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用 Grafana Loki 做日志聚合：便宜的日志，真实的查询

Grafana Loki 只索引标签而不索引全文，这正是日志聚合能便宜下来的原因。一次真实的 Loki 3.4 实操：推送日志行、LogQL 流选择器、行过滤器、rate() 指标查询，以及标签基数这个坑。

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日志是你采过最便宜的遥测数据——直到你试着把它存上一周。一个繁忙的服务一天就能写 好几个 GB；一旦把十几个服务集中到一起，存储账单就不再是好笑的事了。Grafana Loki 跟 Elastic 那套走的是另一条路：它索引的是标签，不是日志行。正是这一个决定，让 日志聚合在自建预算里重新变成可能，而这篇就是对它的一次动手走查——真实的 Loki 3.4.1、真实的推送、真实的 LogQL 输出。

日志为什么会变贵，以及 Loki 的不同之处

传统的日志聚合方案（ELK、Splunk）本质上是一个搜索引擎。每一行日志都被解析、 切词，写进一个倒排索引，而这个索引经常和被它指向的原文一样大、甚至更大。你在写入 时为它付一次钱（CPU、内存、磁盘），查询时再付一次。

Loki 把这个取舍对调过来。它把日志行写进廉价存储上的压缩 chunk（本地磁盘、S3、 GCS），只为标签建索引，也就是描述「这一行从哪来」的那几个键值对（job、 service、level）。日志行本身从不进索引：你先按标签选中流，再用子串或正则去过滤 行。这跟 Prometheus 是同一套哲学，只是对象换成了日志。如果你读过我那篇 Prometheus 实战，心智模型可以直接搬过来——一条流 就是一个 series，LogQL 就是 PromQL 外挂一个行过滤器。对「哪个服务在十分钟前开始报 错、报了多少次」这类问题，它是我知道的最便宜的正确答案。

架构：agent 推送、Loki 存 chunk、Grafana 查询

数据路径只有三部分：

  1. Agent（Promtail、Fluent Bit、Grafana Alloy）tail 日志文件、打上标签，推送到 /loki/api/v1/push。
  2. Loki 去重、把日志行压成 chunk、写标签索引，两者一起落到配置好的后端上。
  3. Grafana 用 LogQL 查 Loki，渲染日志面板或指标图。
Promtail tail /var/log 打上标签 推送 Loki POST /loki/api/v1/push chunk gzip 压缩的日志行 落在对象存储 标签索引 job · service level → 流 高基数字段留在日志行里 LogQL Grafana 日志面板 指标面板 索引里只有标签——从来没有日志行本身
agent 把带标签的流推给 Loki，Loki 存下压缩 chunk 和一个很小的标签索引。Grafana 用 LogQL 把两者读回来，所以同一份数据既可以是日志面板，也可以是一张图。

打标签是 agent 干的活，Loki 接近一个哑存储，所有智能都在查询语言里。这个切分就是 Loki 只是一个二进制、没有任何外部依赖（没有 ZooKeeper、没有 Elasticsearch 集群）的 原因。

跑一个真实的 Loki：配置、真实推送、标签索引

我用 Docker 跑了一个一次性的 Loki 3.4.1（单体、文件系统存储、只听 127.0.0.1、无认 证）。下面所有输出都来自一个数据目录为空的全新实例。这就是全部配置，没有别的：

auth_enabled: false

server:
  http_listen_port: 3100

common:
  instance_addr: 127.0.0.1
  path_prefix: /loki-data
  storage:
    filesystem:
      chunks_directory: /loki-data/chunks
      rules_directory: /loki-data/rules
  replication_factor: 1
  ring:
    kvstore:
      store: inmemory

schema_config:
  configs:
    - from: 2024-01-01
      store: tsdb
      object_store: filesystem
      schema: v13
      index:
        prefix: index_
        period: 24h

limits_config:
  reject_old_samples: true
  reject_old_samples_max_age: 168h
  allow_structured_metadata: true
  retention_period: 168h

compactor:
  working_directory: /loki-data/compactor
  retention_enabled: true
  delete_request_store: filesystem

推送日志行

推送接口就是普通 JSON——一个标签集合一条流，每条日志一个 [时间戳, 行] 二元组：

$ curl -sS -X POST http://127.0.0.1:3100/loki/api/v1/push \
    -H "Content-Type: application/json" \
    -d '{"streams":[{"stream":{"job":"blog-demo","level":"info","service":"api"},
        "values":[["1791841400000000000","GET /posts/loki-log-aggregation 200 12ms"]]}]}' \
    -w "HTTP %{http_code}\n"
HTTP 204

HTTP 204，空响应体。写完即忘——Loki 确认的是一批，不是每一行。

标签索引里到底存了什么

$ curl -s http://127.0.0.1:3100/loki/api/v1/labels
{"status":"success","data":["job","level","service","service_name"]}

$ curl -s http://127.0.0.1:3100/loki/api/v1/label/level/values
{"status":"success","data":["error","info"]}

$ curl -s -G http://127.0.0.1:3100/loki/api/v1/series \
    --data-urlencode 'match[]={job="blog-demo"}'
{"status":"success","data":[
  {"job":"blog-demo","level":"info","service":"nginx","service_name":"nginx"},
  {"job":"blog-demo","level":"error","service":"api","service_name":"api"},
  {"job":"blog-demo","level":"info","service":"api","service_name":"api"}]}

七个日志行，四个标签名字——整个索引就这些。其中三个是我自己给的（job、level、 service），service_name 是 Loki 3.x 默认的 discover_service_name 自动注入的。 查询结果里还会多出一个 detected_level（来自 discover_log_levels: true），但它不会 出现在 /labels 里。每一个唯一的标签组合就是一条流，而流是存储的单位：一个 chunk、 一条索引项。上面三组标签，三条流，七行日志。

LogQL：流选择器、行过滤器、指标查询

LogQL 有三层，从左到右拼起来：花括号里的流选择器、竖线后面的行过滤器，以及 可选地包在整个表达式外面的指标查询。

流选择器

$ curl -s -G http://127.0.0.1:3100/loki/api/v1/query_range \
    --data-urlencode 'query={job="blog-demo"}' \
    --data-urlencode "start=$((EPOCHSECONDS-900))000000000" \
    --data-urlencode "end=$EPOCHSECONDS000000000" \
    --data-urlencode 'limit=4' | python3 -m json.tool
{
  "resultType": "streams",
  "result": [
    {
      "stream": {
        "detected_level": "error",
        "job": "blog-demo",
        "level": "error",
        "service": "api",
        "service_name": "api"
      },
      "values": [
        ["1791841405000000000", "ERROR upstream 502 bad gateway from 10.0.0.5:8080"],
        ["1791841404000000000", "ERROR database connection refused: timeout after 30s"]
      ]
    },
    {
      "stream": {
        "detected_level": "info",
        "job": "blog-demo",
        "level": "info",
        "service": "nginx",
        "service_name": "nginx"
      },
      "values": [
        ["1791841407000000000", "192.168.1.43 - - [13/Oct/2026:04:20:19 +0000] \"GET /posts/structured-logging HTTP/1.1\" 200 892"],
        ["1791841406000000000", "192.168.1.42 - - [13/Oct/2026:04:20:18 +0000] \"GET /zh/posts/loki-log-aggregation HTTP/1.1\" 200 1234"]
      ]
    }
  ],
  "stats": {
    "summary": {
      "totalLinesProcessed": 7,
      "totalEntriesReturned": 4,
      "totalBytesProcessed": 458,
      "execTime": 0.006074
    }
  }
}

行的顺序是新的在前（默认 direction=backward）。stats 才是我真正会看的部分： totalLinesProcessed: 7 对 totalEntriesReturned: 4，就是 limit=4 在起作用。

行过滤器

|= 子串、!= 排除、|~ 正则（加 (?i) 忽略大小写）。它们跑在流选择器之后，所 以标签集合可以保持便宜，精确匹配交给文本搜索：

$ curl -s -G http://127.0.0.1:3100/loki/api/v1/query_range \
    --data-urlencode 'query={job="blog-demo"} |= "ERROR"' \
    --data-urlencode "start=$((EPOCHSECONDS-900))000000000" \
    --data-urlencode "end=$EPOCHSECONDS000000000" | python3 -m json.tool
{
  "resultType": "streams",
  "result": [
    {
      "stream": {"detected_level": "error", "job": "blog-demo", "level": "error",
                 "service": "api", "service_name": "api"},
      "values": [
        ["1791841405000000000", "ERROR upstream 502 bad gateway from 10.0.0.5:8080"],
        ["1791841404000000000", "ERROR database connection refused: timeout after 30s"]
      ]
    }
  ],
  "stats": {"summary": {"totalLinesProcessed": 7, "totalEntriesReturned": 2}}
}

扫了七行，返回两行——这就是没有全文索引的代价（execTime: 0.004581，五毫秒），完 全可以接受。

指标查询

把日志查询包进一个 range 函数，日志文本就变成了一条 Prometheus 风格的时间序列。这 才是「哪怕你从不打开日志面板也值得跑 Loki」的理由：

$ curl -s -G http://127.0.0.1:3100/loki/api/v1/query_range \
    --data-urlencode 'query=rate({job="blog-demo"} |= "ERROR" [1m])' \
    --data-urlencode "start=$((EPOCHSECONDS-900))000000000" \
    --data-urlencode "end=$EPOCHSECONDS000000000" \
    --data-urlencode 'step=60' | python3 -m json.tool
{
  "resultType": "matrix",
  "result": [
    {
      "metric": {"detected_level": "error", "job": "blog-demo", "level": "error",
                 "service": "api", "service_name": "api"},
      "values": [[1791841440, "0.03333333333333333"]]
    }
  ]
}

60 秒窗口里两行 error：2 / 60 = 0.0333 行每秒——能手算复核，这正是仪表盘该有的样 子。聚合也一样能用：

{
  "resultType": "matrix",
  "result": [
    {"metric": {"service": "api"},   "values": [[1791841440, "0.016666666666666666"],
                                                [1791841500, "0.016666666666666666"]]},
    {"metric": {"service": "nginx"}, "values": [[1791841440, "0.006666666666666667"],
                                                [1791841500, "0.006666666666666667"]]}
  ]
}

这就是 sum by (service) (rate({job="blog-demo"}[5m]))——300 秒里 5 行 api、2 行 nginx，和原始条数对得上。而 | json | unwrap duration_ms 能把结构化日志里的数字字 段取出来，日志直接变延迟分位点：

$ curl -s -G .../loki/api/v1/query_range \
    --data-urlencode 'query=quantile_over_time(0.95, {job="blog-demo"} | json | unwrap duration_ms [5m])' ...
{"resultType":"matrix",
 "result":[{"metric":{"job":"blog-demo","service":"api","host":"demo-1","env":"test",
                      "level":"error","path":"/zh/posts/loki-log-aggregation","status":"500",
                      "duration_ms":"926","msg":"request handled"},
            "values":[[1791841140,"926"]]}]}

日志变成了延迟分位点，不需要任何指标管道。注意解析出来的字段都回到了 metric 里—— 它们是行级数据，从不进索引。

Promtail：打标签这件事是 agent 干的

Promtail 是默认的搬运工：tail 文件、在一个 positions 文件里记字节偏移、打上你配置的 标签。一个最小配置，外加一个只把低基数字段提升为标签的流水线阶段：

server:
  http_listen_port: 9080

clients:
  - url: http://loki:3100/loki/api/v1/push

positions:
  filename: /run/promtail/positions.yaml

scrape_configs:
  - job_name: blog-demo
    static_configs:
      - targets: [localhost]
        labels:
          job: blog-demo
          service: api
          host: demo-1
          env: test
          __path__: /var/log/blog-demo/*.log
    pipeline_stages:
      - json:
          expressions:
            level: level
            status: status
            path: path
            duration_ms: duration_ms
      - labels:
          level:            # 只把这一个提升为标签
      - timestamp:
          source: ts
          format: RFC3339

它接手一个十行的 JSON 日志文件之后，positions 文件证明它读完了整个文件：

$ docker exec promtail-cat /run/promtail/positions.yaml
positions:
  /var/log/blog-demo/api.log: "1152"

而 Loki 里的这些行，带着 agent 打的标签和 Loki 自动加的标签：

{
  "stream": {
    "detected_level": "info", "env": "test", "filename": "/var/log/blog-demo/api.log",
    "host": "demo-1", "job": "blog-demo", "level": "info", "service": "api",
    "service_name": "api"
  },
  "values": [
    ["1791841114074267075", "{\"ts\": \"2026-10-12T21:38:19Z\", \"level\": \"info\", \"status\": 201, \"path\": \"/api/v1/comments\", \"duration_ms\": 2230, \"msg\": \"request handled\"}"]
  ]
}

status 和 path 留在了日志行里——高基数，可以用 | json | status >= 500 搜，但永 远不进索引。整套纪律就在这一份配置里。（让这一切变便宜的是结构化日志，生产端的事见 结构化日志。）

Grafana 那一环我也是照样验证的：一个一次性 Grafana，数据源代理到 http://loki:3100， 通过 /api/ds/query 查询，返回的 Grafana 数据帧里是同样的 ERROR upstream 502 那 一行。

标签基数：最贵的那个错

上面这些都让人愉快，这部分才咬人。保持标签基数低：每一个唯一的标签组合就是一 条新流，而每条流都要吃内存、一个 chunk、一条索引项。

我量过。同一台机器、同一份配置，500 行日志推两次——一次用低基数标签，一次把 request_id 当成标签：

=== before cardA ===
  loki_ingester_memory_streams=3  labels_bytes=203
=== after cardA (500 lines, 1 stream) ===
  loki_ingester_memory_streams=4  labels_bytes=250
  delta streams=1  delta label bytes=47
=== after cardB (the same 500 lines, request_id as a label) ===
  loki_ingester_memory_streams=504  labels_bytes=35250
  delta streams=500  delta label bytes=35000

日志内容完全一样。索引成本：47 字节对 35,000 字节——745 倍——同时活动流从 1 条 变成 500 条。标签元数据大约是每条流 70 字节，所以一天一百万个不同的 request_id 就是每天约 70 MB 的索引，而你还没存进任何一行日志。

Loki 也不会让你错得很离谱。max_label_names_per_series 默认是 15，推 18 个直接报 错：

$ curl -sS -X POST http://127.0.0.1:3100/loki/api/v1/push -H "Content-Type: application/json" -d @limit.json
entry for stream '{job="limit-demo", l00="v", ... l15="v", service="api", service_name="api"}' has 18 label names; limit 15

我实际在用的规则：

  • 好标签： job、service、level、env、instance、host——有界集合，最多 几十个值。
  • 坏标签： request_id、user_id、trace_id、url_path、ip——无界。把它们放 进行里，用 |= / |~ / | json 过滤。
  • 判据： SQL 里你不会 GROUP BY 的东西，就别拿来做标签。
  • 检查： loki_ingester_memory_streams 和 ..._labels_bytes 是两个该告警的 gauge。流数跟着流量走而不是跟着服务数走，那就是这个 bug。

经典事故：有人为了让链路追踪「刚好能用」把 trace_id 做成标签，流数跟着流量垂直上 升，修复方式是把它降回日志行里。基数是 Loki 里唯一一个「做起来很贵、避开却免费」的 错误。

保留策略与存储

保留是 schema 周期的事，不是后补的。用 TSDB 索引（2.4 之后的默认）时，period: 24h 每天开一张新索引表，compactor 删掉比 retention_period: 168h 更老的表：

limits_config:
  retention_period: 168h        # 7 天，在 /config 里显示为 "1w"

compactor:
  working_directory: /loki-data/compactor
  retention_enabled: true
  delete_request_store: filesystem   # <- 必填，见下

两个真实的坑：第一，不写 delete_request_store 就开保留，验证直接失败——我第一遍就是 这么栽的：

level=error msg="error running loki" err="CONFIG ERROR: invalid compactor config:
compactor.delete-request-store should be configured when retention is enabled"

第二，reject_old_samples_max_age: 168h 会静默丢掉早于一周的行：它是时钟漂移的安全 网，也是 agent 重放 backlog 时「日志怎么少了」的困惑来源。

关于存储：chunk 是 gzip 压过的（默认 chunk_encoding: gzip），标签索引则随流数增 长——基数那套论证换个说法再说一遍。这个实例的实测：1,008 行、80,001 字节推送载荷、 504 条流、35,250 字节标签元数据、磁盘上 168 KB，其中大部分还是我为了论证故意造出来 的 500 条流。文件系统存储对单机足够；需要第二个写入方时上 S3/GCS。

Loki 对 ELK，以及 Loki 对 journald

ELK 是一个有主见的搜索引擎：Elasticsearch、Logstash 或 Beats、Kibana，再加上你 为之付费的倒排索引。当问题是「在 2 TB 日志里找出所有提到这个词的行」，或者你想对日 志内容做聚合时，它赢。其余场合都是 Loki 赢：一个二进制、一个存储后端、一门你从 PromQL 里已经会一半的查询语言，以及一份不需要 CFO 过目的存储账单。实话实说这个取 舍：Loki 不擅长临时性的全文搜索，多少标签都补不回来。

journald 不是竞品，它是本地的地板。在单台 Linux 上， journalctl -u nginx --since "10 min ago" -p err 比任何聚合器都快，而且是自带的。等 到你有两台主机需要关联、需要一份轮转策略、或者有个不能 SSH 的人要看日志时， journald 就不够了——而 Promtail 可以直接读 journald，所以集中化不用动应用。

几台服务器上，grep 什么时候真的够用

五台机器以下、团队不大的时候，组织良好的 SSH + grep 是一个真实策略，不是你要摆脱 的过渡阶段。ansible all -i inv -m shell -a 'grep -c ERROR /var/log/app.log' 几秒 钟就能回答「有没有在报错」，零新增基础设施。具体的临界点在这几处：

  • 你需要把多个服务或多台主机的日志关联到一个视图里；
  • 有个没有 SSH 权限的人需要读日志；
  • 保留时长必须超过本地磁盘；
  • 你想对一个模式告警（「5xx 比例五分钟内超过 1%」）；
  • 你想从 grep 的同一份数据里拿到 rate() 和分位点。

越过前两条，一台跑在 5 美元 VPS 上的 Loki 容器就是最便宜的进阶；在这两条以下，grep 真的是对的工具，Loki 只是开销。

收尾

Grafana Loki 并不想成为 Elasticsearch。它想做的是回答「我的日志里现在正在发生什 么」的最便宜方式，靠的是索引标签而不是全文、把 chunk 压到对象存储上、以及复用你脑 子里已经有的 Prometheus 模型。只用低基数字段打标签，把有意思的值留在日志行里用 LogQL 过滤，除了日志速率也告警流数，保留策略写在 schema 加 compactor 里。照这个开 始，Loki 就会一直很无聊——这是我能给一套日志栈的最高评价。

同系列还有：结构化日志 和 Prometheus 实战。

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配套小工具

纯前端、本地计算，不上传任何数据。