现在,我们已经在磁盘上压缩了完整的chunks,我们不需要重新创建这些chunks,而仍然需要从WAL创建不完整的chunks。现在,使用磁盘中的这些内存映射chunks,可以按以下方式进行重播。 在启动时,首先我们遍历chunks_head目录中的所有chunks,并在内存中构建series ref(chunk引用列表以及属于该series引用的mint和maxt的映射)。 然后...
chunks目录下的每个chunk(000001...)对应一段所有采样点的集合,这里只有时序数据,所有的序列索引,标签、标签值的信息则全都维护在index文件中,meta则存放一些元信息,tombstones则存储的是一部分删除的墓碑标识(历史数据的删除并不是马上删除,而是先记墓碑,然后等下次block上的整体压缩的时候再做删除)。 其关系如上简...
https://github.com/prometheus/prometheus/blob/main/tsdb/docs/format/head_chunks.md 注意这里mmap的磁盘格式与后续变为block后的磁盘格式不一样 File mmap的chunk存储在磁盘目录chunks_head中,每个文件最大128MB且按序生成,如下图所示 data ├── chunks_head |├──000001 |└──000002 └── wal ├─...
prometheus_tsdb_head_chunks_created_total:head 中创建的 chunks 数量 prometheus_tsdb_head_chunks_removed_total:head 中移除的 chunks 数量 prometheus_tsdb_head_gc_duration_seconds:head gc 的耗时(分位值) prometheus_tsdb_head_max_time:head 中的有效数据的最大时间(这个比较有价值) prometheus_tsdb_head_...
chunks:会有一个或多个chunk,用于保存时序数据。每个 chunk 最大为512MB,超过部分则会被截断为多个chunk保存,通过数学编号来命名。 Index:索引文件,它是Prometheus TSDB实现高效查询的基础,它可以通过metrics name和labels查找s时序数据在 chunk文件 中的位置。索引文件会将指标名和标签索引到样本的时间序列中。
上文提到 TSDB 的根本问题是“垂直写,水平读”,每次采样都会需要为每个活跃时序写入一条样本数据,但如果每次为每个时序写入 16 个字节到 HDD/SSD 中,显然这对块存储设备十分不友好,效率低下。因此 Prometheus V2 将数据按固定长度切割相同大小的分段(Chunks),方便压缩、批量读写。 访问时序数据时,Prometheus 使用 ...
上文提到 TSDB 的根本问题是“垂直写,水平读”,每次采样都会需要为每个活跃时序写入一条样本数据,但如果每次为每个时序写入 16 个字节到 HDD/SSD 中,显然这对块存储设备十分不友好,效率低下。因此 Prometheus V2 将数据按固定长度切割相同大小的分段(Chunks),方便压缩、批量读写。
上文提到 TSDB 的根本问题是“垂直写,水平读”,每次采样都会需要为每个活跃时序写入一条样本数据,但如果每次为每个时序写入 16 个字节到 HDD/SSD 中,显然这对块存储设备十分不友好,效率低下。因此 Prometheus V2 将数据按固定长度切割相同大小的分段(Chunks),方便压缩、批量读写。
Prometheus TSDB源码解析,Index索引存储格式分析 1. Prometheus的整体目录结构 当prometheus判断Head中存储的Series的时间范围超过3*chunkRange/2(storage.tsdb.min-block-duration参数)时,Prometheus将会执行Compact流程,将Head中的chunkRange范围的Series持久化到Block中。代码参考(tsdb/db.go Compact 方法) ...
一个新的sample(t,v)到tsdb时,会先写wal并进入Head Block的内存中,并放入一个特定的chunk中;过一会儿会使用mmap将chunk flush到disk中;然后再过指定的时间(默认2h),多个chunks会被再次flush到disk中形成Block1 2 ... N;然后再过一定的时间多个2h Block会被Compact成一个大的Bolock,不同环境不一样,cortex默...