上两篇文章我们介绍了时序数据库Influxdb在互联网级监控系统下的应用：
互联网级监控系统必备-时序数据库之Influxdb集群及踩过的坑
在我们监控平台V1.0和V2.0版本的演进过程中，设计上，我们在监控引擎端引入了内存存储的理念，即监控数据内存槽。
为什么需要一个内存存储来做监控数据的内存槽，它的应用场景是什么？
一. 从实际应用场景出发
首先，我们看一个实际的监控图表：配置中心服务的TPM
横轴是时间，纵轴是数值。每分钟一个点，当然也可以每10s一个点，一段时间区间内所有的点，连接成一条曲线，如图所示：一段时间内配置中心服务的TPM实时监控图表。
在我们的服务容器中，每次服务调用我们都会上报一次监控数据，即服务的耗时和相关的容器数据、纬度数据等。
由点及线，我们看每个点背后的数据：上图中，21：05：59：996这个时间点配置中心服务的TPM是10K，即这一分钟内发生了1W次调用，上报了1W个监控数据！
我们统计了每 1 Minute内服务的调用次数，类似的我们还可以统计每30s, 10s, 1s的调用次数。无论1 Minute，30s，20s，1s，这都代表了一个Time Window：时间窗口。
有了这些上报的监控数据，我们就可以在一个Time Window范围内进行监控数据的采样、分析。监控数据采样主要是在各个纬度下取这个Time Window下所有监控数据的最大值、最小值、个数、合计值、平均
值、最新值、第一个值等，示例中的TPM则是取的一分钟内的监控数据的个数，同样的，如果取平均值，即代表了服务的平均响应时间。采样后的数据写入Influxdb就可以展现了。
因此，在监控引擎内部需要一个内存结构来存储每个Time Window的监控数据，用于后续的监控数据采样和分析。
目前，我们的监控平台有2000+的监控项，这么大的监控体量，每天上报2TB的监控数据，折合每分钟1.42GB监控数据。这个内存存储结构应该如何设计？如何保证监控的准确性、实时性、有序性和并发性？
二. 言归正传，用演进的角度看监控内存存储结构的设计
1. 监控数据结构优化
海量的监控数据实时地从各个服务器上报到监控引擎中。首先我们要保证监控数据尽可能的小：这样才能传输的更快、更多。
- 不需要的数据不要上报
- 采用ProtoBuf序列化，尽可能的降低数据序列化带来的性能消耗，保证序列化后的数据的体量要小
2. 连续的内存还是分布的内存
监控引擎接收到上报的监控数据后，首先要将数据缓存到内存中，这时有两种选择：一直连续写？分布并行写？ 孰优孰劣？
一直连续写：内存相对来说是连续的，但这是暂时的，当数据到达一定数量后，很多集合要Double扩容，内存瞬间的压力会很大！同时，数据写入是并发的，要保证线程安全，防止写入失败！
分布并行写：以空间换时间，同时降低了并行写入产生的锁争用问题，同时可以避免内存Double、频繁扩容的问题，唯一的劣势就是，内存占用多一点，需要实现内存的分布式管理
监控数据必须快速、及时的得到处理，实时性要求很高，同时，内存的成本基本可控，因此，我们选择了分布并行写的策略！
3. 内存存储的Sharding设计
在内存存储的设计上，我们借鉴了数据库Sharding的思路。为什么要做Sharding？假如将所有的监控数据都存储在一个内存集合中，每一类监控项在采样时，都要访问这个内存集合，线程争用很大，
必须加锁控制，此时会产生类似数据库阻塞的“内存线程阻塞”。因此：
按监控项做垂直拆分：每个监控项拥有自己单独的内存存储空间。内存的Sharding Key就是监控项。这样的设计，提升了内存操作的并行度，同时减少了锁争用。采样的各个线程操作各自的内存，只有线
程内存的计算处理，采样线程间没有交叉争用。一个监控项一个内存存储后，数据写入和采样数据读取依然有线程争用问题！数据在实时不断的写入，同时采样线程在实时指定Time Window的数据进行采样。
继续优化改进。
按时间做水平拆分：每一个监控项一个内存存储，同时再按分钟进行水平拆分，每分钟又是一个单独的子存储。即一个内存槽下60个槽点。每分钟一个槽点。
此时，监控数据接收时，首先根据监控数据对应的监控项，定位到对应的内存槽，第二步根据监控数据上的时间，定位到具体分钟槽点。数据写入的速度又提升了。同时，采样线程读取指定Time Window
下的数据时，可以快速根据时间纬度，找到指定的槽点。读取的速度也提升了！
4. 内存中读写分离设计
将内存中监控数据的读写分开，降低数据的读写争用。
数据写线程：实时并行写入各个内存槽和槽点中（监控项和时间纬度）
采样读线程：读取指定监控项对应的Time Window下的数据。
监控数据采样有个前提：例如要对上一分钟的数据进行采样，首先要保证上一分钟的数据尽可能的全部到位，这样数据才会准确。因此有个延迟时间的问题，例如5s延迟，21:57:05时，我们认为21:56的数
据已经全部到位。这样的话，我们就可以采用一个较小的延迟时间，来保证数据的准确性的同时，降低数据读写的争用。
通过设置了一个合理的延迟时间（5s），21:57:05时：
采样读线程：读取21:56对应槽点下的数据进行采样分析
数据写线程：将监控数据写入21:57对应的内存槽点中。
读写分开，内存争用非常少，性能和并行度再一次提升！！
5. 多线程优化
基于线程池，线程内的执行逻辑尽可能的快，使用完后立即放回线程池中。防止线程占用带来的线程暴涨问题！
三. 代码分享
1. 监控数据本地存储
1 public class MonitorLocalStore
2 {
3 private Dictionary<int, Queue<MonitorData>> cache;
4
5 private static object syncObj = new object();
6
7 //监控元数据ID
8 private string metaDataID;
9
10 public DateTime CreateTime;
11 /// <summary>
12 /// 构造函数
13 /// </summary>
14 /// <param name="metaDataID">监控元数据ID</param>
15 public MonitorLocalStore(string metaDataID)
16 {
17 this.metaDataID = metaDataID;
18 cache = new Dictionary<int, Queue<MonitorData>>();
19 for (int i = 0; i < 60; i++)
20 {
21 cache.Add(i, new Queue<MonitorData>());
22 }
23 CreateTime = DateTime.Now;
24 }
25
26 public void Add(MonitorData value)
27 {
28 if (!cache.ContainsKey(value.Time.Minute))
29 {
30 throw new Exception("Cannot find Time slot: " + value.Time.ToString() + ", Current slots: " + string.Join(",", cache.Keys));
31 }
32 cache[value.Time.Minute].Enqueue(value);
33 }
34
35 public void Add(IEnumerable<MonitorData> valueSet)
36 {
37 Parallel.ForEach(valueSet, (i) =>
38 {
39 cache[i.Time.Minute].Enqueue(i);
40 }
41 );
42 }
43
44 public List<MonitorData> Get(params int[] scope)
45 {
46 var valueSet = new List<MonitorData>();
47 foreach (var item in scope)
48 {
49 while (cache[item].Count > 0)
50 {
51 MonitorData data = cache[item].Dequeue();
52 if (data != null)
53 {
54 valueSet.Add(data);
55 }
56 }
57 //valueSet.AddRange(cache[item]);
58 cache.Remove(item);
59 cache.Add(item, new Queue<MonitorData>());
60 }
61
62 return valueSet;
63 }
64
65 /// <summary>
66 /// 获取本地缓存的总容量
67 /// </summary>
68 /// <returns>本地缓存的总容量</returns>
69 public long GetCapcity()
70 {
71 var length = 0;
72 foreach (var item in cache)
73 {
74 length += item.Value.Count;
75 }
76
77 return length;
78 }
79
80 public void Ecvit(params int[] scope)
81 {
82 lock (syncObj)
83 {
84 foreach (var item in scope)
85 {
86 cache[item] = new Queue<MonitorData>();
87 }
88 }
89 }
90
91 public Dictionary<int, Queue<MonitorData>> GetCache()
92 {
93 return cache;
94 }
95 }
2. 监控存储分布式管理
1 class MonitorLocalStoreManager
2 {
3 private static object syncObj = new object();
4 private ConcurrentDictionary<string, MonitorLocalStore> storeDic;
5 private List<string> metaDataList;
6
7 /// <summary>
8 /// 输出方法委托
9 /// </summary>
10 public Action<string> Output { get; set; }
11 /// <summary>
12 /// 构造函数
13 /// </summary>
14 private MonitorLocalStoreManager()
15 {
16 storeDic = new ConcurrentDictionary<string, MonitorLocalStore>();
17 }
18
19 //监控数据本地存储管理器实例
20 private static MonitorLocalStoreManager instance;
21
22 /// <summary>
23 /// 获取监控数据本地存储管理器实例
24 /// </summary>
25 /// <returns>监控数据本地存储管理器实例</returns>
26 public static MonitorLocalStoreManager GetInstance()
27 {
28 if (instance == null)
29 {
30 lock (syncObj)
31 {
32 if (instance == null)
33 {
34 instance = new MonitorLocalStoreManager();
35 }
36 }
37 }
38
39 return instance;
40 }
41
42 /// <summary>
43 /// 加载监控元数据存储
44 /// </summary>
45 /// <param name="metaDataList">监控元数据列表</param>
46 internal void LoadMetaDataStore(List<string> metaDataList)
47 {
48 this.metaDataList = metaDataList;
49 foreach (var metaDataID in metaDataList)
50 {
51 GetOrCreateStore(metaDataID);
52 }
53 }
54
55 /// <summary>
56 /// 根据监控元数据ID获取本机缓存Store
57 /// </summary>
58 /// <param name="metaDataID">监控元数据ID</param>
59 /// <returns>本机缓存Store</returns>
60 public MonitorLocalStore GetOrCreateStore(string metaDataID)
61 {
62 MonitorLocalStore store = null;
63 if (!storeDic.ContainsKey(metaDataID))
64 {
65 lock (syncObj)
66 {
67 if (!storeDic.ContainsKey(metaDataID))
68 {
69 if (!metaDataList.Contains(metaDataID))
70 {
71 LocalErrorLogService.Write("Find New MetaData:" + metaDataID);
72 }
73 store = new MonitorLocalStore(metaDataID);
74 storeDic.TryAdd(metaDataID, store);
75 }
76 }
77 }
78 else
79 {
80 storeDic.TryGetValue(metaDataID, out store);
81 }
82
83 return store;
84 }
85
86 internal ConcurrentDictionary<string, MonitorLocalStore> GetStore()
87 {
88 return storeDic;
89 }
90 ｝
总结：
监控引擎使用了内存存储来接收缓存上报上来的监控数据。
使用场景：监控数据实时写入，大批量写入，定时采样归集。
技术挑战：快速写入、多线程读写安全、内存快速分配和释放，防止内存暴涨带来的Full GC和高CPU。
设计上的一些好的经验：
- 内存存储采用Sharding分区，每个监控项一个内存槽，每个内存槽分为60个槽点：以空间换时间，同时避免大内存分配。
- 多线程写入时，以监控项作为分区键，路由定位到指定的内存槽，以监控数据上的时间（分钟）作为二次分区键，存储到指定内存槽的槽点。实现多线程并行写入，最大程度上避免了多线程写入时的锁争用。
- 读写线程分离，读线程设置一个最佳的延迟时间（5~10s），读取内存槽点的已就绪的数据，此时数据没有写入，毫秒级读取，近乎实时的监控数据采样。
周国庆
2017/8/24