机器使用成本下降 50%，TDengine 在同程旅行基础监控中的实践

小 T 导读：在对多款时序数据库进行了选型测试后，同程旅行自研的“夜鹰监控”搭载 TDengine Database 代替了现有存储设备，减少运维成本。本文分享了他们对建表模型的方案选择思路，接入 TDengine 后所遇到问题的解决经验以及落地效果展示。

同程旅行有一套自研的基础监控系统“夜鹰监控”。目前夜鹰监控使用情况为百万级别 endpoint、亿级 metric、每秒 200 万并发写入以及 2 万并发查询。其存储组件基于 RRD 存储，RRD 存储虽然拥有很好的性能，却也存在着一些问题——基于内存缓存定期写入 RRD，在机器重启后会丢失部分数据。

出现这一问题的原因是 RRD 写入为单点写入，当机器故障后无法实现自动切换，这一存储特性也导致无法展示更长时间的原始数据。 针对此问题，夜鹰监控做了很多高可用设计，但还是很难满足业务的需求，之后又进行了如下改造：

• 引入了 ES 存储，为夜鹰监控提供 7 天内原始数据的查询，目前部署的 2 套存储。
• RRD 提供给 API 调用，调用量在几万级 TPS。
• ES 提供给夜鹰面板使用，保存 7 天原始数据，调用量在几百 QPS。

但随着基础监控系统接入指标的增长，目前 2 套存储系统在资源消耗方面一直在增长，同时业务对监控也提出了更多的聚合计算功能要求。基于此，我们需要寻找一个新的时序数据库来代替现有的存储系统，以减少运维成本。

在进行时序数据库选型时，实际需求主要有以下三点：

• 性能强，可以支持千万级别并发写入、10 万级的并发读取
• 高可用，可以横向扩展，不存在单点故障
• 功能强，提供四则运算、最大、最小、平均、最新等聚合计算功能

通过对比 InfluxDB、TDengine、Prometheus、Druid、ClickHouse 等多款市面流行的时序数据库（Time-Series Database）产品后，最终 TDengine 从中脱颖而出，能满足我们所有的选型要求。

一、基于 TDengine 的建表模型

夜鹰监控系统不仅存在系统指标数据，同时也会存在业务指标数据。前者诸如 CPU、内存、磁盘、网络一类，这类信息是可以预测的指标，其指标名是固定的，总数约为 2000 万个。后者则会通过夜鹰监控的 API 上传业务自身定义的指标，指标名是无法预测的，其特点是并发量不大却存在长尾效应，随着时间累积，一年可以达到一亿级。

而 TDengine 在创建表之前需要先规划表的结构，从上面的数据存储背景来看，如果要将海量的指标数量直接一次性扁平化全部创建，则会造成性能的下降。通过和 TDengine Database 技术支持人员沟通，他们给出了两个建表方案：

其一，将系统类基础指标聚合到一个超级表，一张表存放一个节点，多个指标一次性写入。这个方式的好处是表的数量可以降低到千万级别，但因为夜鹰监控的数据是单条上传的，很难做到一个表里面全部指标集齐再写入。并且不同的指标上传频率不同，如果再根据频率建不同的超级表，运维管理成本会非常高。

其二，将不同的指标建成一个一个的子表，5 千万个左右的指标汇聚成一个集群，分多个集群接入。这种方式的好处是表结构简单，但运维管理多个集群会很麻烦。不过我们也了解到涛思数据明年会发布 TDengine 3.0 版本，能支持超过上亿张表，那么这一方案就可以很好的进行数据迁移了。

最终，我们选择了第二个方案。同时为了减少搭建集群的数量，准备写个程序定期清理掉过期的子表。目前夜鹰监控的超级表结构如下。

夜鹰监控接入 TDengine 后，架构图如下。

二、接入 TDengine 之后的效果展示

在进行数据迁移时，我们先是将夜鹰监控数据转移到 Kafka 中，之后通过消费转换程序将 Kafka 的数据格式转为了 TDengine SQL 格式。 这个过程还遇到了如下三个小问题，解决思路放在这里给大家参考：

• 连接方式问题。刚开始我们使用的是 go-connector sdk 的方式接入 TDengine，跑起来后发现，go-connector 依赖于 taos client 包以及 taos.cfg 配置文件里面的链接配置，同时因为 FQDN 的设置难以使用 VIP 负载均衡的配置方式。我们考虑到后面消费程序会部署到容器中，不宜产生过多的依赖，因此还是放弃了 go-connector 的连接方式，改为了 HTTP RESTful 的连接方式。 

• Kafka 消费数量问题。由于夜鹰监控上传到 Kafka 里面的数据是一条一个指标，再加上 200 万左右的并发，连接数很快就耗光了。通过和 TDengine 技术支持人员沟通，了解到可以改造成批量 SQL 的方式写入，最佳的实践效果是 400-600K 单个 SQL 的长度。经过计算，我们上传的指标条数大概为 5000 条左右，大小为 500K 。

• 读取速度问题。因为每次要等到消费 5000 条数据，才会触发一次写入，这种情况也导致读取速度较慢。TDengine 技术支持人员再次给出了解决方案——使用 Taos 自己实现的 Queue，代码地址为:github.com/taosdata/go-demo-kafka/pkg/queue ，有需要的同学可以自行获取。

聚焦到实际效果上，TDengine 数据写入性能很强。原本我们的单套存储系统需要 10 多台高配机器，IO 平均 30% 最高 100% 的情况下才能写完数据；现在只需要 7 台机器，并且 CPU 消耗在 10% 左右、磁盘 IO 消耗在 1% 左右，这点非常的棒!

同时，其数据读取接入过程也很顺利。使用 RESTful 接口后，结合 TDengine 自带的强大聚合函数功能，很容易就能计算出想要的结果。

三、写在最后

在我们的项目中，TDengine Database 展现出了超强的性能和多元化的功能，不仅具备高效的写入性能、压缩率，其聚合函数功能也非常齐全，支持 Sum/Max/Min/Avg/Top/Last/First/Diff/Percentile 等多种函数，在架构上也设计的很合理，可以实现很好地横向扩展。同时，其自身监控也做的很不错，打造了基于 Grafana 的 TDengine 零依赖监控解决方案 TDinsight，在监控系统自身状态上展现出了很好的效果。

未来，我们也希望与 TDengine 展开更深层次的合作，在此也为其提出一些小小的建议，助力 TDengine 往更好的方向发展：

• 官方文档还不够完善，新版的功能在文档中没有体现，很多用法缺少代码示例，个人理解起来比较晦涩难懂
• 社区用户经验传递不是很多， 遇到一些问题时，Google 比较难以找到社区的解决案例

在接入的过程中，非常感谢 TDengine Database 的技术支持人员的全力支持。虽然目前 TDengine 还处于发展初期，也存在一些问题需要优化，不过其优异的性能还是给了我们一个大大的惊喜！总而言之，TDengine 是个非常不错的存储系统，相信在陶老师的带领下会发展的越来越好！

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