TDengine 闆嗙兢 – TDengine | 娑涙€濇暟鎹?/title> <atom:link href="//www.yakult-sh.com.cn/tdengine-%E9%9B%86%E7%BE%A4/feed" rel="self" type="application/rss+xml" /> <link>//www.yakult-sh.com.cn</link> <description>TDengine | 楂樻€ц兘銆佸垎甯冨紡銆佹敮鎸丼QL鐨勬椂搴忔暟鎹簱 | 娑涙€濇暟鎹?/description> <lastBuildDate>Fri, 21 Oct 2022 07:36:20 +0000</lastBuildDate> <language>zh-Hans</language> <sy:updatePeriod> hourly </sy:updatePeriod> <sy:updateFrequency> 1 </sy:updateFrequency> <generator>//wordpress.org/?v=6.8.2</generator> <image> <url>//www.yakult-sh.com.cn/wp-content/uploads/2025/07/favicon.ico</url> <title>TDengine 闆嗙兢 – TDengine | 娑涙€濇暟鎹?/title> <link>//www.yakult-sh.com.cn</link> <width>32</width> <height>32</height> </image> <item> <title>鎬ц兘瀹岃儨InfluxDB锛岄泦缇ゅ姛鑳戒篃寮€婧愶紝瑙ｈTDengine闆嗙兢鐨勪富瑕侀€昏緫鍗曞厓

TDengine 闆嗙兢 – TDengine | 娑涙€濇暟鎹?/title> <atom:link href="//www.yakult-sh.com.cn/tdengine-%E9%9B%86%E7%BE%A4/feed" rel="self" type="application/rss+xml" /> <link>//www.yakult-sh.com.cn</link> <description>TDengine | 楂樻€ц兘銆佸垎甯冨紡銆佹敮鎸丼QL鐨勬椂搴忔暟鎹簱 | 娑涙€濇暟鎹?/description> <lastBuildDate>Fri, 21 Oct 2022 07:36:20 +0000</lastBuildDate> <language>zh-Hans</language> <sy:updatePeriod> hourly </sy:updatePeriod> <sy:updateFrequency> 1 </sy:updateFrequency> <generator>//wordpress.org/?v=6.8.2</generator> <image> <url>//www.yakult-sh.com.cn/wp-content/uploads/2025/07/favicon.ico</url> <title>TDengine 闆嗙兢 – TDengine | 娑涙€濇暟鎹?/title> <link>//www.yakult-sh.com.cn</link> <width>32</width> <height>32</height> </image> <item> <title>鎬ц兘瀹岃儨InfluxDB锛岄泦缇ゅ姛鑳戒篃寮€婧愶紝瑙ｈTDengine闆嗙兢鐨勪富瑕侀€昏緫鍗曞厓 //www.yakult-sh.com.cn/influxdb-proxy/12402.html Fri, 08 Jul 2022 08:34:02 +0000 //www.yakult-sh.com.cn/?p=12402 同在基础软�g领域创业�Q?strong>时序数据�?/a> InfluxDB��集��功能闭源是完全可以理解的。但 InfluxDB集群 是刚需�Q�是核心痛点�Q�如果核心痛点不解决�Q�那可替代方案会很多�Q��品本�w�的推广��׃��大打折扣�Q�开源的价值就大�ؓ下降�?/p>

TDengine 的设计是��Z��单个��g、��Y件系�l�不可靠�Q�基于�Q何单台计��机都无法提供��够计��能力和存储能力处理��量数据的假设进行设计的。因�?TDengine 从研发的�W�一天�v�Q�就按照分布式高可靠架构�q�行设计�Q�是支持水��^扩展的，�q�样��M��单台或多台服务器发生��g故障或��Y仉��误都不媄响系�l�的可用性和可靠性。�ƈ且和 InfluxDB 不同的是�Q�TDengine 选择��集��功能开源。本文重点讲�?TDengine 集群的主要逻辑单元的设计�?/p>

TDengine 分布式架构的(qing)逻�(hun)��l�构囑֦�下：(xi)

性能完胜InfluxDB�Q�集��功能也开源，解读TDengine集群的主要逻辑单元 - TDengine Database 时序数据�? class=

一个完整的 TDengine �pȝ��是运行在一到多个物理节点上的，逻辑上，它包含数据节�?dnode)、TDengine 应用驱动(taosc)以及应用(app)。系�l�中存在一到多个数据节点，�q�些数据节点�l�成一个集��?cluster)。应用通过 taosc �?API �?TDengine 集群�q�行互动。下面对每个逻辑单元�q�行��要介�l��?/p>

物理节点(pnode)�Q?/strong> pnode 是一独立�q�行、拥有自��q��计算、存储和�|�络能力的计��机�Q�可以是安装有OS的物理机、虚拟机�?Docker 容器。物理节点由光��|�的 FQDN (Fully Qualified Domain Name)来标识。TDengine 完全依赖 FQDN 来进行网�l�通讯�Q�如果不了解 FQDN�Q�请看博�?a href="//www.yakult-sh.com.cn/engineering/1824.html">《一��文章说清楚 TDengine �?FQDN�?/a>�?/p>

数据节点(dnode)�Q?/strong> dnode �?TDengine 服务器侧执行代码 taosd 在物理节点上的一个运行实例，一个工作的�pȝ��必须有至��一个数据节炏V��dnode 包含零到多个逻辑的虚拟节�?vnode)�Q�零或者至多一个逻辑的管理节�?mnode)。dnode 在系�l�中的唯一标识由实例的 End Point (EP)军_��。EP �?dnode 所在物理节点的 FQDN (Fully Qualified Domain Name)和系�l�所配置的网�l�端口号(Port)的组合。通过配置不同的端口，一个物理节�?一台物理机、虚拟机或容器）可以�q�行多个实例�Q�或有多个数据节炏V�?/p>

虚拟节点(vnode)�Q?/strong> 为更好的支持数据分片、负载均衡，防止数据�q�热或倾斜�Q�数据节点被虚拟化成多个虚拟节点(vnode�Q�图�?V2, V3, V4�{?。每�?vnode 都是一个相对独立的工作单元�Q�是时序数据存储的基本单元，��h��独立的运行线�E�、内存空间与持久化存储的路径。一�?vnode 包含一定数量的表（数据采集点）。当创徏一张新表时�Q�系�l�会��查是否需要创建新�?vnode。一个数据节点上能创建的 vnode 的数量取决于该数据节�Ҏ��在物理节点的��g资源。一�?vnode 只属于一�?DB�Q�但一�?DB 可以有多�?vnode。一�?vnode 除存储的时序数据外，也保存有所包含的表�?schema、标�{�ր�等。一个虚拟节点由所属的数据节点的EP�Q�以及所属的 VGroup ID 在系�l�内唯一标识�Q�由��理节点创徏�q�管理�?/p>

��理节点(mnode)�Q?/strong> 一个虚拟的逻辑单元�Q�负责所有数据节点运行状态的监控和维护，以及节点之间的负载均�?图中 M)。同�Ӟ��理节点也负责元数据(包括用户、数据库、表、静态标�{��)的存储和��理�Q�因此也�U�Cؓ Meta Node。TDengine 集群中可配置多个(最多不��过 3 �? mnode�Q�它们自动构建成��Z��个虚拟管理节点组(图中 M0, M1, M2)�?/p>

mnode 间采�?master/slave 的机制进行管理，而且采取��Z��致方式进行数据同�? ��M��数据更新操作只能�?Master 上进行。mnode 集群的创建由�pȝ��自动完成�Q�无需人工�q�预。每�?dnode 上至多有一�?mnode�Q�由所属的数据节点的EP来唯一标识。每�?dnode 通过内部消息交互自动获取整个集群中所�?mnode 所在的 dnode 的EP�?/p>

虚拟节点�l?VGroup)�Q?/strong> 不同数据节点上的 vnode 可以�l�成一个虚拟节点组(vnode group)来保证系�l�的高可靠。虚拟节点组内采�?master/slave 的方式进行管理。写操作只能�?master vnode 上进行，�pȝ��采用异步复制的方式将数据同步�?slave vnode�Q�这��L��保了一份数据在多个物理节点上有拯��。一�?vgroup 里虚拟节点个数就是数据的副本数。如果一�?DB 的副本数�?N�Q�系�l�必��L��臛_�� N 数据节点。副本数在创建DB旉��过参数 replica 可以指定�Q�缺省�ؓ 1。��?TDengine 的多副本�Ҏ��，可以不再需要昂�늚��盘阵列�{�存储设备，��可以获得同��L��数据高可靠性。虚拟节点组��q��理节点创建、管理，�q�且��q��理节点分配一个系�l�唯一�?ID�Q�VGroup ID。如果两个虚拟节点的 vnode group ID 相同�Q�说明他们属于同一个组�Q�数据互为备份。虚拟节点组里虚拟节点的个数是可以动态改变的�Q�容许只有一个，也就是没有数据复制。VGroup ID 是永�q�不变的�Q�即使一个虚拟节点组被删除，它的ID也不会被收回重复利用�?/p>

TAOSC�Q?/strong> taosc �?TDengine �l�应用提供的驱动�E�序(driver)�Q�负责处理应用与集群的接口交互，提供 C/C++ 语言原生接口�Q�内嵌于 JDBC、C#、Python、Go、Node.js 语言�q�接库里。应用都是通过 taosc 而不是直接连接集��中的数据节点与整个集群�q�行交互的。这个模块负责获取�ƈ�~�存元数据；��插入、查询等��h��转发到正��的数据节点�Q�在把结果返回给应用�Ӟ��q�需要负责最后一�U�的聚合、排序、过滤等操作。对�?JDBC、C/C++、C#、Python、Go、Node.js 接口而言�Q�这个模块是在应用所处的物理节点上运行。同�Ӟ��为支持全分布式的 RESTful 接口�Q�taosc �?TDengine 集群的每�?dnode 上都有一�q�行实例�?/p>

以上��是 TDengine 集群的主要逻辑单元�Q�我们将会通过更多文章�Q�向大家解读 TDengine 集群的更多设计秘�c��?/p> ]]>