如何用阿里云HiTSDB时序数据库实现百万级海量数据点秒级读写
2017云栖大会·上海峰会上，阿里云发布了面向物联网场景的HiTSDB时序数据库，可支持每秒1000万时序数据点写入；具备PB级别的数据存储能力，提供高效压缩算法，整体存储成本降低90%；提供时序数据插值计算，降精度计算，时间纬度聚合计算，空间纬度聚合计算的能力。
HiTSDB的能力脱胎于阿里巴巴多年的实践，面对集群规模拥有独特的分析计算能力，本文将从电商视角对HiTSDB进行深度剖析。
阿里巴巴拥有着全球最大的电商交易平台，2016双十一单日成交额突破了1207亿。而这个庞大的业务规模的背后是由上千个应用服务，几万台服务器，每天上亿的服务调用来支撑的。
如此大规模的应用监控需要全局监控服务APM（ApplicationPerformance Monitoring）来完成，通过采集各个服务和机器的运行数据和业务指标进行数据跟踪监控，就可以全局的掌握业务和服务运行情况，帮助进行故障诊断和业务评估。
阿里的全局监控服务叫做Ali360，通过Ali360可以进行全局的业务和服务监控。Ali360技术挑战题在于集群规模。最初面临的规模就是几百个应用，几万台的机器规模，要对每一台机器进行QPS等相关服务指标监控，应用系统依据Metric规范产生数据，上千万的数据点写入，上百万的数据点查询，这个规模是相当惊人的。
（天猫双11大屏也是APM的一部分）
同时，Ali360的平均写入维持在200W/S,每个数据点平均大小为200字节，那么每秒写入量在0.4G，每天就要产生34T的数据,而APM这种常见的时序领域的应用，通常数据写入都是持续进行的，按照这样的写入速度，那么每年业务存储所需存储成本变得非常的巨大，迫切需要进行成本的优化。
面对这个巨大的挑战，我们必须要寻找一条最合适的路。
最先排除掉的方案是通过关系型数据库的方案。百万级别的数据写入给关系数据库带来的写入压力巨大，由于关系数据库为了支持多维查询而创建的索引导致写入效率下降，同时索引存储空间也造成了整个方案的成本巨大，性能也不理想。
第二个排除的方案是NoSQL的存储方案。KV的问题在于数据的append操作通常是转化为get 和put的操作，比较适合大量小的热数据，并不适合这种监控数据的大数据写入，数据写入的效率也非常差。
从监控的业务形态和数据特点来分析，最终我们找到了阿里云HiTSDB 时序数据库来解决这个问题。由于业务监控数据最终的呈现形态都是基于时间纬度的监控数据，技术领域对这些呈现的数据统称为“TimeSeries Data 时序数据”，对于某一个指标的一系类持续数据点系列称为“TimeLine 时间线”。那么监控系统最终呈现的就是一系列的TimeLines。而时序数据库则是针对时序数据的管理进行特殊优化的数据库产品。
系统按照Metric的规范的通过HiTSDB提供的接口进行任意的数据写入。写入的信息可以包括任意的Tag，如：机房，区域，IP，应用，服务，方法名等以及写入指标如：异常数，QPS,TPS等，通过HiTSDB接口将时序数据写入到HiTSDB存储，HiTSDB支持任意纬度的时序数据监控应用进行监控指标的查询，以时间线的方式对应用提供服务。
阿里云HiTSDB 引入了倒排索引技术可支持每秒1000万时序数据点写入，可以充分满足Ali360的600W/S 数据点写入量的业务高峰。同时HiTSDB采用分布式的架构，可以进行横向的水平扩展，理论上是不存在任何的性能瓶颈，而在实际的业务应用中，资源利用率水平维持在60%以下。
同时由于每秒写入的数据点达到几百万且监控数据是24小时不断的持续写入，实际每天要产生T级别的数据，这些数据的存储成本变得非常高。
HiTSDB采用Gorilla的压缩算法，可以把一个时间点压缩到1.37字节，实际应用中可以做到2字节以内，那么实际只需占用1%的存储空间，1T的原始数据写入，只需要10G左右的存储空间，整体节约了90%以上的存储成本，这个压缩效果对于业务来说节省的成本非常可观，也可以提升查询速度。
Ali360的业务里包括一项业务趋势数据的查询分析功能，通常查询的时间跨度比较丰富，比如半小时、1小时、1天，设置1个月的趋势数据。同时还要提供特定纬度的计算，如将每秒的服务调用量，按照分钟级别进行sum计算，每分钟的系统负载按照AVG进行平均计算，当查询的时间线数量增加，时间跨度拉长的时候，需要查询和计算的数据规模就迅速增长。
HiTSDB提供多种计算能力，包括时序数据插值计算、降精度计算、时间纬度聚合计算和空间纬度聚合计算等，百万数据点计算响应时间小于5秒，可以充分的满足业务查询计算需求。
除了提供接口级别的数据查询外，HiTSDB也可以和Grafana以及其他的可视化系统对接，快速实现数据的展现，对于非定制化的监控系统来说可以大大提高业务分析决策的效率。
事实上，除了APM应用分析外，这种对于时序数据数据的管理和使用场景也广泛应用于IoT和实时分析领域，都可以通过HiTSDB 来解决，目前这款产品即将公测，欢迎有类似需求的团队试用。
本文作者：阿里巴巴资深工程师 凤豪
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