OpenTSDB是一个架构在Hbase系统之上的实时监控信息收集和展示平台。
它在海量数据的压力下，仍然保证了存储的效率，那么它背后有什么值得借鉴的地方呢？
1）使用AsyncHbase而非HBase自带的HTable。使用线程安全、非阻塞、异步、多线程并发的HBase API，在高并发和高吞吐时，可以获得更好的效果。建议在使用
AsyncHBase时，在CPU core有保证的前提下，可以设置16或者24。
2）采用固定长度的Rowkey，让Rowkey包含尽可能多的检索信息。这一点的话，OpenTSDB存储的数据要包含大量的metrics和tag信息，这些信息的长度是变长的，因此，在实现上设置了一个表格uid-tsdb存储这些信息，作为一个全局唯一的编号，并把编号与TimeStamp合并作为Rowkey。
3）每一行要存储尽可能多的信息，这一点在OpenTSDB被发挥到了极致。例如，把某个时间段的分散采集的数据合并在一起，按照一个Row来提交给hbase。这种方案，会减少整个表格Rowkey的个数，从而提高检索Row的速度，但是该方法并没有节省存储空间。
在这个基础上，OpenTSDB又推动了一步，让一个column记录多条内容，从而降低存储空间的浪费。
4）按照时间的Boundary来存储，仍采用无状态的存储方案，从而提供系统的容错能力。
附录：OpenTSDB中一个KeyValue的存储结构如下：
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