最近群里有小伙伴有说到自己的日志存储路径先是从客户端到Kafka，再通过消费kafka到ElasticSearch。现在要将ES换成Loki面临需要同时支持Kafka和Loki插件的工具。小白查了下当前市面上满足需求且足够可靠的工具分别为Fluentd、Logstash以及Vector。
- Fluentd
CNCF已毕业的云原生日志采集客户端。与kubernetes结合比较精密，插件丰富且有大厂背书。不足之处在于受ruby限制，在日志量大（建议使用FluentBit）时本身的资源消耗不小。
- Logstash
ELK栈中老牌的日志采集和聚合工具，使用广泛且插件丰富，不足之处在于资源消耗整体比较高，单机日志并发处理效率不高。
- Vector
刚开源不久的轻量级日志客户端，产品集成度比较高，资源消耗极低（点我查看-官方性能报告）。不足之处就是当下产品似乎还没有广泛的最佳实践。
以下是vector分别对上述产品做的一个性能测试对比，大家可以参考下：
Test | Vector | FluentBit | FluentD | Logstash |
86mib/s | 64.4mib/s | 27.7mib/s | 40.6mib/s | |
76.7mib/s | 35mib/s | 26.1mib/s | 3.1mib/s | |
13.2mib/s | 20.5mib/s | 2.6mib/s | 4.6mib/s | |
26.7mib/s | 19.6mib/s | <1mib/s | 2.7mib/s | |
69.9mib/s | 67.1mib/s | 3.9mib/s | 10mib/s |
那么接下来进入主题吧，当我们需要将Kafka里的日志存进Loki时，我们有哪些方法实现，先来看个简单的😄
Vector
Vector内部已经集成好了kafka和loki方法，我们只需下载vector和配置就能直接用起来。
安装vector
curl --proto '=https' --tlsv1.2 -sSf https://sh.vector.dev | sh或者你可以直接使用docker镜像
docker pull timberio/vector:0.10.0-alpinevector配置
[sources.in]
bootstrap_servers = "<kafka地址>"
group_id = "<消费组id>"
topics = ["^(prefix1|prefix2)-.+", "topic-1", "topic-2"] \\topic名字，支持正则
type = "kafka"
[sinks.out]
endpoint = "http://<loki地址>"
inputs = ["in"] \\source.in
type = "loki"
labels.key = "value" \\自定义key
labels.key = "{{ event_field }}" \\event的动态值关于vector-loki更多参数可以参考:https://vector.dev/docs/reference/sinks/loki/
Fluentd
Input - fluent-plugin-kafka
fluent-plugin-kafka插件是fluent的官方处理kafka的插件，可同时用于input和output两个阶段。它的安装方式如下：
gem install fluent-plugin-kafka当它用于input阶段时，fluentd就会作为一个kafka的消费者，从指定的topic中取出消息并做相关处理，它的配置如下：
<source>
@type kafka
brokers <kafka borker地址>
topics <topic信息，多个topic用逗号分隔>
format <日志处理格式，默认是json，支持text|json|ltsv|msgpack>
message_key <日志key，仅用于text格式的日志>
add_prefix <添加fluentd的tag前缀>
add_suffix <添加fluentd的tag后缀>
</source>如果你想指定从不同topic的偏移量开始消费消息的话，就需要如下配置:
<source>
@type kafka
brokers <kafka borker地址>
format <日志处理格式，默认是json，支持text|json|ltsv|msgpack>
<topic>
topic <单个topic名>
partition <partition号>
offset <从offset开始>
</topic>
<topic>
topic <单个topic名>
partition <partition号>
offset <从offset开始>
</topic>
</source>熟悉fluentd的同学可能知道，在fluentd中是以tag名来处理pipeline的，默认情况下kafka插件会用topic名来做你tag名，如果你想做一些全局的filter可以添加tag前缀/后缀（add_prefix/add_suffix）来全局匹配实现。
Output - fluent-plugin-grafana-loki
fluent-plugin-grafana-loki是grafana lab贡献的一个从fluentd发送日志到loki的插件。之前小白在《Loki和Fluentd的那点事儿》里介绍过，这里不过多展开。
配置直接从以前的文章中copy过来，主要的区别在于tag的匹配，参考如下：
<match $kafka.topic> \\此处为kafka的topic
@type loki
@id loki.output
url "http://loki:3100"
<label>
key1 \\如果你的日志json格式，那么你可以将需要提取
key2 \\的字段作为你的loki labels
</label>
<buffer label>
@type file
path /var/log/fluentd-buffers/loki.buffer
flush_mode interval
flush_thread_count 4
flush_interval 3s
retry_type exponential_backoff
retry_wait 2s
retry_max_interval 60s
retry_timeout 12h
chunk_limit_size 8M
total_limit_size 5G
queued_chunks_limit_size 64
overflow_action drop_oldest_chunk
</buffer>
</match>Logstash
Input - logstash-input-kafka
logstash-input-kafka是elastic官方提供的kafka消费端插件，对于input阶段的配置也比较简单。
input {
kafka {
bootstrap_servers => "<kafka borker地址>"
topics => "<topic名字>"
codec => "<日志类型，默认plain>"
tags => "<tag标识，方便后面处理>"
}
}更多的参数参考https://www.elastic.co/guide/en/logstash/7.10/plugins-inputs-kafka.html
Output - logstash-output-loki
logstash-output-loki也是由grafana lab贡献的用于处理往loki输出的logstash插件。安装时直接执行下列命令即可：
logstash-plugin install logstash-output-lokilogstash输出到loki的参数不多，小白捡主要的几个说明如下：
output {
loki {
url => "http://<loki地址>/loki/api/v1/push"
batch_size => 112640 #单次push的日志包大小
retries => 5
min_delay => 3
max_delay => 500
message_field => "<日志消息行的key，改key由logstas传递过来，默认为message>"
}
}总结
以上三个工具均没有做filter和解析，仅仅只是充当管道将日志从kafka里转存到loki，实际环境可能比较复杂，需要对日志做进一步分析。不过从小白的体验来看vector对于日志从kafka到loki的配置算是比较简单直接，fluentd和logstash整体差不对，就看大家自己的顺手程度了。
