Influxdb授权验证流程分析 Qurey语句权限验证 关于Influxdb的验证逻辑，我们可以先参考官方文档： Authentication and authorization in InfluxDB 1.1 在配置文件时，[http] auth-enabled = true 将开启授权验证 我们从appendHTTPDService(cmd/influxdb/run/server.go)入手，在处理http request时要作授权验证，先要创建授权验证对象： srv.Handler.Que
InfluxDB的开源版本在单个节点上运行。如果您需要高可用性来消除单点故障，请考虑InfluxDB企业版。
InfluxDB 1.7文档https://docs.influxdata.com/influxdb/v1.7/
相当于c里面的链表元素，itr指向下一个元素的指针，buf表示当前元素，即FloatPoint类型的链表的迭代器.
InfluxDB是一个很流行的基于时间序列的数据库，下面是这个数据库的最基本的查询命令。InfluxDB使用类SQL（实际上它就是一种特殊的“SQL”）的语言。
This application take a nmon file and upload it in a InfluxDB database. It generates also a dashboard to allow data visualization in Grafana. It's working on linux only for now.
[TOC] 0x00 前言简述 InfluxDB 介绍 Q: 什么是InfluxDB? InfluxDB 采用Go语言开发是一个开源时间序列平台, 是一个可编程且高性能的时间序列数据库，具有跨 OS
InfluxDB is the open source time series database
InfluxDB 是一个无结构模式，这也就是说你无需事先定义好表以及表的数据结构。
InfluxDB是一个由InfluxData开发的开源时序型数据。它由Go写成，着力于高性能地查询与存储时序型数据。InfluxDB被广泛应用于存储系统的监控数据，IoT行业的实时数据等场景。
InfluxDB 3.0 现在是当前和未来所有 InfluxDB 产品的基础，首次为 InfluxDB 平台带来了高性能、无限基数、SQL 支持和低成本对象存储。InfluxDB 3.0 在 Rust 中作为列式数据库开发，在单个数据存储中引入了对各种时间序列数据（指标、事件和跟踪）的支持，以支持依赖于高基数时间序列数据的可观测性、实时分析和 IoT/IIoT 用例。
之前介绍了运维监控系统Prometheus，然后就有朋友问我关于时序数据库的情况，所以这里总结一下时序数据库，并以InfluxDB为例，介绍时序数据库的功能特性和使用方式，希望能对大家有所帮助。
大多数InfluxQL的内置函数不支持函数的嵌套，可以借助连续查询来实现类似的功能，先通过连续查询做实现子查询功能，把结果保存到新表中，然后再对新表中的结果执行查询。
2.1 这个MonitorFunc是一个函数类型，定义为type MonitorFunc func(<-chan struct{}) error, 它用来检查当前task对应的query的健康情况，如果当前query被某些错误中断，它将返回err; 2.2 如果fn MonitorFunc返回了err, 则将此err写到q.monitorCh这个chan中;
自2015年开放源代码发布Apache Kudu以来，它自称是用于对快速数据进行快速分析的存储。其常规任务包含许多不同的工作负载，但是增长最快的用例之一是时间序列分析。时间序列有几个关键要求：
数据库种类有很多，比如传统的关系型数据库 RDBMS（ 如 MySQL ），NoSQL 数据库（ 如 MongoDB ），Key-Value 类型（ 如 redis ），Wide column 类型（ 如 HBase ）等等等等，当然还有本系列文章将会介绍的时序数据库 TSDB（ 如 InfluxDB ）。
https://docs.influxdata.com/chronograf/v1.10/administration/config-options/#--influxdb-url
3.4 关键函数之s.serverTCP()，使用之前初始化的listener和handler启动真正的http服务
influxdb 时序数据库，因为实际业务中使用到了，然而并没有发现有特别好的文章，完整的介绍influx sql的使用姿势，因此记录下实际开发中学习的体会，主要参考来自于官方文档 Influx Query Language (InfluxQL)
通过创建连续查询，用户可以指定InfluxDB执行连续查询的时间间隔、单次查询的时间范围以及查询规则。InfluxDB会根据用户指定的规则，定期的将过去一段时间内的原始时序数据以用户所期望的方式保存至新的结果表中，从而降低存储数据的时间精度，大大减少新表的数据量。同时，将查询结果保存在指定的数据表中，也便于用户直接查询所关心的内容，从而降低查询的运算复杂度，提升查询效率。
陈汉，携程网站运营中心研发工程师，从事Hickwall监控告警平台的研发工作。 经历了Hickwall项目的雏形到交付生产再到不断改进，通过整个开发过程，对监控领域有了深入的了解。喜欢探究系统的底层原理，对分布式有浓厚的兴趣。
近期需要搭建一套服务器性能数据监控平台，所以本次考虑基于Telegraf作为采集数据源的工具，集成使用influxdb存储数据，最后Grafana展示图表的方式，来建立这个监控平台。
InfluxDB 3.0（以前称为 InfluxDB IOx）是一个（云）可扩展数据库，为数据加载和查询提供高性能，并专注于时间序列用例。本文介绍了数据库的系统架构。
另外，InfluxDB也提供了多个可能需要自定义端口的插件，所以的端口映射都可以通过配置文件修改，对于默认安装的InfluxDB，这个配置文件位于/influxdb/influxdb.conf。
小贴士: 建议使用jmeter3.3+版本,在这个版本以后才有backend listener 对接influxDB.
性能测试监控 1压测端监控：JMeter集群+InfluxDB存储+Grafana 在压测端，如果发现发出去的进程失败的比例比较多，可以考虑以下两种情形： 1）被测软件的性能达到瓶颈，接受不了如此多的请求。 2）压测端压测工具（比如JMeter）所运行的机器由于发送过多的线程，压测机器资源（CPU、内存、网络或者是磁盘）不够用，需要增加JMeter来解决。 这就需要在执行性能测试的时候，有对应的监控工具来监控。第1节和第3节中介绍的工具均可以达到这个功能，但是JMeter集群+InfluxDB存储+Grafana是目前最友好的监控压测端的工具组合。 JMeter集群+InfluxDB存储+Grafana环境可以安装在Windows、Linux或MAC任意操作系统下，本节以Windows为例进行讲解。 1.1下载安装InfluxDB
最近是百业萧条，本地前十的新能源的电池大厂也停工了，2023年还有一个月结束，真是令人记忆深刻。
原文中介绍到，过去的7年时间的发展中，InfluxDB 在 metrics 数据的处理上已经成为了非常出色的数据库，并且在 analytics 方面也很不错。但对于现有的架构来讲有一个限制就是不能处理非常大的基数 (significant cardinality)，也就是说tags里不能设置太多的值。比如说：不能处理分布式追踪数据 (distributed tracing data) 的这种场景。
InfluxDB是一个由InfluxData开发的开源时序型数据。它由Go写成，着力于高性能地查询与存储时序型数据。InfluxDB被广泛应用于存储系统的监控数据，IoT行业的实时数据等场景。 主要特性有：
开源的时间序列数据库。什么是时间序列数据库，最简单的定义就是数据格式里包含Timestamp字段的数据，比如某一时间磁盘使用率、网络流量、CPU的使用率等。
指标、日志和链路跟踪是端到端可观察性的核心支柱。尽管对于获得云原生架构的完整可见性至关重要，但端到端的可观察性对于许多 DevOps 和 SRE 团队来说仍然遥不可及。这是由于多种原因造成的，所有这些原因都以工具为共同点。由于超大规模云提供商和容器化微服务的使用不断增加，日志管理市场必须解决这一工具难题，才能实现其预计的从2020 年的 19 亿美元到 2026 年的 41 亿美元的扩张。
近日，UCloud新发布了一款时间序列数据库UTSDB (UCloud TimeSeries Database) ，此次上线的UTSDB-InfluxDB版基于InfluxDB v.1.7，完全兼容原生 InfluxDB 协议。后端存储接入 UCloud 自研的Manul统一存储，容量可动态扩充，最高可至数百TB，并通过高效压缩节省80%存储成本。支持高并发写入，QPS最高可达350万，为物联网等领域的亿级设备提供实时监控生产数据、全局掌握数据趋势等能力。
前一篇根据InfluxDB的官方开源文档进行了一次实践。这篇来继续看看InfluxDB的关键概念。
1.找到下载地址：https://portal.influxdata.com/downloads/
RESTful风格的接口，返回JSON格式的响应数据，并支持身份认证、JWT令牌、丰富的HTTP响应代码等。 influxDB API接口及接口的定义描述如下图所示：
在本文中将介绍InfluxDB常用的基础操作，帮助读者建立对InfluxDB的感性认识，快速的动手玩起来，持续查询（Continuous Queies）、Group by、Series、行协议（Line Protocol）、InfluxQL等高级特性和细节，将会在后续文章中逐步介绍。
数据点包括time(一个时间戳)，measurement(例如cpu_load)，至少一个k-v格式的field(也即指标的数值例如 “value=0.64”或者“temperature=21.2”)，零个或多个tag，其一般是对于这个指标值的元数据(例如“host=server01”, “region=EMEA”, “dc=Frankfurt)。
舒徐一段时间以来，我们一直在研究如何以一种简单有效的方式将系统监控和网络监控结合起来。2014年，我们对Sysdig进行了一些实验，最近，由于有了eBPF，我们对我们的工作进行了改进，以利用该技术并能够监控容器化环境。几个月前，我们已经展示了如何仅通过利用linux操作系统的某些功能，甚至不查看流量数据包，就可以检测，计数和衡量在特定主机上发生的网络活动。我们的开创性著作已发表在论文“使用eBPF结合系统可见性和安全性”。此后，我们在FOSDEM 2019上发表了“使用BPF合并系统和网络监控”的演讲，并与InfluxDB的朋友共同撰写了文章“容器时间的IT监控：进入eBPF可观察性”，除此之后还有其他活动。
普罗米修斯(Prometheus)是一个SoundCloud公司开源的监控系统。当年，由于SoundCloud公司生产了太多的服务，传统的监控已经无法满足监控需求，于是他们在2012年决定着手开发新的监控系统，即普罗米修斯。
随着线上服务的全面docker化，对docker容器的监控就很重要了。SA的监控系统是物理机的监控，在一个物理机跑多个容器的情况下，我们是没法从一个监控图表里面区分各个容器的资源占用情况的。
在influxDB的CLI界面执行precision rfc3339即可，但是显示是UTC的时区，与中国时区差了8个小时，需要在查询语句的最后加上tz('Asia/Shanghai')，这样查询的时间才是纠正为中国时区显示。
最近在搞Kafka集群监控，之前也是看了网上的很多资料。之所以使用jmxtrans+influxdb+grafana是因为界面酷炫，可以定制化，缺点是不能操作Kafka集群，可能需要配合Kafka Manager一起使用。
Centos7 下 InfluxDB 从安装开始到入门 InfluxDB关键概念 经过前面两个篇章的探讨，基本已经了解了InfluxDB的操作，下面再来继续看看使用HTTP API编写数据。
Centos7 下 InfluxDB 从安装开始到入门InfluxDB关键概念经过前面两个篇章的探讨，基本已经了解了InfluxDB的操作，下面再来继续看看使用HTTP API编写数据。
云监控业务主要部署在腾讯云TKE上，共部署了40多个地域，80多个TKE集群，1700多个Node节点，1万多个Pod。由于TKE集群需要业务维护Node节点，出于成本的考虑，云监控逐渐把TKE集群迁移至EKS集群，中间经历了自监控的升级与优化，对于自监控建设有一定的参考意义，通过文章记录下来。
InfluxDB（时序数据库）（influx，[ˈɪnflʌks]，流入，涌入），常用的一种使用场景：监控数据统计。每毫秒记录一下电脑内存的使用情况，然后就可以根据统计的数据，利用图形化界面（InfluxDB V1一般配合Grafana）制作内存使用情况的折线图；可以理解为按时间记录一些数据（常用的监控数据、埋点统计数据等），然后制作图表做统计；
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