thanos的数据压缩组件

如果我们面对一年的数据量，想要快速的查找，会非常耗费时间。

这个问题可以通过thanos的Compactor组件来解决

在 Thanos 的架构中，Compactor 是一个 后台异步服务，主要负责对对象存储（例如 S3、GCS、OSS、Ceph 等）里的时序数据块进行处理和优化。它的核心功能包括：

1. 数据块压缩（Compaction）

• Prometheus 和 Thanos Sidecar 都会将 TSDB 数据按时间切分成固定大小的 Block（默认 2 小时）。
• 长时间运行后会产生大量小的 block，查询性能会下降。
• Compactor 会周期性地把这些小 block 合并成更大的 block（最多 36 小时/72 小时/…），以减少文件数量并提升查询效率。

1. 数据下采样（Downsampling）

• 为了加快长时间跨度的查询，Compactor 会对历史数据做下采样，生成低分辨率的聚合数据：

5 分钟步长

1 小时步长

• 这样在查询「几个月甚至几年的监控数据」时，可以直接读取下采样结果，而不用扫描所有原始数据。

1. 数据保留与清理（Retention / Garbage Collection）

• 根据用户配置的保留策略，Compactor 会自动删除超过保留时间的数据块。
• 还会清理无效、重复、损坏的 block 元数据，保证对象存储的整洁。

启动一个thanos的compact组件

docker run -d --net=host --rm \
 -v /root/editor/bucket_storage.yaml:/etc/thanos/minio-bucket.yaml \
    --name thanos-compact \
    quay.io/thanos/thanos:v0.28.0 \
    compact \
    --wait --wait-interval 30s \
    --consistency-delay 0s \
    --objstore.config-file /etc/thanos/minio-bucket.yaml \
    --http-address 0.0.0.0:19095

它同样提供了ui可以查看，你可以查看具体某个block的信息

其它

• 无状态：Compactor 可以随时停止/重启，因为它只是对对象存储中的数据进行操作。
• 单实例运行：通常 同一个 bucket 只允许跑一个 Compactor 实例，否则会出现冲突（多个进程同时 compact 相同 block）。
• 资源消耗：Compactor 需要比较多的 CPU 和内存，因为合并和下采样需要拉取数据块到本地计算。