TSM存储引擎的存储类tsdb.Store，包含索引区和数据区：
tsdb.Store
//索引
-- map[string]*Index
-- map[string]*measurement
-- map[string]*series
//数据
-- map[uint64]*Shard
-- Engine // 抽象接口，可插拔设计，目前是 tsm1 存储引擎
-- *WAL
-- *Cache
-- *Compactor
-- *FileStore索引区：map结构，databaseName-->Index结构；
- Index结构包含measurement和series元信息；
数据区：map结构，shardId-->Shard结构，一个shard可以理解为单独的tsm引擎，其中包含wal、tsm file等数据；
tsdb.Store整体结构
Store是存储的顶层结构，包含索引和数据：
//tsdb/store.go
type Store struct {
path string
// shared per-database indexes, only if using "inmem".
indexes map[string]interface{} //key=databaseName, value实际是*Index
//所有shards，key=shardId
shards map[uint64]*Shard
}
Store::indexes索引区
indexes定义为map[string]interface: key=databaseName，value=*Index。
该对象缓存了influxdb中所有的database、retention policy、measurement、series等元信息，若series设计不合理，容易导致内存占用偏高。
在influxdb启动时，将初始化该结构，从所有shards下的tsm file中加载index信息，获取其中的meaurement以及series信息，缓存到该结构中。
//tsdb/index/inmem/inmem.go
// Index is the in memory index of a collection of measurements, time
// series, and their tags.
type Index struct {
//数据库下measurementName-->*measurement
measurements map[string]*measurement // measurement name to object and index
//数据库下seriesKey-->*series
series map[string]*series // map series key to the Series object
database string //数据库名称
}measurement结构保存某个measurement下series、tags等信息：
- seriesByID：seriesId-->series；
seriesByTagKeyValue：
- 这个对象较为复杂，它实际是tagKey-->tagValue-->[]uint64；
- 可通过tagKey查询到其tagValue、包含该tagKey的[]seriesId；
- 方便通过tagKey查询各种元信息；
//tsdb/index/inmem/meta.go
type measurement struct {
Database string
Name string `json:"name,omitempty"`
fieldNames map[string]struct{}
// in-memory index fields
//seriesId-->*series
seriesByID map[uint64]*series // lookup table for series by their id
//tagKey-->tagValue-->[]seriesId
//查询时，可根据tagKey找到seriesId，然后再找到相关的series
seriesByTagKeyValue map[string]*tagKeyValue // map from tag key to value to sorted set of series ids
sortedSeriesIDs seriesIDs // sorted list of series IDs in this measurement
}
type tagKeyValue struct {
mu sync.RWMutex
entries map[string]*tagKeyValueEntry
}
type tagKeyValueEntry struct {
m map[uint64]struct{} // series id set
}series的结构很简单，包含serisId、key和tag信息：
// series belong to a Measurement and represent unique time series in a database.
type series struct {
// immutable
ID uint64
Measurement *measurement //归属的measurement
Key string
Tags models.Tags
}
Store::shards数据区
shard在TSM中的位置：
- influxdb按照数据的时间戳范围，创建不同的shard，每个shard负责管理一段时间内的数据；
- 每个shard都有自己的cache、wal、tsmfile和compactor；
- 可以通过时间快速定位到shard，加速查询；同时批量删除时，删除响应的shard目录即可；
每个shard可以理解为一个单独的底层数据引擎，由其中的engine负责和底层的文件打交道：
//tsdb/shard.go
type Shard struct {
path string //shard在磁盘中的路径
walPath string //shard中的wal目录
id uint64 //shardId
database string
retentionPolicy string
_engine Engine //存储引擎
}Engine是interface，InfluxDB使用tsm1实现了该接口：tsm1.Engine负责维护管理管理shard下的cache/wal/filestore/compactor对象
//tsdb/engine/tsm1/engine.go
type Engine struct {
path string
index tsdb.Index //索引信息
WAL *WAL //WAL文件对象
Cache *Cache //WAL文件在内容中的缓存
Compactor *Compactor //合并管理对象
CompactionPlan CompactionPlanner
FileStore *FileStore //数据文件对象
//Cache超过一定大小会被写入TSM文件，默认25M
//配置文件：cache-snapshot-memory-size
CacheFlushMemorySizeThreshold uint64
//Cache超过多久没有数据写入，将其写入TSM文件，默认30min
//配置文件：cache-snapshot-write-cold-duration
CacheFlushWriteColdDuration time.Duration
}每个Shard包含：Cache、WAL、Compactor、FileStore四大组件。
Cache
cache相当于LSM-Tree中的MemTable，内存中是一个map结构，key=seriesKey+分隔符+fieldName。
插入数据时，同时向cache和WAL写入数据，可以认为cache是wal在内存中的缓存；当influxdb启动时，会遍历所有的wal，重新构造cache，这样即使系统故障，也不会导致数据丢失。
cache中的数据不会无限增长，当达到cache-snapshot-memory-size(默认25M)时，将cache进行快照，将快照中的数据写入tsm文件中；同时删除对应的wal文件。
WAL
wal文件内容与cache相同，用于进程崩溃后，通过wal文件恢复数据(恢复到cache)；
FileStore
FileStore具体是TSM File，单个TSM File最大2GB，用于存放压缩后的时序数据，对不同的数据类型，使用不同的压缩算法；
- Timestamp: simple8B
- Floats: XOR
- Integers: ZigZag
- Strings: Snappy
Compactor
compactor类似于LSM-Tree中的低Level向高Level SSTable的合并。
compactor在后台运行，每隔1s检查一次是否需要合并：
- cache中的数据大小达到阈值，进行快照，然后转存到一个tsm文件中；
- 合并tsm文件，将低level tsm合并到高level，减少文件数量，同时进行数据的过期删除；
参考：
1.http://blog.fatedier.com/2016...
2.http://blog.fatedier.com/2016...
3.https://docs.influxdata.com/i...