influxdb的单机版是开源的,而集群版是商业版,influxdb被设计运行在SSD上,如果使用机器或者网络磁盘作为存储介质,会导致性能下降至少一个数量级。influxdb支持restful api,同时也支持https,为了保证安全性,非局域网建议使用https与Influxdb进行通信。
[TOC] 0x00 前言简述 InfluxDB 介绍 Q: 什么是InfluxDB? InfluxDB 采用Go语言开发是一个开源时间序列平台, 是一个可编程且高性能的时间序列数据库,具有跨 OS
InfluxDB(时序数据库)(influx,[ˈɪnflʌks],流入,涌入),常用的一种使用场景:监控数据统计。每毫秒记录一下电脑内存的使用情况,然后就可以根据统计的数据,利用图形化界面(InfluxDB V1一般配合Grafana)制作内存使用情况的折线图;可以理解为按时间记录一些数据(常用的监控数据、埋点统计数据等),然后制作图表做统计;
InfluxDB是一个由InfluxData开发的开源时序型数据。它由Go写成,着力于高性能地查询与存储时序型数据。InfluxDB被广泛应用于存储系统的监控数据,IoT行业的实时数据等场景。 主要特性有:
本文我们将介绍如何使用JMeter+InfluxDB+Grafana打造压测可视化实时监控。
InfluxDB 数据模型将时间序列数据组织到存储桶和测量中。一个桶可以包含多个测量值。测量包含多个标签和字段。
数据点包括time(一个时间戳),measurement(例如cpu_load),至少一个k-v格式的field(也即指标的数值例如 “value=0.64”或者“temperature=21.2”),零个或多个tag,其一般是对于这个指标值的元数据(例如“host=server01”, “region=EMEA”, “dc=Frankfurt)。
InfluxDB是一个时间序列,指标和分析数据库。时间序列数据库旨在解决存储在一段时间内进行的连续测量所产生的数据的问题。此数据可能包含系统指标(如CPU和内存使用情况)和应用程序指标(如应用程序错误和REST端点调用)等项目。
在问答社区看到有小伙伴在落地蓝鲸的过程中出现监控平台的grafana面板数据断点问题,往往出现这种问题,都比较的头疼。
InfluxDB 1.7文档https://docs.influxdata.com/influxdb/v1.7/
在上篇文章《时序数据库体系技术 – 时序数据存储模型设计》中笔者分别介绍了多种时序数据库在存储模型设计上的一些考虑,其中OpenTSDB基于HBase对维度值进行了全局字典编码优化,Druid采用列式存储并实现了Bitmap索引以及局部字典编码优化,InfluxDB和Beringei都将时间线挑了出来,大大降低了Tag的冗余。在这几种时序数据库中,InfluxDB无疑显的更加专业。接下来笔者将会针对InfluxDB的基本概念、内核实现等进行深入的分析。本篇文章先行介绍一些相关的基本概念。 InfluxDB
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关闭防火墙(重启生效):chkconfig iptables off(关闭)/on(开启)
工欲善其事必先利其器,想要用好InfluxDB,当然要先厘清其基本概念,本文为InfluxDB核心概念系列文章之数据元素。
前一篇根据InfluxDB的官方开源文档进行了一次实践。这篇来继续看看InfluxDB的关键概念。
本方案中采用 数据存储(InfluxDB),数据采集(Telegraf),数据展示(Grafana )。
InfluxDB的开源版本在单个节点上运行。如果您需要高可用性来消除单点故障,请考虑InfluxDB企业版。
Telegraf 是实现 数据采集 的工具。Telegraf 具有内存占用小的特点,通过插件系统开发人员可轻松添加支持其他服务的扩展。
上节课爱画漫画的小哥哥教我们如何正确get参数传递和HTTP正确使用。尤其是在无UI下进行接口的访问。大家有get到吗?
因当前的项目需要记录每秒钟服务器的状态信息,例如负载、cpu等等信息,这些数据都是和时间相关联的。 因为一秒钟就要存储挺多的数据。而且我还在前端做了echart的折线图,使用websocket实时查看数据的变化。
InfluxDB的字段类型,由第一条插入的值得类型决定;tags的类型只能是String型,可以作为索引,提高检索速度。
如果在Pod中使用hostNetwork:true配置的话,在这种pod中运行的应用程序可以直接看到pod启动的主机的网络接口。在主机的所有网络接口上都可以访问到该应用程序。以下是使用主机网络的pod的示例定义:
TICK堆栈是来自时间序列数据库InfluxDB的开发人员的产品集合。它由以下组件组成:
InfluxDB is the open source time series database
ln -sfv /usr/local/opt/influxdb/*.plist ~/Library/LaunchAgents
timestamp: 时间戳,因为InfluxDB是时序数据库,它的数据里面都有一列名为time的列,存储记录生成时间。 如 rx_bytes 中的 time 列,存储的就是时间戳。
什么是时间序列数据(Time Series Data,TSD,以下简称时序)从定义上来说,就是一串按时间维度索引的数据。用描述性的语言来解释什么是时序数据,简单的说,就是这类数据描述了某个被测量的主体在一个时间范围内的每个时间点上的测量值。它普遍存在于IT基础设施、运维监控系统和物联网中。
本文主要讲解访问kubernetes中的Pod和Serivce的几种方式,包括如下几种:
虽然笔者之前写过基于Prometheus PushGateway搭建Flink监控的过程,但是在我们的生产环境中,使用的是InfluxDB。InfluxDB是一个由Go语言写成的、由InfluxData部分开源的时序数据库,能够非常好地处理监控指标的存储和查询,配合Grafana即可简单地实现Flink作业metrics的收集与展示。本文简述配置过程及一些小问题。
修改 MyPerf4J.properties 配置文件中 app_name、metrics.log.xxx 和 filter.packages.include 的配置值
前言: Influxdb也是有influxdata公司(www.influxdata.com )开发的用于数据存储的时间序列数据库.可用于数据的时间排列。在整个TIG(Telegraf+influxdb+grafana)方案中,influxdb可算作一个中间件,主要负责原始数据的存储,并按照时间序列进行索引构建以提供时间序列查询接口。在整个TIG方案中,应该先构建的就是Influxdb。 Influxdb研究与实践: influxdb介绍: 使用TSM(Time Structured Merge)存储引擎,
日常工作中,经常会用到Jmeter去压测,毕竟LR还要钱(@¥&*...),而最常用的接口压力测试,我们都是通过聚合报告去查看压测结果的,然鹅聚合报告的真的是丑到家了,作为程序猿这当然不能忍!那我们要怎么给它变得好看点捏?
InfluxDB里存储的数据被称为时间序列数据,InfluxDB存储方式跟传统关系型数据库不同的是:传统关系型数据库通过数据库+表+字段组织数据,InfluxDB通过指标、标签、字段组织数据,时间戳是默认的索引列,标签跟字段其实就相当于关系型数据库中的字段,只不过标签会被索引,而字段不会。
4.1 监听器 1 后端监听器 后端监听器是一个异步监听器,使您能够插入BackendListenerClient的自定义实现。通过右键在弹出菜单中选择“添加->监控器->后端监听器”,如图34所示。
在目前的APM和后续的IoT场景中,InfluxDB会发挥越来越重要的作用,那么InfluxDB是如何保存数据并且高性能对外提供存取服务的呢?下面就一起来看下InfluxDB原理的那些事 ~
通过InfluxDB支持HTTP提交,从而实现Jmeter监控的入库,而对于资源监控可以通过(Curl+awk)Shell来过滤监控命令(iostat,Vmstat等)最后提交至库的方式来完成监控,同理Zabbix也可以。由于本文长度问题,这里只记录了关于Jmeter入库的部分。
压力工具只关心三条曲线:TPS(T由测试目标定义)、响应时间、错误率。错误率还只是辅助排查问题的曲线,没问题时,只看TPS、响应时间。
原文中介绍到,过去的7年时间的发展中,InfluxDB 在 metrics 数据的处理上已经成为了非常出色的数据库,并且在 analytics 方面也很不错。但对于现有的架构来讲有一个限制就是不能处理非常大的基数 (significant cardinality),也就是说tags里不能设置太多的值。比如说:不能处理分布式追踪数据 (distributed tracing data) 的这种场景。
工欲善其事必先利其器,想要用好InfluxDB,当然要先厘清其基本概念,本文为InfluxDB核心概念系列文章之设计原则。
一直以来,jmeter作为开源压测工具被广大测试工程师们所偏好,不仅仅其开源便于二次扩展,更在于其本身强大丰富的功能,让我们可以不用编写代码也能做好性能测试。但是,jmeter本身在报告这块做的差强人意,我们希望能够将数据更好的收集和展示以便分析,今天小编就给大家介绍Influxdb+Grafana+jmeter这套组合,实现jmeter报告的可视化展示。
另外,InfluxDB也提供了多个可能需要自定义端口的插件,所以的端口映射都可以通过配置文件修改,对于默认安装的InfluxDB,这个配置文件位于/influxdb/influxdb.conf。
前言 Docker由于使用了基于namespace和cgroup的技术,因此监控docker容器和监控宿主机在某些性能指标和方式上有一些区别,而传统的监控方式可能无法满足docker容器内部的指标监控,本篇系列文章主要分享使用telegraf+influxdb+grafana去监控docker容器内部资源使用情况。目前主要关注的监控指标为:每个宿主机上的docker容器数量,每个docker容器的内存使用情况,CPU使用情况,网络使用情况以及磁盘使用情况。同时这套方案也能够监控到宿主机的一些基本资源使用情况
Flink 的 metrics 是 Flink 公开的一个度量系统,metrics 也可以暴露给外部系统,通过在 Flink 配置文件 conf/flink-conf.yaml 配置即可,Flink原生已经支持了很多reporter,如 JMX、InfluxDB、Prometheus 等等。
数据库种类有很多,比如传统的关系型数据库 RDBMS( 如 MySQL ),NoSQL 数据库( 如 MongoDB ),Key-Value 类型( 如 redis ),Wide column 类型( 如 HBase )等等等等,当然还有本系列文章将会介绍的时序数据库 TSDB( 如 InfluxDB )。
Flux 是一种开源数据脚本语言,旨在查询、分析和处理数据。Flux支持多种数据源类型,包括:
在本模块中,我将把几个常用的监控部分给梳理一下。前面我们提到过,在性能监控图谱中,有操作系统、应用服务器、中间件、队列、缓存、数据库、网络、前端、负载均衡、Web 服务器、存储、代码等很多需要监控的点。显然这些监控点不能在一个专栏中全部覆盖并一一细化,我只能找最常用的几个,做些逻辑思路的说明,同时也把具体的实现描述出来。如果你遇到了其他的组件,也需要一一实现这些监控。
Heapster是Kubernetes原生的集群监控方案,Kubelet自身就包含了一个名为cAdvisor的agent,它会收集整个节点和节点上运行的所有单独容器的资源消耗情况。Heapster以pod的方式运行在某个节点上,它通过普通的KubernetesService暴露服务,使外部可以通过一个稳定的IP地址访问。它从集群中所有的cAdvisor收集数据,然后通过一个单独的地址暴露。
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