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通過上期分享《實踐指路明燈，源碼剖析flink-metrics》，對當下較火的流式處理架構 flink 的名額監控體系有了全局的認識，并結合 flink-metrics-xxxx 子產品進行深入分析，對 flink 是如何內建監控輪子了如之掌。
不過，源碼中的 flink-metrics-influxdb 子產品，你是否留意到？按照設計規範，不用多想，那肯定是 flink 名額監控對 influxdb 的內建。
那麼，influxdb ？influxdb 是啥？influxdb 你用過嗎？
今天稍微花一分鐘，帶你 Get 這門技能，放心不會傷腦。
（圖看不清放大了去看）
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去說 InfluxDB 之前，先聊聊，什麼是時間序列資料（時序資料）？
時間序列資料就是在不同時間上收集到的資料，主要有兩個關鍵名額：監測時間和監測數值。生活中常見的時間序列資料，包括股票價格、網站的 PV/UV、伺服器系統監控資料（比如 CPU 和記憶體占用率）等等。
那時間序列資料應該存到哪兒？時間序列資料庫（TSDB）是啥？
A time series database (TSDB) is a software system that is optimized for storing and serving time series through associated pairs of time(s) and value(s)
https://en.wikipedia.org/wiki/Time_series_database
簡單去了解，時間序列資料可以存儲到 TSDB 中，因為 TSDB 是用于存儲和分析時間序列資料的資料庫。
如圖所示，在 DB-ENGINES 給出的最新的時間序列資料庫的排名中，InfluxDB 高居第一位，而臉熟的 Prometheus、Graphite 等也位居其中，下面就以 InfluxDB 作為突破口進行體驗。
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3.1 磨刀霍霍。
首先，選擇您最中意的版本進行下載下傳。
https://portal.influxdata.com/downloads/ 複制
本次以 v1.7.10 的 Mac 系統版本進行安裝。
https://dl.influxdata.com/influxdb/releases/influxdb-1.7.10_darwin_amd64.tar.gz 複制
下載下傳解壓後的目錄全局概覽，不同安裝方式會不同，但是着重關注 usr/bin/ 目錄，後續操作的指令全在這裡啦。
然後，按照安裝手冊進行配置，若是為了體驗，預設配置也夠用啦。
https://docs.influxdata.com/influxdb/v1.7/introduction/installation/ 複制
3.2 披荊斬棘。
下載下傳安裝已經完成，執行 ./influxd 指令啟動 InfluxDB。
一頓指令操作猛如虎，熟練工種。
熟練工種，指令多練就是啦，感受一下與傳統資料庫有啥不同？
另外，InfluxDB 也提供了 HTTP API 方式操作。
簡單整理了一下，/ping 可以擷取 InfluxDB 執行個體資訊以及健康狀況；/write 提供插入資料的功能；/query 提供查詢資料的功能。
InfluxDB 提供 API 要比這多，用到之時再深入也未嘗不可。
3.3 撥雲見日
InfluxDB 與傳統資料庫有啥不同呢？
如圖示意，InfluxDB 中的 measurement 類似于傳統資料庫中的表，包含了列 time、tags 和 fields。
tag key/value 類似于傳統資料庫裡索引的列；
field key/value 類似于傳統資料庫裡沒有索引的列；
time 存着時間戳，類似于傳統資料庫的主鍵。
另外，有沒有什麼輪子，可以更好的展示 InfluxDB 中的資料呢？
InfluxDB 位居 DB-ENGINES 排名首榜，對應的展示資料的輪子還是很多的，例如官方的 Chronograf，以及提及多次的 Grafana 等等。
閑暇之餘，可以參考官方文檔去深入。
https://docs.influxdata.com/influxdb/v1.7/introduction/getting-started/ 複制
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InfluxDB 本次就說到這裡，希望你們能有所獲。
下期，我們将結合源碼，去看看别人都是怎麼用 InfluxDB 的？并嘗試把 InfluxDB、Grafana 這些輪子組裝到一起，看看組裝之後的車子能否跑起來，敬請期待。