victoriametrics 集群架构

victoriametrics 支持基于模式，同时拆分出了三大组件，vminsert，vmselect，vmstorage

参考图

 

 

从这张图我们可以看到insert 以及select 都是无状态的，只有vmstorage，对于insert 以及select 的扩展很简单，主要是vmstorage

配置说明

官方实际上已经提供了一个简单的基于docker-compose 以及k8s部署的集群（按照三大组件部署），同时文档也有说明扩展的处理，以
下是一个简单的说明

• 参考docker-compose 内容
  参考：https://github.com/VictoriaMetrics/VictoriaMetrics/blob/cluster/deployment/docker

 

version: '3.5'

services:

  prometheus:

    container_name: prometheus

    image: prom/prometheus:v2.17.2

    depends_on:

    - "vminsert"

    - "vmselect"

    ports:

      - 9090:9090

    volumes:

      - promdata:/prometheus

      - ./prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml

    command:

      - '--config.file=/etc/prometheus/prometheus.yml'

      - '--storage.tsdb.path=/prometheus'

    restart: always

​

  grafana:

    container_name: grafana

    image: grafana/grafana:6.7.2

    entrypoint: >

      /bin/sh -c "

      cd /var/lib/grafana &&

      mkdir -p dashboards &&

      sed 's/$${DS_PROMETHEUS}/Prometheus/g' vm.json > dashboards/vm.json &&

      /run.sh"

    depends_on:

      - "prometheus"

    ports:

      - 3000:3000

    restart: always

    volumes:

      - grafanadata:/var/lib/grafana

      - ./provisioning/:/etc/grafana/provisioning/

      - ./../../dashboards/victoriametrics.json:/var/lib/grafana/vm.json

​

  vmstorage:

    container_name: vmstorage

    image: victoriametrics/vmstorage

    ports:

      - 8482

      - 8400

      - 8401

    volumes:

      - strgdata:/storage

    command:

      - '--storageDataPath=/storage'

    restart: always

​

  vminsert:

    container_name: vminsert

    image: victoriametrics/vminsert

    depends_on:

      - "vmstorage"

    command:

      - '--storageNode=vmstorage:8400'

    ports:

      - 8480

    restart: always

​

  vmselect:

    container_name: vmselect

    image: victoriametrics/vmselect

    depends_on:

      - "vmstorage"

    command:

      - '--storageNode=vmstorage:8401'

    ports:

      - 8481:8481

    restart: always

​

volumes:

  promdata: {}

  strgdata: {}

  grafanadata: {}

集群扩展说明

从上图我们可以看出对于无状态的部分我们可以基于lb提高负载能力（promxy以及trickster，nginx，haproxy 都是不错的选择）

• lb 配置：

请求以 /insert 路由到vminsert的8480

请求以 /select 路由到vmselect的8481

• 集群缩放：

*  vminsert&&vmselect添加新节点即可

*  vmstorage 添加：启动新的vmstorage，平滑重启vmselect注意需要添加-storageNode 参数，信息为:<new_vmstorage_host>:8401, 平滑重启vminsert

注意需要添加-storageNode 参数，信息为:<new_vmstorage_host>:8401

核心：注意顺序启动新vmstorage，平滑重启vmselect ，平滑重启vminsert

集群可用性

• http lb 必须不能路由信息到不可用的vminsert&&vmselect节点（健康检查机制可以解决）
• 集群必须至少存在一个vmstorage

vminsert 重路由请求从不可用vmstorage节点到健康节点

vmselect 持续处理请求服务到至少一个可用的vmstorage节点

集群更新以及重新配置

vminsert&&vmstorage&&vmselect可以通过平滑的更新变动

容量规划

vminsert：

• vminsert可以根据摄取率计算所有实例的建议vCPU内核总数vCPUs = ingestion_rate / 150K。
• 每个vminsert实例的建议vCPU核心数应等于vmstorage集群中的实例数。
• 每个vminsert实例的RAM量应为1GB或更多。RAM用作摄取率峰值的缓冲区。
• 有时-rpc.disableCompression，vminsert实例上的命令行标志可能以vminsert和之间更高的网络带宽使用为代价来增加摄取容量vmstorage。

vmstorage：

• vmstorage可以根据摄取率计算所有实例的建议vCPU内核总数vCPUs = ingestion_rate / 150K。
• vmstorage可以从活动时间序列数中计算所有实例的建议RAM总量：RAM = active_time_series * 1KB。如果时间序列在最后一个小时内至少收到一个数据点，或者在最后一个小时内已被查询过，则该时间序列处于活动状态。
• 所有vmstorage实例的建议存储空间总量可以根据摄取率和保留率来计算：storage_space = ingestion_rate * retention_seconds。

vmselect：

• vmselect实例的推荐硬件在很大程度上取决于查询的类型。少量时间序列上的轻量级查询通常需要使用较少的vCPU内核和较少的RAM
• vmselect，而大量时间序列上的重量查询（> 10K）通常需要使用较多的vCPU内核和大量的RAM。

灾备处理

victoriametrics提供了一些数据备份的方法vmbackup&&vmrestore 都是一些工具

• 备份方法

* /snapshot/create 请求创建快照

* <-storageDataPath>/snapshots/<snapshot_name> 目录文档使用vmbackup进行归档

* /snapshot/delete?snapshot=<snapshot_name> 或者 /snapshot/delete_all 删除快照清理部分空间

• 数据恢复

* 使用 kill -INT 停止vmstorage

* 使用vmrestore 恢复数据到-storageDataPath目录

* 启动vmstorage节点

说明

以上是对于victoriametrics 集群模式的一个简单说明，实际使用还是有好多地方需要踩坑的，总的来说victoriametrics 是一个简单但是高效的
prometheus 方案

标签：vmstorage,架构,vminsert,victoriametrics,grafana,prometheus,集群,vmselect
来源： https://www.cnblogs.com/rongfengliang/p/12793136.html