Kubernetes日志运维痛点及日志系统架构设计 （Promtail+Loki+Grafana）

Kubernetes 日志运维痛点及日志系统架构设计 （Promtail+Loki+Grafana）

运维痛点

日志采集的可靠性与复杂性

• pod 生命周期短、易销毁
  • 容器重启或 Pod 被销毁后，日志会丢失（除非已持久化或集中采集）。
  • 需要侧重于实时采集和转发，而不能依赖节点本地日志。
• 多样化的日志来源与格式
  • 应用日志、系统日志、Kubernetes 组件日志（如 kubelet、kube-apiserver）、中间件日志（如 Nginx、Redis 等）都需要统一采集。
  • 格式不一致，解析难度大。
  • Sidecar/DaemonSet 模式选型困难
  • Sidecar 模式粒度细但运维成本高。
  • DaemonSet 模式部署简便但对多容器 Pod 支持不够好。
• 采集日志级别低，故障难以排查
  • 在生产环境中，通常仅采集 INFO 级别的日志；但故障往往具有瞬时性，等到问题发生后再临时开启 DEBUG 级别日志，常常难以捕捉到关键线索。根据多数企业的应急响应标是 “第一时间恢复业务”，这导致事后可能缺乏足够的诊断信息来定位根本原因，使排查陷入僵局———若无法查明问题根源，则未来可能被迫进行重复性排查，甚至对生产环境造成二次影响。

日志存储和归档挑战

• 日志量大，存储成本高
  • Kubernetes 弹性伸缩带来大量日志，尤其在大规模集群或高并发场景下。
  • 随着应用、服务器、容器、网络设备激增，日志量呈指数级增长。存储成本成为巨大负担。保留周期与存储成本之间难以平衡。为了节省成本，被迫缩短保留时间和降低日志采样数量，无法满足历史问题追溯和安全审计要求。
• 日志落盘与不落盘策略冲突
  • 出于性能考虑，有些场景倾向日志直接 stdout/stderr；
  • 但部分合规需求要求日志必须落盘并保留，形成矛盾。

日志处理与分析困难

• 缺乏上下文信息
  • 容器中日志缺少 traceID/requestID 等链路上下文，难以进行问题定位；
  • 多容器协同处理时，日志追踪断点明显，无法完整串联起一个完整的业务请求；
  • 故障定位耗时长，需要人工在多系统间反复跳转、比对时间戳，效率极低。
• 日志格式不统一
  • 不同团队、语言、框架日志格式五花八门；