grafana查看日志的方法

本文介绍了如何使用Prometheus进行日志查询,包括单个job查询、组合查询、过滤搜索、精确查询与正则表达式应用,以及日志管道、时间计算、速率计算和聚合操作。通过实例展示了如何在MySQL作业中进行复杂查询和日志分析。

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单个job查询

{job="default/prometheus"}

常见的实例

{job="monitoring/prometheus"}
{job="monitoring/kube-state-metrics"}
{job="monitoring/promtail"}
{job="traefik/prod-traefik"}
{job="1442448583092736000/grafana"}

组合查询:

{app="cassandra",namespace="prod"}

过滤搜索词的查询

{app="cassandra"} |~ "(duration|latency)s*(=|is|of)s*[d.]+"
{app="cassandra"} |= "exact match"
{app="cassandra"} != "do not match"

支持精确查询和正则表达式的查询

日志管道

{job="mysql"} != "metrics" | logfmt | duration > 10s

此查询针对 MySQL 作业,过滤掉不包含单词“metrics”的日志,并解析每个日志行以提取更多标签和过滤器。

计算时间

count_over_time({job="mysql"}[5m])

此查询计算 MySQL 作业最后五分钟内的所有日志行。

速率

rate(({job="mysql"} |= "error" != "timeout")[10s])

此查询获取 MySQL 作业在最后十秒内所有非超时错误的每秒速率。

聚合,计算,分组

sum(count_over_time({job="mysql"}[5m])) by (level)

获取过去五分钟内的日志计数,按级别分组。

### Grafana 日志数据保留周期配置 Grafana 本身并不直接负责存储日志数据,而是通过与日志存储系统(如 Loki、Prometheus、Elasticsearch 等)集成来实现日志的可视化和查询。因此,日志数据的保留周期通常需要在底层日志存储系统中进行配置,而不是在 Grafana 界面中直接设置。 以 Loki 为例,日志数据的保留时间可以通过其配置文件中的 `storage_config` 和 `table_manager` 参数进行设置。例如: ```yaml storage_config: filesystem: chunks_directory: /path/to/chunks rules_directory: /path/to/rules table_manager: retention_period: 15d ``` 上述配置中,`retention_period` 表示日志数据的保留周期,如设置为 `15d` 表示保留 15 天的日志数据[^2]。 如果使用 Prometheus 作为日志数据源,日志数据的保留时间可以通过命令行参数 `--storage.tsdb.retention.time` 来设置。例如: ```bash --storage.tsdb.retention.time=30d ``` 该参数表示 TSDB 存储的日志数据将保留 30 天,超过该时间的数据将被自动清理[^2]。 对于 Elasticsearch,日志数据的保留策略可以通过索引生命周期管理(ILM)进行配置。例如,在 Kibana 中可以创建一个 ILM 策略,设置最大保留时间为 7 天: ```json { "policy": { "phases": { "hot": { "min_age": "0ms", "actions": { "rollover": { "max_age": "1d" } } }, "delete": { "min_age": "7d", "actions": { "delete": {} } } } } } ``` 上述配置中,日志数据将在 7 天后被删除[^3]。 在 Grafana 界面中,用户可以通过数据源的查询时间范围设置来限制日志数据的可视化时间窗口,但这并不影响底层存储系统的实际保留周期。 ### 日志存储成本与压缩优化 日志数据通常具有数据量大、写入频繁的特点,尤其是在大规模系统中,日志数据的存储成本可能非常高。为了降低存储成本,日志存储系统通常支持压缩机制。例如,某些日志系统可以实现高达 14 倍的压缩比,从而显著减少存储空间占用[^3]。 此外,日志系统还需要考虑日志数据的时效性。随着时间的推移,日志数据的价值通常会逐渐下降,因此合理设置数据保留周期有助于在存储成本和数据价值之间取得平衡[^1]。 ###
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