如何设计一个支持高并发查询的InfluxDB集群架构，并说明其存储引擎的工作原理？

在设计一个支持高并发查询的InfluxDB集群架构时，首先要考虑的是数据的水平扩展和副本策略。InfluxDB的存储引擎TSM（Time-Structured Merge tree）是其核心，它结合了LSM树（Log-Structured Merge tree）和内存索引的优点，优化了时间序列数据的写入和查询性能。

参考资源链接：[InfluxDB架构演进：优化的时间序列数据库设计与七牛云实践](https://wenku.csdn.net/doc/3comqdkn60?spm=1055.2569.3001.10343)

具体而言，TSM引擎将数据分块存储在压缩的TSM文件中，这些文件在内存中通过一个时间索引和一个系列索引进行索引。这样，系统在查询时能快速定位到数据，而不需要遍历整个数据集。同时，InfluxDB采用分片（Sharding）的方式将数据分布到不同的存储节点上，每个节点只负责一部分数据的读写，这样可以有效地提升并发读写的能力。

为了保证数据的高可用性，InfluxDB支持数据的副本策略，可以配置副本数量，确保即使某个节点发生故障，数据也不会丢失。此外，还可以通过集群模式（Cluster Mode）实现数据的自动故障转移和负载均衡。

设计InfluxDB集群时，还可以利用其内置的连续查询和保留策略功能。连续查询可以在数据写入时自动执行，减少数据量，而保留策略可以设置数据保留的时间长度，超过保留期限的数据可以被自动删除或归档，以优化存储空间和查询效率。

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参考资源链接：[InfluxDB架构演进：优化的时间序列数据库设计与七牛云实践](https://wenku.csdn.net/doc/3comqdkn60?spm=1055.2569.3001.10343)