1、InfluxDB 是用Go语言编写的一个开源分布式时序、事件和指标数据库,无需外部依赖。 基于时间序列,支持与时间有关的相关函数(如最大,最小,求和等) 可度量性:你可以实时对大量数据进行计算 基于事件:它支持任意的事件数据 1)无结构(无模式):可以是任意数量的列 2)可拓展的 3)支持min, max, sum, count, mean, median 等一系列函数,方便统计 4)原生的HTTP支持,内置HTTP API 5)强大的类SQL语法 6)自带管理界面,方便使用 2、安装: rpm -ivh https://dl.influxdata.com/influxdb/releases/influxdb-0.13.0.x86_64.rpm 3、启动: sudo service influxdb start 4、客户端: 在usr/bin里使用influx即可登入Influx服务器。也可以将路径加入环境变量中,这样既可在任意地方使用influx。 InfluxDB自带web管理界面,在浏览器中输入 http://服务器IP:8083 即可进入web管理页面。 5、基本概念: database 数据库 measurement 表 point 表中的一行数据 point由time(自动生成的时间戳),field数据,tags由索引的数据 series所有在数据库中的数据,都需要通过图表来展示,而这个series表示这个表里面的数据,可以在图表上画成几条线:通过tags排列组合算出来。 6、基本操作: 客户端命令行、HTTP API、各语言API库 show databases; create database test drop database test use test
背景 目前对于时序大数据的存储和处理往往采用关系型数据库的方式进行处理,但由于关系型数据库天生的劣势导致其无法进行高效的存储和数据的查询。时序大数据解决方案通过使用特殊的存储方式,使得时序大数据可以高效存储和快速处理海量时序大数据,是解决海量数据处理的一项重要技术。该技术采用特殊数据存储方式,极大提高了时间相关数据的处理能力,相对于关系型数据库它的存储空间减半,查询速度极大的提高。时间序列函数优越的查询性能远超过关系型数据库,Informix TimeSeries非常适合在物联网分析应用。 定义 时间
浏览器缓存机制,其实主要就是HTTP协议定义的缓存机制(如: Expires; Cache-control等)。但是也有非HTTP协议定义的缓存机制,如使用HTML Meta 标签,Web开发者可以在HTML页面的<head>节点中加入<meta>标签,代码如下:
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InfluxDB Cluster - 一个开源分布式时间序列数据库,InfluxDB Enterprise 的开源替代方案
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。
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。
InfluxDB是一个很流行的基于时间序列的数据库,下面是这个数据库的最基本的查询命令。InfluxDB使用类SQL(实际上它就是一种特殊的“SQL”)的语言。
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是目前比较主流的时序数据库,而时序数据库则是以时间序列为轴的数据库,与关系型数据库相比它有几个特点:
HTTP是一个应用层协议,主要用于Web开发,通常由HTTP客户端发起一个请求,创建一个到服务器指定端口(默认是80端口)的TCP连接。HTTP服务器则在那个端口监听客户端的请求。一旦收到请求,服务器
Centos7 下 InfluxDB 从安装开始到入门 InfluxDB关键概念 经过前面两个篇章的探讨,基本已经了解了InfluxDB的操作,下面再来继续看看使用HTTP API编写数据。
Centos7 下 InfluxDB 从安装开始到入门InfluxDB关键概念经过前面两个篇章的探讨,基本已经了解了InfluxDB的操作,下面再来继续看看使用HTTP API编写数据。
原文: https://thenewstack.io/deleting-production-in-a-few-easy-steps-and-how-to-fix-it/
在使用locust压测的时候,如果使用web则可以查看到QPS压测过程的曲线图。而如果使用no web模式启动,则只有一些打印的日志可以查看。
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,
Spring WebFlux由Spring 5.0框架首次引入。它具有无需Servlet、异步两大特征,从而更好地提高Web应用的可伸缩性。
时间序列数据是以时间字段为每行数据的标示,比如股票市场的价格,环境中的温度,主机的CPU使用率等。但是又有什么数据是不包含timestamp的呢?几乎所有的数据都可以打上一个timestamp字段。时间序列数据更重要的一个属性是如何去查询它。在查询的时候,对于时间序列我们总是会带上一个时间范围去过滤数据。同时查询的结果里也总是会包含timestamp字段。
本文主要研究一下如何将springboot2的metrics输出到influxdb
HTTP(HyperTextTransferProtocol) 即超文本传输协议,目前网页传输的的通用协议。HTTP协议采用了请求/响应模 型,浏览器或其他客户端发出请求,服务器给与响应。就整个网络资源传输而言,包括message-header和message-body两部分。首先传 递message-header,即http header消息 。http header 消息通常被分为4个部分:general header, request header, response header, entity header。但是这种分法就理解而言,感觉界限不太明确。根据维基百科对http header内容的组织形式,大体分为Request和Response两部分。 Requests部分 Header 解释 示例 Accept 指定客户端能够接收的内容类型 Accept: text/plain, text/html Accept-Charset 浏览器可以接受的字符编码集。 Accept-Charset: iso-8859-5 Accept-Encoding 指定浏览器可以支持的web服务器返回内容压缩编码类型。 Accept-Encoding: compress, gzip Accept-Language 浏览器可接受的语言 Accept-Language: en,zh Accept-Ranges 可以请求网页实体的一个或者多个子范围字段 Accept-Ranges: bytes Authorization HTTP授权的授权证书 Authorization: Basic QWxhZGRpbjpvcGVuIHNlc2FtZQ== Cache-Control 指定请求和响应遵循的缓存机制 Cache-Control: no-cache Connection 表示是否需要持久连接。(HTTP 1.1默认进行持久连接) Connection: close Cookie HTTP请求发送时,会把保存在该请求域名下的所有cookie值一起发送给web服务器。 Cookie: $Version=1; Skin=new; Content-Length 请求的内容长度 Content-Length: 348 Content-Type 请求的与实体对应的MIME信息 Content-Type: application/x-www-form-urlencoded Date 请求发送的日期和时间 Date: Tue, 15 Nov 2010 08:12:31 GMT Expect 请求的特定的服务器行为 Expect: 100-continue From 发出请求的用户的Email From: user@email.com Host 指定请求的服务器的域名和端口号 Host: www.zcmhi.com If-Match 只有请求内容与实体相匹配才有效 If-Match: “737060cd8c284d8af7ad3082f209582d” If-Modified-Since 如果请求的部分在指定时间之后被修改则请求成功,未被修改则返回304代码 If-Modified-Since: Sat, 29 Oct 2010 19:43:31 GMT If-None-Match 如果内容未改变返回304代码,参数为服务器先前发送的Etag,与服务器回应的Etag比较判断是否改变 If-None-Match: “737060cd8c284d8af7ad3082f209582d” If-Range 如果实体未改变,服务器发送客户端丢失的部分,否则发送整个实体。参数也为Etag If-Range: “737060cd8c284d8af7ad3082f209582d” If-Unmodified-Since 只在实体在指定时间之后未被修改才请求成功 If-Unmodified-Since: Sat, 29 Oct 2010 19:43:31 GMT Max-Forwards 限制信息通过代理和网关传送的时间 Max-Forwards: 10 Pragma 用来包含实现特定的指令 Pragma: no-cache Proxy-Authorization 连接到代理的授权证书 Proxy-Authorization: Basic QWxhZ
开源的时间序列数据库。什么是时间序列数据库,最简单的定义就是数据格式里包含Timestamp字段的数据,比如某一时间磁盘使用率、网络流量、CPU的使用率等。
不管是yum安装,亦或者是docker安装的方式,influxdb默认安装完毕之后,并不会自带用户认证的功能,直接就可以进行访问的了。 情况如下:
在这个例子中,我们将在同一台机器(Ubuntu 16.04)上安装InfluxDB和Grafana,然后配置两者,以便Grafana可以可视化存储在InfluxDB中的数据。我们将使用InfluxDB版本1.3.5和Grafana版本4.4.3。
应用程序开发人员根据用于态势感知或识别长期趋势的指标创建仪表板。他们希望衡量他们的增长并将今天的每日活跃用户与一年前的价值进行比较。
ln -sfv /usr/local/opt/influxdb/*.plist ~/Library/LaunchAgents
当第一个用户(蓝)访问网站,他的请求首先会到NGINX PROXY SERVER,随后NGNIX发往后端服务器(灰),后端会将请求的响应首先发往NGINX,由其返回给用户(蓝色),如果这个响应是可以缓存的,则NGINX会保留一份响应副本,当其他用户(橙色)发起相同的request请求时,NGINX会根据request请求的内容是否存在于缓存中,来直接返回给用户,不再经过后端。
过去几年我一直在使用Munin作为监控工具。它效果很好,很轻,而且设置起来非常简单。
自2015年开放源代码发布Apache Kudu以来,它自称是用于对快速数据进行快速分析的存储。其常规任务包含许多不同的工作负载,但是增长最快的用例之一是时间序列分析。时间序列有几个关键要求:
{ "_index" : "website", "_type" : "blog", "_id" : "123", "_version" : 1, "exists" : true, "_source" : { "title": "My first blog entry" , "text": "Just trying this out..." } }
在基本的配置学习之后,其实大部分的业务场景就已经够用了,没错,就那一个 proxy_pass 指令,真的就够了。但是,对于许多更复杂的业务场景来说,Nginx 的代理模块还是提供了更多的功能,做为每个想成为架构师的码农来说,这一部分不说多精通,至少也都得有些了解。今天学习的代理模块缓存与错误处理和 FastCGI 模块非常类似,很多内容我们照搬之前的测试方式就可以了。
kubectl exec -it jmeter-influxdb-0 -- rm -rf /var/lib/influxdb/data
RESTful风格的接口,返回JSON格式的响应数据,并支持身份认证、JWT令牌、丰富的HTTP响应代码等。 influxDB API接口及接口的定义描述如下图所示:
之前两篇文章笔者分别从TSM File文件存储格式、倒排索引文件存储格式这两个方面对InfluxDB最基础、最底层也最核心的存储模块进行了介绍,接下来笔者会再用两篇文章在存储文件的基础上分别介绍InfluxDB是如何处理用户的写入(删除)请求和读取请求的。在阅读这两篇文章之前,强烈建议看官先行阅读之前的多篇文章,不然可能会有一定的阅读障碍。
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。
一般的我们如果需要搭建服务器监控平台,需要去读取服务器实时的内存信息,CPU状态等等,就正如我们上一篇使用python从零搭建服务器监控系统一样。如果大家没看过之前的那篇文章,推荐大家去看看。里面有搭建监控系统的整个思路。总的来说就是数据采集,数据存储,数据可视化这三个方面。
https://pan.baidu.com/s/1jAbY4xz5gvzoXxLHesQ-PA
以Java 8 为基准 Spring Boot 2.0 要求Java 版本必须8以上, Java 6 和 7 不再支持。 内嵌容器包结构调整 为了支持reactive使用场景,内嵌的容器包结构被重构了的幅度有点大。EmbeddedServletContainer被重命名为WebServer,并且org.springframework.boot.context.embedded 包被重定向到了org.springframework.boot.web.embedded包下。举个例子,如果你要使用TomcatEm
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。
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。
本方案采用 Grafana + InfluxDB 实时展示 Jmeter 的压测数据,下面为本文实验的压测指标数据流向图。
[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
一个HTTP/2连接是运行在TCP连接上的应用层协议。客户端是TCP连接的发起者。
本文演示在Docker中运行Grafana和InfluxDB,并通过Grafana展示InfluxDB曲线图。 1 准备工作 ###1.1 安装Docker 请参考这里 1.2 下载镜像 $ docker pull grafana/grafana:5.2.3 $ docker pull influxdb:1.6.1 2 启动 2.1 启动InfluxDB $ docker run -d -p 8086:8086 -v $PWD:/var/lib/influxdb -v /etc/localtime:/etc
1. Nginx基本配置 1.1 Nginx默认配置语法 image.png nginx.conf作为主要的配置文件 include /etc/nginx/conf.d/*.conf这个包含文件会把conf.d目录下以.conf结尾的后缀配置文件全部包含到主配置文件中. 1.2 全局性和服务级别解释 user username [groupname]; #指定运行worker进程的用户和组 pid /path/to/pidfile_name; #指定nginx的pid文件 worker_
part of Hypertext Transfer Protocol -- HTTP/1.1 RFC 2616 Fielding, et al.
part of Hypertext Transfer Protocol — HTTP/1.1 RFC 2616 Fielding, et al.
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。
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