试用时间序列数据库InfluxDB

Hadoop集群监控需要使用时间序列数据库，今天花了半天时间调研使用了一下最近比较火的InfluxDB，发现还真是不错，记录一下学习心得。

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Influx是用Go语言写的，专为时间序列数据持久化所开发的，由于使用Go语言，所以各平台基本都支持。类似的时间序列数据库还有OpenTSDB，Prometheus等。

OpenTSDB很有名，性能也不错，但是基于HBase，要用那个还得先搭一套HBase，有点为了吃红烧肉自己得先去杀猪，烫皮，拔毛的感觉。Prometheus相关文档和讨论太少，而InfluxDB项目活跃，使用者多，文档也比较丰富，所以先看看这个。Influx可以说是LevelDB的Go语言修改版实现，LevelDB采用LSM引擎，效率很高，Influx是基于LSM引擎再修改的TSM引擎，专为时间序列设计。

InfluxDB 架构原理介绍

LevelDB 架构原理介绍

下午跟七牛的CrazyJVM聊了一下，因为七牛都是用Go，所以也大量部署了Influx给大型企业级用户使用，据说是全球最大的InfluxDB集群，七牛也给Influx提交了大量的Patch，结果Influx通过早期开源弄得差不多稳定了，突然就闭源了，这也太不局气了，然后搞Cluster功能收费，单机功能免费使用。

昨天看了一会文档，今天试用了一下，感觉很不错，值得推荐。把学习了解的内容记录下来，供爱好者参考，也省的自己时间长忘了。

InfluxDB其实不能说像哪个数据库，初上手感觉更像Mongo类型的NOSQL，但是有意思的是，它提供了类SQL接口，对开发人员十分友好。命令行查询结果的界面又有点像MySQL，挺有意思的。

不写安装部署和CLI接口，因为实在没得可写，直接yum或者apt就装了。service一启动，再influx命令就进命令行了，网上一大堆安装教程

InfluxDB有几个关键概念是需要了解的。

database：相当于RDBMS里面的库名。创建数据库的语句也十分相似。一进去就可以先创建一个数据库玩，加不加分号都行。

CREATE DATABASE 'hadoop'

然后需要创建一个用户，我省事点，直接创建一个最高权限，就看了一天，然后直接写REST接口去了，权限管理慢慢再细看。

CREATE USER "xianglei" WITH PASSWORD 'password' WITH ALL PRIVILEGES

使用查询语句插入一条数据

INSERT hdfs,hdfs=adh,path=/ free=2341234,used=51234123,nonhdfs=1234

Influx没有先建立schema的概念，因为Influx允许存储的数据是schemeless的，表在这里叫做measurement，数据在插入时如果没有表，则自动创建该表。

measurement: 相当于RDBMS里面的数据表名。

在上面的INSERT语句中，跟在insert后面的第一个hdfs就是measurement，如果不存在一个叫做hdfs的，就自动创建一个叫做hdfs的表，否则直接插入数据。

然后是tags，tags的概念类似于RDBMS里面的查询索引名，这里的tags是hdfs=adh和path=/，等于我建立了两个tags。

free往后统称叫fields，tags和fields之间用空格分开，tags和fields内部自己用逗号分开。tags和fields名称可以随意填写，主要是一开始设计好就行。

所以，对以上插入语句做一个注释的话，就是这样。

INSERT [hdfs(measurement)],[hdfs=adh,path=/(tags)] [free=2341234,used=51234123,nonhdfs=1234(fields)]

然后即可查询该数据

SELECT free FROM hdfs WHERE hdfs='adh' and path='/'

name: hdfs
time                    free
----                    ----
1485251656036494252     425234
1485251673348104714     425234

SELECT * FROM hdfs LIMIT 2

name: hdfs
time                  free    hdfs    nonhdfs  path   used
----                  ----    ----    -------  ----   ----
1485251656036494252   425234  adh     1341     /      23412
1485251673348104714   425234  adh     1341     /      23412

这里的where条件，即是上面tags里面的hdfs=adh和path=/，所以tags可以随意添加，但是在插入第一条数据的时候，最好先设计好你的查询条件。当然，你插入的任何数据，都会自动添加time列，数了数，应该是纳秒级的时间戳。

上面是Influx的基本概念和基本使用的记录，下面是接口开发的使用。以Tornado示例Restful查询接口。

Influx本身支持restful的HTTP API，python有直接封装的接口可以调用，直接 pip install influxdb即可

influxdb-python文档

Talk is cheap, show me your code.

Models  Influx模块，用于连接influxdb

class InfluxClient:
    def __init__(self):
        self._conf = ParseConfig()
        self._config = self._conf.load()
        self._server = self._config['influxdb']['server']
        self._port = self._config['influxdb']['port']
        self._user = self._config['influxdb']['username']
        self._pass = self._config['influxdb']['password']
        self._db = self._config['influxdb']['db']
        self._retention_days = self._config['influxdb']['retention']['days']
        self._retention_replica = self._config['influxdb']['retention']['replica']
        self._retention_name = self._config['influxdb']['retention']['name']
        self._client = InfluxDBClient(self._server, self._port, self._user, self._pass, self._db)

    def _create_database(self):
        try:
            self._client.create_database(self._db)
        except Exception, e:
            print e.message

    def _create_retention_policy(self):
        try:
            self._client.create_retention_policy(self._retention_name,
                                                 self._retention_days,
                                                 self._retention_replica,
                                                 default=True)
        except Exception, e:
            print e.message

    def _switch_user(self):
        try:
            self._client.switch_user(self._user, self._pass)
        except Exception, e:
            print e.message

    def write_points(self, data):
        self._create_database()
        self._create_retention_policy()
        if self._client.write_points(data):
            return True
        else:
            return False

    def query(self, qry):
        try:
            result = self._client.query(qry)
            return result
        except Exception, e:
            return e.message

连接influxdb的配置从项目的配置文件里读取，自己写也行。

Controller模块InfluxController

class InfluxRestController(tornado.web.RequestHandler):
    '''
    "GET"
        op=query&qry=select+used+from+hdfs+where+hdfs=adh
    '''
    查询方法，使用HTTP GET
    def get(self, *args, **kwargs):
        op = self.get_argument('op')
        #自己实现的python switch case，网上一大堆
        for case in switch(op):
            if case('query'):
                #查询语句从url参数获取
                qry = self.get_argument('qry')
                #实例化Models里面的class
                influx = InfluxClient()
                result = influx.query(qry)
                #返回结果为对象，通过raw属性获取对象中的字典。
                self.write(json.dumps(result.raw, ensure_ascii=False))
                break

            if case():
                self.write('No argument found')

    #写入数据，使用HTTP PUT
    def put(self):
        op = self.get_argument('op')
        for case in switch(op):
            if case('write'):
                #data should urldecode first and then turn into json
                data = json.loads(urllib.unquote(self.get_argument('data')))
                influx = InfluxClient()
                #写入成功或失败判断
                if influx.write_points(data):
                    self.write('{"result":true}')
                else:
                    self.write('{"result":false}')
                break
            if case():
                self.write('No argument found')

Tornado配置路由

applications = tornado.web.Application(
    [
        (r'/', IndexController),
        (r'/ws/api/influx', InfluxRestController)
    ],
    **settings
)

JSON项目配置文件

{
  "http_port": 19998,
  "influxdb":{
    "server": "47.88.6.247",
    "port": "8086",
    "username": "root",
    "password": "root",
    "db": "hadoop",
    "retention": {
      "days": "365d",
      "replica": 3,
      "name": "hound_policy"
    },
    "replica": 3
  },
  "copyright": "CopyLeft 2017 Xianglei"
}

插入测试

def test_write():
    base_url = 'http://localhost:19998/ws/api/influx'
    #data = '[{"measurement": "hdfs"},"tags":{"hdfs": "adh","path":"/user"},"fields":{"used": 234123412343423423,"free": 425234523462546546,"nonhdfs": 1341453452345}]'
    #构造插入数据
    body = dict()
    body['measurement'] = 'hdfs'
    body['tags'] = dict()
    body['tags']['hdfs'] = 'adh'
    body['tags']['path'] = '/'
    body['fields'] = dict()
    body['fields']['used'] = 234123
    body['fields']['free'] = 425234
    body['fields']['nonhdfs'] = 13414
    tmp = list()
    tmp.append(body)

    op = 'write'
    # dict data to json and urlencode
    data = urllib.urlencode({'op': op, 'data': json.dumps(tmp)})
    headers = {'Content-Type': 'application/x-www-form-urlencoded; charset=UTF-8'}
    try:
        http = tornado.httpclient.HTTPClient()
        response = http.fetch(
            tornado.httpclient.HTTPRequest(
                url=base_url,
                method='PUT',
                headers=headers,
                body=data
            )
        )
        print response.body
    except tornado.httpclient.HTTPError, e:
        print e

test_write()

插入数据后通过访问http连接获取插入结果

curl -i "http://localhost:19998/ws/api/influx?op=query&qry=select%20*%20from%20hdfs"
HTTP/1.1 200 OK
Date: Tue, 24 Jan 2017 15:47:42 GMT
Content-Length: 1055
Etag: "7a2b1af6edd4f6d11f8b000de64050a729e8621e"
Content-Type: text/html; charset=UTF-8
Server: TornadoServer/4.4.2

{"values": [["2017-01-24T09:54:16.036494252Z", 425234, "adh", 13414, "/", 234123]], "name": "hdfs", "columns": ["time", "free", "hdfs", "nonhdfs", "path", "used"]}

收工，明天用React写监控前端