五分鐘讀懂OpenTSDB 數(shù)據(jù)存儲

隨著互聯(lián)網(wǎng)、尤其是物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，我們需要把各種類型的終端實時監(jiān)測、檢查與分析設備所采集、產(chǎn)生的數(shù)據(jù)記錄下來，在有時間的坐標中將這些數(shù)據(jù)連點成線，往過去看可以做成多緯度報表，揭示其趨勢性、規(guī)律性、異常性;往未來看可以做大數(shù)據(jù)分析，機器學習，實現(xiàn)預測和預警。

這些數(shù)據(jù)的典型特點是：產(chǎn)生頻率快（每一個監(jiān)測點一秒鐘內(nèi)可產(chǎn)生多條數(shù)據(jù)）、嚴重依賴于采集時間（每一條數(shù)據(jù)均要求對應唯一的時間）、測點多信息量大（實時監(jiān)測系統(tǒng)均有成千上萬的監(jiān)測點，監(jiān)測點每秒鐘都產(chǎn)生數(shù)據(jù)，每天產(chǎn)生幾十GB的數(shù)據(jù)量）。
基于時間序列數(shù)據(jù)的特點，關系型數(shù)據(jù)庫無法滿足對時間序列數(shù)據(jù)的有效存儲與處理，因此迫切需要一種專門針對時間序列數(shù)據(jù)來做優(yōu)化處理的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)。

一、簡介

1、時序數(shù)據(jù)

時序數(shù)據(jù)是基于時間的一系列的數(shù)據(jù)。

2、時序數(shù)據(jù)庫

時序數(shù)據(jù)庫就是存放時序數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫，并且需要支持時序數(shù)據(jù)的快速寫入、持久化、多緯度的聚合查詢等基本功能。

對比傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫僅僅記錄了數(shù)據(jù)的當前值，時序數(shù)據(jù)庫則記錄了所有的歷史數(shù)據(jù)。同時時序數(shù)據(jù)的查詢也總是會帶上時間作為過濾條件。

3、OpenTSDB

毫無遺漏的接收并存儲大量的時間序列數(shù)據(jù)。

3.1、存儲

無需轉(zhuǎn)換，寫的是什么數(shù)據(jù)存的就是什么數(shù)據(jù)

時序數(shù)據(jù)以毫秒的精度保存

永久保留原始數(shù)據(jù)

3.2、擴展性

運行在Hadoop 和 HBase之上

可擴展到每秒數(shù)百萬次寫入

可以通過添加節(jié)點擴容

3.3、讀能力

直接通過內(nèi)置的GUI來生成圖表

還可以通過HTTP API查詢數(shù)據(jù)

另外還可以使用開源的前端與其交互

4、OpenTSDB核心概念

我們來看一下這樣一段信息：2019-12-5 22:31:21版本號為‘3.2.1’的某產(chǎn)品客戶端的首頁PV是1000W

Metric：指標，即平時我們所說的監(jiān)控項。譬如上面的PV

Tags：維度，也即標簽，在OpenTSDB里面，Tags由tagk和tagv組成的鍵值對，即tagk=takv。標簽是用來描述Metric的，比如上面的某產(chǎn)品客戶端的版本號 version=‘3.2.1’

Value：一個Value表示一個metric的實際數(shù)值，比如：1000W

Timestamp：即時間戳，用來描述Value是什么時候發(fā)生的：比如：2019-12-5 22:31:21

Data Point：即某個Metric在某個時間點的數(shù)值，Data Point包括以下部分：Metric、Tags、Value、Timestamp

保存到OpenTSDB的數(shù)據(jù)就是無數(shù)個DataPoint

上面描述2019-12-5 22:31:21版本號為‘3.2.1’的某產(chǎn)品客戶端的首頁PV是1000W，就是1個DataPoint。

二、OpenTSDB的部署架構

1、架構圖

2、說明

OpenTSDB底層是使用HBase來存儲數(shù)據(jù)的，也就是說搭建OpenTSDB之前，必須先搭建好HBase環(huán)境。

OpenTSDB是由一系列的TSD和實用的命令行工具組成。

應用通過運行一個或多個tsd(Time Series Daemon， OpenTSDB的節(jié)點)來與OpenTSDB的交互。

每個TSD是獨立的，沒有master，沒有共享狀態(tài)，所以你可以運行盡可能多的 TSD 來處理工作負載。

三、HBase簡介

從OpenTSDB的部署架構中我們看到OpenTSDB是建立在HBase之上的，那么HBase又是啥呢？為了更好的剖析OpenTSDB，這里我們簡要介紹一下HBase。

1、HBase是一個高可靠性、強一致性、高性能、面向列、可伸縮、實時讀寫的分布式開源NoSQL數(shù)據(jù)庫。

2、HBase是無模式數(shù)據(jù)庫，只需要提前定義列簇，并不需要指定列限定符。同時它也是無類型數(shù)據(jù)庫，所有數(shù)據(jù)都是按二進制字節(jié)方式存儲的。

3、它把數(shù)據(jù)存儲在表中，表按“行鍵，列簇，列限定符和時間版本”的四維坐標系來組織，也就是說如果要唯一定位一個值，需要四個都唯一才行。下面參考Excel來說明一下：

4、對 HBase 的操作和訪問有 5 個基本方式，即 Get、Put、Delete 和 Scan 以及 Increment，HBase 基于非行鍵值查詢的唯一途徑是通過帶過濾器的掃描。

5、數(shù)據(jù)在HBase中的存儲（物理上）：

6、數(shù)據(jù)在HBase中的存儲（邏輯上）：

四、支撐OpenTSDB運行的HBase表

如果你第一次用你的HBase實例運行OpenTSDB，需要創(chuàng)建必要的HBase表，OpenTSDB 運行僅僅需要四張表：tsdb, tsdb-uid, tsdb-tree 和 tsdb-meta，所有的DataPoint 數(shù)據(jù)都保存在這四張表中，建表語句如下：

1、tsdb-uid

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create 'tsdb-uid',
{NAME => 'id', COMPRESSION => 'NONE', BLOOMFILTER => 'ROW', DATA_BLOCK_ENCODING => 'PREFIX_TREE'},
{NAME => 'name', COMPRESSION => 'NONE', BLOOMFILTER => 'ROW', DATA_BLOCK_ENCODING => 'PREFIX_TREE'}

2、tsdb

1 2	create 'tsdb', {NAME => 't', VERSIONS => 1, COMPRESSION => 'NONE', BLOOMFILTER => 'ROW', DATA_BLOCK_ENCODING => 'PREFIX_TREE'}

3、tsdb-tree

1 2	create 'tsdb-tree', {NAME => 't', VERSIONS => 1, COMPRESSION => 'NONE', BLOOMFILTER => 'ROW', DATA_BLOCK_ENCODING => 'PREFIX_TREE'}

4、tsdb-meta

1 2	create 'tsdb-meta', {NAME => 'name', COMPRESSION => 'NONE', BLOOMFILTER => 'ROW', DATA_BLOCK_ENCODING => 'PREFIX_TREE'}

后面將對照實際數(shù)據(jù)來專門講解這四張表分別存儲的內(nèi)容。

五、 OpenTSDB是如何把一個數(shù)據(jù)點保存到HBase中的呢？

1、首先檢查一下四個表里面的數(shù)據(jù)

從上面看，四個表里面的數(shù)據(jù)都是空的

2、然后我們往OpenTSDB寫一個數(shù)據(jù)點

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@Test
public void addData() {
????String metricName = "metric";
????long value = 1;
????Map tags = new HashMap();
????tags.put("tagk", "tagv");
????long timestamp = System.currentTimeMillis();
????tsdb.addPoint(metricName, timestamp, value, tags);
????System.out.println("------------");
}

3、插入數(shù)據(jù)之后我們再來查看一下四個表數(shù)據(jù)

發(fā)現(xiàn)HBase里面有數(shù)據(jù)，在tsdb-uid、tsdb、和 tsdb-meta 表里面有數(shù)據(jù)，而tsdb-tree 表里面沒任何數(shù)據(jù)，下面我們針對這些數(shù)據(jù)做一下具體分析。

4、tsdb-tree表

它是一張索引表，用于展示樹狀結(jié)構的，類似于文件系統(tǒng)，以方便其他系統(tǒng)使用，這里我們不做深入的分析。

通過配置項tsd.core.tree.enable_processing來打開是否需要往此表里面寫入數(shù)據(jù)。

5、tsdb-meta表

這個表是OpenTSDB中不同時間序列的一個索引，可以用來存儲一些額外的信息，該表只有一個列族name，兩個列，分別為ts_meta、ts_ctr。這個表里面的數(shù)據(jù)是可以根據(jù)配置項配置來控制是否生成與否，生成幾個列，具體的配置項有：

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tsd.core.meta.enable_realtime_ts
tsd.core.meta.enable_tsuid_incrementing
tsd.core.meta.enable_tsuid_tracking

Row Key?和tsdb表一樣，其中不包含時間戳，[...]

ts_meta?Column?和UIDMeta相似，其為UTF-8編碼的JSON格式字符串

ts_ctr Column 計數(shù)器，用來記錄一個時間序列中存儲的數(shù)據(jù)個數(shù)，其列名為ts_ctr，為8位有符號的整數(shù)。

6、tsdb-uid表數(shù)據(jù)分析

tsdb-uid用來存儲UID映射，包括正向的和反向的。存在兩列族，一列族叫做name用來將一個UID映射到一個字符串，另一個列族叫做id，用來將字符串映射到UID。列族的每一行都至少有以下三列中的一個：

metrics?將metric的名稱映射到UID

tagk?將tag名稱映射到UID

tagv?將tag的值映射到UID

如果配置了metadata，則name列族還可以包括額外的metatata列。

6.1、id 列族

Row Key：實際的指標名稱或者tagK或者tagV

Column Qualifiers：metrics、tagk、tagv三種列類型中一種

Column Value ：?一個無符號的整數(shù)，默認是被編碼為3個byte，自增的數(shù)字，其值為UID

6.2、name 列族

Row Key ：UID，就是ID列簇的值

Column Qualifiers：metrics、tagk、tagv、metrics_meta、tagk_meta、tagv_meta六種列類型中一種，*_meta是需要開啟tsd.core.meta.enable_realtime_uid才會生成

Column Value：與UID對應的字符串，對于一個*_meta列，其值將會是一個UTF-8編碼的JSON格式字符串。不要在OpenTSDB外部去修改該值，其中的字段順序會影響CAS調(diào)用。

7、tsdb表：

時間點數(shù)據(jù)就保存在此表中，只有一個列簇t:

7.1、RowKey格式

UID：默認編碼為3 Bytes，而時間戳會編碼為4 Bytes

salt：打散同一metric不同時間線的熱點

metric, tagK, tagV：實際存儲的是字符串對應的UID（在tsdb-uid表中）

timestamp：每小時數(shù)據(jù)存在一行，記錄的是每小時整點秒級時間戳

7.2、Column格式

column qualifier?占用2 Bytes或者4 Bytes，

占用2 Bytes時表示以秒為單位的偏移，格式為：

12 bits:相對row表示的小時的delta, 最多2^ 12 = 4096 > 3600因此沒有問題

1 bit: an integer or floating point

3 bits: 標明數(shù)據(jù)的長度，其長度必須是1、2、4、8。000表示1個byte,010表示2byte，011表示4byte，100表示8byte

占用4 Bytes時表示以毫秒為單位的偏移，格式為：

4 bits：十六進制的1或者F

22 bits:毫秒偏移

2 bit:保留

1 bit: an integer or floating point，0表示整數(shù),1表示浮點數(shù)

3 bits: 標明數(shù)據(jù)的長度，其長度必須是1、2、4、8。000表示1個byte,010表示2byte，011表示4byte，100表示8byte

7.3、value

value 使用8 Bytes存儲，既可以存儲long,也可以存儲double。

7.4、tsdb表設計的特點：

metric和tag映射成UID，不存儲實際字符串，以節(jié)約空間。

每條時間線每小時的數(shù)據(jù)點歸在一行，每列是一個數(shù)據(jù)點，這樣每列只需要記錄與這行起始時間偏移，以節(jié)省空間。

每列就是一個KeyValue。

六、寫在最后

1、應用場景

作為時序數(shù)據(jù)庫，OpenTSDB 不僅僅可以提供原始數(shù)據(jù)的查詢，并且還支持對原始數(shù)據(jù)的聚合能力，支持過濾、過濾之后的聚合計算。

支持降采樣查詢，比如原始數(shù)據(jù)是1分鐘一個數(shù)據(jù)點，如果我想1個小時一個數(shù)據(jù)點進行展示，也能支持。

支持根據(jù)維度分組查詢，比如我有一個中國地市的數(shù)據(jù)，現(xiàn)在我想根據(jù)省份進行分組之后查詢，也能支持。

2、使用注意事項

OpenTSDB 默認情況下的字符集是ISO-8859-1,為什么會使用這個字符集呢，是因為它的編碼是單字節(jié)編碼，編碼后的長度是固定的，如果要支持中文，需要對源碼進行編譯，修改為UTF-8即可。

默認提供的HBase建表語句是沒有預分區(qū)的，這樣會導致大批量數(shù)據(jù)寫入的時候有熱點問題，建議進行預分區(qū)。

OpenTSDB不適合超大數(shù)據(jù)量，在千萬級、億級中提取幾萬條數(shù)據(jù)，比如某個指標半年內(nèi)的5分鐘級別的數(shù)據(jù)，還是很快響應的。但如果再提取多點數(shù)據(jù)，幾十萬，百萬這樣的量級，又或者提取后再做個聚合運算，OpenTSDB 就勉為其難，實際使用的時候用作服務端機器的監(jiān)控無任何問題，如果作為客戶端APP監(jiān)控，響應就比較遲緩。

OpenTSDB 只有4 張HBase 表，所有的數(shù)據(jù)都存放在一張表，這就意味在OpenTSDB 這個層級上是無法更小的粒度來區(qū)別對待不同業(yè)務，比如不同的業(yè)務建不同的表存儲數(shù)據(jù)。

OpenTSDB 支持實時聚合計算功能，但是基于單點，所以運算能力有限。

3、展望

如果需要支持特大批量時序數(shù)據(jù)，建議使用Druid或InfluxDB，其中InfluxDB是最易用的時序數(shù)據(jù)庫。
編輯：hfy

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