Grafana Loki 是一个水平可扩展，高可用性，多租户的日志聚合系统，Loki 是基于仅索引有关日志元数据的想法而构建的：标签（就像 Prometheus 标签一样）。日志数据本身被压缩然后并存储在对象存储（例如 S3 或 GCS）的块中，甚至存储在本地文件系统上，轻量级的索引和高度压缩的块简化了操作，并显著降低了 Loki 的成本，Loki 更适合中小团队。由于 Loki 使用和 Prometheus 类似的标签概念，所以如果你熟悉 Prometheus 那么将很容易上手，也可以直接和 Grafana 集成，只需要添加 Loki 数据源就可以开始查询日志数据了。
上文说了一下k8s的简单使用，接下来就让我们来具体深入了解一下Pod。为了避免篇幅太长，所以会分成几篇。
K8S是一个开源的，用于管理云平台中多个主机上的容器化应用，Kubernetes的目标是让部署容器化变得简单并且高效
基于 centos7.9，docker-ce-20.10.18，kubelet-1.22.3-0，kube-prometheus-0.10
基于 centos7.9 docker-ce-20.10.18 kubelet-1.22.3-0 loki-2.3.0 promtail-2.3.0
2015年初，我们计划为开发团队搭建一套全新的部署平台，在此之前我们使用的是Amazon EC2。 尽管AWS-based steup我们一直用得很好，但使用自定义脚本和工具自动化部署的设置，对于运维以外的团队来说不是很友好，特别是一些小团队——没有足够的资源来了解这些脚本和工具的细节。这其中的主要问题在于没有“部署单元（unit-of-deployment）”，该问题直接导致了开发与运维之间工作的断层，而容器化趋势看上去是一个不错的方案。 如果你还没有做好将Docker和Kubernetes落地
2015年初，我们计划为开发团队搭建一套全新的部署平台，在此之前我们使用的是Amazon EC2。
Red Hat OpenShijft Container Platform (OpenShift)是一个容器应用程序平台，它为开发人员和IT组织提供了一个云应用程序平台，用于在安全的、可伸缩的资源上部署新应用程序，而配置和管理开销最小。
Kubernetes 审计功能提供了与安全相关的按时间顺序排列的记录集，记录单个用户、管理员或系统其他组件影响系统的活动顺序。它能帮助集群管理员处理以下问题：
波哥私人珍藏都是常用的命令： #查看所有namespace的pods运行情况 kubectl get pods --all-namespaces #查看具体pods，记得后边跟namespace名字哦 kubectl get pods kubernetes-dashboard-76479d66bb-nj8wr --namespace=kube-system # 查看pods具体信息 kubectl get pods -o wide kubernetes-dashboard-76479d66bb-nj8
k8s常用命令 node 查看服务器节点 kubectl get nodes 查看服务器节点详情 kubectl get nodes -o wide 节点打标签 kubectl label nodes <节点名称> labelName=<标签名称> 查看节点标签 kubectl get node --show-labels 删除节点标签 kubectl label node <节点名称> labelName- pod 查看pod节点 kubectl get pod 查看pod节点详情 kubectl g
谈到日志收集，估计大家第一个想到的就是ELK这个比较成熟的方案，如果是特别针对云原生上的，那么将采集器稍微变一下为
在本节中我们将要安装配置 Filebeat 来收集 Kubernetes 集群中的日志数据，然后发送到 ElasticSearch 去中，Filebeat 是一个轻量级的日志采集代理，还可以配置特定的模块来解析和可视化应用（比如数据库、Nginx 等）的日志格式。
Kubernetes 号称云原生操作系统，可想而知其复杂程度也是非常大的，由许多组件组成，我们很难去追踪到所有的组件信息。
按照笔者的教程，大家应该都能够比较顺畅的完成k8s集群的部署，不过由于环境、配置以及对Linux、k8s的不了解会导致很多问题、异常和故障，这里笔者分享一些处理技巧和思路，以及部分常见的问题，以供大家参考和学习。
谈到日志收集，估计大家第一个想到的就是ELK这个比较成熟的方案，如果是特别针对云原生上的，那么将采集器稍微变一下为 Fluentd 组成 EFK 即可。以上两种方案其实没有本质上的区别，采集器换了换而已。最终存储、查询等等采用的还是 elasticsearch 这一套。
在排错过程中，kubectl 是最重要的工具，通常也是定位错误的起点。这里也列出一些常用的命令，在后续的各种排错过程中都会经常用到。
Kubernetes 是一个由主节点和工作节点组成的容器编排工具。它只允许通过作为控制平面核心组件的 API 服务器进行通信。API 服务器公开了一个 HTTP REST API，允许内部组件（如用户和集群）和外部组件之间的通信。
Node节点通常还可以具有本地的临时性存储，由本地挂载的可写入设备或者 RAM来提供支持。临时（Ephemeral） 意味着对所存储的数据不提供长期可用性的保证。
DaemonSet 是K8s中相对特殊的一个控制器，即确保全部节点上运行一个 Pod 的副本。 当有节点加入集群时， 也会为他们新增一个 Pod 。 当有节点从集群移除时，这些Pod也会被回收。删除DaemonSet将会删除它创建的所有 Pod。即基于工作节点的单Pod实例，每个节点只跑一个pod
日志对于我们管理Kubernetes集群及其上的应用具有非常重要的作用，特别是在出现故障或者Bug的时候。如果你能回答下面几个问题，那么可以不用再看本文了，如果不能回答，本文可能正好适合你。
PS：StatefulSet 主要了解它的使用场景，还有概念和使用方法，名字唯一性的特点。在实际中不可能单独使用他。
使用静态标签可以在日志时的开销更小。通常日志在发送到Loki之前，在注入label时，常见的推荐静态标签包含：
Pod 是在 Kubernetes 中创建和管理的、最小的可部署的计算单元，是最重要的对象之一。一个 Pod 中包含一个或多个容器，这些容器在 Pod 中能够共享网络、存储等环境。
Kubernetes针对不同服务质量的预期，通过QoS（Quality of Service）来对pod进行服务质量管理，提供了个采用requests和limits两种类型对资源进行分配和使用限制。对于一个pod来说，服务质量体现在两个为2个具体的指标：CPU与内存。实际过程中，当NODE节点上内存资源紧张时，kubernetes会根据预先设置的不同QoS类别进行相应处理。
为了跟踪和发现在Kubernetes集群中运行的容器应用出现的问题，常用如下查错方法：
ELK是Elasticsearch、Logstash、Kibana三大开源框架首字母大写简称。市面上也被称为Elastic Stack。其中Elasticsearch是一个基于Lucene、分布式、通过Restful方式进行交互的近实时搜索平台框架。像类似百度、谷歌这种大数据全文搜索引擎的场景都可以使用Elasticsearch作为底层支持框架，可见Elasticsearch提供的搜索能力确实强大,市面上很多时候我们简称Elasticsearch为es。Logstash是ELK的中央数据流引擎，用于从不同目标（文件/数据存储/MQ）收集的不同格式数据，经过过滤后支持输出到不同目的地（文件/MQ/redis/elasticsearch/kafka等）。Kibana可以将elasticsearch的数据通过友好的页面展示出来，提供实时分析的功能。
虽然 Docker 已经很强大了，但是在实际使用上还是有诸多不便，比如集群管理、资源调度、文件管理等等。那么在这样一个百花齐放的容器时代涌现出了很多解决方案，比如 Mesos、Swarm、Kubernetes 等等，其中谷歌开源的 Kubernetes 是作为老大哥的存在。
最近，在对公司容器云的日志方案进行设计的时候，发现主流的ELK或者EFK比较重，再加上现阶段对于ES复杂的搜索功能很多都用不上最终选择了Grafana开源的Loki日志系统，下面介绍下Loki的背景。
是这样的一个事情：服务运行于kubernetes集群（腾讯云tke1.20.6）。日志采集到了elasticsearch集群and腾讯的cls日志服务中。小伙伴看日志觉得还是不太方便，还是想看控制台输出的。给他们分配过一台服务器（加入到集群中，但是有污点标签的节点）。为了方便他们测试一下东西。现在想让他们通过此work节点可以在控制台查看日志。正常的就是把master节点的/root/.kube/目录下的config配置文件copy过来就可以了。但是这权限也太大了！重新复习一遍kubeconfig配置文件以及 role rolebinding的知识！
kubectl 是 Kubernetes 自带的客户端，可以用它来直接操作 Kubernetes 集群。
虽然 Docker 已经很强大了，但是在实际使用上还是有诸多不便，比如集群管理、资源调度、文件管理等等。那么在这样一个百花齐放的容器时代涌现出了很多解决方案，比如 Mesos、Swarm、Kubernetes 等等，其中谷歌开源的 Kubernetes 是作为老大哥的存在。也可参考：k8s 和 Docker 关系简单说明
kubectl 是操作k8s集群的命令行工具，安装在k8s的master节点，kubectl 通过与 apiserver 交互，将用户输入转化为api server能够识别的信息，可以实现对k8s集群中各种资源的增删改查。
前面我们介绍了 Loki 的实现架构以及 Promtail 的相关配置，本文我们将来介绍如何安装 Loki，并为 Traefik 的日志设置一个可视化的 Dashboard。
Kubernetes (K8s) 中的 Job 是用于处理批量处理和一次性任务的资源类型。它确保指定数量的 Pods 成功运行到完成。一旦 Job 中的所有 Pods 成功运行并终止，Job 被视为完成。但是，完成的 Job（及其相关的 Pods）不会自动从 Kubernetes 集群中删除，除非配置了自动清理。
Docker 是 Kubernetes Pod 中最常用的容器运行时，但 Pod 也能支持其他的容器运行，比如 rkt、podman等。
5.资源对象 rc/rs/deployment、 service、 volume、 emptyDir、 hostpath、 NFS
Kubernetes 是一个可以移植、可扩展的开源平台，使用声明式的配置并依据配置信息自动地执行容器化应用程序的管理。在所有的容器编排工具中（类似的还有 docker swarm / mesos等），Kubernetes 的生态系统更大、增长更快，有更多的支持、服务和工具可供用户选择。
在容器中运行工作负载的吸引力是直观的，这样做有很多原因。将流程及其依赖项发送到能够直接运行的包中，可以减少组织通信和操作的摩擦。与虚拟机相比，容器的大小、简单性和减少的开销是一个令人信服的理由。
更详细用法参见：http://docs.kubernetes.org.cn/468.html
k8s是通过sceduler来调度pod的，在调度过程中，由于一些原因，会出现调度不均衡的问题，例如：
Egress资源是用来管理集群内Pods出口流量的CRD API。它支持为Pod访问外部网络的流量指定出口IP（SNAT IP）和出口节点。当Egress应用于某个Pod时，它的出口流量将通过隧道传输到配置有对应Egress IP的节点（如果Egress IP所在的节点不同于Pod运行的节点的话），并经过SNAT将数据包源地址转换为Egress IP。
minikube 是一个虚拟机，启动后会在内部自动创建一个 k8s 集群。minikube 是 k8s 的 node。
Kubelet Bootstrap Checkpoint是kubelet对特定的Pods的进行备份、恢复的kubelet内置模块。
Pod Doctor 允许您与 Kubernetes Pod 交互，检索信息并对 Pod 进行故障排除，并从 GPT-4 接收专家见解
如果你熟悉Prometheus，想必你肯定也知道VictoriaMetrics，这款越来越流行的监控项目，可作为Prometheus的增强或者平替。VictoriaMetrics一个重要的亮点就是解决Prometheus在大规模Metrics指标数据量级下的存储问题。
DNS 在 Kubernetes 集群中扮演着核心角色，它负责解析服务和 Pod 的名称，使得集群内的组件能够相互通信。如果 DNS 出现问题，可能导致服务间的通信失败，影响整个集群的稳定性和性能。
Box使用Kubernetes让我们的工程师能够拥有他们微服务的整个生命周期。在网络方面，我们的工程师使用Tigera的Calico项目，以声明方式管理在我们的Kubernetes集群中运行的应用程序的网络政策。应用程序所有者定义Calico政策以使其Pods能够发送/接收网络流量，该流量被实例化为iptables规则。
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