北京中科白癜风医院路线 https://m.39.net/pf/a_5252029.html对于监控系统来讲,历史数据的存储,高效率查询,快速展现,是个很重要且困难的问题。这主要表现在下面三个方面:数据量大:目前我们的监控系统,每个周期,大概有1亿次数据采集项上报(上报周期为1分钟和5分钟两种,各占50%),一天4小时里,从来不会有低峰,不管是白天和黑夜,每个周期,总会有那么多的数据要更新。 写操作多:一般的业务系统,通常都是读多写少,可以方便的使用各种缓存技术,再者各类数据库,对于查询操作的处理效率远远高于写操作。而监控系统恰恰相反,写操作远远高于读。每个周期几千万次的更新操作,对于常用数据库(MySQL、PostgSQL、MongoDB)都不是最合适和擅长的。 高效率的查:我们说监控系统读操作少,是说相对写入来讲。监控系统本身对于读的要求很高,用户经常会有查询上百个metric,在过去一天、一周、一月、一年的数据。如何在秒级返回给用户并在前端展现,这是一个不小的挑战。graph所做的事情,就是把用户每次push上来的数据,进行采样存储,并提供查询接口。我们参考RRDtool的理念,在数据每次存入的时候,会自动进行采样、归档。在默认的归档策略,一分钟push一次的频率下,历史数据保存5年。同时为了不丢失信息量,数据归档的时候,会按照平均值采样、最大值采样、最小值采样存三份。用户在查询某个metric,在过去一年的历史数据时,Graph会选择最合适的采样频率,返回采样过后的数据,提高了数据查询速度。Installation源码安装过程,如下
#setGOPATHandGOROOTmkdir-pGOPATH/src/github.
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