Java服务器性能监控(二) 时序数据库TSDB

文章介绍了监控数据的特点,包括时间戳、标签等属性,以及大数据量的存储需求。重点讲解了LSM树的工作原理,如何将随机IO转化为顺序IO,提高写入效率,并分析了其相对于B+树的优缺点。最后,提到了OpenTSDB作为基于Hbase的时序数据库,通过优化存储方式来节省空间。整个文章旨在阐述LSM树在时序数据库中的应用和重要性。

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看完了Java服务器监控中的基本变量 Metrics之后,不难想到的问题就是,我们应该如何存储这些监控数据。这就是本篇文章主要讲述的内容。

这篇文章主要分为三个部分,第一部分主要描述监控数据的特点,第二部分主要讨论不同db的存储方式,第三部分则会简单地对tsdb进行介绍。

监控数据的特点

首先我们需要了解的是,监控数据必须包含的属性。一个标准的监控数据,一定会包含以下属性

  • 指标名称 不同指标之间需要进行相互区分

  • 时间 监控数据就是指在特定时间下特定指标的值,有了时间,我们才能知道服务器在某个特定时间点的特定状态

  • 标签 监控数据一般还会带有标签,如产生这个监控数据的服务器ip,所属的机房,以及其它我们用于标识或排查问题所需要的属性

综上,我们可以得出一个简单的json模型用于表示监控数据

{
	"metricsName" : "test",
	"timestamp" : 1539688435,
	"tags" : [{
		"ip" : "127.0.0.1",
		"dc" : "local"
	}]
}

了解完基本的数据结构之后,接下来的问题就是,数据量会有多大?

按照每10秒钟采集一次数据计算,一个小时会产生360条数据,一天会产生360*24=8640条数据。

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