详解 OpenTSDB 的优劣势_opentsdb 性能问题

随着业务的不断发展，数据压力的不断增加，越来越多的企业在数据库的选择上更加纠结，也更为慎重。智能制造、能源、金融、汽车等领域的企业，面对时序大数据业务场景，也逐渐将选型调研的目光转移至更为专业的时序数据库（Time Series Database）之上。

作为一款较为流行的时序数据库，OpenTSDB 主要作为监控系统被广泛使用，一方面能够存储和检索指标（metric）数据并保存很长时间，另一方面如果需要增加功能也可以添加新指标。但是作为众多企业选型调研的 Database 之一，OpenTSDB 真的是一个优选方案吗？一起来看看它的优劣势。

OpenTSDB 是一个开源框架，使用 HBase 作为核心平台来存储和检索所收集的指标数据，可以灵活地增加指标，也可以支持采集上万台机器和上亿个数据点，具有高可扩展性。在时序数据库（TSDB）领域，OpenTSDB 算是入场较早的“玩家”之一，其基于 HBase 的产品模式有利也有弊：在为有 HBase 基础服务的企业降低门槛的同时，过度依赖 HBase，也为其性能、压缩效果加设了一个瓶颈。

具体来说，从专业性角度，其优劣势总结如下：

优势

• 在数据压缩上，时间戳采用 delta 编码进行压缩，数据值采用 XOR 进行压缩；存储与计算解耦，为 IoT 场景海量数据、动态热点的数据特征量身打造，方便按照并发度和存储量按需独立扩容。
• 采用分布式架构，支持横向水平扩展。
• 较强的时序数据计算能力，主要体现为：插值，缺失的数据点，支持线性插值数据补全；降精度，支持预降精度和实时降精度计算，满足高效查询需求；空间聚合，支持按照不同的 tag 进行空间聚合和分组计算。

劣势

• 依赖其他软件：比如 Gnuplot ，需要提前安装，版本要求为最小 4.2 最大 4.4。
• 安装部署较复杂：因为底层是基于 HBase 设计的，而 HBase 又是建立在 Hadoop 集群之上，所以在部署方面相对复杂，由此还带来了后期的维护成本增加的问题；ZooKeeper 也需要单独配置部署。
• 在使用方面，OpenTSDB 不支持 SQL 语言，对于很多用户来说并不友好，特别是之前使用关系库的用户来讲，如果支持 SQL 语言，那学习成本会降低很多。
• 支持的函数相对较少，不支持表连接。
• 使用过程中如遇到问题，寻求帮助的渠道较少，不像国产时序数据库，可以轻松地找到技术人员协助支持。

而在企业的具体实践上，随着实时数据库业务量的攀升，OpenTSDB 的劣势越来越明显。很多企业在使用 OpenTSDB 设计和实现监控系统时，因为其在数据存储上过于依赖 Kafka、Spark 和 HBase 等大数据组件，会导致大数据处理链路越来越长，不仅运维和使用成本越来越高，系统的可靠性保障也遭受到了极大挑战——一旦监控系统本身出现漏洞，业务系统存在的问题便将难以定位，进而就可能会造成巨大的实际业务损失。