HiTSDB升级：分布式流式聚合解决云上痛点

深度解读时序数据库HiTSDB：分布式流式聚合引擎 HiTSDB作为阿里巴巴内部时序数据库引擎，起初针对集团业务进行了大量定制化优化。但在向公有云产品转型过程中，面临了将这些优化推广到不同用户难题，同时，公有云用户在使用HiTSDB时遇到了诸多聚合查询相关的挑战，如数据量大引发的栈溢出、内存溢出（OOM）和查询性能问题等。这些问题根源在于原有的聚合引擎架构存在局限。 为解决这些问题，HiTSDB开发团队决定对引擎进行全面升级，重点关注五个关键领域： 1. **时序数据存储模型**： - 时序数据通常由时间轴和时间线两维表示，数据随时间增加而追加，用id+{timestamp,value}模型表示。常见的存储策略分为两种： - **时间窗口划分**：如InfluxDB和Prometheus，数据根据时间窗口紧凑存储，利于写入和高纬度标签查询，但存在“乱序”问题，处理迟到数据可能需要丢弃或牺牲性能。 - **时间线划分**：如OpenTSDB，通过先按指标再按时间窗口划分，解决了OpenTSDB的单值模型问题，但可能导致性能损失。 2. **索引方式升级**：为了提高查询效率，新的聚合引擎可能引入更高效、动态调整的索引策略，以减少全表扫描和响应延迟。 3. **流式聚合**：通过实现全新设计的流式聚合，HiTSDB能实时处理数据流，降低数据量对系统的影响，避免堆积和延迟，提高整体性能和稳定性。 4. **数据迁移**：在升级过程中，需要考虑数据的平滑迁移，确保服务的不间断，同时降低对业务的影响。 5. **性能评测与优化**：升级后，HiTSDB团队会进行全面的性能测试，对比旧版引擎，分析新功能的性能瓶颈，并持续优化，以满足不同场景下的性能需求。 总结来说，HiTSDB的新聚合引擎升级旨在解决原有架构的局限，通过改进存储模型、优化索引、引入流式处理方式，提升数据处理效率和系统的健壮性，为公有云用户提供更加稳定、可扩展的时序数据分析解决方案。这个过程不仅涉及技术细节，也包括了对业务场景和用户体验的深入理解与适应。