时序列数据库武斗大会之 OpenTSDB 篇

摘要：本文所阐述的时间序列数据库，系笔者所负责产品对性能指标进行聚合分组过滤过程中的梳理和总结。而带有标志的，则是数据采集源，将数据发给服务。左面的则是的特点之一，其规则为以上属性值均为对应名称的。

【编者按】 刘斌，OneAPM后端研发工程师，拥有10多年编程经验，参与过大型金融、通信以及Android手机操作系的开发，熟悉Linux及后台开发技术。曾参与翻译过《第一本Docker书》、《GitHub入门与实践》、《Web应用安全权威指南》、《WEB+DB PRESS》、《Software Design》等书籍，也是Docker入门与实践课程主讲人。本文所阐述的「时间序列数据库」，系笔者所负责产品 Cloud Insight 对性能指标进行聚合、分组、过滤过程中的梳理和总结。

OpenTSDB ，可以认为是一个时系列数据（库），它基于HBase存储数据，充分发挥了HBase的分布式列存储特性，支持数百万每秒的读写，它的特点就是容易扩展，灵活的tag机制。

这里我们简单看一下它的架构，如下图所示：

其最主要的部件就是TSD了，这是接收数据并存储到HBase处理的核心所在。而带有C（collector）标志的Server，则是数据采集源，将数据发给 TSD服务。

为了安装 OpenTSDB ，都需要以下条件和软件：

Linux操作系统

JRE 1.6 or later

HBase 0.92 or later

安装GnuPlot

如果你还想使用自带的界面，则需要安装GnuPlot 4.2及以后版本，以及gd和gd-devel等。这里我们选择了GnuPlot 5.0.1的版本。

根据情况执行（没有就装），安装所需软件

$ sudo yum install -y gd gd-devel libpng libpng-devel

之后安装GnuPlot：

$ tar zxvf gnuplot-5.0.1.tar.gz$ cd gnuplot-5.0.1$ ./configure$ make$ sudo make install

首先，确保设置了JAVA_HOME：

$ echo $JAVA_HOME/usr

这个不多说了，非常简单，只需要按照 https://hbase.apache.org/book.html#quickstart 这里所说，下载、解压、修改配置文件、启动即可。

这时候，再设置HBASE_HOME：

$ echo $HBASE_HOME/opt/hbase-1.0.1.1

之后便可启动hbase：

$ /opt/hbase-1.0.1.1/bin/start-hbase.sh
starting master, logging to /opt/hbase-1.0.1.1/logs/hbase-vagrant-master-localhost.localdomain.out

这个也很简单，如果build失败，那肯定是缺少Make或者Autotools等东西，用包管理器安装即可。

$ git clone git://github.com/OpenTSDB/opentsdb.git$ cd opentsdb$ ./build.sh

创建表OpenTSDB所需要的表结构：

$ env COMPRESSION=NONE ./src/create_table.sh2016-01-08 06:17:58,045 WARN [main] util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform… using builtin-java classes where applicable
HBase Shell; enter ‘help‘ for list of supported commands.
Type “exit” to leave the HBase Shell
Version 1.0.1.1, re1dbf4df30d214fca14908df71d038081577ea46, Sun May 17 12:34:26 PDT 2015create ‘tsdb-uid’,
{NAME => ‘id’, COMPRESSION => ‘NONE’, BLOOMFILTER => ‘ROW’},
{NAME => ‘name’, COMPRESSION => ‘NONE’, BLOOMFILTER => ‘ROW’}0 row(s) in 1.3180 secondsHbase::Table – tsdb-uidcreate ‘tsdb’,
{NAME => ‘t’, VERSIONS => 1, COMPRESSION => ‘NONE’, BLOOMFILTER => ‘ROW’}0 row(s) in 0.2400 secondsHbase::Table – tsdbcreate ‘tsdb-tree’,
{NAME => ‘t’, VERSIONS => 1, COMPRESSION => ‘NONE’, BLOOMFILTER => ‘ROW’}0 row(s) in 0.2160 secondsHbase::Table – tsdb-treecreate ‘tsdb-meta’,
{NAME => ‘name’, COMPRESSION => ‘NONE’, BLOOMFILTER => ‘ROW’}0 row(s) in 0.4480 secondsHbase::Table – tsdb-meta

在habse shell里，可以看到表已经创建成功。

> listTABLE
tsdb
tsdb-metatsdb-treetsdb-uid4 row(s) in 0.0160 seconds

表创建之后，即可启动tsd服务，只需要运行如下命令：

$ build/tsdb tsd

如果看到输出：

2016-01-09 05:51:10,875 INFO [main] TSDMain: Ready to serve on /0.0.0.0:4242

即可认为启动成功。

在安装并启动所有服务之后，我们就来尝试发送1条数据吧。

最简单的保存数据方式就是使用telnet。

$ telnet localhost 4242put sys.cpu.user 1436333416 23 host=web01 user=10001

这时，从 OpenTSDB 自带界面都可以看到这些数据。 由于sys.cpu.sys的数据只有一条，所以 OpenTSDB 只能看到一个点。

下图为 OpenTSDB 自带的查询界面，访问http://localhost:4242即可。

我们来看看 OpenTSDB 的重要概念uid，先从HBase中存储的数据开始吧，我们来看一下它都有哪些表，以及这些表都是干什么的。

tsdb：存储数据点

hbase(main):003:0> scan "tsdb"
ROW                           COLUMN+CELL  

 x00x00x01Ux9CxAEPx00x column=t:qx80,timestamp=1436350142588, value=x17   
 
 00x01x00x00x01x00x00x   
 
 02x00x00x02  
 
1 row(s) in 0.2800 seconds

可以看出，该表只有一条数据，我们先不管rowid，只来看看列，只有一列，值为0x17，即十进制23，即该metric的值。

左面的row key则是 OpenTSDB 的特点之一，其规则为：

metric + timestamp + tagk1 + tagv1… + tagkN + tagvN

以上属性值均为对应名称的uid。

我们上面添加的metric为：

sys.cpu.user 1436333416 23 host=web01 user=10001

一共涉及到5个uid，即名为sys.cpu.user的metric，以及host和user两个tagk及其值web01和10001。

上面数据的row key为：

x00x00x01Ux9CxAEPx00x00x01x00x00x01x00x00x02x00x00x02

具体这个row key是怎么算出来的，我们来看看tsdb-uid表。

tsdb-uid：存储name和uid的映射关系

下面tsdb-uid表的数据，各行之间人为加了空行，为方便显示。

tsdb-uid用来保存名字和UID（metric，tagk，tagv）之间互相映射的关系，都是成组出现的，即给定一个name和uid，会保存（name,uid）和（uid,name）两条记录。

我们一共看到了8行数据。

前面我们在tsdb表中已经看到，metric数据的row key为x00x00x01Ux9CxAEPx00x00x01x00x00x01x00x00x02x00x00x02 ，我们将其分解下，用+号连起来（从name到uid的映射为最后5行）：

 x00x00x01 + U + x9CxAE + P + x00x00x01 + x00x00x01 + x00x00x02  + x00x00x02
sys.cpu.user       1436333416           host    =      web01          user     =    10001

可以看出，这和我们前面说到的row key的构成方式是吻合的。

需要着重说明的是时间戳的存储方式。
虽然我们指定的时间是以秒为单位的，但是，row key中用到的却是以一小时为单位的，即：1436333416 – 1436333416 % 3600 = 1436331600 。

1436331600转换为16进制，即0x55 0x9c 0xae 0x50，而0x55即大写字母U，0x50为大写字母P，这就是4个字节的时间戳存储方式。相信下面这张图能帮助各位更好理解这个意思，即一小时只有一个row key，每秒钟的数据都会存为一列，大大提高查询的速度。

反过来，从uid到name也一样，比如找uid为x00x00x02的tagk，我们从上面结果可以看到，该row key（x00x00x02）有4列，而column=name:tagk的value就是user，非常简单直观。

重要：我们看到，上面的metric也好，tagk或者tagv也好，uid只有3个字节，这是 OpenTSDB 的默认配置，三个字节，应该能表示1600多万的不同数据，这对metric名或者tagk来说足够长了，对tagv来说就不一定了，比如tagv是ip地址的话，或者电话号码，那么这个字段就不够长了，这时可以通过修改源代码来重新编译 OpenTSDB 就可以了，同时要注意的是，重编以后，老数据就不能直接使用了，需要导出后重新导入。

tsdb-meta：元数据表

我们再看下第三个表tsdb-meta，这是用来存储时间序列索引和元数据的表。这也是一个可选特性，默认是不开启的，可以通过配置文件来启用该特性，这里不做特殊介绍了。

tsdb-tree：树形表

第4个表是tsdb-tree，用来以树状层次关系来表示metric的结构，只有在配置文件开启该特性后，才会使用此表，这里我们不介绍了，可以自己尝试。

保存数据除了我们前面用到的telnet方式，也可以选择HTTP API或者批量导入工具

import（ http://opentsdb.net/docs/build/html/user_guide/cli/import.html ）

这里我们再对HTTP API进行简单示例说明。

假设我们有如下数据，保存为文件mysql.json：

[
    {
        "metric": "mysql.innodb.row_lock_time",
        "timestamp": 1435716527,
        "value": 1234,
        "tags": {
           "host": "web01",
           "dc": "beijing"        }    },
    {
        "metric": "mysql.innodb.row_lock_time",
        "timestamp": 1435716529,
        "value": 2345,
        "tags": {
           "host": "web01",
           "dc": "beijing"        }    },
    {
        "metric": "mysql.innodb.row_lock_time",
        "timestamp": 1435716627,
        "value": 3456,
        "tags": {
           "host": "web02",
           "dc": "beijing"        }    },
    {
        "metric": "mysql.innodb.row_lock_time",
        "timestamp": 1435716727,
        "value": 6789,
        "tags": {
           "host": "web01",
           "dc": "tianjin"        }    }
]

之后执行如下命令：

$ curl -X POST -H “Content-Type: application/json” http://localhost:4242/api/put -d @mysql.json

即可将数据保存到 OpenTSDB 了。

看完了如何保存数据，我们再来看看如何查询数据。

查询数据可以使用query接口，它既可以使用get的query string方式，也可以使用post方式以JSON格式指定查询条件，这里我们以后者为例，对刚才保存的数据进行说明。

首先，保存如下内容为search.json：

{
    "start": 1435716527,
    "queries": [
        {
            "metric": "mysql.innodb.row_lock_time",
            "aggregator": "avg",
            "tags": {
                "host": "*",
                "dc": "beijing"            }        }
    ]}

执行如下命令进行查询：

$ curl -s -X POST -H "Content-Type: application/json" http://localhost:4242/api/query -d @search.json | jq .
[
  {    "metric": "mysql.innodb.row_lock_time",    "tags": {      "host": "web01",      "dc": "beijing"
    },    "aggregateTags": [],    "dps": {      "1435716527": 1234,      "1435716529": 2345
    }
  },
  {    "metric": "mysql.innodb.row_lock_time",    "tags": {      "host": "web02",      "dc": "beijing"
    },    "aggregateTags": [],    "dps": {      "1435716627": 3456
    }
  }
]

可以看出，我们保存了dc=tianjin的数据，但是并没有在此查询中返回，这是因为，我们指定了dc=beijing这一条件。

值得注意的是，tags参数在新版本2.2中，将不被推荐，取而代之的是filters参数。

可以看出来， OpenTSDB 还是非常容易上手的，尤其是单机版，安装也很简单。有HBase作为后盾，查询起来也非常快，很多大公司，类似雅虎等，也都在用此软件。

但是，大规模用起来，多个TDB以及多存储节点等，应该都需要专业、细心的运维工作了。

这是本系列文章的其他部分：

时序列数据库武斗大会之什么是TSDB

时序列数据库武斗大会之TSDB名录 Part 1

时序列数据库武斗大会之TSDB名录 Part 2

时序列数据库武斗大会之KairosDB篇

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本文转自 OneAPM 官方博客