开源高性能的分布式时序数据库:Lindb

news2024/12/24 4:25:07

Lindb:为大数据时代量身打造的高性能时序数据库,让海量数据存储与实时分析触手可及。- 精选真开源,释放新价值。

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概览

Lindb 是一款开源的分布式时序数据库,它以其高性能和可伸缩性在海量数据存储及快速查询计算方面展现出独特的优势。Lindb 在饿了么的内部系统中的应用已经证明了其可靠性,它成功地存储了公司全部的监控数据,并且能够每天处理以TB为单位的增量数据,累计达到PB级别的数据量。

Lindb 的设计哲学在于简洁性,这不仅体现在其使用上,也体现在其可维护性上。它仅依赖于 ETCD,一个轻量级的二进制文件,这使得用户可以轻松地在单机或分布式环境中运行 Lindb。此外,Lindb 支持分布式集群架构,这为其提供了出色的水平扩展能力,使其能够适应不断增长的数据量和查询需求。

在数据的高可用性方面,Lindb 支持多副本机制,确保了即使在极端情况下,如仅剩一个副本,数据库依然能够对外提供服务。它还支持跨多个数据中心(IDC)的操作,允许在单个机房进行数据写入,同时能够实现多机房的数据聚合查询,这增强了数据处理的灵活性和效率。

Lindb 采用了最终一致性模型,这是在追求低延迟和可扩展性时的一个必然选择。它还具备一定的自监控功能,能够快速响应故障转移(FailOver),以及一定的自治理能力,可以有效防御恶意用户的攻击。

总体而言,Lindb 是一个为现代大数据环境设计的时序数据库,它通过其简洁、高效和可靠的特性,为用户提供了一个强大的数据存储和查询解决方案。


整体架构

LinDB是一款设计精巧的分布式时间序列数据库,其架构核心在于计算与存储的高效分离,旨在通过三个核心模块——Broker、Storage、ETCD,实现数据处理的高可用性和扩展性。这一架构设计不仅优化了资源利用,还确保了系统的灵活性与稳定性。

计算层(Broker Cluster): Broker作为无状态服务,扮演着流量入口与查询处理中枢的角色。它通过负载均衡机制均摊请求,确保写操作能够依据Shard状态高效地分配至Storage的Shard Leader,实现数据的可靠写入与多副本备份。在查询场景下,Broker负责生成并执行分布式查询计划,汇总来自不同Storage节点的查询结果,支持跨机房数据聚合,展现出强大的计算与整合能力。此外,Broker集群内的Master节点通过抢占式选举产生,负责Metadata的集中管理和一致性维护,简化了系统架构并保障了元数据操作的高效执行。

存储层(Storage Cluster): Storage层承载实际数据存储与基础计算功能,是系统的有状态部分。各Storage节点专注于数据与索引的持久化存储,并直接处理数据过滤、基本聚合运算及Down Sampling等操作,提高了数据读取效率。该层响应Broker的指令执行DDL操作,体现了良好的协同工作能力。尽管依赖于外部的Metadata管理,Storage集群仍保持高度的水平扩展性,确保数据存储与访问的可伸缩性。

元信息管理层(ETCD): ETCD作为LinDB的元数据存储与分布式协调基石,维护着系统的所有Metadata与集群状态信息。通过ETCD,系统实现了Metadata变更的统一调度与高效传播,确保了跨节点间的一致性。值得注意的是,LinDB设计了应对ETCD故障的机制,在不改变现有Metadata的前提下,利用节点内存中的元数据副本维持服务,展现了系统的韧性与自愈能力。当ETCD彻底失效时,系统具备向新ETCD集群迁移Metadata与状态信息的能力,从而实现故障恢复与业务连续性。

综上所述,LinDB通过精心设计的三层架构,实现了计算与存储的解耦,利用ETCD强化了元数据管理,确保了在大规模时间序列数据处理场景下的高性能与高可靠性。

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管理界面预览

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  • 监控仪表板

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  • 复制状态

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  • 数据探索

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  • SQL解释

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信息

截至发稿概况如下:

  • 软件地址:https://github.com/lindb/lindb

  • 软件协议:Apache 2.0

  • 编程语言

语言占比
Go86.2%
TypeScript12.5%
ANTLR0.5%
SCSS0.5%
Makefile0.1%
Shell0.1%
Other0.1%
  • 收藏数量:2.8K

Lindb,作为一款开源的分布式时序数据库,以其高效性能和简洁运维在大规模数据存储和快速查询方面表现突出。它通过依赖ETCD实现单机或分布式运行,支持分布式集群和多副本,确保数据高可用性。同时,Lindb的跨数据中心操作和最终一致性模型增强了其数据处理能力。尽管如此,Lindb在数据一致性、故障恢复、安全性和性能优化等方面可能面临挑战。潜在的解决方案包括改进数据同步、增强故障转移策略、定期更新安全补丁以及利用AI技术进行性能调优。

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