influxdb 数据丢失

项目场景：

项目中需要将交易流水插入到时序数据库influxdb中，数据库字段有请求流水号（每笔交易唯一值），请求方信息，请求地址，请求耗时等，每分钟汇总一次，然后通过监控页面展示实时交易量。

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问题描述

一个请求时，可以正常插入到数据库；当请求并发提高时，则有部分数据会丢失，而且并发越大，丢失越多。
发送请求总数：

数据库数据总数：

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原因分析：

本来我以为每条数据中流水号不一样，也就是Tag不一样，那么就不算重复数据，可是经过多次测试，Tag并不是决定性因素，而是由time决定，也就是构建Point时候设置的time，设置方式如下：

long time = System.currentTimeMillis() * 1000000L;
point.time(time, TimeUnit.NANOSECONDS)

以下是time在并发下的执行结果：

从结果可以看出，是有很多重复值，然后在工程中打印这个time，与数据库记录对比，结果丢失的数据与time重复的数量一致。

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解决方案：

调整time的生成方式，精确到纳秒值，再加上一个递增序列，因为使用纳秒值多次测试也存在一定概率重复，所以加上一个递增序列，可以根据并发场景进行调整。代码如下：

/**
 * @author 九二战歌
 * @version 1.0
 * @date 2023/12/4 18:11
 * @description 获取纳秒值的工具类
 */
public class TimeStampUtils {

    /**
     * 递增数初始值
     */
    private static long randomNum = 1L;

    /**
     * 递增数最大值，可根据并发情况适当调整
     */
    private static final long RANDOM_NUM_MAX = 999L;

    public static long getTimeStamp() {
        long curRandomNum;
        synchronized (TimeStampUtils.class) {
            if (randomNum > RANDOM_NUM_MAX) {
                randomNum = 1;
            }
            curRandomNum = randomNum++;
        }
        return System.currentTimeMillis() * 1000000L + System.nanoTime() % 1000000L + curRandomNum;
    }
}

参考链接：

可观测性-Metrics-当大量并发数据插入时，Influxdb丢失很多数据