官方文档这样描述:OpenTSDB is a distributed, scalable Time Series Database (TSDB) written on top of HBase;
翻译过来就是,基于Hbase的分布式的,可伸缩的时间序列数据库。
主要用途,就是做监控系统;譬如收集大规模集群(包括网络设备、操作系统、应用程序)的监控数据并进行存储,查询。
存储到OpenTSDB的数据,是以metric为单位的,metric就是1个监控项,譬如服务器的话,会有CPU使用率、内存使用率这些metric;
OpenTSDB使用HBase作为存储,由于有良好的设计,因此对metric的数据存储支持到秒级别;
OpenTSDB支持数据永久存储,即保存的数据不会主动删除;并且原始数据会一直保存(有些监控系统会将较久之前的数据聚合之后保存)
介绍这些概念的时候,我们先看一个实际的场景。
譬如假设我们采集1个服务器(hostname=qatest)的CPU使用率,发现该服务器在21:00的时候,CPU使用率达到99%
下面结合例子看看OpenTSDB存储的一些核心概念
1)Metric:即平时我们所说的监控项。譬如上面的CPU使用率
2)Tags:就是一些标签,在OpenTSDB里面,Tags由tagk和tagv组成,即tagk=takv。标签是用来描述Metric的,譬如上面为了标记是服务器A的CpuUsage,tags可为hostname=qatest
3)Value:一个Value表示一个metric的实际数值,譬如上面的99%
4)Timestamp:即时间戳,用来描述Value是什么时候的;譬如上面的21:00
5)Data Point:即某个Metric在某个时间点的数值。
Data Point包括以下部分:Metric、Tags、Value、Timestamp
上面描述的服务器在21:00时候的cpu使用率,就是1个DataPoint
保存到OpenTSDB的,就是无数个DataPoint。
下面讲一下,OpenTSDB是如何保存DataPoint的。
还是以例子来说明,譬如保存这样的1个DataPoint:
metric:proc.loadavg.1m
timestamp:1234567890
value:0.42
tags:host=web42,pool=static
那么,如果是一般的设计,会怎么做呢,可能就是:RowKey=metric|timestamp|value|host=web42|pool=static,Column=v,Value=0.42
这是最简单的设计,那接下来看看,OpenTSDB是怎么做的吧。
OpenTSDB使用HBase存储,核心的存储,是有两张表,tsdb和tsdb-uid
tsdb是保存数据的,看看该表的设计
1)RowKey的设计
RowKey其实和上面的metric|timestamp|value|host=web42|pool=static类似;
但是区别是,OpenTSDB为了节省存储空间,将每个部分都做了映射。
在OpenTSDB里面有这样的映射,metric-->3字节整数、tagk-->3字节整数、tagv-->3字节整数
上图的映射关系为,proc.loadavg.1m-->052、host-->001、web42-->028、pool-->047、static-->001
2)column的设计
为了方便后期更进一步的节省空间。OpenTSDB将一个小时的数据,保存在一行里面。
所以上面的timestamp1234567890,会先模一下小时,得出1234566000,然后得到的余数为1890,表示的是它是在这个小时里面的第1890秒;
然后将1890作为column name,而0.42即为column value
这里其实保存的就是一些metric,tagk,tagv的一些映射关系。
Servers:就是服务器了,上面的C就是指Collector,可以理解为OpenTSDB的agent,通过Collector收集数据,推送数据;
TSD:TSD是对外通信的无状态的服务器,Collector可以通过TSD简单的RPC协议推送监控数据;另外TSD还提供了一个web UI页面供数据查询;另外也可以通过脚本查询监控数据,对监控数据做报警
HBase:TSD收到监控数据后,是通过AsyncHbase这个库来将数据写入到HBase;AsyncHbase是完全异步、非阻塞、线程安全的Hbase客户端,使用更少的线程、锁以及内存,可以提供更高的吞吐量,特别对于大量的写操作。