InfluxDB 开源的社区版本面临的最大的问题就是单点故障和容灾备份,有没有一个简单的方案去解决这个问题呢?
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。
我们可以将设备上行数据存储到关系型数据库中,我们需要两张带有时间戳的表(最新数据表 和 历史数据表),历史数据表存储所有设备上报的数据,最新数据表需要存储设备最新一条上报数据,这条最新数据相当于设备的当前状态。然后展示的时候只展示最新一条数据的状态,报表查询可以按照设备id和时间从历史数据表查询汇总。 这样是可以的,但是我们的最新数据表需要被频繁的更新,数据量少的时候没问题。但数据量大,并发高的时候就会出现问题。 1、存储成本:数据不会被压缩,导致占用存储资源。 2、维护成本:单表数据量太大时,需要人工分库分表。 3、写入性能:单机写入吞吐量难以满足大量上行数据的写入需求,数据库存在性能瓶颈。 4、查询性能:数据量太大导致查询性能受到影响。
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 ~
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。
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。
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 )。
telegraf 整个包非常大,在这个方案只用了statsd插件部分的修改,所以更具体的需要根据自己需要进行学习,如果只是使用本方案就可以略过。
InfluxDB 1.7文档https://docs.influxdata.com/influxdb/v1.7/
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。
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:
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。
如果一艘快艇足够承载下你的所有货物到达彼岸,那么你不需要使用一艘轮船出行。产品设计和技术选型也是一样,我们经常会说:“我需要一个能够处理百万规模并发读写操作的,低延时,高可用的系统。” 如果按照这样的需求去设计系统,你可能得到的是一个设计复杂,代价昂贵的通用方案。但是如果仔细分析一下需求,你可能省略了需求背后的一些前提条件,比如真实的需求可能是这样的:“我需要一个能够处理百万规模的并发(只是理论峰值,平均情况小于10万并发)读写操作(读写比例1:9,只有追加写,没有修改操作)的低延时,高可用的(可以接受一定程度数据不一致性的)系统。” 那么你可能可以为这个特定的需求设计一个简单的,高效又低成本的系统。
在前文中我们已经介绍了使用JMeter非GUI模式进行压测的时候,我们可以使用 InfluxDB+Grafana进行实时性能测试结果监控,也可以用 Tegraf+InfluxDB+Grafana进行实现服务器性能监控。尽管Grafana看板可以显示事务执行的请求数和失败率。但是我们也想知道它失败的原因。
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。
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。
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。
InfluxDB is the open source time series database
InfluxDB是一个时间序列数据库,旨在处理较高的写入和查询负载。它是TICK堆栈的组成部分 。InfluxDB旨在用作涉及大量时间戳数据的任何用例的后备存储,包括DevOps监控,应用程序指标,IoT传感器数据和实时分析。。
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:
指标、日志和链路跟踪是端到端可观察性的核心支柱。尽管对于获得云原生架构的完整可见性至关重要,但端到端的可观察性对于许多 DevOps 和 SRE 团队来说仍然遥不可及。这是由于多种原因造成的,所有这些原因都以工具为共同点。由于超大规模云提供商和容器化微服务的使用不断增加,日志管理市场必须解决这一工具难题,才能实现其预计的从2020 年的 19 亿美元到 2026 年的 41 亿美元的扩张。
对应的类型是Value,这是个interface,定义在tsdb/engine/tsm1/encoding.go中
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
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。
IoTDB 是一款时序数据库,相关竞品有 Kairosdb,InfluxDB,TimescaleDB等,主要使用场景是在物联网相关行业,如:车联网、风力发电、地铁、飞机监控等等,具体应用案例及公司详情可以查看:IoTDB在实际公司中的使用信息收集
当前主流TSDB的时序数据模型都是以标签(tag 或者称为label) 为主来唯一确定一个时间序列(一般也附加上指标名称,时间戳等).
InfluxDB默认以UTC时间存储并返回时间戳,当接收到一个时序数据记录时,InfluxDB将时间戳从本地时区时间转换为UTC时间并存储,查询时,InfluxDB返回的时间戳对应的是UTC时间。InfluxDB支持通过在tz()子句中指定TZ格式的时区名字,如Asia/Shanghai,将UTC时间转换为中国本地时间,基本语法如下。
InfluxDB是一个开源的时序数据库,使用GO语言开发,特别适合用于处理和分析资源监控数据这种时序相关数据。
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;
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。
https://docs.influxdata.com/chronograf/v1.10/administration/config-options/#--influxdb-url
使用HTTP API查询数据https://docs.influxdata.com/influxdb/v1.7/guides/querying_data/
在大型微服务架构中,服务监控和实时分析需要大量的时序数据。存储这些时序数据最高效的方案就是使用时序数据库 (TSDB)。设计时序数据库的重要挑战之一便是在效率、扩展性和可靠性中找到平衡。这篇论文介绍的是 Facebook 内部孵化的内存时序数据库,Gorilla。Facebook 团队发现:
HTTP API是在InfluxDB中查询数据的主要方法(有关查询数据库的其他方法,请参阅命令行界面和客户端库)。
Grafana 6.3.3 发布了,Grafana 是一个功能丰富的指标标准仪表板和图形编辑器,用于分析和监控 Graphite、Elasticsearch、OpenTSDB、Prometheus 和 InfluxDB。
之前写过一个 IoTDB 数据模型 的介绍 ,但是实际例子举得不多,所以部分用户对于一个实际系统如何建模还比较困惑,今天主要介绍一下建模实例。
通过搭建jmeter+grafana+influxdb 的性能测试平台,解决了通过可视化面板实时观察压测过程中的各项性能指标数据。一般大家搭建这样的平台,都会选用官方提供的现有版面模板直接导入使用,它满足了大部分的基础需求。但是在团队真正的使用起来后,随着使用频率和使用人数的增加会发现些问题。
在本文中将介绍InfluxDB常用的基础操作,帮助读者建立对InfluxDB的感性认识,快速的动手玩起来,持续查询(Continuous Queies)、Group by、Series、行协议(Line Protocol)、InfluxQL等高级特性和细节,将会在后续文章中逐步介绍。
InfluxDB是一个开源的没有外部依赖的时间序列数据库。适用于记录度量,事件及执行分析。
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。
influxdb 时序数据库,因为实际业务中使用到了,然而并没有发现有特别好的文章,完整的介绍influx sql的使用姿势,因此记录下实际开发中学习的体会,主要参考来自于官方文档 Influx Query Language (InfluxQL)
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。
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
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。
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