-04-25  

store: boltdb-shipper  

object_store: aws  

schema: v11  

index:  

  prefix: index_  

  period: 24h  

storage_config:  

boltdb_shipper:  

shared_store: aws  

active_index_directory: /loki/index  

cache_location: /loki/boltdb-cache  

aws:  

s3: s3://<S3_ACCESS_KEY>:<S3_SECRET_KEY>@<S3_URL>/<S3__BUCKET>    

s3forcepathstyle: true  

insecure: true

这里值得说明的就是用于存储日志流索引的是bolt_shipper，它是可以通过共享存储方式写到s3当中的。那么active_index_directory就是S3上的Bucket路径，cache_location则为Loki本地bolt索引的缓存数据。

事实上ingester上传到s3的index路径为<S3__BUCKET>/index/

Redis

原生的方案里并不提供缓存，这里我们引入Redis来做查询和写入的缓存。对于很多小伙伴纠结的是一个Redis共用还是多个Redis单独使用，这个看你集群规模，不大的情况下，一个Redis实例足以满足需求。

query_range:  

results_cache:  

cache:  

  redis:  

    endpoint: redis:6379  

    expiration: 1h  

cache_results: true  

index_queries_cache_config:  

redis:  

endpoint: redis:6379  

expiration: 1h  

chunk_store_config:  

chunk_cache_config:  

redis:  

  endpoint: redis:6379  

  expiration: 1h      

write_dedupe_cache_config:  

redis:  

  endpoint: redis:6379  

  expiration: 1h  

ruler

既然Loki以及做了集群化部署，当然ruler这个服务也得跟在切分。难以接受的是，社区这部分的配置竟然是缺失的。所以我们得自己补充完整。我们知道日志的ruler可以写在S3对象存储上，同时每个ruler实例也是通过一致性哈希环来分配自己的rules。所以这部分配置，我们可以如下参考：

ruler:  

storage:  

type: s3  

s3:  

  s3: s3://<S3_ACCESS_KEY>:<S3_SECRET_KEY>@<S3_URL>/<S3_RULES_BUCKET>  

  s3forcepathstyle: true  

  insecure: true  

  http_config:  

    insecure_skip_verify: true  

enable_api: true  

enable_alertmanager_v2: true  

alertmanager_url: "http://<alertmanager>"  

ring:  

  kvstore:  

  store: memberlist

支持Kubernetes

最后，最最最重要的是要让官方的Loki集群方案支持在Kubernetes中部署，否则一切都是瞎扯。由于篇幅的限制，我将manifest提交到GitHub上，大家直接clone到本地部署。

GitHub地址：https://github.com/CloudXiaoba ... ystem

这个manifest只依赖一个S3对象存储，所以你在部署到生产环境时，请务必预先准备好对象存储的AccessKey和SecretKey。将他们配置到installation.sh当中后，直接执行脚本就可以开始安装了。

文件中的ServiceMonitor是为Loki做的Prometheus Operator的Metrics服务发现，你可以自己选择是否部署。

本文介绍了官方提供的一种Loki生产环境下的集群部署方案，并在此基础上加入了一些诸如缓存、S3对象存储的扩展配置，并将官方的docker-compose部署方式适配到Kubernetes当中。官方提供的方案有效的精简了Loki分布式部署下复杂的结构，值得我们学习。

原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/qnt7JUzHLUU6Qs_tv5V0Hw