Mark : 饿了么 Influxdb 实践之路

桃扇骨 2022-04-24 00:50 563阅读 0赞

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### 前言 ###

[Influxdb][]是一个基于golang编写，没有额外依赖的开源时序数据库，用于记录metrics、events，进行数据分析。这篇文章谈论的influxdb版本在**1.2.0**以上。这篇文章只谈论influxdb在监控中的数据存储应用，不会谈论influxdb提供的整套监控方案。本文主要谈论五个方面：**时序数据库选型、influxdb基本概念、存储引擎、实践、数据聚合。**

### 选型 ###

Influxdb vs Prometheus

1.  influxdb集成已有的概念，比如查询语法类似sql，引擎从LSM优化而来，学习成本相对低。
2.  influxdb支持的类型有float，integers，strings，booleans，prometheus目前只支持float。
3.  influxdb的时间精度是纳秒，prometheus的则是毫秒。
4.  influxdb仅仅是个数据库，而prometheus提供的是整套监控解决方案，当然influxdb也提供了整套监控解决方案。
5.  influxdb支持的math function比较少，prometheus相对来说更多，influxdb就目前使用上已经满足功能。
6.  2015年prometheus还在开发阶段，相对来说influxdb更加稳定。
7.  influxdb支持event log，prometheus不支持。
8.  更详细的对比请参考：[对比][Link 1]。

我们其实仅仅需要的是一个数据库，其他组件都是自己开发的，而且存储的数据类型不仅仅是数字，因此选择了influxdb。希望上面的比较对大家有帮助。

### Influxdb基本概念 ###

**Database**

数据库是个逻辑容器，包含了measurement、retention policies、continuous queries、time series data，类似于mysql的database。

**Measurement**

描述了相关数据的存储结构，类似于mysql的table，但是不需要创建，写入数据的时候自动创建。关于schema的设计建议参考：[设计建议][Link 2]。

**Line Protocol**

Line Protocol定义了influxdb的数据写入格式，如下：

**Tag**

上面的location和server就是tag key，us和host1是tag value，tag是可选的。不过写入数据时最好加上tag，因为它可以被索引。tag的类型只能是字符串。

**Field**

上面的temperature是field key，82是field value。field value会用于展示，value支持的类型有floats，integers，strings，booleans。

**Timestamp**

格式是：RFC3339 UTC。默认精确到纳秒，可选。

**Series**

measurement, tag set, retention policy相同的数据集合算做一个 series。理解这个概念至关重要，因为这些数据存储在内存中，如果series太多，会导致OOM。

**Retention Policy**

保留策略包括设置数据保存的时间以及在集群中的副本个数。默认配置是：RP是autogen，保留时间是永久，副本为1。这些配置在创建数据库时可以修改。

**Continuous Query**

CQ是预先配置好的一些查询命令，定期自动执行这些命令并将查询结果写入指定的measurement中，这个功能主要用于数据聚合。具体参考：[CQ][]。

**Shard**

存储一定时间间隔的数据，每个目录对应一个shard，目录的名字就是shard id。每一个shard都有自己的cache、wal、tsm file以及compactor，目的就是通过时间来快速定位到要查询数据的相关资源，加速查询的过程，并且也让之后的批量删除数据的操作变得非常简单且高效。

### 存储引擎 ###

**概述**

TSM Tree是在LSM Tree的基础上稍作修改优化而来。它主要包含四个部分：cache、wal、tsm file、compactor。

**Cache**

插入数据时，先往cache中写入再写入wal中，可以认为cache是wal文件中的数据在内存中的缓存。

**WAL**

预写日志，对比mysql的binlog。其作用就是为了持久化数据，当系统崩溃后可以通过wal文件恢复cache。

**TSM File**

每个tsm文件的大小上限是2GB。当达到`cache-snapshot-memory-size`,`cache-max-memory-size`的限制时会触发将cache写入tsm文件。

**Compactor**

主要进行两种操作，一种是cache数据达到阀值后，进行快照，生成一个新的tsm文件。另外一种就是合并当前的tsm文件，将多个小的tsm文件合并成一个，减少文件的数量，并且进行一些数据删除操作。 这些操作都在后台自动完成。

**目录结构**

InfluxDB的数据存储有三个目录，分别是meta、wal、data。meta用于存储数据库的一些元数据，meta目录下有一个meta.db文件。wal目录存放预写日志文件，以.wal结尾。data目录存放实际存储的数据文件，以.tsm结尾。基本结构如下：

-- wal
       -- test
           -- autogen
             -- 1
                -- _00001.wal
             -- 2
                -- _00002.wal
    -- data
       -- test
          -- autogen
             -- 1
                -- 000000001-000000001.tsm
             -- 2
                -- 000000001-000000010.tsm
    -- meta
         -- meta.db

其中 **test**是数据库名称，**autogen**是存储策略名称，再下一层目录中的以数字命名的目录是 shard 的 ID 值，比如 **autogen**存储策略下有两个 shard，ID 分别为 1 和 2，shard存储了某一个时间段范围内的数据。再下一级的目录则为具体的文件，分别是 `.wal`和 `.tsm`结尾的文件。

更详细的参考

[InfluxDB详解之TSM存储引擎解析][InfluxDB_TSM]

### 实践 ###

**项目介绍**

[gateway][]用于检测和压缩influxdb的数据，用于跨机房传输，采用udp接受数据。

[influxdb-relay][]是官方提供的高可用方案，但是它只提供简单的写入功能。

[influxdb-proxy][]是用于替代influxdb-relay的高可用方案。

前期架构图

![enter image description here][]

**使用问题**

**influxdb-relay**是官方提供的高可用方案，但是它只提供简单的写入功能。在初期使用时，并没有多大的问题，随着influxdb在公司的推广，接入方越来越多，意味着查询方越来越多，这就带来了以下问题：

1.  grafana需要配置很多个数据源。
2.  用户不能根据measurement来订阅数据。
3.  数据库挂掉，就需要修改grafana的数据源。
4.  维护困难，比如需要新增数据库，用户需要配置多个数据源，不能统一接入点。
5.  用户查询直连数据库，用户`select *`数据库直接OOM，数据库会重启。
6.  relay提供的重写功能，数据是保留在内存中，一旦influxdb挂掉，就会导致relay机器内存疯涨。

踩过的坑

1.  `max-row-limit`不为0，会导致influxdb OOM。目前这个问题已经修复，但是grafana展示时会存在问题，配置时请设置为0。
2.  配置查询限制参数时，会导致一些奇怪的问题，官方是不限制，请保留默认配置。
3.  没有制定schema规范，接入方把field写成tag了，导致内存疯涨，最后OOM。理解series的概念很重要。
4.  写入超时时间默认是10s，有时候数据写入了但返回500。可以将这个时间设置成大点。

优化后的架构图

![enter image description here][enter image description here 1]

**influxdb-proxy是为了解决上面的使用问题而开发出来的。具有以下功能：**

1.  **同时支持写和查询功能，统一接入点，类似cluster。**
2.  **支持重写功能，写入失败时写入文件，后端恢复时再写入。**
3.  **限制部分查询命令和全部删除操作。**
4.  **以measurement为粒度区分数据，支持按需订阅。**
5.  **measurement优先精确匹配，然后前缀匹配。**
6.  **提供数据统计，比如qps，耗时等等。**

### 数据聚合 ###

influxdb提供数据聚合的功能，就是上面基本概念里提到的**Continuous Query**。预先定义好cq，就可以定期根据不同的tag进行聚合数据。目前它有个设计问题：cq是顺序执行的，cq越多，数据延迟越高，一般延迟在几分钟内。如果需要更实时的聚合，cq不能满足，需要引入其他工具，比如spark。关于cq的语法请参考：[语法][CQ]。

Spark

经过内部调研，发现spark+kafka是个更好的聚合方案。spark支持流式处理且支持sql功能，我们只需要将cq改成sql就行。目前这个处于尝试阶段，已经上线部分功能。目前的处理流程如下：

![enter image description here][enter image description here 2]

### 总结 ###

上文讲的整套架构已经支撑起饿了么2万台机器的监控，目前每秒写入的点数是300k。后端influxdb的机器数量是20台左右，维护成本基本趋于零。我们的焦点目前已经从influxdb转移到数据聚合和分析上。

[https_studygolang.com_articles_10120]: https://studygolang.com/articles/10120
[Influxdb]: https://github.com/influxdata/influxdb
[Link 1]: https://db-engines.com/en/system/Graphite%3BInfluxDB%3BPrometheus
[Link 2]: https://docs.influxdata.com/influxdb/v1.2/concepts/schema_and_data_layout/
[CQ]: https://docs.influxdata.com/influxdb/v1.2/query_language/continuous_queries/
[InfluxDB_TSM]: http://blog.fatedier.com/2016/08/05/detailed-in-influxdb-tsm-storage-engine-one/
[gateway]: https://github.com/pingliu/influxdb-gateway
[influxdb-relay]: https://github.com/influxdata/influxdb-relay
[influxdb-proxy]: https://github.com/shell909090/influx-proxy
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