一、项目背景
为了给用户提供更好的补能体验，蔚来能源在加电基础设施上进行了大量的投入，截止年底，已经在全国各地布局了换电站座，超充桩3,根，目充桩3,根，为用户安装家充桩96,+根。
为了对设备进行更高效的管理，需要将设备采集数据上报至云端进行存储，并提供实时数据查询、历史数据查询等业务服务，用来做设备监控和分析。
现状
在业务诞生之初，我们用作数据存储的选型是MySQL+HBase，MySQL存储设备最新实时数据，HBase存储设备原始数据，大体架构如下：
之所以选择HBase，有以下几个理由：
HBase在大数据领域应用较为广泛，适合存储海量数据，写入性能好
支持动态添加列，非常方便兼容数据模型变化
底层是键值对存储，数据可以比较稀疏，空数据不占存储空间
团队HBase技术使用相对较为成熟
痛点
初期因为设备不多，数据量不大，加上查询场景单一，HBase表现不错，可以满足业务需求。
随着换电站和超充站等设备在全国的快速布局，设备数量持续增长，积累的数据量越来越多，长时间跨度数据查询效率出现瓶颈，再加上查询场景不断丰富，HBase已经无法满足当前业务需要。问题主要体现在以下几点：
HBase只支持Rowkey索引，有很大的局限性，一些查询场景依赖Rowkey设计合理，如果业务调整，无法兼容
可以引入二级索引解决，单独维护查询条件与Rowkey关系，查询时先查到Rowkey再查数据，不管是引入中间件还是自己实现，都会增加整体架构和实现复杂度
HBase单表随着数据量增大，会触发自动分区，导致写入性能下降，需要通过建表时指定预分区来解决，调整起来很麻烦，需要重新建表生效
HBase不适用于大范围扫描查询，性能比较差
HBase不支持聚合查询，大跨度时间范围查询数据量太大，图表无法渲染
HBase部署需要依赖ZooKeeper，运维成本高
二、落地方案
技术选型
为了解决这些痛点，我们将目光投向时下流行并且更适合物联网领域的时序数据库。经过调研，对比多个技术选型，最终决定使用TDengine代替HBase作为设备原始数据存储。
在选型时我们考虑过OpenTSDB，也是一款优秀的时序数据库产品，在部门其他业务中已经有过比较成熟的使用，能解决一部分遇到的痛点：
OpenTSDB在HBase基础上做了优化，包括存储元数据映射和压缩机制，使数据存储占用空间大大降低
OpenTSDB提供数据聚合查询功能，可以支持更大时间跨度查询的业务需求
但是OpenTSDB底层还是基于HBase的，HBase存在的一些问题，OpenTSDB依然会有，并且架构并没有变简单，没有摆脱HBase的依赖。
经过对比，我们决定尝试一下TDengine，其官方给出的性能指标，单节点部署情况下可以达到k/s读取，和k/s写入，同时TDengine具备的一些特点能很好地解决我们遇到的痛点：
引入超级表概念对应设备类型，对每个设备创建子表继承超级表，通常相同设备类型的设备数据模型一定相同，通过超级表管理schema直接对子表生效很方便，同时对每个设备建表可以很好地做数据隔离，同时避免互相影响
采用多级存储，不同时间的数据使用不同存储介质，新数据经常访问存SSD保证效率，老数据存HDD，节约成本
不依赖任何第三方软件，集群安装部署方便，支持灵活扩容
提供多种聚合函数，支持对数据的聚合查询
前期测试
我们使用TDengine做了一些简单的性能测试，评估使用TDengine是否能满足我们的业务需求。
测试准备
采用单节点部署
8核32GB，GB存储
采用默认配置
采用RESTfulAPI方式写入数据
测试场景
模拟10,个设备上报数据，消息并发约4k左右。
定义超级表如下
SQL--代码示例，非真实代码CREATESTABLEdevice_data_point_0(tstimestamp,d1nchar(64),d2nchar(64),...)TAGS(t1binary(64));
最初采用每条上报消息进行一次数据写入，性能无法满足，而将单条消息写入改为批量写入，积累一批数据（条）后，再批量写入一次，性能可以支撑
测试结论
采用批量写入数据方式，调整合适的单批次数据量大小，使用单机部署（8核32GB，GB存储）默认配置的TDengine服务，RESTfulAPI写入方式，在4k并发流量下写入没有问题，同时消费积压数据时峰值达到7k/s，因为单条消息包含信息量太大，实际处理中会拆分为30条写入TDengine，所以实际写入QPS为k/s，比满足同样数据流量的HBase集群规模要小不少，可以节省成本，再加上TDengine本身部署不依赖其他三方软件，也可以同时节省运维成本。
迁移方案
经过测试，我们决定先对部分设备应用TDengine时序数据库替代HBase，同时需要考虑如何在不影响业务功能的情况下平滑过渡并完成迁移。
数据双写
因为目前没有现成的工具可以直接把数据从HBase迁移到TDengine，如果自己开发一个工具做这件事情，开发成本太高，而且可能是一次性的。
考虑到不想浪费开发资源，同时我们需要一个过渡期，期间如果TDengine出现问题可以迅速切换回HBase，不影响业务，所以不能马上把HBase废掉，所以我们决定先实现TDengine写入，并且暂时保持HBase和TDengine两个数据库双写。
写入方式
根据前期测试结果，我们选择直接采用批量方式写入数据：
并行处理不同设备类型数据
消费设备上报数据放入队列
当队列长度达到n或超过等待时间t，从队列中取出数据批量写入
经过压测，在n=1,，t=ms情况下，单次写入耗时基本在10ms以内，意味着我们可以支持单个设备类型每秒上万的并发写入，并且还有进一步的优化提升空间。
查询切换
为了保证迁移过程顺利，并且迁移前后不会出现数据不完整的情况，我们做了一个查询开关：
配置TDengine功能上线时间
判断查询请求时间范围与配置时间大小，决定查HBase还是TDengine
过渡期结束后，停止HBase服务
迁移后架构变为如下所示：
三、实际效果
目前我们已将线上部分设备的数据切换到TDengine集群，上线后集群表现稳定。
对比之前使用HBase：
查询速度提升明显，从使用HBase查询单设备24小时数据的秒级返回，到使用TDengine查询查询相同数据的毫秒级返回
每天增量数据占用的存储空间相当于原来使用HBase时的50%
集群计算资源成本相比使用HBase节省超过60%
四、总结
总体上说，TDengine读写性能表现很好，在满足我们业务需求的同时，极大地节省了计算资源和运维成本，目前尝试TDengine的业务场景还比较简单，只是单纯的数据写入和时间范围查询，后续可以结合TDengine更多进阶功能探索其他可以落地的业务场景
使用上还有一些问题待解决，比如schema调整在应用发版过程中对数据写入的影响，产生预期外的写入异常，以及异常定义不明确，无法快速定位问题，尤其是跟schema相关数据写入问题
监控方面目前支持的监控指标较少，这个问题据说会在后续版本丰富
数据迁移方面，目前官方支持工具还比较少，不能比较方便的把数据从其他存储引擎迁移到TDengine，需要进行额外开发
关于作者
李鹏飞，蔚来汽车能源数字化产品开发部高级工程师，目前负责能源物联平台开发。
想了解更多TDengine的具体细节，欢迎大家在GitHub上查看相关源代码。