PLG轻量日志监控系统(四)Loki之LogQL(一)Log queries

一  LogQL

中文解读

①  基本解读

一个'基本的日志查询'由两部分组成：日志流'选择器'、日志'管道'

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了解支持的operators

LogQL: 'Log query language'LogQL查询时分'两个'部分: '流选择器'(log stream selector)、查询'流水线'(log pipeline)

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②  Log stream selector 流选择器

一个 Log Stream 代表了具有'相同元数据(Label 集)'的日志条目++++++++++++  "语法特点"  ++++++++++++1) 对于'查询'表达式的'标签'部分,将其'包装'在花括号中'{}',标签值用"双引号"包括2）然后使用'键值对的语法'来'选择标签',多个标签表达式用'逗号'分隔 -->'相当于and''流选择器'里面可以'使用label'作为'组合'选择, 并使用'匹配操作符'进行'筛选':1） =: '精确'匹配2）!=: '不'匹配3）=~: 基于label的'正则'匹配  -->'PCRE'格式的4）!~: 正则'不匹配'注意： '=（表示精确)'、'感叹号!(取反)'、'~(表示正则)'补充： 正则‘默认‘情况下，匹配是‘区分大小写‘的

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正则(?i)解读   (?P<value>regular)命名补获

（2）Log Pipeline

1）日志管道可以'附加到'日志流选择器后,以'进一步'处理和过滤日志流2）它通常由'一个或多个'表达式组成,每个表达式针对每个日志'行依'次执行3）如果一个表达式'过滤掉了'日志行,则管道将在此处'停止'并开始处理下一行4）一些表达式可以'改变'日志内容和各自的标签,然后可用于'进一步'过滤和处理后续表达式或指标查询++++++++++++ 一个'日志管道'可以由'以下部分'组成 ++++++++++++[1]、'日志行'过滤表达式[2]、'解析器(parse)'表达式[3]、'标签(label)'过滤表达式[4]、'日志行格式化'表达式[5]、'标签格式化'表达式[6]、Unwrap 表达式备注： 其中 unwrap 表达式是一个'特殊'的表达式,只能在'度量查询'中使用

①  日志行过滤表达式

过滤符： 'Line filter expression'1）|=: 日志行'包含'字符串2）!=: 日志行'不包含'字符串3）|~: 日志行'匹配正则'表达式  -->'PCRE'格式的4）!~: '日志行'与正则表达式'不'匹配注意： '管道符|'、'感叹号!(取反)'、'字符匹配='++++++++++++ "抽象" ++++++++++++这种'工作方式'类似于find+grep;find'找'出文件,grep从文件中逐行'匹配'：find . -name "debug.log" | grep err

②  标签过滤表达式

说明： 顾名思义是获取对应特征'label'的日志行1）String'字符串'用"双引号"或`反引号`引起来例如： "200"或`us-central1`2）Duration'时间'是一串'十进制'数字,每个数字都有'可选的数'和'单位'后缀如： "300ms"、"1.5h" 或 "2h45m"，有效的时间单位是： "ns"、"us"（或 "µs"）、"ms"、"s"、"m"、"h"3）Number'数字'是浮点数（64 位）如： 250、89.9234）Bytes'字节'是一串'十进制'数字，每个数字都有'可选的数'和'单位'后缀如： "42MB"、"1.5Kib" 或 "20b"有效的'字节'单位： "b"、"kib"、"kb"、"mib"、"mb"、"gib"、"gb"、"tib"、"tb"、"pib"、"bb"、"eb"

1）'字符串'类型的工作方式和'日志流选择器中'使用的方式'完全'一样常见：可以使用'同样的操作符'（=、!=、=~、!~）2）使用 Duration、Number 和 Bytes 将在'比较前'转换'标签值',并支持'以下'比较器== 或 = '相等'比较!= '不等于'比较> 和 >= 用于'大于'或'大于等于'比较< 和 <= 用于'小于'或'小于等于'比较

③  Parse 解析器

1）解析器表达式可以'解析和提取'日志内容中的标签2）这些提取的标签可以用于'标签过滤表达式'进行过滤或者用于指标聚合。3）提取的标签键将由解析器进行'自动格式化',以遵循 Prometheus 指标名称的约定特点：它们只能包含 'ASCII 字母和数字',以及下划线和冒号,'不能'以数字开头4）其中解析器可以'解析日志'内容, 并通过管道实现灵活的'条件查询',可用的'解析器'有如下几种:Loki supports 'JSON', 'logfmt', 'pattern', 'regexp' and 'unpack' parsers.

各种解析器性能对比 

细节点： '解析器'相当于自定义'数据展示'

1）JSON 

前提： 日志行是'json'格式的数据补充： 如果该日志行'不是预期的格式',该日志行'不会'被过滤,而会被添加一个新的'__error__'标签++++++++++++++ '无参的场景'  ++++++++++++++

说明： 有'参'数

2）logfmt

3）Pattern

说明： '了解'即可,'自定义格式'进行'日志行的匹配'

4）Regular expression

RE2 synatax

思考： 如何使用'正则中补获的'变量?{job="regex_test"} | regexp "(?P<rp>[0-9]+)" | rp="10"补充： 功能强大,'更个性化'设置  --> '重点'

正则案例 

5）unpack

6）Line format expression

| line_format : '行格式'表达式  --> '了解'

++++++++++++++ "案例讲解" ++++++++++++++

7）Labels format expression

| label_format： '标签'格式表达式  --> '了解'