Java使用UDP发送数据到InfluxDB
最近在做压测引擎相关的开发，需要将聚合数据发送到InfluxDB保存以便实时分析和控制QPS。
下面介绍对InfluxDB的使用。
什么是InfluxDB
InfluxDB是一款用Go语言编写的开源分布式时序、事件和指标数据库，无需外部依赖。该数据库现在主要用于存储涉及大量的时间戳数据，如DevOps监控数据，APP metrics, loT传感器数据和实时分析数据。
InfluxDB特征：
- 无结构(无模式)：可以是任意数量的列(tags)。
- 可以设置metric的保存时间。
- 支持与时间有关的相关函数(如min、max、sum、count、mean、median等)，方便统计。
- 支持存储策略：可以用于数据的删改(influxDB没有提供数据的删除与修改方法)。
- 支持连续查询：是数据库中自动定时启动的一组语句，和存储策略搭配可以降低InfluxDB的系统占用量。
- 原生的HTTP支持，内置HTTP API。
- 支持类似SQL语法。
- 支持设置数据在集群中的副本数。
- 支持定期采样数据，写入另外的measurement，方便分粒度存储数据。
- 自带web管理界面，方便使用(登入方式：http://< InfluxDB-IP >:8083)。
- 支持Grafana画图展示。
PS：有了InfluxDB+Grafana后，你就可以写一些简单的程序了，可以只负责写后端逻辑部分，数据都可以存入InfluxDB，然后通过Grafana展示出来。
Mac安装InfluxDB
# 安装
brew install influxdb
# 启动
influxd -config /usr/local/etc/influxdb.conf
# 查看influxdb运行配置
influxd config
# 启动客户端
influx -precision rfc3339
InfluxDB开启UDP配置
vim /usr/local/etc/influxdb.conf
开启udp配置，其他为默认值
[[udp]]
enabled = true
udp配置含义：
[[udp]] – udp配置
enabled：是否启用该模块，默认值：false。
bind-address：绑定地址，默认值：”:8089″。
database：数据库名称，默认值：”udp”。
retention-policy：存储策略，无默认值。
batch-size：默认值：5000。
batch-pending：默认值：10。
read-buffer：udp读取buffer的大小，0表示使用操作系统提供的值，如果超过操作系统的默认配置则会出错。 该配置的默认值：0。
batch-timeout：超时时间，默认值：”1s”。
precision：时间精度，无默认值。
Java发送UDP数据报
我们知道InfluxDB是支持Http的，为什么我们还要采用UDP方式发送数据呢？
基于下列原因：
- TCP数据传输慢，UDP数据传输快。
- 网络带宽需求较小，而实时性要求高。
- InfluxDB和服务器在同机房，发生数据丢包的可能性较小，即使真的发生丢包，对整个请求流量的收集影响也较小。
我们采用了worker线程调用addMetric方法将数据存储到缓存 map 中，send线程池来进行每个指定时间发送数据到Influxdb。
代码如下(也可参考Jmeter的UdpMetricsSender类)：
@Slf4j
public class InfluxDBClient implements Runnable {
private String measurement = "example";
private final Object lock = new Object();
private InetAddress hostAddress;
private int udpPort;
private volatile Map<String, List<Response>> metrics = new HashMap<>();
private long time;
private String transaction;
public InfluxDBClient(String influxdbUrl, String transaction) {
this.transaction = transaction;
try {
log.debug("Setting up with url:{}", influxdbUrl);
String[] urlComponents = influxdbUrl.split(":");
if (urlComponents.length == 2) {
hostAddress = InetAddress.getByName(urlComponents[0]);
udpPort = Integer.parseInt(urlComponents[1]);
} else {
throw new IllegalArgumentException("InfluxDBClient url '" + influxdbUrl + "' is wrong. The format shoule be <host/ip>:<port>");
}
} catch (Exception e) {
throw new IllegalArgumentException("InfluxDBClient url '" + influxdbUrl + "' is wrong. The format shoule be <host/ip>:<port>", e);
}
}
public void addMetric(Response response) {
synchronized (lock) {
if (metrics.containsKey(response.getLabel())) {
metrics.get(response.getLabel()).add(response);
} else {
metrics.put(response.getLabel(), new ArrayList<>(Collections.singletonList(response)));
}
}
}
@Override
public void run() {
sendMetrics();
}
private void sendMetrics() {
Map<String, List<Response>> tempMetrics;
//复制数据到tempMetrics，清空原来metrics并初始化上次的大小
synchronized (lock) {
if (isEmpty(metrics)) {
return;
}
time = System.currentTimeMillis();
tempMetrics = metrics;
metrics = new HashMap<>();
for (Map.Entry<String, List<Response>> entry : tempMetrics.entrySet()) {
metrics.put(entry.getKey(), new ArrayList<>(entry.getValue().size()));
}
}
final Map<String, List<Response>> copyMetrics = tempMetrics;
final List<MetricTuple> aggregateMetrics = aggregate(copyMetrics);
StringBuilder sb = new StringBuilder(aggregateMetrics.size() * 200);
//发送tempMetrics,生成一行数据，然后换行
for (MetricTuple metric : aggregateMetrics) {
sb.append(metric.getMeasurement()).append(metric.getTag()).append(" ")
.append(metric.getField()).append(" ").append(metric.getTimestamp() + "000000").append("\n");
}
//udp发送数据到Influxdb
try (DatagramSocket ds = new DatagramSocket()) {
byte[] buf = sb.toString().getBytes();
DatagramPacket dp = new DatagramPacket(buf, buf.length, this.hostAddress, this.udpPort);
ds.send(dp);
log.debug("send {} to influxdb", sb.toString());
} catch (SocketException e) {
log.error("Cannot open udp port!", e);
} catch (IOException e) {
log.error("Error in transferring udp package", e);
}
}
/**
* 得到聚合数据
*
* @param metrics
* @return
*/
private List<MetricTuple> aggregate(Map<String, List<Response>> metrics) {
}
public boolean isEmpty(Map<String, List<Response>> map) {
for (Map.Entry<String, List<Response>> entry : map.entrySet()) {
if (!entry.getValue().isEmpty()) {
return false;
}
}
return true;
}
}
参考文档：
