从零写一个时间序列数据库

远景大好。剩下最重要的部门是查询耽误。新的索引该当优化了查找的伟大度。没有实质上产生改变的是处理赏罚数据的进程，譬喻 rate() 函数或聚合。这些就是查询引擎要做的对象了。

第 99 个百分位查询耽误（秒）

数据完全切合预期。在 Prometheus 1.5 上，查询耽误跟着存储的序列而增进。只有在保存操纵开始且旧的序列被删除后才会趋于不变。作为比拟，Prometheus 2.0 从一开始就保持在吻合的位置。

我们必要花一些心思在数据是怎样被收罗上，对处事器发出的查询哀求通过对以下方面的预计来选择：范畴查询和即时查询的组合，举办更轻或更重的计较，会见更多或更少的文件。它并不必要代表真实天下里查询的漫衍。也不能代表冷数据的查询机能，我们可以假设全部的样本数据都是生涯在内存中的热数据。

尽量云云，我们可以相等自信地说，整体查询结果对序列分流变得很是有弹性，而且在高压基准测试场景下晋升了 4 倍的机能。在更为静态的情形下，我们可以假设查询时刻大大都耗费在了查询引擎上，改进水平旦明较低。

摄入的样本/秒

最后，快速地看一下差异 Prometheus 处事器的摄入率。我们可以看到搭载 V3 存储体系的两个处事用具有沟通的摄入速度。在几个小时之后变得不不变，这是由于差异的基准测试集群节点因为高负载变得无相应，与 Prometheus 实例无关。（两个 2.0 的曲线完全匹配这一究竟但愿足够具有说服力）

尽量尚有更多 CPU 和内存资源，两个 Prometheus 1.5.2 处事器的摄入率大大低落。序列分流的高压导致了无法收罗更多的数据。

那么此刻每秒可以摄入的绝对最大absolute maximum样本数是几多？

可是此刻你可以摄取的每秒绝对最大样本数是几多？

我不知道 —— 固然这是一个相等轻易的优化指标，但除了稳定的基线机能之外，它并不是出格故意义。

有许多身分城市影响 Prometheus 数据流量，并且没有一个单独的数字可以或许描写捕捉质量。最大摄入率在汗青上是一个导致基准呈现毛病的怀抱，而且忽视了更多重要的层面，譬喻查询机能和对序列分流的弹性。关于资源行使线性增添的大抵意料通过一些根基的测试被证实。很轻易揣度出个中的缘故起因。

我们的基准测试模仿了高动态情形下 Prometheus 的压力，它比起真实天下中的更大。功效表白，固然运行在没有优化的云处事器上，可是已经超出了预期的结果。最终，乐成将取决于用户反馈而不是基准数字。

留意：在撰写本文的同时，Prometheus 1.6 正在开拓傍边，它应承更靠得住地设置最大内存行使量，而且也许会明显地镌汰整体的耗损，有利于轻微进步 CPU 行使率。我没有一再对此举办测试，由于整体功效变革不大，尤其是面临高序列分流的环境。

总结

Prometheus 开始应对高基数序列与单独样本的吞吐量。这如故是一项富有挑衅性的使命，可是新的存储体系好像向我们展示了将来的一些好对象。

第一个配备 V3 存储体系的 alpha 版本 Prometheus 2.0 已经可以用来测试了。在早期阶段估量还会呈现瓦解，死锁和其他 bug。

存储体系的代码可以在这个单独的项目中找到。Prometheus 对付探求高效当地存储时刻序列数据库的应用来说也许很是有效，这一点令人很是惊奇。

这里必要感激许多人作出的孝顺，以下排名不分先后：

Bjoern Rabenstein 和 Julius Volz 在 V2 存储引擎上的打磨事变以及 V3 存储体系的反馈，这为新一代的计划奠基了基本。

Wilhelm Bierbaum 对新计划不绝的提议与看法作出了很大的孝顺。Brian Brazil 不绝的反馈确保了我们最终获得的是语义上公道的要领。与 Peter Bourgon 深刻的接头验证了计划并形成了这篇文章。

别忘了我们整个 CoreOS 团队与公司对付这项事变的赞助与支持。感激全部那些听我一遍遍絮聒 SSD、浮点数、序列化名目标同窗。

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（编辑：湖南网）

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