Kapacitor 和连续查询：如何决定你需要哪个工具

作者：Katy Farmer / 产品，用例，开发者
2018年3月26日

在 InfluxData，我们有一个非常棒的社区。你们都提出聪明的问题，并为我们平台的持续改进做出贡献。你们是我们的面包黄油，也是我们的甜甜圈糖霜。好吧，我现在有点饿了。

<figcaption> 多么快乐的社区！</figcaption>

我们希望尽可能回答你们的问题，所以我们将解决社区中最常见的一些问题。

本周问题：何时使用 Kapacitor 而不是连续查询？

如果你在问这个问题，1) 你并不孤单，2) 你有理由好奇。

<figcaption> 我狗狗的照片，它也有很多重要的问题，比如：食物？外面？食物？</figcaption>

让我们从开始讲起。

根据文档，“连续查询（CQ）是自动且周期性地在实时数据上运行并存储查询结果的 InfluxQL 查询。”

CQs 被设计用来聚合您想要保留在新的测量中的数据（称为降采样）。您的时间序列数据有成千上万的点；除非绝对必要，否则您不想永久存储它们，因为磁盘需求会迅速增加。CQs 提供了一种方法，让您在不保留所有单个点的情况下保留数据的摘要。通过 CQs，您可以保留全分辨率数据，并使用保留策略（或手动删除）使其过期，您只需保留您需要的。

Kapacitor 是我们 TICK 堆栈中的“K”，这是一个强大的处理引擎，有时它隐藏在神秘的阴影中，就像您小时候认为会在他们院子里毁掉您的那个邻居。但 Kapacitor 并不可怕。它很辉煌。

<figcaption> Kapacitor 的树袋熊更喜欢室内活动。</figcaption>

如果您使用 Kapacitor，您可能知道有两种类型的任务：流式和批处理。如果您对在 Kapacitor 中何时使用批处理而不是流式任务感兴趣，您可以阅读这篇指南。

Kapacitor 功能强大，这就是为什么我们要关注这里的一个功能：Kapacitor 可以根据计划从 InfluxDB 查询数据，执行转换（或任何用户定义的函数），并将转换后的数据存储回 InfluxDB。它可以像流一样处理数据，而不仅仅是周期性查询，并且可以根据您设定的条件进行警报。这听起来很像连续查询。我们可以查询我们的 InfluxDB 实例，运行一些聚合函数，并将其存储在具有无限保留策略的不同 InfluxDB 实例中。

从这里开始，我们会想知道 CQ 或 Kapacitor 是否是这项工作的最佳工具。以下是一些可以帮助您做出决定的事项。

• 您是否正在运行大量的 CQ？ 使用 Kapacitor（流任务）。显然，“大量”是相对的，但如果您的 CQ 导致 InfluxDB 实例锁定、落后于计划或降低仪表板查询工作量，请将工作负载移至 Kapacitor 以释放数据库资源。 备注：流任务将比批量任务具有更高的性能，而批量任务仍然会查询 InfluxDB 并创建额外的负载。
• 您是否想执行更复杂的数据转换？ 使用 Kapacitor。Kapacitor 提供了所有 InfluxQL 功能，以及添加用户（即您）编写的函数的能力 使用您选择的任何语言。
• 您是否正在编写查询以降采样有限的数据量？使用 CQs。 当您运行大量 CQ 或执行复杂查询时，CQ 会成为性能问题。如果您知道您需要什么以及如何使用 InfluxQL 实现，请使用 CQ 完成工作。具有 Kapacitor 企业版本的用户还可以在集群的子集上启用 CQ，以便节点可以专注于 CQ（如果您需要的话）。

如果您刚刚意识到应该使用 Kapacitor，请阅读有关如何使用 Kapacitor 作为连续查询引擎 的指南。

如果您刚刚意识到想要编写 CQ，请阅读有关 编写连续查询 的介绍。

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