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通過上期分享《實踐指路明燈，源碼剖析flink-metrics》，對當下較火的流式處理框架 flink 的指標監控體系有了全局的認識，並結合 flink-metrics-xxxx 模塊進行深入分析，對 flink 是如何集成監控輪子瞭如指掌。
不過，源碼中的 flink-metrics-influxdb 模塊，你是否留意到？按照設計規範，不用多想，那肯定是 flink 指標監控對 influxdb 的集成。
那麼，influxdb ？influxdb 是啥？influxdb 你用過嗎？
今天稍微花一分鐘，帶你 Get 這門技能，放心不會傷腦。
圖看不清放大了去看
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去說 InfluxDB 之前，先聊聊，什麼是時間序列數據（時序數據）？
時間序列數據就是在不同時間上收集到的數據，主要有兩個關鍵指標：監測時間和監測數值。生活中常見的時間序列數據，包括股票價格、網站的 PV/UV、服務器系統監控數據（比如 CPU 和內存佔用率）等等。
那時間序列數據應該存到哪兒？時間序列數據庫（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
簡單去理解，時間序列數據可以存儲到 TSDB 中，因為 TSDB 是用於存儲和分析時間序列數據的數據庫。
如圖所示，在 DB-ENGINES 給出的最新的時間序列數據庫的排名中，InfluxDB 高居第一位，而臉熟的 Prometheus、Graphite 等也位居其中，下面就以 InfluxDB 作為突破口進行體驗。
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3.1 磨刀霍霍。
首先，選擇您最中意的版本進行下載。
<code>https://portal.influxdata.com/downloads//<code>
本次以 v1.7.10 的 Mac 系統版本進行安裝。
<code>https://dl.influxdata.com/influxdb/releases/influxdb-1.7.10_darwin_amd64.tar.gz/<code>
下載解壓後的目錄全局概覽，不同安裝方式會不同，但是著重關注 usr/bin/ 目錄，後續操作的命令全在這裡啦。
然後，按照安裝手冊進行配置，若是為了體驗，默認配置也夠用啦。
<code>https://docs.influxdata.com/influxdb/v1.7/introduction/installation//<code>
3.2 披荊斬棘。
下載安裝已經完成，執行 ./influxd 命令啟動 InfluxDB。
一頓命令操作猛如虎，熟練工種。
熟練工種，命令多練就是啦，感受一下與傳統數據庫有啥不同？
另外，InfluxDB 也提供了 HTTP API 方式操作。
簡單整理了一下，/ping 可以獲取 InfluxDB 實例信息以及健康狀況；/write 提供插入數據的功能；/query 提供查詢數據的功能。
InfluxDB 提供 API 要比這多，用到之時再深入也未嘗不可。
3.3 撥雲見日
InfluxDB 與傳統數據庫有啥不同呢？
如圖示意，InfluxDB 中的 measurement 類似於傳統數據庫中的表，包含了列 time、tags 和 fields。
tag key/value 類似於傳統數據庫裡索引的列；
field key/value 類似於傳統數據庫裡沒有索引的列；
time 存著時間戳，類似於傳統數據庫的主鍵。
另外，有沒有什麼輪子，可以更好的展示 InfluxDB 中的數據呢？
InfluxDB 位居 DB-ENGINES 排名首榜，對應的展示數據的輪子還是很多的，例如官方的 Chronograf，以及提及多次的 Grafana 等等。
閒暇之餘，可以參考官方文檔去深入。
<code>https://docs.influxdata.com/influxdb/v1.7/introduction/getting-started//<code>
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InfluxDB 本次就說到這裡，希望你們能有所獲。
下期，我們將結合源碼，去看看別人都是怎麼用 InfluxDB 的？並嘗試把 InfluxDB、Grafana 這些輪子組裝到一起，看看組裝之後的車子能否跑起來，敬請期待。
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