针对中小型项目，介绍一下简单廉价的日志处理方式。

日志的处理方式多种多样，从裸日志文件到使用消息队列，再到日志分析，各有所长。
比较流行的开源产品有 ELK，Loki。除此之外，个大云厂商都有相应的日志处理服务。

棘手的问题

在做日志处理的时候，有几个棘手的问题。

日志格式
日志推送
日志检索
费用

日志格式

为了能让之日检索更为方便，我们不得不去固定日志格式，因为日志处理系统还无法如此智能到，把任意格式的日志文件，格式化成检索模式。
由此带来的问题就是，开发者需要格外注意日志格式，何时写日志，写什么信息等等。不过，业务压力巨大的情况下，很难精益求精。

日志推送

简简单单推送日志很简单，像 filebeat, promtail 这些小程序，都可以把本地日志文件推送到服务端进行分析存储。这里的最麻烦的问题是，推送到日志存储服务之前，
我们通常会对裸日志进行一些简单处理。举例来说，在经典 filebeat -> logstash -> elasticsearch 模式中，logstash 就是扮演日志【分拣员】的角色。用过 logstash 的人都应该有体验，
这里的语法及其繁琐，而且动不动就会出现日志格式不匹配，而导致日志被丢掉的情况。

日志检索

像 Elasticsearch+Kibana, Splunk 都有着出色的检索功能，不过并不像搜索引擎一样，随意填写关键字，就可以检索出来，这里也有它自己的语法。而且随着这些产品的迭代，使用门槛也越来越高。
Demo 里的图表很绚丽，不过要想做出这种绚丽的图表，需要做的事情非常繁琐，对于刚上手的人来说，几天的时间，很难搞清楚。

费用

费用也是一个不能忽视的因素。随着规模越来越大，日志存储服务的费用也会随之升高。像专业版的 ELK，商业版的日志处理引擎，动不动就要上千，上万。日志是解决线上问题的必要因素，不能丢弃，所以这部分开销，对于中小规模团队，企业来说，是很大的负担。

简单日志处理需要什么？

我们暂时不讨论大规模的业务日志应该如何处理。在中小规模的业务中，尤其是小规模业务，我们需要的就是日志存储 + 检索（哪怕是 grep）。
高级的检索，绘制图表功能，其实并不需要。

简单廉价解决方案

这里我们介绍的是 rk-boot/v2 + Loki + Grafana + 对象存储的解决方案。

避开棘手的问题

在这个方案中，我们没有使用到 filebeat, promtail 这种日志采集器，也没有使用日志推送进程。因为是小规模场景，把【棘手的问题】忽略掉，是一个不错的选择。
我们使用 rk-boot/v2 直接往 loki 中推送日志，即避免了繁琐的正则表达式，也不用考虑日志采集器不工作的问题，同时，也不用考虑日志格式的问题。

便宜

代码成本：我们使用的都是开源程序
存储成本：对象存储的单价非常便宜，以腾讯云为例，0.118元/GB/月，如果再加上免费额度，几乎花不了什么钱。至于流量费用，入流量是免费的，出流量虽然贵一些，不过，日志检索不是每时每刻都在做，在承受范围之内。
运维成本：少了采集器，推送服务，以及日志格式处理，运维成本大大降低。

Demo

1.使用 Docker 启动 Loki

我们将会使用 Docker 来启动 Loki，并且在 Loki 配置文件中，指定写入到腾讯云对象存储，当然，也可以写入到任何与 AWS S3 兼容的对象存储中。

我们首先到腾讯云创建一个账号，然后开一个存储桶，当然，记得往里存个1块钱，否则无法开通服务。

loki.yaml

创建一个 loki.yaml 文件，Docker 启动 Loki 的时候，会把这个文件挂载到 Docker 镜像中。

# 除了 aws 相关参数，剩下的可以保留成如下的默认值
auth_enabled: false

server:
  http_listen_port: 3100
  
ingester:
  wal:
    dir: /loki/wal
  lifecycler:
    ring:
      kvstore:
        store: inmemory
      replication_factor: 1

schema_config:
  configs:
    - from: 2020-10-24
      store: boltdb-shipper
      object_store: aws
      schema: v11
      index:
        prefix: loki_index_
        period: 24h

storage_config:
  aws:
    bucketnames: loki-logs-1310384686                                # 请在腾讯云创建一个对象存储存储桶，并把存储桶名称写到这里
    endpoint: cos.ap-beijing.myqcloud.com                            # 腾讯云的对象存储域名后缀
    access_key_id: <Your access key id from TencentCloud>            # 腾讯云 AK
    secret_access_key: <Your secret access key from TencentCloud>    # 腾讯云 SK
    region: ap-beijing                                               # 对象存储存储桶地域
  boltdb_shipper:
    active_index_directory: /loki/index
    shared_store: s3
    cache_location: /loki/boltdb-cache
compactor:
  working_directory: /loki/boltdb-shipper-compactor
  shared_store: aws
复制代码

启动 loki

-v 后面给出自己的当前路径。

$ docker run -v /Users/dongxuny/workspace/rk/rk-demo/gin/basic/loki.yaml:/etc/loki/local-config.yaml -p 3100:3100 grafana/loki
复制代码

2.使用 Docker 启动 grafana 并配置 Loki

初始化账号: admin

初始化密码：admin

$ docker run -p 3000:3000 grafana/grafana
复制代码

进入 localhost:3000

选择 Loki 为数据源

配置 Loki 地址

3.下载 rk-boot/v2

rk-boot/v2 是可以通过 YAML 文件启动 Golang 流行框架的依赖库，里面包含了很多实用中间件。

为了模拟微服务，我们同时还下载 rk-gin/v2 来启动 gin-gonic 服务。

$ go get github.com/rookie-ninja/rk-boot/v2
$ go get github.com/rookie-ninja/rk-gin/v2
复制代码

4.配置 boot.yaml

创建一个 boot.yaml 文件。boot.yaml 文件告诉 rk-boot/v2 启动哪些 Gin 配套的服务。

---
logger:
  - name: logger
    loki:
      enabled: true
      addr: localhost:3100        # 往 Loki 里推送日志
event:
  - name: event
    loki:
      enabled: true
      addr: localhost:3100        # 往 Loki 里推送 Event 类型日志
gin:
  - name: greeter
    port: 8080
    enabled: true
    loggerEntry: logger           # 告诉 Gin 使用 logger 作为日志实例
    eventEntry: event             # 告诉 Gin 使用 event 作为 Event 日志实例
    middleware:
      logging:
        enabled: true             # 启动日志中间件，API 会自动记录日志，并发送到 Loki 中
复制代码

5.写个 API

// Copyright (c) 2021 rookie-ninja
//
// Use of this source code is governed by an Apache-style
// license that can be found in the LICENSE file.
package main

import (
	"context"
	"fmt"
	"github.com/gin-gonic/gin"
	"github.com/rookie-ninja/rk-boot/v2"
	"github.com/rookie-ninja/rk-gin/v2/boot"
	"github.com/rookie-ninja/rk-gin/v2/middleware/context"
	"net/http"
)

func main() {
	// Create a new boot instance.
	boot := rkboot.NewBoot()

	// Register handler
	ginEntry := rkgin.GetGinEntry("greeter")
	ginEntry.Router.GET("/v1/greeter", Greeter)

	// Bootstrap
	boot.Bootstrap(context.Background())

	// Get logger and event instance with bellow functions
	//logger := rkentry.GlobalAppCtx.GetLoggerEntry("logger")
	//event := rkentry.GlobalAppCtx.GetEventEntry("event")

	// Wait for shutdown sig
	boot.WaitForShutdownSig(context.Background())
}

func Greeter(ctx *gin.Context) {
	rkginctx.GetLogger(ctx).Info("Can you see me from Grafana Loki dashboard?")

	ctx.JSON(http.StatusOK, &GreeterResponse{
		Message: fmt.Sprintf("Hello %s!", ctx.Query("name")),
	})
}

type GreeterResponse struct {
	Message string
}
复制代码

6.启动 main.go & 发送请求

$ go run main.go
$ curl localhost:8080/v1/greeter
复制代码

7.日志检索

当开启日志中间件，rk-boot/v2 默认会对每个 API 记录 Event 类型的日志。

API 日志

应用日志

可以通过 rkginctx.GetLogger(ctx).Info(“XXX”) 方式获取当前请求相关的 logger 实例，当开启 meta 中间件的时候，这个 logger 实例会默认打印 RequestID。

搜索

Loki 有一套检索语法，还比较好理解。

8.验证对象存储桶

登陆腾讯云，验证数据是否正常写入到对象存储。

9.后期运维 & 线上配置 Loki

这里我们只是给了一个单机版的例子，在实际项目当中，我们建议使用 HELM 往 K8S 容器中部署 Loki。
至于费用方面，各大云长上提供了【弹性 K8S 集群】，价格也很便宜，以腾讯云为例，一个 1 CPU, 1 GB 内存的弹性 POD，每个月的大概需要 ¥45，再加上对象存储相关费用，负载均衡，¥100 以内是可以搞定的。

对于中小规模项目，日志方面的开销，完全可以接受。