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Prometheus时序数据库-内存中的存储结构

Prometheus时序数据库-内存中的存储结构 前言 笔者最近担起了公司监控的重任,而当前监控最流行的数据库即是Prometheus。按照笔者打破砂锅问到底的精神,自然要把这个开源组件源码搞明白才行。在经过一系列源码/资料的阅读以及各种Debug之后,对其内部机制有了一定的认识。今天,笔者就来介绍下Prometheus的存储结构。 由于篇幅较长,所以笔者分为两篇,本篇主要是描述Prometheus监控数据在内存中的存储结构。下一篇,主要描述的是监控数据在磁盘中的存储结构。 Gorilla Prometheus的存储结构-TSDB是参考了Facebook的Gorilla之后,自行实现的。所以阅读 这篇文章《Gorilla: A Fast, Scalable, In-Memory Time Series Database》 ,可以对Prometheus为何采用这样的存储结构有着清晰的理解。 监控数据点 下面是一个非常典型的监控曲线。 可以观察到,监控数据都是由一个一个数据点组成,所以可以用下面的结构来保存最基本的存储单元 type sample struct { t int64 v fl...

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一 前端开发在开发什么 大家在前端开发的过程中,可能会想过这样一个问题:前端开发究竟是在开发什么?在我看来,前端开发的本质是让网页视图能够正确地响应相关事件。在这句话中有三个关键字:"网页视图","正确地响应"和"相关事件"。 "相关事件"可能包括页面点击,鼠标滑动,定时器,服务端请求等等,"正确地响应"意味着我们要根据相关的事件来修改一些状态,而"网页视图"就是我们前端开发中最熟悉的部分了。 按照这样的观点我们可以给出这样 视图 = 响应函数(事件) 的公式: View = reactionFn(Event) 在前端开发中,需要被处理事件可以归类为以下三种: 用户执行页面动作,例如 click, mousemove 等事件。 远程服务端与本地的数据交互,例如 fetch, websocket。 本地的异步事件,例如 setTimeout, setInterval async_event。 这样我们的公式就可以进一步推导为: View = reactionFn(UserEvent | Timer | Remote API) 二 应用中的逻辑处理 为了能够更进一步理解这个公式与前端开发的...

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