ByteByteGo Newsletter
·
Datadog如何构建自定义数据库以每秒接收数十亿个指标
💡
原文英文，约2400词，阅读约需9分钟。
📝
内容提要
Datadog的工程团队开发了Monocle，一个高效的时间序列存储引擎，通过分离数据与元数据、使用Kafka进行数据分发，实现了快速响应和高并发处理，显著提升了系统性能。
🎯
关键要点
- Datadog的工程团队开发了Monocle，一个高效的时间序列存储引擎。
- Monocle通过分离数据与元数据、使用Kafka进行数据分发，实现了快速响应和高并发处理。
- Datadog的Metrics Platform负责收集、处理、存储和服务客户的所有指标。
- 数据存储分为长期指标存储和实时指标存储，后者处理99%的查询。
- Monocle的设计采用了哈希标签的简单数据模型，提高了查询效率。
- Monocle使用线程每核心架构，避免了传统数据库中的性能瓶颈。
- Monocle的存储结构为日志结构合并树（LSM-Tree），适合写入密集型工作负载。
- 通过Admission Control和成本调度系统，Monocle在高负载下保持响应性。
- Datadog计划将Index Database和RTDB合并为一个统一系统，以提高性能。
- 未来的计划包括动态路由和列式数据库格式的转变。
➡️
