在过去的很长时间个人感觉监控块使用的通用时序数据库是rrd 数据库，并且rrdtool 本身又可以方便调用rrd 数据库的数据生成图表。不过随着最几年大数据、云平台都技术的发展。又发现一个强大的时序数据库InfluxDB ，InfluxDB 是一个开源分布式时序、事件和指标数据库。使用 Go 语言编写，无需外部依赖。其设计目标是实现分布式和水平伸缩扩展。

特点

  • schemaless(无结构)，可以是任意数量的列
  • Scalable
  • min, max, sum, count, mean, median 一系列函数，方便统计
  • Native HTTP API, 内置http支持，使用http读写
  • Powerful Query Language 类似sql
  • Built-in Explorer 自带管理工具

管理界面:

influxdb
influxdb

API

InfluxDB 支持两种api方式

  • HTTP API
  • Protobuf API

Protobuf 还未开发完成, 官网文档都没有。如何使用 http api 进行操作？

比如对于foo_production这个数据库，插入一系列数据，可以发现POST请求到/db/foo_production/series?u=some_user&p=some_password, 数据放到body里。

数据看起来是这样的:

下面的"name": “events”, 其中"events"就是一个series,类似关系型数据库的表table

 1[
 2  {
 3    "name": "events",
 4    "columns": ["state", "email", "type"],
 5    "points": [
 6      ["ny", "paul@influxdb.org", "follow"],
 7      ["ny", "todd@influxdb.org", "open"]
 8    ] },
 9  {
10    "name": "errors",
11    "columns": ["class", "file", "user", "severity"],
12    "points": [
13      ["DivideByZero", "example.py", "someguy@influxdb.org", "fatal"]
14    ] }
15]

格式是json，可以在一个POST请求发送多个series, 每个series里的points可以是多个，但索引要和columns对应。上面的数据里没有包含time列，InfluxDB会自己加上，不过也可以指定time,比如：

 1[
 2  {
 3    "name": "response_times",
 4    "columns": ["time", "value"],
 5    "points": [
 6      [1382819388, 234.3],
 7      [1382819389, 120.1],
 8      [1382819380, 340.9]
 9    ] }
10]

time 在InfluxDB里是很重要的，毕竟InfluxDB是time series database 在InfluxDB里还有个sequence_number字段是数据库维护的，类似于mysql的 主键概念，InfluxDB 增删更查都是用http api来完成，甚至支持使用正则表达式删除数据，还有计划任务。

比如:发送POST请求到/db/:name/scheduled_deletes， body如下，

1{
2  "regex": "stats\..*",
3  "olderThan": "14d",
4  "runAt": 3 }

这个查询会删除大于14天的数据，并且任何以stats开头的数据，并且每天3:00 AM运行。

更加详细查看官方文档: http://influxdb.org/docs/api/http.html

查询语言

InfluxDB 提供了类似sql的查询语言，看起来是这样的:

1select * from events where state == 'NY';
2select * from log_lines where line =~ /error/i;
3select * from events where customer_id == 23 and type == 'click'; select * from response_times where value > 500;
4select * from events where email !~ /.*gmail.*/;
5select * from nagios_checks where status != 0;
6select * from events where (email =~ /.*gmail.* or email =~ /.*yahoo.*/) and state == 'ny';
7delete from response_times where time > now() - 1h

非常容易上手, 还支持Group By,Merging Series,Joining Series， 并内置常用统计函数，比如max, min, mean 等

文档： http://influxdb.org/docs/query_language/

库

常用语言的库都有，因为api简单，也很容易自己封装。

InfluxdDB作为很多监控软件的后端，这样监控数据就可以直接存储在InfluxDB StatsD,CollectD,FluentD

还有其它的可视化工具支持InfluxDB, 这样就可以基于InfluxDB很方便的搭建监控平台

InfluxDB 数据可视化工具

InfluxDB 用于存储基于时间的数据，比如监控数据，因为InfluxDB本身提供了Http API，所以可以使用InfluxDB很方便的搭建了个监控数据存储中心。

对于InfluxDB中的数据展示，官方admin有非常简单的图表, 看起来是这样的

influxdb-select
influxdb-select

除了自己写程序展示数据还可以选择：

tasseo

tasseo,为Graphite写的Live dashboard，现在也支持InfluxDB,tasseo 比较简单, 可以配置的选项很少。

tasseo
tasseo

Grafana

Grafana是一个纯粹的html/js应用，访问InfluxDB时不会有跨域访问的限制。只要配置好数据源为InfluxDB之后就可以，剩 下的工作就是配置图表。Grafana 功能非常强大。使用ElasticsSearch保存DashBoard的定义文件，也可以Export出JSON文件(Save ->Advanced->Export Schema)，然后上传回它的/app/dashboards目录。

配置数据源：

1datasources: { influx: {
2        default: true,
3        type: 'influxdb',
4        url: 'http://<your_influx_db_server>:8086/db/<db_name>',
5        username: 'test',
6        password: 'test', }
7    },

grafana
grafana