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Datadog如何构建自定义数据库以每秒接收数十亿个指标
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原文英文，约2400词，阅读约需9分钟。
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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。
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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。
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延伸问答
Datadog的Monocle是什么？
Monocle是Datadog开发的高效时间序列存储引擎，旨在处理实时指标。
Monocle如何提高查询效率？
Monocle通过分离数据与元数据、使用哈希标签模型和线程每核心架构来提高查询效率。
Datadog的实时指标存储系统是如何工作的？
实时指标存储系统处理最新24小时的数据，支持99%的查询，主要用于实时监控和仪表盘更新。
Monocle的存储结构是什么？
Monocle采用日志结构合并树（LSM-Tree）作为存储结构，适合写入密集型工作负载。
Datadog如何确保数据的安全性和稳定性？
Datadog使用Kafka作为写前日志，确保数据安全，并通过复制机制实现高可用性。
Datadog未来对Monocle的计划是什么？
Datadog计划将索引数据库和实时数据库合并为一个统一系统，并转向列式数据库格式以提高性能。
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