• victoriametrics 集群架构


    victoriametrics 支持基于模式,同时拆分出了三大组件,vminsert,vmselect,vmstorage

    参考图

    从这张图我们可以看到insert 以及select 都是无状态的,只有vmstorage,对于insert 以及select 的扩展很简单,主要是vmstorage

    配置说明

    官方实际上已经提供了一个简单的基于docker-compose 以及k8s部署的集群(按照三大组件部署),同时文档也有说明扩展的处理,以
    下是一个简单的说明

     
    version: '3.5'
    services:
      prometheus:
        container_name: prometheus
        image: prom/prometheus:v2.17.2
        depends_on:
        - "vminsert"
        - "vmselect"
        ports:
          - 9090:9090
        volumes:
          - promdata:/prometheus
          - ./prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml
        command:
          - '--config.file=/etc/prometheus/prometheus.yml'
          - '--storage.tsdb.path=/prometheus'
        restart: always
      grafana:
        container_name: grafana
        image: grafana/grafana:6.7.2
        entrypoint: >
          /bin/sh -c "
          cd /var/lib/grafana &&
          mkdir -p dashboards &&
          sed 's/$${DS_PROMETHEUS}/Prometheus/g' vm.json > dashboards/vm.json &&
          /run.sh"
        depends_on:
          - "prometheus"
        ports:
          - 3000:3000
        restart: always
        volumes:
          - grafanadata:/var/lib/grafana
          - ./provisioning/:/etc/grafana/provisioning/
          - ./../../dashboards/victoriametrics.json:/var/lib/grafana/vm.json
      vmstorage:
        container_name: vmstorage
        image: victoriametrics/vmstorage
        ports:
          - 8482
          - 8400
          - 8401
        volumes:
          - strgdata:/storage
        command:
          - '--storageDataPath=/storage'
        restart: always
      vminsert:
        container_name: vminsert
        image: victoriametrics/vminsert
        depends_on:
          - "vmstorage"
        command:
          - '--storageNode=vmstorage:8400'
        ports:
          - 8480
        restart: always
      vmselect:
        container_name: vmselect
        image: victoriametrics/vmselect
        depends_on:
          - "vmstorage"
        command:
          - '--storageNode=vmstorage:8401'
        ports:
          - 8481:8481
        restart: always
    volumes:
      promdata: {}
      strgdata: {}
      grafanadata: {}

    集群扩展说明

    从上图我们可以看出对于无状态的部分我们可以基于lb提高负载能力(promxy以及trickster,nginx,haproxy 都是不错的选择)

    • lb 配置:
    请求以 /insert 路由到vminsert的8480
    请求以 /select 路由到vmselect的8481
    • 集群缩放:
    *  vminsert&&vmselect添加新节点即可
    *  vmstorage 添加:启动新的vmstorage,平滑重启vmselect注意需要添加-storageNode 参数,信息为:<new_vmstorage_host>:8401, 平滑重启vminsert
    注意需要添加-storageNode 参数,信息为:<new_vmstorage_host>:8400

    核心:注意顺序启动新vmstorage,平滑重启vmselect ,平滑重启vminsert

    集群可用性

    • http lb 必须不能路由信息到不可用的vminsert&&vmselect节点(健康检查机制可以解决)
    • 集群必须至少存在一个vmstorage
    vminsert 重路由请求从不可用vmstorage节点到健康节点
    vmselect 持续处理请求服务到至少一个可用的vmstorage节点

    集群更新以及重新配置

    vminsert&&vmstorage&&vmselect可以通过平滑的更新变动

    容量规划

    vminsert:

    • vminsert可以根据摄取率计算所有实例的建议vCPU内核总数vCPUs = ingestion_rate / 150K。
    • 每个vminsert实例的建议vCPU核心数应等于vmstorage集群中的实例数。
    • 每个vminsert实例的RAM量应为1GB或更多。RAM用作摄取率峰值的缓冲区。
    • 有时-rpc.disableCompression,vminsert实例上的命令行标志可能以vminsert和之间更高的网络带宽使用为代价来增加摄取容量vmstorage。

    vmstorage:

    • vmstorage可以根据摄取率计算所有实例的建议vCPU内核总数vCPUs = ingestion_rate / 150K。
    • vmstorage可以从活动时间序列数中计算所有实例的建议RAM总量:RAM = active_time_series * 1KB。如果时间序列在最后一个小时内至少收到一个数据点,或者在最后一个小时内已被查询过,则该时间序列处于活动状态。
    • 所有vmstorage实例的建议存储空间总量可以根据摄取率和保留率来计算:storage_space = ingestion_rate * retention_seconds。

    vmselect:

    • vmselect实例的推荐硬件在很大程度上取决于查询的类型。少量时间序列上的轻量级查询通常需要使用较少的vCPU内核和较少的RAM
    • vmselect,而大量时间序列上的重量查询(> 10K)通常需要使用较多的vCPU内核和大量的RAM。

    灾备处理

    victoriametrics提供了一些数据备份的方法vmbackup&&vmrestore 都是一些工具

    • 备份方法
    * /snapshot/create 请求创建快照
    * <-storageDataPath>/snapshots/<snapshot_name> 目录文档使用vmbackup进行归档
    * /snapshot/delete?snapshot=<snapshot_name> 或者 /snapshot/delete_all 删除快照清理部分空间
    • 数据恢复
    * 使用 kill -INT 停止vmstorage
    * 使用vmrestore 恢复数据到-storageDataPath目录
    * 启动vmstorage节点

    说明

    以上是对于victoriametrics 集群模式的一个简单说明,实际使用还是有好多地方需要踩坑的,总的来说victoriametrics 是一个简单但是高效的
    prometheus 方案

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