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如何建立海量指标数据采集与存储系统：去哪儿网的实践经验
开发工具
2023-09-10 10:57:58
在当今数字化时代，企业需要实时监控其系统性能和业务运行状况。去哪儿网作为领先的在线旅游平台，每天处理数百万旅客的机票、酒店等服务请求。为了确保这些服务的可靠性和可用性，去哪儿网构建了完善的监控系统——Watcher。本文将分享去哪儿网在建立海量指标数据采集与存储系统方面的实践经验。
一、系统架构概述
去哪儿网的海量指标数据采集与存储系统主要由以下几个部分组成：
- 数据源：包括服务器、网络设备、应用系统等，这些数据源通过各种方式将指标数据发送到数据采集器。
- 数据采集器：负责从数据源收集指标数据，常用的数据采集器包括SNMP、JMX、logstash等。
- 数据存储：负责将数据采集器收集到的指标数据存储起来，常用的数据存储系统包括graphite、influxdb等。
- 数据分析：负责对存储在数据存储系统中的指标数据进行分析，常用的数据分析工具包括grafana、kibana等。
二、关键问题及解决方案
1. 如何处理海量指标数据的采集和存储
在我的经验中，处理海量指标数据的采集和存储是构建此类系统的首要挑战。我们采用了以下策略：
- 分布式采集：使用多个数据采集器分布在不同的服务器和应用上，以并行方式收集数据，减少单点压力。
- 批量处理：将数据分批传输和处理，而不是逐条处理，这样可以显著提高吞吐量。
- 压缩存储：对数据进行压缩后再存储，可以节省大量存储空间，同时不影响查询性能。
2. 如何保证数据的一致性和可靠性
保证数据的一致性和可靠性是系统设计的核心。我们采取了以下措施：
- 冗余存储：通过在多个节点上存储相同的数据副本来提高数据的可靠性。
- 事务机制：在写入数据时使用事务机制，确保数据的原子性和一致性。
- 定期备份：定期对数据进行备份，以防数据丢失或损坏。
3. 如何实现系统的可扩展性和高性能
系统的可扩展性和高性能是支持业务增长的关键。我们通过以下方式实现：
- 水平扩展：通过增加更多的服务器和存储节点来分散负载，实现系统的横向扩展。
- 负载均衡：使用负载均衡技术分配请求到不同的服务器，避免单个节点过载。
- 优化查询：对常用查询进行优化，比如使用索引和缓存机制，加快数据检索速度。
三、技术选型与实践
1. 数据采集器的选择
我们选择了logstash作为主要的数据采集器，因为它支持多种数据输入和输出插件，易于集成和扩展。以下是一个简单的logstash配置示例：
input {
tcp {
port => 5000
}
}
output {
graphite {
host => "localhost"
port => 2003
}
}
这个配置将从TCP端口5000接收数据，并将其发送到本地的Graphite服务器。
2. 数据存储的选择
我们选择了Graphite作为时间序列数据库，因为它专为存储和查询时间序列数据而设计。以下是一个简单的Carbon（Graphite的后端）配置示例：
[cache]
LINE_RECEIVER = 'udp'
LINE_RECEIVER_PORT = 2003
这个配置指定了Carbon监听UDP端口2003接收数据。
3. 数据分析工具的选择
我们选择了Grafana作为数据分析工具，因为它提供了丰富的图表选项和灵活的查询语言。以下是一个简单的Grafana查询示例：
SELECT mean(value) FROM metric WHERE time > now() - 1h GROUP BY time(1m)
这个查询计算了过去一小时每分钟的平均值。
四、总结
去哪儿网的海量指标数据采集与存储系统是一个高度可扩展、高性能且可靠的系统。通过采用分布式采集、冗余存储、事务机制、水平扩展等策略，我们成功地解决了海量数据处理的挑战。希望这些经验能够对其他企业在构建类似系统时提供参考和帮助。
