1.时序数据库 -- InlfuxDB
2.influxdb从原理到实战有哪些经验分享?源码

时序数据库 -- InlfuxDB

       InlfuxDB是一种高性能查询和存储的时序性数据库。

       时间序列数据如同历史烙印，解析具有不变性、源码唯一性和时间排序性。解析

       时间序列数据是源码基于时间的一系列数据。在有时间的解析javaweb交易源码坐标中将这些数据点连成线，往过去看可以做成多纬度报表，源码揭示其趋势性、解析规律性、源码异常性；往未来看可以做大数据分析，解析机器学习，源码实现预测和预警。解析

       时序数据库就是源码装饰设计公司源码存放事件序列数据的数据库，需要支持时序数据的解析快速写入、持久化、源码多维度的聚合查询等基本功能。

       InfluxDB是一个由InfluxData开发的开源时序型数据库。它由Go写成，着力于高性能地查询与存储时序型数据。

       InfluxDB主要有以下图中的几个概念：Point，Measurement，Tags，Fields，Timestamp，Series，图片查询系统源码下面依次简单介绍下每个概念的含义。

       InfluxDB自带的各种特殊函数如求标准差，随机取样数据，统计数据变化比等，使数据统计和实时分析变得十分方便。此外它还有如下特性：

       TICK是由InfluxData开发的一套运维工具栈，由Telegraf, InfluxDB, Chronograf, Kapacitor四个工具的首字母组成。

       这一套组件将收集数据和入库、数据库、绘图、告警四者囊括了。

       Telegraf是商城源码都有哪些一个数据收集和入库的工具。提供了很多input和output插件，比如收集本地的cpu、load、网络流量等数据，然后写入InfluxDB或者Kafka等。

       Chronograf绘图工具，有点是绑定了Kapacitor，目前大多数选择了成熟很多的Grafana。

       Kapacitor是InfluxData家的告警工具，通过读取InfluxDB中的数据，根据DLS类型配置TickScript来进行告警。

       InfluxDB本身是rgb转灰度 源码支持集群化的，但是开源的不支持。InfluxDB在0.版本开始不再开源cluster源码，而是被用作提供商业服务。

       目前官方开源的InfluxDB-Relay采用的是双写模式，仅仅解决数据备份的问题，并为解决influxdb的读写性能问题。

       即使是单机版，其性能也足以支撑大部分业务。

       InfluxDB目前推出了2.0版本，由于改动较大，所以和1.x版本并存。目前官方推荐的稳定版本依旧是1.x版本。2.0主要的更改包括以下内容：

influxdb从原理到实战有哪些经验分享?

       深入解析InfluxDB源码中的数据写入细节，本次将关注数据解析、关键操作逻辑以及数据写入过程。首先回顾数据解析部分，解析流程遵循InfluxDB的行协议，基于状态机完成点数据的解析，包括扫描键、字段和时间戳。此过程中，解析状态机管理关键分界点，如空白和逗号，用于准确识别键、标签和字段信息。

       解析细节中，键值（measurement+tags）的解析分为两步：测量名和标签的提取。测量名通过查找第一个逗号和空白来确定边界，而标签则遵循类似逻辑，通过状态机逐步解析标签键和值，记录关键下标以定位标签的位置，确保解析过程高效且轻量级。

       解析后，数据进行校验，检查标签是否按顺序排列，避免重复标签。通过插入排序对标签进行排序，同时检查重复标签，确保数据的完整性和一致性。此步骤通过状态机管理实现，优化了数据解析过程的效率。

       完成解析后，点数据以切片形式返回，包含键、字段和时间戳信息。点数据的处理逻辑简洁，但重要的是理解状态机在解析过程中的应用，以及如何通过轻量级操作减少计算负担。

       数据写入流程涉及元数据更新和点数据的实际写入。解析后，点数据映射到具体分片组的分片上，并执行分片的写入操作。分片写入逻辑包括锁机制以确保并发安全，以及验证系列和字段的有效性，更新索引，最后进行写入操作。此过程中，状态机和逻辑判断确保了操作的高效和准确性。

       总结而言，InfluxDB在数据写入链路上采用了高效的状态机设计和轻量级的数据解析策略，同时通过元数据更新和并发安全措施确保数据完整性和一致性。解析细节和写入流程紧密相连，共同构成了InfluxDB高效数据处理的核心。