M3 与 Prometheus 对比

M3 概述

M3 是一个完全用 Go 编写的分布式时间序列数据库。它旨在收集大量监控时间序列数据，以水平可扩展的方式分发存储，并高效地利用硬件资源。M3 最初由 Uber 开发，作为 Prometheus 和 Graphite 的可扩展远程存储后端，后来开源以供更广泛的使用。

Prometheus 概述

Prometheus 是一个开源监控和警报工具包，最初于 2012 年在 SoundCloud 开发。此后，它已成为广泛采用的监控解决方案，并且是云原生计算基金会 (CNCF) 项目的一部分。Prometheus 专注于为容器化和基于微服务的环境提供实时洞察和警报。其主要用例是监控基础设施和应用程序，重点是可靠性和可扩展性。

M3 用于时间序列数据

M3 专为时间序列数据而设计。它是一个分布式且可扩展的时间序列数据库，针对处理大量高分辨率数据点进行了优化，使其成为存储、查询和分析时间序列数据的理想解决方案。

M3 的架构侧重于提供快速高效的查询功能以及高摄取率，这对于处理时间序列数据至关重要。其水平可扩展性和高可用性确保它可以处理大规模部署的需求，并在数据量增长时保持性能。

Prometheus 用于时间序列数据

Prometheus 专为时间序列数据而设计，因为其主要重点是基于基础设施和应用程序状态的监控和警报。它使用基于拉取的模型，其中 Prometheus 服务器以固定的间隔从目标系统抓取指标。此模型适用于监控动态环境，因为它允许自动发现和监控新实例。但是，Prometheus 并非旨在作为通用时间序列数据库，可能不是高基数或长期数据存储的最佳选择。

M3 关键概念

• 时间序列压缩：M3 具有压缩时间序列数据的能力，从而显着节省内存和磁盘空间。它使用两种压缩算法，M3TSZ 和 protobuf 编码，以实现高效的数据压缩。
• 分片：M3 使用分配给物理节点的虚拟分片。时间序列键哈希到一组固定的虚拟分片，使水平扩展和节点管理无缝衔接。
• 一致性级别：M3 为读取和写入操作以及集群连接操作提供可变的一致性级别。写入一致性级别包括 One（单个节点成功）、Majority（大多数节点成功）和 All（所有节点成功）。读取一致性级别为 One，对应于从单个节点读取

Prometheus 关键概念

• 指标：系统特定方面的数值表示，例如 CPU 使用率或内存消耗。
• 时间序列：指标的数据点集合，按时间戳索引。
• 标签：键值对，为指标提供元数据和上下文，从而实现更精细的查询和聚合。
• PromQL：Prometheus 使用其自己的查询语言 PromQL（Prometheus 查询语言）来查询时间序列数据和生成警报。

M3 架构

M3 设计为水平可扩展并处理高数据吞吐量。它使用文件集文件作为长期存储的主要单元，存储时间序列值的压缩流。这些文件在块时间窗口变为不可访问后刷新到磁盘。M3 具有提交日志，相当于其他数据库中的提交日志或预写日志，这确保了数据完整性。客户端对等流式传输负责从对等方获取块以进行引导。M3 还实施缓存策略，通过确定哪些刷新块保留在内存中来优化高效读取。

Prometheus 架构

Prometheus 是一个单服务器、独立的监控系统，它使用基于拉取的方法从目标系统收集指标。它以自定义、高度压缩的磁盘格式存储时间序列数据，针对快速查询和低资源使用率进行了优化。Prometheus 的架构是模块化和可扩展的，组件包括导出器、服务发现机制以及与其他监控系统的集成。作为一个非分布式系统，它缺乏内置的集群或水平可扩展性，但它支持联邦，允许多个 Prometheus 服务器共享和聚合数据。