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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。
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时序数据库选型
Influxdb vs Prometheus
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。
influxdb支持的类型有float，integers，strings，booleans，prometheus目前只支持float。
influxdb的时间精度是纳秒，prometheus的则是毫秒。
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。
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。
2015年prometheus还在开发阶段，相对来说influxdb更加稳定。
influxdb支持event log，prometheus不支持。
更详细的对比请参考：对比https://db-engines.com/en/system/Graphite%3BInfluxDB%3BPrometheus。
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。
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
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：
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 （http://blog.fatedier.com/2016/08/05/detailed-in-influxdb-tsm-storage-engine-one/）。
实践
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
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：
grafana需要配置很多个数据源。
用户不能根据measurement来订阅数据。
数据库挂掉，就需要修改grafana的数据源。
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。
用户查询直连数据库，用户select *数据库直接OOM，数据库会重启。
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
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。
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。
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。
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
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：
同时支持写和查询功能，统一接入点，类似cluster。
支持重写功能，写入失败时写入文件，后端恢复时再写入。
限制部分查询命令和全部删除操作。
以measurement为粒度区分数据，支持按需订阅。
measurement优先精确匹配，然后前缀匹配。
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。
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：
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。
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