第二部分：InfluxDB 3.0内部结构

作者：Neha Julka / 开发者
2024年11月12日

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简介

在本系列博客的第一篇中，我们使用InfluxDB和可视化数据设置：第一部分，我们使用InfluxDB Cloud Serverless构建了一个时序数据收集和可视化平台。受CSTR与PID控制器用例的启发，该项目展示了如何使用InfluxDB和Grafana实时数据摄取和可视化。

这篇后续博客主要关注InfluxDB 3.0的架构，深入探讨了平台的工作原理。通过了解InfluxDB的核心组件，您将深入了解系统如何高效地处理和存储大规模时序数据，为更高级的应用场景做好准备。

时序数据库概述

时间序列数据库（TSDB）非常适合处理大量带时间戳的数据。与优先考虑数据类型和关系灵活性的关系数据库不同，TSDB专注于高效地存储和检索按时间索引的数据点。

这在物联网监控、金融系统、实时分析等应用中至关重要，在这些应用中，数据流快速到来，需要快速处理。作为领先的时间序列数据库平台，InfluxDB提供了高效的写入吞吐量和查询处理，非常适合实时洞察和长期存储。

InfluxDB 3.0 架构

InfluxDB 3.0 引入了一系列关键架构改进，以处理大规模的时间序列数据。以下是其主要组件的概述

核心组件

  • InfluxDB 引擎：专为高速摄取和查询处理而构建，该引擎处理大规模数据应用，如物联网和数据分析。
  • Apache Arrow：InfluxDB 3.0 使用 Apache Arrow 进行内存中数据处理。Arrow 的列式内存格式允许更快的数据访问和查询性能，尤其是在实时分析中。
  • 存储引擎：该引擎使用 Parquet 文件 进行磁盘存储，利用列式格式进行高效压缩和快速查询性能。
  • 摄取器：InfluxDB 3.0 中的摄取器在处理实时数据摄取和处理方面发挥着至关重要的作用。它管理以下任务
    • 实时查询：通过在写入磁盘之前将其加载到内存中（通过 Apache Arrow）使其可查询，从而在数据写入磁盘之前即可访问最新数据。
    • 数据存储：处理传入数据并将其写入对象存储中的 Parquet 文件，确保高效长期存储。
    • 元数据管理：摄取器通过将摄取数据的最新信息更新到系统的元数据目录来优化查询性能和检索。

数据存储

  • Parquet 文件和对象存储：InfluxDB 3.0 以 Parquet 文件的形式存储数据。这些文件高度压缩，并针对大规模数据分析进行了优化。它们保存在对象存储中，为长期数据保留提供成本效益、可扩展的存储。
  • 数据写入：InfluxDB 3.0 实时摄取数据。它首先将数据加载到 Apache Arrow 进行内存处理，使其立即可查询。然后，数据被批处理并写入紧凑的 Parquet 文件以进行长期对象存储。此过程优化了存储效率，同时确保快速数据检索。

数据模型

InfluxDB 的数据模型专门针对时间序列数据。它将信息组织到 度量、标签 和 字段 中，从而实现高效的存储和检索。

  • 度量：这些类似于传统数据库中的表，表示正在收集的数据名称（例如，“cpu_usage”、“temperature”）。
  • 标签：标签是键值对，向数据添加元数据，例如“location=server_room”或“device=sensor_1”。标签是索引的，这使得基于这些元数据字段的查询非常高效。
  • 字段：字段表示测量值，如温度读数或 CPU 利用率，不像标签那样索引。字段针对高写入性能进行了优化。

此模型以紧凑的方式存储大量数据集，特别是那些频繁写入的数据集，如传感器或性能数据，即使在数据扩展时也能提供更快的查询响应。

数据保留和优化

管理大量时间序列数据需要高效的存储和保留策略。InfluxDB 3.0 引入了几种技术来优化数据存储、检索和随时间保留。用户可以通过利用高级保留策略、压缩技术和降采样等策略来控制数据量，同时保持有价值的洞察。这些策略确保存储成本保持可控，同时系统以规模处理高频数据摄取。

让我们探讨 InfluxDB 如何处理保留策略和降采样、压缩等高级优化技术。

保留策略：InfluxDB的保留策略允许用户指定在删除数据之前存储数据的时间长度。此功能确保用户仅保留最相关的数据，有助于平衡存储空间和长期分析。例如，保留策略可能保留高分辨率数据30天，同时自动丢弃旧数据。

降采样：InfluxDB 3.0使用降采样技术对数据进行聚合（降低随时间的数据分辨率）。通过聚合数据，InfluxDB 3.0只为长期分析保留相关的汇总数据，同时保持存储成本可控。

压缩技术：InfluxDB 3.0利用提供高效数据压缩并减少存储需求的强类型文件（Parquet files）。Parquet的列式格式允许文件体积更小，同时保持快速的查询性能，这对于数据量可能呈指数级增长的大规模部署至关重要。

通过实施保留策略、降采样和压缩技术，InfluxDB在保持时间序列数据完整性和可用性的同时，实现了大规模数据管理的效率。

可扩展性、集群和可用性

随着数据量的增长和系统需求的增加，确保可扩展性和可靠性对于任何时间序列数据库都是至关重要的。InfluxDB 3.0通过为企业级可扩展性、容错性和可用性设计的功能来解决这些需求。其架构支持无缝水平扩展，提供跨分布式环境的高吞吐量和弹性。

以下是InfluxDB如何实现可扩展性和高可用性，同时满足多租户和分布式工作负载的需求：

集群：InfluxDB 3.0引入了集群功能，允许数据库通过跨多个节点分发数据实现水平扩展。该功能确保InfluxDB可以处理更大的工作负载，提供更高的吞吐量和改进的容错性。

高可用性：集群还实现了高可用性，数据在节点间复制，确保即使在硬件故障或网络问题的情况下也能继续运行。

多租户：InfluxDB支持多租户，允许多个用户或组织安全地共享同一基础设施，使其适用于企业级部署。

分布式架构：InfluxDB的分布式架构使得跨多个区域轻松扩展成为可能，提高性能并确保在不同环境中高效的工作负载管理。

InfluxDB提供各种部署选项，以满足不同的可扩展性和运营需求。

  • InfluxDB云无服务器：这是一个多租户、低成本选项，非常适合需要快速设置和最小基础设施管理的项目。它非常适合需要灵活性和易用性的小型应用程序，如物联网和家庭项目。
  • InfluxDB云专用和集群化：这两种选项都是单租户的，旨在满足对保证资源和隔离有要求的大型应用程序。专用云提供对基础设施的完全控制，而集群化部署提供水平扩展和高可用性，通过在多个节点间分发数据来处理更大的工作负载。

这些灵活的选项确保InfluxDB可以高效扩展，无论您处理的是小型数据集还是大型企业应用程序，同时提供针对您需求的强大可扩展性、性能和资源优化。

性能优化

InfluxDB 3.0可以处理大量时间序列数据，并且有几种性能优化策略确保其高效处理。

关键策略

  • 索引：InfluxDB 3.0通过使用Apache Arrow进行内存处理和Parquet进行高效压缩存储来优化查询性能。基于时间的索引允许InfluxDB快速定位和检索数据，尤其是在大型数据集中，无需使用传统、沉重的索引结构。
  • 压缩：用于数据存储的Apache Parquet引入了出色的压缩，同时不会牺牲读取速度。通过使用列式存储和压缩算法，InfluxDB确保即使大型数据集也能高效存储，最大限度地降低存储成本和检索时间。
  • 并行处理：InfluxDB使用并行查询处理，将查询任务分配到多个CPU或节点。这种方法可以加速复杂查询，尤其是跨大型数据集或需要复杂聚合的查询。
  • 自定义分区：InfluxDB允许用户定义自定义分区以提高查询性能。根据标签值或特定时间间隔调整数据的分区方式可以显著减少查询过程中扫描的数据，特别是对于常用过滤标签。通过限制查询过程中扫描的数据，自定义分区可以在大型数据集环境中加快响应时间。

时间序列数据处理权衡

  • 数据精度与存储成本：更高的精度（例如，纳秒级时间戳）允许进行更细粒度的数据分析，但会显著增加存储需求。对于不需要极端精度的用例，选择较低的精度（例如，秒或毫秒）可以降低存储成本，同时保留有价值的信息。
  • 保留策略：较长的保留期会增加存储成本，并可能随着数据集的增长而影响查询性能。另一方面，设置较短的保留期可以降低成本并提高查询性能，但可能限制对历史数据的访问。找到正确的平衡是优化成本和性能的关键。
  • 降采样：通过降采样降低数据分辨率可以降低存储需求，但可能会随着时间的推移导致数据精度降低。这种方法适用于长期趋势分析，但如果需要详细的历史数据，则可能是一个权衡。

这些策略帮助InfluxDB 3.0即使在数据量扩大的情况下也能保持高性能，但了解这些权衡对于针对您的特定用例优化系统至关重要。

结论

在本篇文章中，我们探讨了InfluxDB 3.0的核心架构，重点关注其关键组件，如Ingester、用于内存处理的Apache Arrow和用于高效数据存储的Parquet。我们还讨论了保留策略和降采样如何帮助优化可扩展性和性能。

无论您是管理物联网数据还是处理大规模实时分析，InfluxDB 3.0都提供针对时间序列数据的强大解决方案。通过InfluxDB入门，了解它如何满足您今天的数据需求。