可观测平台如何存储时序曲线？滴滴实践全历程分享
滴滴的时序曲线量从 2017 年 到 2023 年增长了几十倍。整个过程中我们不断地调整和改进以应对这样的增长。例如时序数据库的选型从最初的 InfluxDB，到 RRDtool，又开发了内存 TSDB 分担查询压力，再到 2020 年开始使用 VictoriaMetrics。载体也从全公司最高配的物理机型到现在的全容器部署。其中经历了很多的思考和取舍，下文将按时间顺序，为大家讲述这一系列的故事。
2017年 InfluxDB 时代
时序数据库的一哥 InfluxDB，是我们最初选择的时序数据库。但随着时序曲线的规模变大，InfluxDB 的局限性也开始暴露了出来。同时社区中关于 InfluxDB OOM 的讨论也日益增多，其根本原因就在于热点写入和查询，想象一个命中几百万曲线的查询落在了一个 InfluxDB 实例上，OOM 几乎是必然的。大家也可以在 InfluxDB 社区中搜索 OOM，有 400 多个结果 “InfluxDB OOM” 。
由于这些问题日益突出，我们不得不重新思考时序数据库的选型。下图为当时的可观测系统在 Influxdb 挂掉后，看图功能的表现：
InfluxDB OOM，看图功能的表现
2017～2018 Open-Falcon 时代
InfluxDB 单机性能有限，集群方案又不开放。尽管我们对 InfluxDB 按照业务线做了拆分，但仍面临着单个服务节点曲线量巨大的情况，对于 InfluxDB 来说难以处理。
在经过深入探索和多次试验后，我们决定采用 Open-Falcon 使用的 RRDtool 存储方案，在存储和查询链路，使用相同的一致性哈希算法，将曲线打散到不同的实例中，从而解决了在 InfluxDB 时代因为热点过高而导致 OOM 的难题。
2018～2020 后 Open-Falcon 时代
直至 2018 年 4月，RRDtool 方案都一直在滴滴运行着。但随着曲线量的迅速增长，我们又面临新的问题——成本问题。成本几乎是每家互联网公司在发展到一定阶段都难以回避的问题。特别是作为非赢利产品的可观测平台，成本问题尤为突出。甚至自 2017 年之后的三年里，尽管我们的存储集群内存使用率曾高达 90% 以上，仍无法获取新机器的支援。其中一个原因是，我们需要的机器配置过高，甚至连当时配备的 NVMe 磁盘这种顶配机型的 IO 使用率也超过了 90%。预算委员会完全不相信会有一种服务同时对 CPU、内存和 IO 都有如此高的需求。
面对这种困境，我们陷入了两难境地。一方面是用户源源不断的压力，另一方面是无法满足存储所需求机型的要求。
在经过一段时间的思考与调研，我们发现 80% 以上的查询请求都集中在最新的 2 个小时内。因此，我们尝试将存储进行冷热分层，建设一个新服务来分担存储的压力，正好在这个时候，我们了解到了 Facebook Gorilla 的论文，于是一个名为 Cacheserver 服务应运而生。
Cacheserver 的设计灵感来源于 Facebook Gorilla 论文，旨在与原有存储服务共同承担请求，只针对最新 2 小时数据的查询请求，大大减轻了 RRDtool 服务集群的压力。这种冷热分层的架构不仅缓解了存储成本问题，还提升了整体性能和查询效率。
Cacheserver 架构
2020 ～ 今 VictoriaMetrics 时代
随着滴滴容器时代的到来，我们面临着更加艰巨的情况。
首先，随着容器覆盖率的不断提高，时序曲线量疯狂增长。而 2020 年随着容器覆盖率继续提升，曲线增长预计会超过 100%。
此外，成本压力继续增大。尽管 RRDtool 架构可以横向扩展，但可观测自身的成本无法再随业务增长而线性增长。
当前 RRDtool 架构高需低产，必须使用 SSD/NVMe 机型，使用普通磁盘在落盘时会直接 hang 死。而且功能上也仅支持 sum、avg、max、min 等有限的几个函数，无法满足用户日趋丰富的需求。
为节省存储空间，当时仅保留 2 小时原始数据。而用户需要更长时间（例如 15天）的原始数据进行查看和分析，然而，更改降采策略会带来 2 个问题：一是 RRDtool 的降采修改会导致所有数据丢失。二是存储 15 天的原始点会使每条曲线存储空间变为原来的 8.5 倍（120KB → 1MB）。
因此从 2020 年初开始，我们开始着手调研新的方案。需要更高效、灵活的存储架构以应对以上种种问题。
有哪些备选方案？
在选择新的存储方案时，我们考虑了多个备选方案，包括：
Druid
Prometheus
Thanos/Cortex
M3
VictoriaMetrics
Druid 是滴滴另一套系统 Woater 的时序存储方案，由大数据团队运维。然而，我们最终不考虑 Druid，主要原因如下：
模型不满足：Woater 的存储模型是预先定义好的 Schema（Dimensions），而我们需要的是动态 Schema，这是 Druid 原生不支持的，虽然大数据团队表示可以开发支持，但有着诸多条件限制。
成本问题：将现有数据存储到 Druid 成本将增长 10 倍。
性能问题：Druid 写入性能还不如 RRDtool，写入能力较差，因为 Druid 要做 Rollup，而 RRDtool 是直接 Append 数据。
“无用”的 Rollup：Druid 的亮点功能 Rollup，对于我们的场景并不适用，因为绝大部分查询都是针对原始值而非 Rollup 结果。
Prometheus 是可观测领域的事实标准，其存储模型、DSL 以及生态都吸引着众多用户和企业的关注。但在滴滴的场景下，我们也没有选择 Prometheus，主要原因在于：
没有长期存储：Prometheus 主要专注于对短期数据的存储和查询，而我们需要长期保留。
没有集群方案：Prometheus 无内置的集群方案，要实现横向扩展，需要依赖第三方架构如 Thanos、Cortex 等，这无疑增加了复杂性。
没有高可用能力。
尽管针对这些问题，社区提供了一些解决方案，但在滴滴的体量下，这些解决方案都无法满足我们的生产化需求。
Thanos 和 Cortex 可以说是 Prometheus 当时唯二的，集群化和长期存储方案。它们的设计目标都是要解决如下问题：
Global View：可以跨多个 Prometheus 实例进行查询以实现全局视图。
Long Term Storage：实现长期存储以满足长期分析和回溯的需求。
High Availability。
这些特性使得 Thanos 和 Cortex 成为 Prometheus 生态中重要的补充。
Thanos 架构
Cortex 架构
但 Thanos/Cortex 也存在一些问题：
Cortex 的存储结构，其内部仍在探索当中，还不够稳定，Blocks 在当时还处于 Experimental 状态。
Thanos 和 Cortex 均需要引入对象存储，可能带来一些额外的管理成本，性能上也要画一个问号。
Thanos Remote Read 内存开销太多，例如当时有人提出如下图所示的问题：
Thanos 内存问题
缺乏大规模生产环境的洗礼：Thanos 和 Cortex，这两个看似美好的解决方案，都有他们的硬伤。也缺乏大规模生产环境的实际验证，可靠性和稳定性可能还需更多的验证和优化。
M3 是 Uber 开源的 TSDB 解决方案，尽管有一些优势，但也存在一些缺点，包括管理成本高（例如引入 etcd）和机器成本没有优势（仍需要高配 SSD）。
M3 架构
VictoriaMetrics？
Victoriametrics 架构
VictoriaMetrics 是一个性能高、资源要求和运维成本都比较时序数据库，其主要特色和原理包括：
要求资源低：VictoriaMetrics 可以在普通机型上运行，不需要使用 SSD/NVMe 等高性能硬件。
核心存储模型：基于 LSM，类似 Clickhouse。它将数据缓冲在内存中，并每秒钟将其刷写到磁盘上的分区目录中。较小的分区会在后台逐渐合并成更大的分区。
列式存储：VictoriaMetrics 采用列式存储，使得读写性能非常高，1个CPU核心可以扫描 30M points/s。
写入速度强：单实例 760K point/s 的写能力（vs RRDtool 210～260K point/s）。
压缩：采用改进版 Gorilla 结合通用压缩算法（Facebook zstd），平均仅需 1.2～1.5 bytes/point，压缩比达 13%。
集群容易扩展：采用 Share Nothing 设计。扩缩容机器方便。机器损坏时还可以自动 Rerouting。
无降采样：不降采的设计，使得原始数据得以保留。
兼容 Prometheus：在写入、写入方式等都兼容 Prometheues。并针对 PromQL 做了增强（MetricsQL）
乱序时间戳的弱支持。
容量可计算：VictoriaMetrics 的容量是可计算的，我们可以更直观和方便的预估存储需求。
VictoriaMetrics Capacity Planning
如上所述，因为 VictoriaMetrics 在性能、压缩率、查询速度和扩展性等方面表现出色。在综合考虑了各个方面的需求和考虑后，我们认为 VictoriaMetrics 是适合我们的时序数据存储方案，能够满足我们的需求。
VictoriaMetrics 的问题及解决方案
尽管 VictoriaMetrics 作为时序数据库解决方案有许多优势，但也存在一些潜在问题，这里列举几点并简要地给出了我们的解决方案：
资源占用问题：磁盘空间占用量与存储点数成正比，存储越多越长的数据，磁盘空间需求越多。为解决这个问题，我们针对不同的业务线，设置了不同的保留时长。
无降采样：VictoriaMetrics 不支持数据降采样，即不会自动对数据进行聚合或丢弃，而是保留原始数据。这在某些场景下可能会导致数据存储需求较高，特别是在存储长期数据时。不过，由于 VictoriaMetrics 查询速度快且压缩率较高，这个问题并没有对成本和系统性能造成显著影响。
活跃度有限、不够主流：相对于其他一些主流的时序存储方案，当时 VictoriaMetrics 的活跃度可能还不够高。然而，通过对代码的深入了解和与作者的多次交流，我们对VictoriaMetrics 的质量和性能表现逐渐建立信心。
多集群 VictoriaMetrics 设计
我们基于 VictoriaMetrics 设计并实现了一个多集群方案，旨在提高系统的可扩展性和可用性。例如下图我们在 region 1 搭建了多套集群，分别处理不同业务线的数据，隔离了各业务线的资源竞争和影响，也缩小了故障域。多个 region 之间也可以选择 mixer 来实现跨区域的数据读取和合并。
VictoriaMetrics 多集群设计
结尾
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以上介绍了滴滴可观测的时序存储解决方案的发展历程。希望通过这个分享，能够为其他团队和开发者提供一些有益的经验和启示，也欢迎一起交流和探讨。
限于文章篇幅，无法在这里展开更多。例如 VictoriaMetrics 的容器化部署，故障管理，复制，数据迁移等。这些内容将在后续的文章中为大家介绍，敬请期待！
云原生夜话
聊聊看，你们公司是如何做可观测数据存储的，又是如何应对大量的查询请求的？如需与我们进一步交流探讨，也可直接私信后台。
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