摘要
我们先了解日志收集系统的作用
可视化的日志收集系统，故障排查和故障分析：通过可视化的日志收集系统，可以将大量的日志数据以易读的方式呈现出来。这使得开发人员、运维人员等可以更轻松地进行故障排查和故障分析。可视化日志可以帮助快速识别问题、找出异常模式，并加速解决问题的过程。
监控和警报：可视化的日志收集系统能实时监控应用程序、系统或网络的活动。通过对日志数据进行可视化，可以及时发现潜在的问题或异常情况，并触发相应的警报机制。
简述LPG
LPG（Loki、Promtail、Grafana）日志收集方案内存占用很少，经济且高效！它不像ELK日志系统那样为日志建立索引，而是为每个日志流设置一组标签。下面分别介绍下它的核心组件：
- Promtail：日志收集器，可以收集日志文件中的日志，并把收集到的数据推送到Loki中去。
- Loki：聚合并存储日志数据，可以作为Grafana的数据源，为Grafana提供可视化数据。
- Grafana：从Loki中获取日志信息，进行可视化展示。
环境准备
服务器上确保有网能够使用yum或apt命令这样能快速搭建LPG日志收集系统，还需要确保已经安装了docker容器(可以参考网上docker安装)，这样你才能够使用docker命令安装。
参考Grafana的官网部署
官网部署loki+promtail地址;Install Loki with Docker or Docker Compose | Grafana Loki documentation
https://grafana.com/docs/loki/latest/setup/install/docker/
我们直接按照上述步骤三在Linux中进行安装部署Loki和Promtail
1.安装Loki
（1）下载Loki的配置文件
默认下载到你当前的目录，因此你想存放在其他目录建议先切换到你想要的目录下，然后下载。
wget https://raw.githubusercontent.com/grafana/loki/v2.9.1/cmd/loki/loki-local-config.yaml -O loki-config.yaml选项 -O：重命名，将loki-local-config.yaml文件重命名为loki-config.yaml
（2）使用docker命名运行
docker run --name loki -d -v $(pwd):/mnt/config -p 3100:3100 grafana/loki:2.9.1 -config.file=/mnt/config/loki-config.yaml-v $(pwd):/mnt/config：将当前目录和Loki中容器的/mnt/config,挂载，也就是共享文件，即你删除宿主容器挂载目录下的文件，容器中的目录下对应文件也会删除。
-p 3100:3100：指定宿主器的端口和容器中的端口绑定（左边是宿主端口即服务器的端口，右边是容器端口）
-config.file:指定配置文件
说明：如果不需要先使用docker pull 去拉取镜像，因为使用docker run 命令的时候如果它发现没有这个镜像，它会自动下载对应你docker run 后面的镜像。比如，上述命令中我的镜像名称为grafana/loki:2.9.1 容器会自动下载对应的这个版本，并运行。
（3）Loki的配置（默认）
# 认证功能现在为false 即不需要进行身份验证就可以访问Loki。
auth_enabled: false
# 指定了Loki服务器监听的HTTP端口为3100，GRPC端口为9096
server:
http_listen_port: 3100
grpc_listen_port: 9096# 通用配置项，其中包括了实例地址、存储路径前缀、文件系统存储的目录（用于存储Loki的日志数据块和规则文件）、复制因子、环形存储（Kvstore）类型等。
common:
instance_addr: 127.0.0.1
path_prefix: /tmp/loki
storage:
filesystem:
chunks_directory: /tmp/loki/chunks
rules_directory: /tmp/loki/rules
replication_factor: 1
ring:
kvstore:
store: inmemory# 查询范围的配置，其中通过启用嵌入式缓存，可以将查询的结果缓存在内存中。
max_size_mb表示缓存的最大容量为100MB。query_range:
results_cache:
cache:
embedded_cache:
enabled: true
max_size_mb: 100# Loki的模式配置项，指定了从
2020-10-24开始使用的配置。它使用boltdb-shipper作为存储引擎，filesystem作为对象存储类型，v11作为模式版本。prefix定义了索引文件的前缀，period定义了索引滚动的时间间隔为24小时。schema_config:
configs:
- from: 2020-10-24
store: boltdb-shipper
object_store: filesystem
schema: v11
index:
prefix: index_
period: 24h# 指定了Ruler（规则引擎）使用的Alertmanager的URL地址，用于发送警报通知。
ruler:
alertmanager_url: http://localhost:9093
2.安装Promtail
（1）下载Promtail的配置文件
wget https://raw.githubusercontent.com/grafana/loki/v2.9.1/clients/cmd/promtail/promtail-docker-config.yaml -O promtail-config.yaml（2）使用docker命名运行promtail
docker run --name promtail -d -v $(pwd):/mnt/config -v /var/log:/var/log --link loki grafana/promtail:2.9.1 -config.file=/mnt/config/promtail-config.yaml --link参数是用于链接两个容器，实现它们之间的网络通信。这里就是loki和promtail之间进行通信。
（3）Promtail配置（默认）
server:
http_listen_port: 9080
grpc_listen_port: 0positions:
filename: /tmp/positions.yaml
# 此处对应loki的服务地址，需要将此地址改为搭建服务的服务器地址
clients:
- url: http://localhost:3100/loki/api/v1/pushscrape_configs:
# 此处对应grafana界面中的标签名
- job_name: system
static_configs:
- targets:
- localhost
labels:
job: varlogs
//这个对应日志存储路径，
__path__: /var/log/*log
3.安装Grafana
设置内存512,直接docker命令执行，它会下载最新的grafana的镜像，并运行容器
docker run -d --name grafana -p 3000:3000 -m 512m 到此 LPG 的docker搭建就完成了。后面就测试。
测试并验证
1. 浏览器访问：服务器ip+3000 出现如下界面即为成功。
初始账号密码为admin/admin ，登录之后会让你重新设置密码，但时候就根据自己意愿设置想要的密码即可。
2. 添加数据源
配置url，此处的url为你搭建loki服务的服务器地址，端口默认3100
如果出现如下错误 “Data source connected, but no labels received. Verify that Loki and Promtail are correctly configured ”
解决方案：就可能是Promtail中配置的日志路径，没有文件，随便加一个.log文件即可，我在/var/log/目录下添加了一个log文件之后，再点击Save&test 就成功了如下
3.验证测试
再工具栏的左侧点击Explore
如下图是匹配的结果，到此，即为验证成功。
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个人意见：docker部署LPG其实不适用于生产环境，适用于测试环境。
