好的，我们开始。 Java应用中的时间序列数据库（TSDB）集成：InfluxDB/Prometheus实践 大家好！今天我们来探讨如何在Java应用中集成时间序列数据库（TSDB），重点关注InfluxDB和Prometheus。TSDB在监控、物联网、金融等领域有着广泛的应用，能够高效地存储和查询时序数据。本次讲座将深入讲解TSDB的基本概念、InfluxDB和Prometheus的特性、如何在Java应用中使用它们，以及一些最佳实践。 1. 时间序列数据库（TSDB）概述 什么是时间序列数据？ 时间序列数据是以时间顺序排列的数据点序列。每个数据点通常包含一个时间戳和一个或多个度量值（metrics）。例如，CPU利用率、内存使用率、网络流量、股票价格等。 为什么需要TSDB？ 传统的关系型数据库（RDBMS）在存储和查询时间序列数据时效率较低，主要原因在于： 数据量大： 时间序列数据通常会快速增长，需要高效的存储和压缩机制。 查询模式： 典型的查询是基于时间范围的聚合查询，RDBMS的索引优化并不适合这种查询模式。 数据保留策略： 需要根据时间自动清理过期数据。 TSDB专门针对 …
时间序列数据库 InfluxDB 与 TSDB 在大数据监控中的实践
好的，各位观众老爷，大家好！我是你们的老朋友，一位在代码堆里摸爬滚打多年的老码农。今天，咱们不聊风花雪月，也不谈人生理想，就来聊聊在大数据监控领域，两个炙手可热的时间序列数据库：InfluxDB 和 TSDB。 咱们的口号是：把复杂的技术讲得像讲故事一样有趣，让晦涩的概念变得像喝啤酒一样顺畅！🍻 第一部分：时间序列数据的前世今生，以及监控的那些“痛”点 各位，你们有没有想过，我们每天都在产生海量的数据？比如，你的手机电量变化、服务器的CPU使用率、APP的用户活跃度等等。这些数据，都有一个共同的特点，那就是：时间戳。它们是按照时间顺序排列的，记录着事物在不同时刻的状态。这就是时间序列数据！ 你可以把时间序列数据想象成一条蜿蜒的长河，记录着万物的变化轨迹。🏞️ 那么，时间序列数据在大数据监控中有什么用呢？简单来说，就是用来观察、分析和预测。 观察： 通过监控数据，我们可以实时了解系统的健康状况，比如CPU是否过载、内存是否溢出、网络是否拥堵。 分析： 通过分析历史数据，我们可以找出问题的根源，比如为什么昨天晚上服务器突然宕机了，是代码Bug还是受到了恶意攻击？ 预测： 通过预测未来的数据 …