OpenTSDB介绍
作者：互联网
OpenTSDB 2.0, the scalable, distributed time series database可扩展、分布式时间序列数据库
1、背景
一些老的监控系统，它常常会出现这样的问题：
1）中心化数据存储进而导致单点故障。
2）有限的存储空间。
3）数据会因为时间问题而变得不准确。
4）不易于定制图形。
5）不能扩展采集数据点到100亿级别。
6）不能扩展metrics到K级别。
7）不支持秒级别的数据。
OpenTSDB解决上面的问题：
1、它用hbase存储所有的时序（无须采样）来构建一个分布式、可伸缩的时间序列数据库。
2、它支持秒级数据采集所有metrics，支持永久存储，可以做容量规划，并很容易的接入到现有的报警系统里。
3、OpenTSDB可以从大规模的集群（包括集群中的网络设备、操作系统、应用程序）中获取相应的metrics并进行存储、索引以及服务
从而使得这些数据更容易让人理解，如web化，图形化等。
对于运维工程师而言，OpenTSDB可以获取基础设施和服务的实时状态信息，展示集群的各种软硬件错误，性能变化以及性能瓶颈。
对于管理者而言，OpenTSDB可以衡量系统的SLA，理解复杂系统间的相互作用，展示资源消耗情况。集群的整体作业情况，可以用以辅助预算和集群资源协调。
对于开发者而言，OpenTSDB可以展示集群的主要性能瓶颈，经常出现的错误，从而可以着力重点解决重要问题。
2、架构Review
openTSDB使用hbase作为存储中心，它无须采样，可以完整的收集和存储上亿的数据点，支持秒级别的数据监控，得益于hbase的分布式列式存储，hbase可以灵活的支持metrics的增加，可以支持上万机器和上亿数据点的采集。
在openTSDB中，TSD是hbase对外通信的daemon程序，没有master/slave之分，也没有共享状态，因此利用这点和hbase集群的特点就可以消除单点。用户可以通过telnet或者http协议直接访问TSD接口，也可以通过rpc访问TSD。每一个需要获取metrics的Servers都需要设置一个Collector用来收集时间序列数据。这个Collector就是你收集数据的脚本。
图1、openTSDB的数据流图
如果想快速地展示mysql中在一段时间内执行delete子句的数量，慢查询的数量，创建的临时文件数量以及99%的延迟数量等等。OpenTSDB则可以非常容易存储和处理百万级别以上的数据点，并能实时动态的生成对应的图，如图2.
图2、OpenTSDB用例图
3、在hbase中存储时间序列
OpenTSDB使用async hbase ,这是个完全异步、非阻塞、线程安全、HBase api，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。
图3为读写流程
黑色的线表示写入，红色的线表示读取，通过get请求，绿色的呢，Gnuplot是画图吗？？
在hbase中，表结构的设计对性能具有很大的影响，其中tsdb-uid表和tsdb表见表一和表二
tsdb-uid表
tsdb表
4、一淘的实例
OpenTSDB，一个数据点可以表示为：1）一个指标名称。2）UNIX时间戳。3）一个值(64位整数或双精度浮点值)。4）标识这个数据点的一组标记tags(键-值对)。
如tcollector中的dfstat.py脚本的输出：
df.bytes.total 1413306095 4159016960 mount=/ fstype=ext3
一淘的例子：
下面四个数据点都是采集的metrics为index.full_count，代表引擎索引doc数；标记tags为来自哪个domain(代表机房)，area和app代表应用，cluster代表索引表，partition代表列。Metrics和tags加起来就是一个时间序列。
index.full_count 1341069600 156866750 domain=domain_E area=1 app=jqb cluster=epid partition=partition_16384_32767
index.full_count 1341069600 155819640 domain=domain_E area=1 app=jqb cluster=epid partition=partition_32768_49151
index.full_size 1341069000 18561 domain=domain_D area=1 app=jqb cluster=b2c partition=partition_0_16383
index.full_size 1341069000 18554 domain=domain_D area=1 app=jqb cluster=b2c partition=partition_16384_32767
index.full_count 1341069200 11421051 domain=domain_G area=1 app=jqb cluster=b2c partition=partition_16384_32767那如何收集这些数据呢，Etao在tcollector开源收集器的基础上，做第二次开发，见图5。
tcollector可以完成：
1）可以任意添加你的收集脚本程序，并收集所有数据。
2）完成发送数据到TSD的所有连接管理。
3）初始化一些状态，执行一些公共的部分，比如定时管理执行1min文件夹下面的脚本。
4）删除重复的数据。
5）支持很多种数据交换协议，提供良好的扩展性。
将etao-tcollector部署在所有机器上（可采用集中运维脚本进行远程部署，并可通过该系统远程控制收集器的启停）。etao-tcollector会将带时间和metrics的时间序列数据发送到tsd，之后的处理见第三节的图3，最后我们在Opentsdb提供的web UI上通过指定查询条件进行查询获取相应的图形用来对应用进行监控。
该etao-tcollector在一淘引擎中用来收集索引相关信息，引擎服务状态如延迟，日志等。
openTSDB采用hbase作为时序数据的存储中心，具有高扩展性，metrics添加相当灵活，且对数据可以无损的存储。可以很灵活的支持数据分析，图形显示以及一系列定制化操作，非常方便运维人员做运维监控。
5、参考资料
1、http://www.searchtb.com/2012/07/opentsdb-monitoring-system.html
2、http://opentsdb.net/docs/build/html/index.html
3、https://github.com/stumbleupon/asynchbase
4、https://github.com/stumbleupon/tcollector
标签：domain,partition,介绍,metrics,OpenTSDB,hbase,数据 来源： https://blog.csdn.net/breakout_alex/article/details/110009632