初学influxdb

发表于

前言

influxDB官网：https://www.influxdata.com/

正如官网所介绍，influxDB是一个开源的时序型数据库。使用Go语言编写。主要用来查询和存储时序型数据。和Mysql和Nosql不同的是，influxDB被广泛用于存储系统的监控数据。并且可以配合一些图形化界面例如Grafana进行图形化展示。

与MYSQL的基础概念对比

概念 MYSQL influxDB
数据库 database database
表 table measurement
列 column tag

下载安装influxDB

目前官网的influxDB版本是V2版本，我下载的是V1版本。版本号是1.7.11
mac版influxdb下载
下载好之后对文件进行解压

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tar zxvf influxdb-1.7.11_darwin_amd64.tar.gz

解压之后进入文件夹/usr/bin下启动

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./influxd

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启动客户端

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./influx

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influxDB操作和mysql相似。通过查询数据表发现里面只存在一个默认数据库_internal

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gopsutil学习

gopsutil是一个查询系统性能数据的模块，通过go语言实现。通过安装gopsutil模块就可以实现对本机的一些参数进行查询。
小试牛刀

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go get github.com/shirou/gopsutil

模块导入

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import (
	"fmt"
	"github.com/shirou/gopsutil/cpu"
	"github.com/shirou/gopsutil/disk"
	"github.com/shirou/gopsutil/host"
	"github.com/shirou/gopsutil/load"
	"github.com/shirou/gopsutil/mem"
	"github.com/shirou/gopsutil/net"
)

查询cpu信息

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func getCpuInfo()  {
	cpuInfos,err := cpu.Info()
	if err != nil {
		fmt.Printf("get cpu info failed,err:%v\n",err)
	}
	for _,ci := range cpuInfos {
		fmt.Println(ci)
	}

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查询cpu负载

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func getLoad()  {
	info,err := load.Avg()
	if err != nil {
		fmt.Printf("load.Avg() failed,err:%v\n",err)
		return
	}
	fmt.Println(info)
}

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查询内存信息

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func getHostInfo()  {
	info,_ := host.Info()
	fmt.Printf("host info:%v uptime:%v boottime:%v\n",info,info.Uptime,info.BootTime)
}

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查询磁盘信息

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func getDiskInfo()  {
	//获取所有分区信息
	parts,err := disk.Partitions(true)
	if err != nil {
		fmt.Printf("get disk Partitions failed,err:%v\n",err)
		return
	}
	fmt.Println(parts)
	for _,part := range parts {
		partInfo,err := disk.Usage(part.Mountpoint)
		if err != nil {
			fmt.Printf("get part stat failed,err:%v\n",err)
			return
		}
		fmt.Println(partInfo)
	}

	//磁盘IO
	ioStat,_ := disk.IOCounters()
	for k,v := range ioStat {
		fmt.Printf("%v:%v\n",k,v)
	}
}

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查询网络信息

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func getNetInfo()  {
	netIOs,err := net.IOCounters(true)
	if err != nil {
		fmt.Printf("get net io counters failed,err:%v\n",err)
		return
	}
	for _,netIO := range netIOs {
		fmt.Println(netIO)
	}
}

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Go操作influxDB

安装influxdb V1版本的模块

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go get github.com/influxdata/influxdb1-client/v2

模块导入

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import (
	"fmt"
	client "github.com/influxdata/influxdb1-client/v2"
	"log"
	"time"
)

连接influxdb，V1版本端口默认为8086，V2版本端口默认为9999，用户名默认为admin，密码默认为空

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func connInflux() client.Client {
	cli,err := client.NewHTTPClient(client.HTTPConfig{
		Addr: "http://127.0.0.1:8086",
		Username: "admin",
		Password: "",
	})
	if err != nil {
		fmt.Println("conn err = ",err)
	}
	return cli
}

查询操作

这里我们查询的是test数据库。因此我们需要在数据库中手动创建一个test数据库。

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func queryDB(cli client.Client,cmd string) (res []client.Result,err error) {
   q := client.Query{
      Command: cmd,
      Database: "test",
   }
   if response,err := cli.Query(q); err==nil {
      if response.Error() != nil{
         fmt.Println("response error")
      }
      res = response.Results
   } else {
      return res,err
   }
   return res,nil
}

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写入数据

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func writesPoints(cli client.Client) {
	bp, err := client.NewBatchPoints(client.BatchPointsConfig{
		Database:  "test",
		Precision: "s", //精度，默认ns
	})
	if err != nil {
		log.Fatal(err)
	}
	tags := map[string]string{"cpu": "ih-cpu"}
	fields := map[string]interface{}{
		"idle":   201.1,
		"system": 43.3,
		"user":   86.6,
	}

	pt, err := client.NewPoint("cpu_usage", tags, fields, time.Now())
	if err != nil {
		log.Fatal(err)
	}
	bp.AddPoint(pt)
	err = cli.Write(bp)
	if err != nil {
		log.Fatal(err)
	}
	log.Println("insert success")
}

写入数据成功

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influxDB客户端查询

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Grafana实战

grafna下载地址：https://grafana.com/

macos下载

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brew update
brew install grafana

启动grafana，默认端口是3000，访问127.0.0.1:3000即可，默认用户名和密码为admin

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brew services start grafana

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Grafana配置influxDB

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实时监控cpu状态并存储influxDB中

代码如下

首先在influxdb中创建新的数据库为monitor，之后运行如下代码可以每隔1s获取cpu使用信息

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package main

import (
	"fmt"
	client "github.com/influxdata/influxdb1-client/v2"
	"github.com/shirou/gopsutil/cpu"
	"log"
	"time"
)

var (
	cli client.Client
)

func initConnInflux() (err error) {
	cli,err = client.NewHTTPClient(client.HTTPConfig{
		Addr: "http://127.0.0.1:8086",
		Username: "admin",
		Password: "",
	})
	return
}

func writesPoints(percent float64) {
	bp, err := client.NewBatchPoints(client.BatchPointsConfig{
		Database:  "monitor",
		Precision: "s", //精度，默认ns
	})
	if err != nil {
		log.Fatal(err)
	}
	tags := map[string]string{"cpu": "cpu0"}
	fields := map[string]interface{}{
		"cpu_percent": percent ,
	}

	pt, err := client.NewPoint("cpu_percent", tags, fields, time.Now())
	if err != nil {
		log.Fatal(err)
	}
	bp.AddPoint(pt)
	err = cli.Write(bp)
	if err != nil {
		log.Fatal(err)
	}
	log.Println("insert success")
}

func getCpuInfo()  {
	//cpu使用率
	percent,_ := cpu.Percent(time.Second,false)
	fmt.Printf("cpu percent:%v\n",percent)

		//写入到influxdb中
	writesPoints(percent[0])
	//}
}

func main()  {
	err := initConnInflux()
	if err != nil {
		fmt.Printf("connect to influxdb failed,err:%v", err)
		return
	}
	
	for {
		getCpuInfo()
		time.Sleep(time.Second)
	}
}

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Grafana展示

在dashboard中创建新的panel

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相关配置选择如下

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之后可以自定义面板，选择折线图或者柱状图等等，数据就会从influxdb中被展示到面板中。

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