k8s容器云日志收集？

在 Kubernetes 中可以使用各种日志收集工具来收集和处理容器日志。
常见的日志收集工具包括 Fluentd、Fluent Bit、Logstash、Filebeat 等。

为了保证在大并发日志收集场景下无日志丢失，可以采用以下措施：

1. 使用异步日志收集方式：异步日志收集方式可以提高日志收集的效率，减少对应用性能的影响，同时可以缓解日志收集工具和存储系统的压力，降低日志丢失的风险。
2. 使用高可用的日志收集系统：部署多个日志收集节点，使用负载均衡和高可用技术来保证日志收集的可靠性和稳定性，避免单点故障。
3. 使用可靠的存储系统：使用高性能、高可靠的存储系统来存储日志，例如分布式存储系统、对象存储系统等，保证数据的完整性和可靠性。
4. 使用压缩和归档技术：对于历史日志数据，可以使用压缩和归档技术来减少存储空间的占用和提高查询效率。

为了保证日志查询效率高，可以采用以下措施：

1. 使用分布式查询技术：使用分布式查询技术来加速查询速度，例如使用 Elasticsearch、Splunk 等分布式查询引擎来查询日志数据。
2. 对查询进行优化：对查询进行优化，例如使用索引、缓存、预处理等技术来提高查询效率。
3. 使用可视化工具：使用可视化工具来展示查询结果，例如使用 Grafana、Kibana 等可在 Kubernetes 中，通常使用日志收集代理（例如 Fluentd 或 Logstash）将 Pod 中的日志聚合到中央日志存储（例如 Elasticsearch 或 Graylog）中。

为了保证在大并发日志收集场景下无日志丢失，可以采取以下措施：

1. 使用高可靠性的日志收集代理和中央日志存储，例如使用多副本部署的 Fluentd 和 Elasticsearch 集群。
2. 使用缓冲机制，将日志先缓存到本地磁盘或者内存中，再批量发送到中央日志存储，以减少网络传输压力和提高处理效率。
3. 配置合适的日志收集参数，例如设置合适的缓冲区大小、刷新时间等，以确保日志的及时性和准确性。
4. 使用容器化的日志收集方案，例如使用 Kubernetes 中的 DaemonSet 部署日志收集代理，以便于在集群中进行管理和维护。

在日志查询效率方面，可以采取以下措施：

1. 使用合适的日志存储方案，例如使用 Elasticsearch 或者 Splunk 等支持全文搜索的日志存储方案，以提高日志查询效率。
2. 配置合适的索引和搜索参数，例如设置合适的分片数量、副本数量、索引模板等，以提高日志查询效率。
3. 使用高效的日志查询工具，例如使用 Kibana 或者 Grafana 等可视化工具，以便于快速查询和分析日志。
4. 使用日志聚合工具，例如使用 Fluentd 或者 Logstash 进行日志聚合和过滤，以减少冗余日志和提高查询效率。

容器云一般都是采用EFK或者ELK的标准开源方案，按照其一般的优化方案去做即可。
日志丢失，可以考虑使用kafka作为传输的保障。
查询效率，需要优化ES和 Kibana。