Pinterest自建时间序列数据库Goku：性能提升与挑战解决

Pinterest作为全球知名的图片分享社交媒体平台，在其业务增长过程中，面临着如何高效处理和分析海量时间序列数据的挑战。起初，Pinterest依赖于OpenTSDB，一个专为大规模时间序列数据设计的分布式时序数据库。然而，随着Pinterest服务器数量的急剧增加和数据量的爆炸式增长，OpenTSDB的性能逐渐成为瓶颈，表现为垃圾回收问题严重以及HBase的频繁崩溃，这些都直接影响到了Pinterest的运营效率和成本。 为了应对这一挑战，Pinterest自主研发了一款名为Goku的内部时间序列数据库系统。Goku的设计初衷是为了提升数据提取和复杂查询的效率，同时保持对OpenTSDB的兼容性。Goku采用两级分片策略，优化了数据存储结构，引入了C++编写的OpenTSDB兼容API，从而能够更好地处理数百万的数据点。 在Goku中，时间序列数据模型基于OpenTSDB，每个时间序列由一个唯一的键（由度量名和标记键值对组成，如“tc.proc.stat.cpu.total.infra-goku-a-prod{host=infra-goku-a-prod-001, cell_id=aws-us-east-1}``) 和一系列按时间排序的数据点组成，每个数据点包含时间戳和相应的值。查询操作非常灵活，支持度量名称、过滤器（如完全匹配、通配符匹配等）、聚合器（如Sum、Max/Min、Avg等）、降采样和速率计算。 Goku的关键改进包括： 1. **倒排索引引擎**：与OpenTSDB的低效扫描相比，Goku引入了更高效的倒排索引，减少了不必要的数据扫描，提高了查询速度。 2. **数据大小优化**：Goku通过优化数据结构，解决了OpenTSDB中数据点过大导致的问题，使得存储更为高效。 3. **性能增强**：Goku针对Pinterest的特定需求进行了优化，比如减少数据扫描次数、提高聚合和降采样的效率，从而显著改善了整体性能。 4. **内存管理**：由于Pinterest面临的是高并发和大数据量的场景，Goku可能还改进了内存管理和垃圾回收机制，降低了内存消耗和GC问题。 通过Goku的实施，Pinterest得以克服了OpenTSDB在扩展性和性能上的局限，实现了数据处理的高效和成本的有效控制，为其持续的业务增长提供了强大的技术支持。