阿里云的自研InfluxDB集群方案剖析

本文将以阿里云在GIAC的分享《云原生InfluxDB高可用架构设计》为例，剖析阿里云的自研InfluxDB集群方案的当前实现，在分析中会尽量聚焦的相对确定的技术、架构等，考虑到非一线信息，在个别细节上难免存在理解偏差，欢迎私聊讨论:

0x0 初步结论

目前是一个过渡性质的公测方案，具备数据一致性，但接入性能有限，缺乏水平扩展能力。缺乏自定义副本数和水平扩展等能力，通过Raft或Anti-entroy提升了数据的可靠性，但受限于节点和副本的强映射，集群接入性能有限，约等同于单机接入性能，另外，基于时序分片和分布式迭代器等核心功能未提及，可能仍在预研中。

0x1 集群方案剖析

1. 背景补充：InfluxDB是DB-Engines上排名第一的TSDB，针对时序数据多写、少读、成本敏感等特点而设计的TSDB，并做了多轮架构迭代和优化，是一款实时、高性能、水平扩展（InfluxDB Enterprise）、具有成本优势的TSDB。但在2016年，Paul Dix基于商业化和持久运营的考虑，尚未成熟的集群能力在v0.11.1版后，选择闭源，推出了收费版的InfluxDB Enterprise和InfluxDB Cloud。

2. 通过Raft协议实现Meta节点的数据一致性，考虑到Meta节点存放的是Database/Rention Policy/Shard Group/Shard Info等元信息，这些信息敏感，是系统稳定运行的的关键，CP的分布式架构，合适。

3. 通过Raft协议实现Data节点的数据一致性，考虑到Data节点存储的是具体的时序数据，性能和水平扩展性是挑战，对一致性性要求不高（PPT中亦提到这一点），采用CP的分布式架构，节点和副本强映射，不仅对实时性有影响，集群接入性能亦有限，约等同于单机接入性能，不能很好的支持海量数据的实时接入的时序需求。

4. 2节点集群方案，通过Anti-entroy实现Data节点的数据一致性，应该还实现了Hinted-handoff能力，AP的分布式架构，但节点和副本还是强映射，未见提及基于时序分配、自定义副本数、分布式迭代器等能力，暂无法水平扩展。

5. 云盘能保障数据的可靠性，但无法保障接入的可用性，可用性敏感的业务或实时要求高的业务，还是推荐多节点的集群模式。

6. 开源版InfluxDB（单机）性能不错，InfluxDB Enterprise性能不错，但如何保障补齐集群能力的卓越性能，取决于集群架构、并发架构等，是由集群功能的开发者决定的，这次未见提及性能数据，期待后续的公布。

0x2 附录

阿里云ECS实例已经提供了NTP服务器支持，直接启动已配置好的NTP服务即可。

《阿里云NTP服务器》

《配置Linux实例NTP服务》

在开启服务前，先确保环境配置：

文档 《配置Linux实例NTP服务》 中介绍了CentOS环境下开启NTP服务。

由于本人购买的Ubuntu服务器，下面总结Ubuntu环境下的配置。

执行命令查询所有服务，看ntp服务是否已开启(+号：已开启；-号：未开启):

发现香港地区的服务默认都没有开启ntp服务；但深圳地区的服务器默认已经开启了ntp服务。

执行命令查询ntp进程，发现深圳服务器默认已经开启了ntp服务：

如果未开启ntp服务，执行命令开启ntp服务：

开启成功后，如图：

或者查询ntp相关的进程：

重启后通过如下命令观察NTP的运行状态：

这个命令可以列出目前我们的 NTP 与相关的上层 NTP 的状态，上头的几个字段的意义为：

driftfile /etc/ntp/drift

语法为： restrict IP地址 mask 子网掩码 参数

其中IP地址也可以是default ，default 就是指所有的IP

参考 《ubuntu安装和使用NTP》

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