技术

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架构

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标签

Container 23

Concurrency 14

Life 41

Tool 8

Algorithm 8

JVM 10

Go 21

Kubernetes 65

k8s设备管理 多类型负载协调员Koordinator controller-runtime细节分析 finops学习 kubevela多集群 kubevela中cue的应用 基于k8s的工作流 kubevela源码分析 容器和CPU那些事儿 数据集管理fluid 应用管理平台kubevela karmada支持crd 多集群管理 K8S YAML 资源清单管理方案 从混部到统一调度 volcano特性源码分析 kubebuilder 学习 client-go学习 tf-operator源码分析 k8s批处理调度/Job调度 喜马拉雅容器化实践 Kubernetes 实践 openkruise学习 基于Kubernetes选主及应用 Admission Controller 与 Admission Webhook k8s水平扩缩容 Scheduler如何给Node打分 Scheduler扩展 深入controller openkruise cloneset学习 controller-runtime源码分析 pv与pvc实现 csi学习 client-go informer源码分析 kubelet 组件分析 调度实践 Pod是如何被创建出来的？ Kubernetes events学习及应用 CRI——kubelet与容器引擎之间的接口 资源调度泛谈 如何学习Kubernetes 以应用为中心 kubernetes operator kubernetes扩缩容 serverless 泛谈 什么是云原生 自定义CNI IPAM docker和k8s安全访问机制 Kubernetes监控 Kubernetes 控制器模型 Kubernetes资源调度——scheduler Kubernetes类型系统 Kubernetes源码分析——controller mananger Kubernetes源码分析——apiserver Kubernetes源码分析——kubelet Kubernetes介绍 Kubernetes源码分析——从kubectl开始 kubernetes yaml配置 CNI——容器网络是如何打通的 当我在说PaaS时，我在说什么 《深入剖析kubernetes》笔记 Kubernetes存储 访问Kubernetes上的Service Kubernetes副本管理 Kubernetes pod 组件

Other 5

Network 15

Python 7

Java 20

Spring 17

Netty 10

Storage 25

Distribute 9

MQ 8

WEB 5

Linux 11

Scala 1

Code 9

MachineLearning 75

上下文记忆 agentic chat bert rerank微调 大模型推理tips LLM一些探索 Agent实践 LLM预训练 RAG向量检索与微调 LLM微调实践 RAG与知识图谱 大模型推理服务框架vLLM Agent Functon Calling LLamaIndex入门 Multi-Agent探索 LLM工作流编排 大模型推理服务框架 模型服务化（未完成） 大模型Post-Training 大模型训练 大模型推理 从Attention到Transformer 下一个平台Agent 激发LLM涌现——提示工程 LLM微调理论 大佬沉思 LLM外挂知识库 LLMOps 多模态LLM Transformers源码学习 LangChain源码学习 如何应用LLM 小鼠如何驾驭大象（LLM）？ AutoML和AutoDL 特征平台 实时训练 tensorflow原理——python层分析 如何学习tensorflow 数据并行——allreduce 数据并行——ps 推荐系统embedding原理及实践 机器学习中的python调用c 机器学习训练框架概述 tensornet源码分析 大模型训练和推理 X的生成——特征工程 tvm tensorflow原理——core层分析 模型演变 《深度学习推荐系统实战》笔记 keras 和 Estimator tensorflow分布式训练 分布式训练的一些问题 基于Volcano的弹性训练 图神经网络 pytorch弹性分布式训练 从RNN到Attention pytorch分布式训练 CNN 《动手学深度学习》笔记 pytorch与线性回归 推理服务 mpi 学习pytorch 提高gpu 利用率 GPU与容器的结合 GPU入门 AI云平台梳理 tensorflow学习 kaggle泰坦尼克问题实践 神经网络模型优化 概率论 直觉上理解深度学习 如何学习机器学习 深度学习泛谈

Practice 16

RPC 6

Compute 11

Architecture 20

DDD 6

Reactive 5

Basic 13

Product 3

Monitor 7

CPP 2

Mesh 12


influxdb入门

2019年02月26日

前言（未完成）

时序模型是专门设计用于高效存储、索引和查询时间序列数据的系统。时间序列数据是指按时间顺序排列的数据序列，每个数据点通常包含一个时间戳和一个或多个与该时间相关的值，广泛应用于监控系统、金融分析、物联网（IoT）、传感器网络、气象预报等领域。

官网

MySQL 的执行引擎和存储引擎是分开的。存储引擎提供了一些基础的方法（比如通过索引，或者扫描表）来获取表数据，而做连接、计算等功能，是在 MySQL 的执行引擎中完成的。

influxdb 提供统一的TICK 技术栈，The TICK stack - Open Source Components

  1. Telegraf - Data collection
  2. InfluxDB - Data storage
  3. Chronograf - Data visualization
  4. Kapacitor - Data processing and events

InfluxDB学习系列教程，InfluxDB入门必备教程

InfluxDB自带web管理界面，在浏览器中输入 http://服务器IP:8083 即可进入web管理页面。

schema

时序性数据库介绍及对比

与传统数据库中的名词做比较

influxDB中的名词 传统数据库中的概念
database 数据库」
measurement 数据库中的表
points 表里面的一行数据

InfluxDB中独有的概念

Point由时间戳（time）、数据（field）、标签（tags）组成。

Point相当于传统数据库里的一行数据，如下表所示：

Point属性 传统数据库中的概念
time 每个数据记录时间，是数据库中的主索引(会自动生成)
fields 各种记录值（没有索引的属性）也就是记录的值：温度， 湿度
tags 各种有索引的属性：地区，海拔

存储

InfluxDB 采用的时间结构合并树（Time-Structured Merge Tree, TSM）存储引擎是对日志结构化合并树（Log-Structured Merge Tree, LSM）的一种优化和定制。

LSM 树

  1. Memtable：位于内存中，用于存储新写入的数据，按 Key 排序。Memtable 作为写缓存，提高写入速度，但易受断电影响导致数据丢失，故需配合WAL机制。
  2. Immutable Memtable：当 Memtable 达到一定大小后，会转换为 Immutable 状态，不再接受写操作，等待刷写到磁盘。
  3. SSTable（Sorted String Table）：Immutable Memtable 经过压缩和排序后形成的持久化文件，存储在磁盘上，数据有序且不可更改，多个 SSTable 通过层次结构进行管理，以支持高效查询。

TSM 存储引擎改进与机构

  1. Cache：类似于 LSM 中的 Memtable，用于暂存新写入的数据，但针对时间序列数据进行了优化，考虑了时间戳的重要性。
  2. WAL（Write-Ahead Log）：同样用于确保数据的持久性，先于实际数据写入记录，即使系统崩溃也能恢复。
  3. TSM File：是 InfluxDB 特有的数据文件格式，结合了时间序列特点，相较于 SSTable，TSM 对数据进行了更高效的压缩和组织，包括数据分块、字典压缩等，减少存储空间并加快读取速度。
  4. Compactor：负责整理和压缩 Cache 及 TSM File，包括将多个小的 TSM File 合并成更大的文件，移除过期数据，以及维护索引以加速查询。这一过程进一步优化存储效率和查询性能。
  5. Shard：这是 InfluxDB 中数据分区的概念，基于时间范围划分数据，每个 Shard 包含独立的 Cache、WAL和 TSM File 集合，以及 Compactor 作业。Sharding 机制便于管理和优化大规模时间序列数据的存储与查询。