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.
转载请注明：http://www.aierlanlan.com/rzgz/8116.html
