graph

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Published: Aug 15, 2017 License: Apache-2.0, Apache-2.0 Imports: 13 Imported by: 0

README

Introduction

对于监控系统来讲,历史数据的存储,高效率查询,快速展现,是个很重要且困难的问题。这主要表现在下面三个方面:

  1. 数据量大:目前我们的监控系统,每个周期,大概有1亿次数据采集项上报(上报周期为1分钟和5分钟两种,各占50%),一天24小时里,从来不会有低峰,不管是白天和黑夜,每个周期,总会有那么多的数据要更新。
  2. 写操作多:一般的业务系统,通常都是读多写少,可以方便的使用各种缓存技术,再者各类数据库,对于查询操作的处理效率远远高于写操作。而监控系统恰恰相反,写操作远远高于读。每个周期几千万次的更新操作,对于常用数据库(MySQL、PostgreSQL、MongoDB)都不是最合适和擅长的。
  3. 高效率的查:我们说监控系统读操作少,是说相对写入来讲。监控系统本身对于读的要求很高,用户经常会有查询上百个metric,在过去一天、一周、一月、一年的数据。如何在秒级返回给用户并在前端展现,这是一个不小的挑战。

graph所做的事情,就是把用户每次push上来的数据,进行采样存储,并提供查询接口。

我们参考RRDtool的理念,在数据每次存入的时候,会自动进行采样、归档。在默认的归档策略,一分钟push一次的频率下,历史数据保存5年。同时为了不丢失信息量,数据归档的时候,会按照平均值采样、最大值采样、最小值采样存三份。用户在查询某个metric,在过去一年的历史数据时,Graph会选择最合适的采样频率,返回采样过后的数据,提高了数据查询速度。

Installation

源码安装过程,如下

# set $GOPATH and $GOROOT

mkdir -p $GOPATH/src/github.com/open-falcon
cd $GOPATH/src/github.com/open-falcon
git clone https://github.com/open-falcon/graph.git

cd graph
go get ./...
./control build

./control start

你可以从这里,下载最新的release安装包,避免源码编译的种种问题。

Configuration

{
    "debug": false, //true or false, 是否开启debug日志
    "http": {
        "enabled": true, //true or false, 表示是否开启该http端口,该端口为控制端口,主要用来对graph发送控制命令、统计命令、debug命令
        "listen": "0.0.0.0:6071" //表示监听的http端口
    },
    "rpc": {
        "enabled": true, //true or false, 表示是否开启该rpc端口,该端口为数据接收端口
        "listen": "0.0.0.0:6070" //表示监听的rpc端口
    },
    "rrd": {
        "storage": "/home/work/data/6070" //绝对路径,历史数据的文件存储路径(如有必要,请修改为合适的路)
    },
    "db": {
        "dsn": "root:@tcp(127.0.0.1:3306)/graph?loc=Local&parseTime=true", //MySQL的连接信息,默认用户名是root,密码为空,host为127.0.0.1,database为graph(如有必要,请修改)
        "maxIdle": 4  //MySQL连接池配置,连接池允许的最大连接数,保持默认即可
    },
    "callTimeout": 5000,  //RPC调用超时时间,单位ms
    "migrate": {  //扩容graph时历史数据自动迁移
        "enabled": false,  //true or false, 表示graph是否处于数据迁移状态
        "concurrency": 2, //数据迁移时的并发连接数,建议保持默认
        "replicas": 500, //这是一致性hash算法需要的节点副本数量,建议不要变更,保持默认即可(必须和transfer的配置中保持一致)
        "cluster": { //未扩容前老的graph实例列表
            "graph-00" : "127.0.0.1:6070"
        }
    }
}

关于扩容时数据自动迁移

当graph集群扩容时,数据会自动迁移达到rebalance的目的。具体的操作步骤如下:

假设1:旧的graph集群为

graph-00 : 192.168.1.1:6070
graph-01 : 192.168.1.2:6070

假设2:在已有的graph集群基础上,需要再扩容两个实例,如下

graph-00 : 192.168.1.1:6070
graph-01 : 192.168.1.2:6070
graph-02 : 192.168.1.3:6070
graph-03 : 192.168.1.4:6070

####1 修改新增加的graph的cfg.json如下:

"migrate": {
      "enabled": true,  //true 表示graph是否处于数据迁移状态
      "concurrency": 2,
      "replicas": 500,
      "cluster": { //未扩容前老的graph实例列表
         "graph-00" : "192.168.1.1:6070",
         "graph-01" : "192.168.1.2:6070"
      }
}

要点说明:

  1. 只有新增加的graph实例配置需要修改,原有的graph实例配置不能变动
  1. 修改配置文件的时候,首先要把migrate -> enabled这个开关修改为true;其次要保证migrate -> cluster这个列表为旧集群的graph列表。

####2 重启所有的graph

cd $WORKSPACE/graph/ && bash control restart

####3 修改所有transfer的cfg.json如下:

"graph": {
    "enabled": true,
     ...,
    "replicas": 500,
    "cluster": {
        "graph-00" : "192.168.1.1:6070",
        "graph-01" : "192.168.1.2:6070",
        "graph-02" : "192.168.1.3:6070",
        "graph-03" : "192.168.1.4:6070"
    }
},

要点说明:最主要的就是修改graph -> cluster列表为扩容后完整的graph实例列表

####4 重启所有的transfer

cd $WORKSPACE/transfer/ && bash control restart

这时候,transfer就会将接收到的数据,发送给扩容后的graph实例;同时graph实例,会自动进行数据的rebalance,rebalance的过程持续时间长短,与待迁移的counter数量以及graph机器的负载、性能有关系。

####5 修改query的配置,并重启所有的query进程

"graph": {
     ...,
    "replicas": 500,
    "cluster": {
        "graph-00" : "192.168.1.1:6070",
        "graph-01" : "192.168.1.2:6070",
        "graph-02" : "192.168.1.3:6070",
        "graph-03" : "192.168.1.4:6070"
    }
},

要点说明:最主要的就是修改graph -> cluster列表为扩容后完整的graph实例列表

####6 如何确认数据rebalance已经完成?

目前只能通过观察graph内部的计数器,来判断整个数据迁移工作是否完成;观察方法如下:对所有新扩容的graph实例,访问其统计接口http://127.0.0.1:6071/counter/migrate 观察到所有的计数器都不再变化,那么就意味着迁移工作完成啦。

Documentation

The Go Gopher

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