LinDB时序数据库架构从1.0到3.0的演进

"时序数据库LinDB架构演进（22页）.pdf" 这篇文档讲述了时序数据库LinDB从早期版本到LinDB3.0的架构演进过程，重点介绍了其在解决数据存储、处理效率、扩展性以及功能增强等方面的关键技术变革。以下是主要的知识点： 1. **Zookeeper集成**： 在早期版本中，LinDB开始采用Zookeeper作为集群管理工具，用于协调分布式系统中的节点状态和数据一致性，确保服务的高可用性和稳定性。 2. **Measurement+Tags+Fields设计**： LinDB引入了时间序列数据模型，包括Measurement（度量）、Tags（标签）和Fields（字段），这种设计使得数据组织更加灵活且易于查询，便于对大规模时序数据进行高效管理和分析。 3. **Series Sharding策略**： 随着版本升级，LinDB采用了Series Sharding策略来提高数据存储的并行性和可扩展性，将数据分布到多个节点，通过哈希或范围分区来分片，优化了数据写入和查询性能。 4. **WAL（Write-Ahead Log）**： 文档提到了WAL日志，这是一种事务持久化机制，可以保证数据的一致性，并在系统崩溃后能够快速恢复。在LinDB中，WAL用于记录所有待写入的数据，确保数据安全可靠。 5. **Client Acknowledgement**： 客户端确认机制，当客户端接收到服务器的确认消息后，表示数据已被成功写入，提高了数据写入的可靠性。 6. **Rollup（数据压缩）**： 为了优化存储空间和提升查询效率，LinDB实现了Rollup功能，将原始数据进行聚合和压缩，降低数据量的同时保持查询精度。 7. **增强SQL支持**： 随着版本迭代，LinDB增强了SQL查询能力，提供了更丰富的查询语法和函数，使得用户可以通过标准SQL语句操作时序数据，提升了用户体验和数据分析的便捷性。 8. **Kafka集成**： LinDB开始与Kafka集成，利用Kafka作为消息队列，提高了数据的吞吐量和系统的可扩展性，同时保证了数据流的可靠传输。 9. **Replication（复制）与Fault Tolerance**： 架构演进中，LinDB加强了数据复制和故障容忍机制，通过Leader-Follower模式保证数据的安全性，即使在节点故障时也能保持服务的连续性。 10. **Segment和Shard设计**： LinDB在存储层采用了Segment（段）的概念，每个Segment代表一段连续的时间窗口内的数据，而Shard则将数据分散到不同的物理节点，实现水平扩展和负载均衡。 11. **TTL（Time To Live）**： 实现了数据的自动过期和清理功能，通过设置TTL，可以控制数据的生命周期，避免无用数据占用存储空间。 12. **Shard Segmentation**： Shard内部进一步细分为Segment，每个Segment包含一定量的数据，按需分裂和合并，以适应数据增长和查询需求。 这些演进展示了LinDB如何从一个基础的时序数据库发展成为一个具有高可用性、高性能、易扩展性的解决方案，满足了时序数据应用场景日益复杂的需求。