概述
前言部分，作为第一印象（虽然很多人，包括我有时候不怎么看），写得很牛逼，总结的结论很中肯：
海量监控数据的真正挑战在于以下几点：
1.能否做到实时。实时是种质变的能力，可将一个离线监控平台提升为一个实时决策系统。难点在于能否设计实现高性能的架构，以及能否实现水平扩展等。
2.分集群后，单个业务的流量大小、标签集多少是关键。流量大，相对容易解决，主要涉及系统性能和水平扩展等。标签集多，海量标签，海量时间序列线，如何做查询优化是挑战，如笔者遇到的一些业务上报的监控数据，有几十个维度的标签，并将QQ号和URL作为标签值，有非常海量的时间序列线。
3.针对监控数据多写少读、成本敏感的特点，如何设计高效的存储引擎？既能充分发挥硬件性能，又能在高效压缩存储的同时保障查询效率。
技术理念定位：技术降成本，坚决反对开源软件堆砌。
要做的是借助强大的技术和工程能力，直面问题，在架构和源码层面解决它，而不是引入和堆砌更多的开源软件。
第一章 初识InfluxDB
时序数据
时序数据的定义，总结的若干个特点：
- 抵达的数据几乎总是作为新条目被记录，无更新操作。
- 数据通常按照时间顺序抵达。
- 时间是一个主坐标轴。
InfluxData与TICK
InfluxData公司的开源高性能时序中台TICK（Telegraf +InfluxDB + Chronograf +Kapacitor）, InfluxDB是作为TICK的存储系统进行设计和开发的。TICK专注于DevOps监控、IoT监控、实时分析等应用场景，是一个集成了采集、存储、分析、可视化等能力的开源时序中台，由Telegraf、 InfluxDB、Chronograf、Kapacitor 4个组件以一种灵活松散但紧密配合、互为补充的方式构成，各个模块相互配合、互为补充，整体系统架构：
该公司开源InfluxDB-Relay的高可用套件后，宣布闭源其集群功能，作为商业付费版本（InfluxDB Enterprise和InfluxDB Cloud）分发。
使用场景
时序数据的存储、分析与监控
优势
特性与简介
第二章 InfluxDB入门
安装
命令行简介
配置文件
第三章 写入和查询
写入
InfluxDB写操作支持简明的行协议（Line Protocol，一种基于文本格式的协议），以及CollectD、Graphite、OpenTSDB、Prometheus、UDP等第三方协议。
行协议
单行文本，表示一条时序数据，由表、标签集、指标集和时间戳4部分组成
第四章 连续查询和保留策略
连续查询
保留策略
第五章 认证与授权
通过认证和授权，InfluxDB的不同账户拥有完全独立的数据空间和权限空间。
认证
授权
第六章 集群和高可用
第七章 备份管理和节点管理
备份管理
InfluxDB企业版提供两个工具集：
-
备份和还原备份工具集
用于大多数场景，通用型工具；支持以数据库、保留策略、分片3个维度选定要操作的数据，进行备份或还原备份操作，
-
导出和导入数据工具集
针对海量数据集（100G以上）场景补充设计的备份工具。
- 导出：influx_inspect export，以行协议格式导出数据，参数选项：
- -compress：使用gzip压缩数据，默认不压缩
- -database
<db_name>
- -datadir
<data_dir>
$HOME/.influxdb/data
- -end
<timestamp>
- -out
<export_dir>
$HOME/.influxdb/export
- -retention
<rp_name>
- -start
<timestamp>
- -waldir
<wal_dir>
$HOME/.influxdb/wal
- 导入：influx-import，选项：
- -path：要导入的数据文件的存储目录
- -compressed：如果导入文件为压缩文件，则设置为true，支持．gz格式压缩
- -pps：导入允许的速率。默认pps为0不限速。
- -precision ‘h|m|s|ms|u|ns’：指定导入数据的时间戳精度，支持h小时、m分钟、s秒、ms毫秒、u微秒、ns纳秒，精度默认为ns。
节点管理
第八章 第三方协议
现今的开源世界太繁荣，闭门造车一家独大，大概率会玩死。所以，需要支持与其他系统原生集成或者以插件形式集成的可扩展能力。
UDP
CollectD
官网，
架构图：
多指标插件（Multi-value Plugins）用于指定多指标数据的处理方式，有两种处理方式：split和join
Graphite
OpenTSDB
OpenTSDB是基于HBase的分布式、可伸缩的时序型数据库，由时间序列守护程序（Time Series Daemon，TSD）及命令行实用程序集组成。可以通过运行一个或多个TSD来提供OpenTSDB服务，每个TSD都是独立的，没有主设备和共享状态，因此用户可以根据需要运行任意数量的TSD，以支撑业务需求。每个TSD使用HBase或托管的Google Bigtable服务来存储和检索时间序列数据，数据模式针对类似时间序列的快速聚合进行高度优化，以最大程度节省存储空间。用户不需要直接访问底层存储，可通过telnet协议、HTTP API或内置GUI与TSD通信，来获取相关的数据或执行预设操作。所有通信都在同一指定端口上进行，TSD通过查看接收的前几个字节来确定客户端的协议。OpenTSDB架构：
Prometheus
Prometheus的灵感来源于Google的Borgmon监控系统，主要模块包括Prometheus Server、Exporters、Push Gateway、PromQL、Alertmanager以及图形界面，系统架构：
第九章 基于TICK的DevOps监控实战
TICK，即Telegraf、InfluxDB、Chronograf、Kapacitor4个组件，是一个集采集能力、运算和存储能力、告警能力、可视化能力为一体，支持数百种第三方系统和软件的监控系统，专注于DevOps监控、IoT监控、实时分析。
TICK架构图：
Telegraf采集配置文件指定的监控数据，并通过InfluxDB API接口上报到InfluxDB服务器，InfluxDB服务器接收到上报的时序数据后，执行预设的连续查询、聚合运算等操作并进行压缩存储。通过Chronograf可以查看Dashboard等可视化信息，通过Kapacitor可以对接收到的时序数据执行预设的告警策略。
Telegraf
InfluxDB
Chronograf
Kapacitor
第十章 基于InfluxDB、Prometheus、Grafana的DevOps监控实战
开源世界，开放和生态才是未来。InfluxDB支持集成Prometheus、Grafana。Prometheus缺乏数据持久存储能力的问题？
Prometheus
安装，略过。
Grafana
- 可视化：从热图到直方图，从图表到地理地图，Grafana支持大量的可视化选项，通过一种精美呈现的方式帮助读者理解数据。
- 告警：可以可视化地定义阈值、配置告警策略、处理指标数据和生成相应的告警信息，并支持Slack、PagerDuty、VictorOps、OpsGenie等通知系统。
- 统一显示：将多种数据源的数据整合起来统一显示，支持30多个开源和商业数据源，也可以基于多种数据源构建统一仪表盘。
- 开放：完全开源的，并由一个充满活力的社区开发和运营；安装方便，支持全部主流操作系统，提供Docker安装镜像；提供云托管的Grafana服务。
- 可扩展性：当前Grafana官方库支持数百个仪表盘和插件，充满激情和活力的Grafana社区每周都会推出新的仪表盘或插件。
- 协同：可在团队之间共享数据和仪表盘。