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通过上期分享《实践指路明灯，源码剖析flink-metrics》，对当下较火的流式处理框架 flink 的指标监控体系有了全局的认识，并结合 flink-metrics-xxxx 模块进行深入分析，对 flink 是如何集成监控轮子了如指掌。
不过，源码中的 flink-metrics-influxdb 模块，你是否留意到？按照设计规范，不用多想，那肯定是 flink 指标监控对 influxdb 的集成。
那么，influxdb ？influxdb 是啥？influxdb 你用过吗？
今天稍微花一分钟，带你 Get 这门技能，放心不会伤脑。
图看不清放大了去看
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去说 InfluxDB 之前，先聊聊，什么是时间序列数据（时序数据）？
时间序列数据就是在不同时间上收集到的数据，主要有两个关键指标：监测时间和监测数值。生活中常见的时间序列数据，包括股票价格、网站的 PV/UV、服务器系统监控数据（比如 CPU 和内存占用率）等等。
那时间序列数据应该存到哪儿？时间序列数据库（TSDB）是啥？
A time series database (TSDB) is a software system that is optimized for storing and serving time series through associated pairs of time(s) and value(s)
https://en.wikipedia.org/wiki/Time_series_database
简单去理解，时间序列数据可以存储到 TSDB 中，因为 TSDB 是用于存储和分析时间序列数据的数据库。
如图所示，在 DB-ENGINES 给出的最新的时间序列数据库的排名中，InfluxDB 高居第一位，而脸熟的 Prometheus、Graphite 等也位居其中，下面就以 InfluxDB 作为突破口进行体验。
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3.1 磨刀霍霍。
首先，选择您最中意的版本进行下载。
<code>https://portal.influxdata.com/downloads//<code>
本次以 v1.7.10 的 Mac 系统版本进行安装。
<code>https://dl.influxdata.com/influxdb/releases/influxdb-1.7.10_darwin_amd64.tar.gz/<code>
下载解压后的目录全局概览，不同安装方式会不同，但是着重关注 usr/bin/ 目录，后续操作的命令全在这里啦。
然后，按照安装手册进行配置，若是为了体验，默认配置也够用啦。
<code>https://docs.influxdata.com/influxdb/v1.7/introduction/installation//<code>
3.2 披荆斩棘。
下载安装已经完成，执行 ./influxd 命令启动 InfluxDB。
一顿命令操作猛如虎，熟练工种。
熟练工种，命令多练就是啦，感受一下与传统数据库有啥不同？
另外，InfluxDB 也提供了 HTTP API 方式操作。
简单整理了一下，/ping 可以获取 InfluxDB 实例信息以及健康状况；/write 提供插入数据的功能；/query 提供查询数据的功能。
InfluxDB 提供 API 要比这多，用到之时再深入也未尝不可。
3.3 拨云见日
InfluxDB 与传统数据库有啥不同呢？
如图示意，InfluxDB 中的 measurement 类似于传统数据库中的表，包含了列 time、tags 和 fields。
tag key/value 类似于传统数据库里索引的列；
field key/value 类似于传统数据库里没有索引的列；
time 存着时间戳，类似于传统数据库的主键。
另外，有没有什么轮子，可以更好的展示 InfluxDB 中的数据呢？
InfluxDB 位居 DB-ENGINES 排名首榜，对应的展示数据的轮子还是很多的，例如官方的 Chronograf，以及提及多次的 Grafana 等等。
闲暇之余，可以参考官方文档去深入。
<code>https://docs.influxdata.com/influxdb/v1.7/introduction/getting-started//<code>
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InfluxDB 本次就说到这里，希望你们能有所获。
下期，我们将结合源码，去看看别人都是怎么用 InfluxDB 的？并尝试把 InfluxDB、Grafana 这些轮子组装到一起，看看组装之后的车子能否跑起来，敬请期待。
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