上一篇文章《OpenTSDB原理系列-元数据模型》讲到了OpenTSDB的基础概念,以及元数据模型,这篇文章介绍OpenTSDB的HBase数据表设计。OpenTSDB共涉及两种类型的数据:Metrics数据以及Annotation(注释)数据,在将这些数据存到HBase表中时,针对RowKey, Qualifier以及Value信息都做了特殊设计,从而使得存储更加高效。
Metrics RowKey设计
metrics数据的HBase RowKey中包含主要组成部分为:盐值(Salt)、metrics名称、时间戳、tagKey、tagValue等部分。上篇文章已经讲到,为了统一各个值的长度以及节省空间,对metrics名称、tagKey和tagValue分配了UID信息。所以,在HBase RowKey中实际写入的metrics UID、tagKey UID和tagValue UID。
HBase RowKey的数据模型如下图所示:
- SALT:建议开启SALT功能,可以有效提高性能。SALT数据的长度是变长的:如果SALT的值值少于256,那么只用一个字节表示即可;如果需要设置更大的SALT值,也会相应地占用更多的空间。
- Metric ID:metrics名经过编码后,每个Metric ID的长度为三个字节。
- Timestamp:这里是整点小时时间戳。
- tagKey UID & tagValue UID:tagKey和tagValue经过编码后,每个tagKey UID和tagValue UID的长度都为三个字节。tagKey UID和tagValue UID必须成对出现,最少必须存在1对,最多存在8对。
Metrics Qualifier设计
Qualifier用于保存一个或多个DataPoint中的时间戳、数据类型、数据长度等信息。
由于时间戳中的小时级别的信息已经保存在RowKey中了,所以Qualifier只需要保存一个小时中具体某秒或某毫秒的信息即可,这样可以减少数据占用的空间。
一个小时中的某一秒(少于3600)最多需要2个字节即可表示,而某一毫秒(少于3600000)最多需要4个字节才可以表示。为了节省空间,OpenTSDB没有使用统一的长度,而是对特定的类型采用特性的编码方法。Qualifer的数据模型主要分为如下三种情况:秒、毫秒、秒和毫秒混合。
秒类型
当OpenTSDB接收到一个新的DataPoint的时候,如果请求中的时间戳是秒,那么就会插入一个如下模型的数据。
判断请求中的时间戳为秒或毫秒的方法是基于时间戳数值的大小,如果时间戳的值的超过无符号整数的最大值(即4个字节的长度),那么该时间戳是毫秒,否则为秒。
- Value长度:Value的实际长度是Qualifier的最后3个bit的值加1,即(qualifier & 0x07) + 1。表示该时间戳对应的值的字节数。所以,值的字节数的范围是1到8个字节。
- Value类型:Value的类型由Qualifier的倒数第4个bit表示,即(qualifier & 0x08)。如果值为1,表示Value的类型为float;如果值为0,表示Value的类型为long。
- 时间戳:时间戳的值由Qualifier的第1到第12个bit表示,即(qualifier & 0xFFF0) >>>4。由于秒级的时间戳最大值不会大于3600,所以qualifer的第1个bit肯定不会是1。
毫秒类型
当OpenTSDB接收到一个新的DataPoint的时候,如果请求中的时间戳是毫秒,那么就会插入一个如下模型的数据。
- Value长度:与秒类型相同。
- Value类型:与秒类型相同。
- 时间戳: 时间戳的值由Qualifier的第5到第26个bit表示,即(qualifier & 0x0FFFFFC0) >>>6。
- 标志位:标志位由Qualifier的前4个bit表示。当该Qualifier表示毫秒级数据时,必须全为1,即(qualifier[0] & 0xF0) == 0xF0。
- 第27到28个bit未使用。
混合类型
当同一小时的数据发生合并后,就会形成混合类型的Qualifier。
合并的方法很简单,就是按照时间戳顺序进行排序后,从小到大依次拼接秒类型和毫秒类型的Qualifier即可。
- 秒类型和毫秒类型的数量没有限制,并且可以任意组合。
- 不存在相同时间戳的数据,包括秒和毫秒的表示方式。
-
遍历混合类型中的所有DataPoint的方法是:
- 从左到右,先判断前4个bit是否为0xF
- 如果是,则当前DataPoint是毫秒型的,读取4个字节形成一个毫秒型的DataPoint
- 如果否,则当前DataPoint是秒型的,读取2个字节形成一个秒型的DataPoint
- 以此迭代即可遍历所有的DataPoint
Metrics Value设计
HBase Value部分用于保存一个或多个DataPoint的具体某个时间戳对应的值。
由于在Qualifier中已经保存了DataPoint Value的类型和DataPoint Value的长度,所以无论是秒级还是毫秒级的值,都可以用相同的表示方法,而混合类型就是多个DataPoint Value的拼接。
HBase Value按照长度可以分为如下几种类型:
单字节
当DataPoint Value为long型,且大于等于-128(Byte.MIN_VALUE),且少于或等于127(Byte.MAX_VALUE)的时候,使用1个字节存储。
两字节
当DataPoint Value为long型,且大于等于-32768(Short.MIN_VALUE),且少于或等于32767(Short.MAX_VALUE)的时候,使用2个字节存储。
四字节
当DataPoint Value为long型,且大于等于0x80000000(Integer.MIN_VALUE),且少于或等于0x7FFFFFFF(Integer.MAX_VALUE)的时候,使用4个字节存储。
八字节
当DataPoint Value为long型,且不是上面三种类型的时候,使用8个字节存储。
当DataPoint Value为float型的时候,使用8个字节表示。
多字节
按照时间戳的顺序,把多个Value拼接起来的数据模型如下:
- 每个格子表示一个DataPoint Value的值,这个DataPoint Value的长度可能是1或2或4或8个字节。
- DataPoint Value的顺序与Qualifier中时间戳的顺序一一对应。
- 混合标志:如果最后1个字节为0x01,表示存在秒级类型和毫秒级类型混合的情况。
Annotation数据
Annotation用于描述某一个时间点发生的事件,Annotation的数据为字符串类型,这与数字类型的metrics数据并不同。
注意:
- Annotation数据只支持秒级时间戳的数据。
- Annotation数据不会合并。
Annotation RowKey设计
RowKey的数据模型如下图:
- SALT/ Timestamp/Metric UID/ tagKey UID /tagValue UID的意义与metrics RowKey中的意义相同。
- 把[Metric UID/ tagKey UID /tagValue UID]部分统称为TSUID。实际上,读写注释数据的时候,需要指定的是TSUID,而不是像metrics数据中那样分开指定的。
Annotation Qualifier设计
由于注释数据只支持秒级类型的数据,同时注释类型的数据不支持合并,所以Qualifier的设计相对metrics数据简单一些。Qualifier定义如下:
- 与metrics数据的Qualifier相比,注释数据的HBase Qualifer的长度是3个字节。
- 标志位:使用第1个字节表示,而且值必须为0x01。即(qualifier & 0xFF0000)>>>16 == 0x01。
- 时间戳:使用第2到第3个字节表示。即时间戳的值为(qualifier & 0x00FFFF)。
Annotation Value设计
注释数据中的Value保存的是字符串类型的数据,整个HBase Value部分就是注释数据的值。
Append模式
当OpenTSDB启动APPEND模式后,每个插入的新DataPoint,都会以HBase的append的方式写入。
注意:
- 由于使用了HBase的append的接口,每次插入一个新数据,都需要对同一小时的数据都执行一次读取和插入的操作;另外多线程对同一小时的数据进行更新的时候,是不能并发的。这样就大大限制了数据写入的速度了,一般情况下不建议使用这种模式。
- append的数据其实就是合并过的数据了,所以不会参与OpenTSDB的Compaction流程。
Append模式RowKey设计
Append模式的RowKey设计与普通模式下写入的metrics数据的RowKey是相同的。
Append模式Qualifier设计
Append模式下,由于同1小时的数据中不存在多个Qualifier,所以只需要使用一个固定的Qualifier即可。
- Append模式的Qualifier使用3个字节表示
- 标志位: 由第1个字节表示,而且值必须为0x05。即(qualifier & 0xFF0000)>>>16 == 0x05
- 固定部分:由第2到第3个字节表示,这部分的值固定为0x0000,因此,Append模式的Qualifier固定为0x050000
Append模式Value设计
Append模式下, Value部分既要保存时间戳,数值类型和数值长度,也要保存对应的数值。
Value的数据结构如下:
- 上图每一个方块表示的Qualifier与Value的定义,与普通写入模式下的定义相同
-
遍历Value中的所有DataPoint的方法是:
- 从左到右,先判断前4个bit是否为0xF
- 如果是,则当前DataPoint是毫秒型的读取4个字节形成一个毫秒型的Qualifier,从Qualifier中获得Value的长度,然后再读取对应长度的字节数
- 如果否,则当前DataPoint是秒型的,读取2个字节形成一个秒型的Qualifier,从Qualifier中获得Value的长度,然后再读取对应长度的字节数;
- 依此迭代即可遍历所有的DataPoint。
本文首发于:NoSQL漫谈(nosqlnotes.com)
欢迎扫描关注公众号"NoSQL漫谈":