标签最佳实践
Grafana Loki 正在积极开发中，我们不断努力改进性能。但以下是一些当前关于标签的最佳实践，它们将为您带来最佳的 Loki 使用体验。
静态标签很好
将标签用于区域、集群、服务器、应用、命名空间和环境等。对于给定的系统/应用，它们是固定的，并且具有有限的值。使用静态标签可以更容易地按逻辑查询您的日志（例如，显示给定应用和特定环境的所有日志，或显示特定主机上所有应用的所有日志）。
谨慎使用动态标签
过多的标签值组合会导致过多的日志流。这在 Loki 中会导致较大的索引和存储中较小的块，这反过来实际上会降低性能。
为了避免这些问题，除非您知道需要它，否则不要添加标签！使用过滤表达式（|= "text", |~ "regex", ...）来暴力匹配这些日志。这有效——而且速度很快。
如果您经常在查询时从日志行中解析出标签，并且该标签的基数很高，并且提取该标签的性能开销很大；请考虑在客户端提取该标签，并将其作为结构化元数据附加到日志行中。
早期，我们使用 Promtail 管线为 level 动态设置了一个标签。这在我们看来很直观，因为我们经常只想显示 level="error" 的日志；然而，我们现在正在重新评估这种做法，因为事实证明，对于我们的许多应用，查询 {app="loki"} |= "level=error" 与 {app="loki",level="error"} 一样快。
这可能看起来令人惊讶，但如果应用的日志量中等到较低，该标签会导致一个应用的日志被分割成多达五个流，这意味着存储了 5 倍的块。加载块会带来额外的开销。现在想象一下，如果查询是 {app="loki",level!="debug"}。这需要加载的块将比 {app="loki"} != "level=debug" 多得多。
上面我们提到除非您需要标签，否则不要添加，那么什么时候您会需要标签呢？下面有一个关于chunk_target_size的部分。如果您将其设置为 1MB（这是合理的），Loki 将尝试在压缩大小达到 1MB 时切块，这大约相当于 5MB 左右的未压缩日志（根据压缩情况，可能多达 10MB）。如果您的日志量足够大，可以在小于 max_chunk_age 的时间内写入 5MB，或者在该时间内写入许多块，您可能需要考虑使用动态标签将其分割成单独的流。
您需要避免的是将日志文件分割成流，从而导致块在未满时因为流空闲或达到最大年龄而被刷新。截至Loki 1.4.0，有一个指标可以帮助您了解块被刷新的原因 sum by (reason) (rate(loki_ingester_chunks_flushed_total{cluster="dev"}[1m]))。
块在刷新时不必完全填满并非至关重要，但这将改进操作的许多方面。因此，我们目前的指导是尽可能避免使用动态标签，而是优先使用过滤表达式。例如，不要添加 level 动态标签，而是使用 |= "level=debug"。
以下是使用动态标签的一些最佳实践：
- 确保标签基数较低，理想情况下限制在数十个值以内。
- 使用具有长寿命值的标签，例如 HTTP 路径的初始部分：
/load,/save,/update。- 不要将像 trace ID 或 order ID 这样的临时值提取为标签；这些值应该是静态的，而不是动态的。
- 只添加用户会频繁用于查询的标签。
- 如果没人实际使用这些标签，请不要增加索引大小并分散您的日志流。这将降低性能。
标签值必须始终是有限的
如果您动态设置标签，切勿使用可能具有无限或无限值范围的标签。这总是会导致 Loki 出现大问题。
尝试将值范围限制在尽可能小的集合内。关于 Loki 能处理多少值，我们没有完美的指导，但动态标签的值范围请考虑在个位数，或者可能在几十个以内。对于静态标签来说，这不太重要。例如，如果您的环境中有 1000 台主机，拥有一个带有 1000 个值的主机标签完全没问题。
作为一般规则，您应该尝试将 Loki 中的任何单个租户保持在少于10万个活动流，并在 24 小时内少于一百万个流。这些值是针对每天发送超过10 TB的超大型租户而言。如果您的租户大小是其十分之一，则标签数量应至少减少十倍。
注意客户端应用的动态标签
Loki 有多种客户端选项：Grafana Alloy、Promtail（也支持 systemd journal 摄取和基于 TCP 的 syslog 摄取）、Fluentd、Fluent Bit、Docker 插件等等。
每个客户端都提供了配置应用于创建日志流的标签的方式。但要注意可能应用的动态标签。使用 Loki 的 series API 可以了解您的日志流是什么样子，并查看是否有方法可以减少流和基数。可以通过Series API 查询系列信息，或者您可以使用 logcli。
在 Loki 1.6.0 及更高版本中，logcli series 命令添加了 --analyze-labels 标志，专用于调试高基数标签。
Total Streams: 25017
Unique Labels: 8
Label Name Unique Values Found In Streams
requestId 24653 24979
logStream 1194 25016
logGroup 140 25016
accountId 13 25016
logger 1 25017
source 1 25016
transport 1 25017
format 1 25017在此示例中，您可以看到 requestId 标签在发现它的 24979 个流中，有 24653 个不同的值，这很糟糕！！
这是不应作为标签的完美示例，应将 requestId 从标签中移除，转而使用过滤表达式来查询特定 requestId 的日志。例如，如果在日志行中找到 requestId 作为键值对，您可以编写如下查询：{logGroup="group1"} |= "requestId=32422355"
