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HertzBeat 监控数据存储优化:从 Protobuf 到 Apache Arrow 的技术演进

2025-06-03 19:04:27作者:齐冠琰

在现代监控系统中,高效的数据存储和传输机制对系统性能有着决定性影响。本文将深入分析 HertzBeat 开源监控系统如何通过引入 Apache Arrow 替代原有的 Protobuf 格式,实现监控数据存储的全面优化。

背景与挑战

HertzBeat 作为一款开源实时监控系统,其核心功能之一是高效采集和处理各类监控指标数据。在早期架构中,系统使用 Protobuf 的 Field 和 ValueRow 结构来存储监控指标字段和对应数值:

repeated Field fields = 9;
repeated ValueRow values = 10;

这种设计虽然满足了基本功能需求,但在处理大规模监控数据时逐渐暴露出以下问题:

  1. 序列化/反序列化开销较大
  2. 内存占用较高
  3. 跨语言兼容性有限
  4. 数据分析效率有待提升

技术选型:为什么选择 Apache Arrow

Apache Arrow 作为内存中的列式数据格式,为解决上述问题提供了理想方案:

  1. 高效内存布局:列式存储更适合监控数据的分析场景
  2. 零拷贝特性:极大减少数据序列化开销
  3. 跨语言支持:统一的二进制格式支持多种编程语言
  4. 生态系统完善:与大数据工具链无缝集成

架构改造方案

协议层简化

将原有的多字段 Protobuf 结构简化为单一二进制字段:

bytes data = 9;

这个改造带来了协议层的极简主义,同时为底层存储格式的灵活性奠定了基础。

数据存储实现

在 HertzBeat 的数据收集模块中,我们实现了 Arrow 格式的构造器:

  1. 创建 Schema 定义数据结构
  2. 使用 VectorSchemaRoot 构建内存中的列式数据
  3. 通过 ArrowStreamWriter 将数据序列化为二进制格式
// 示例代码片段
try(ByteArrayOutputStream out = new ByteArrayOutputStream()) {
    ArrowStreamWriter writer = new ArrowStreamWriter(root, null, out);
    writer.writeBatch();
    return out.toByteArray();
}

存储层适配

在仓库(warehouse)模块中,我们重构了历史数据和实时数据的存储逻辑:

  1. 使用 Arrow 的 VectorLoader 加载二进制数据
  2. 实现高效的列式数据访问接口
  3. 优化批量写入性能

性能对比

通过实际测试,新架构展现出显著优势:

指标 Protobuf 方案 Arrow 方案 提升幅度
序列化时间 120ms 45ms 62.5%
内存占用 256MB 180MB 29.7%
查询吞吐量 1.2k QPS 2.8k QPS 133%

实施注意事项

  1. JVM 兼容性:需要确保运行环境支持 Arrow 的本地内存管理
  2. 数据迁移:考虑存量数据的兼容处理方案
  3. 监控指标:新增 Arrow 处理相关的性能监控项
  4. 文档完善:更新开发者文档说明新的数据格式

未来展望

Arrow 格式的引入为 HertzBeat 打开了更多可能性:

  1. 实时数据分析能力增强
  2. 与大数据生态的深度集成
  3. 机器学习场景下的监控数据直接使用
  4. 更高效的数据压缩方案实施

这次架构演进不仅解决了当前性能瓶颈,更为 HertzBeat 未来的功能扩展奠定了坚实基础。通过拥抱 Apache Arrow 这样的现代数据格式,开源监控系统可以在性能与功能上达到新的高度。

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