1、influxDB寫入總體框架

資料寫入很多時候是批量寫入，很少只是寫入少量的一個數據的情況，當然寫一個數據的過程其實和批量寫入過程是類似的，這裡講解一下批量寫入的過程

批量資料進入到influxDB之後總體會經過三個步驟的處理：
（1）批量時序資料shard路由：influxDB首先會將這些資料根據shard的不同分成不同的分組，每個分組的時序資料會發送到對應的shard。
（2）倒排索引引擎構建倒排索引：InfluxDB中shard由兩個LSM引擎構成-倒排索引引擎和TSM引擎。時序資料首先會經過倒排索引引擎構建倒排索引。
（3）TSM引擎持久化時序資料：倒排索引構建成功之後時序資料會進入TSM Engine。TSM Engine處理流程：先將寫入請求追加寫入WAL日誌，再寫入cache，滿足特定條件就將cache中的時序資料執行flush操作落盤形成TSM File

2、批量時序資料shard路由

influxdb sharding策略實際上有兩層：Range Sharding和Hash Sharding。在influxdb裡面有shard group和shard的概念，具體的講真正按照時間分片的是shard Group，對於單節點的influxdb，一個shard group下面只有一個shard，對於叢集型別的，一個shard group下面會有多個shard，在對映到shard group的層級，使用的是Range sharding，就是時間對映，然後在叢集中，再通過hash(series)對映到對應的shard，這個就是hash sharding。相同shard group，同一個series的資料一定在同一個shard裡面，

3、倒排索引引擎構建倒排索引

倒排索引的作用是為了在給定某個或者某幾個tag的情況下，資料庫可以快速搜尋到對應的key(masurement + tags + field key)。倒排索引引擎使用的也是LSM引擎（LSM寫效能友好的特點適用於influxdb寫多讀少的特性，所以無論是倒排索引引擎還是資料引擎都使用lsm引擎自然無可厚非），所以工作機制自然就是：首先將資料追加寫入WAL再寫入Cache就可以返回給使用者寫入成功，WAL可以保證即使發生異常宕機也可以恢復出cache中丟失的資料。一旦滿足特定條件系統會將cache中的時序資料執行flush操作落盤形成檔案。檔案數量超過一定閾值系統會將這些檔案合併形成一個大檔案。具體的倒排索引流程比較複雜，先不做細緻討論。

4、時序資料寫入流程

（1）WAL追加寫入：經過兩步，第一步把資料格式化為WAL單個條目物件的格式，第二部經過snappy壓縮持久化到wal檔案
單個條目檔案結構參見：http://leanote.com/blog/post/5afe6e9fab64410945000d99
（2）寫入cache
第一步：資料格式化。格式化為一個Map<key,List<timeStamp|value>>
第二步：時序資料點寫入cache。influxDb中cache是一個crude hash ring，這裡的ring是由256個partition構成，每個partition負責儲存一部分時序資料Key對應的值，寫入資料的時候首先會根據key hash一次，hash到對應的partition。為什麼這麼處理，個人認為有點像Java中ConcurrentHashMap的思路，將一個大HashMap切分成多個小HashMap，每個HashMap內部在寫的時候需要加鎖。這樣處理可以減小鎖粒度，提高寫效能。

（3）flush to tmsFile
觸發時機：Cache執行flush有兩個觸發條件，一是當cache大小超過一定閾值，可以通過引數’cache-snapshot-memory-size’配置，預設是25M大小；二是超過一定時間閾值沒有資料寫入WAL也會觸發flush，預設時間閾值是10分鐘，可以通過引數’cache-snapshot-write-cold-duration’配置


基本流程：其實TSM file我們知道基本結構分為四個部分–header、block、index、footer，對於header資料是很好設定的，footer資料存放的是index的起始位置，那麼先要搞定index才行。所以我們關鍵要做的是對block和index的賦值

• 構建Series Data Block: 首先會在記憶體中構建series data block：順序遍歷記憶體Map中的時序資料，分別對時序資料的時間列和數值列進行相應的編碼，按照Series Data Block的格式進行組織，當Block大小超過一定閾值就構建成功，並記錄這個Block內時間列的最小時間MinTime以及最大時間MaxTime構建好之後寫入檔案，返回Block在檔案中的偏移量Offset以及總大小Size
• 構建檔案級別B+索引:在記憶體中利用上面返回的Offset、Size、MinTime、MaxTime構建一個IndexEntry物件，寫入到記憶體中的Series Index Block物件

這樣，每構建一個Series Data Block並寫入檔案之後都會在記憶體中順序構建一個Index Entry，寫入記憶體Series Index Block物件。一旦一個key對應的所有時序資料都持久化完成，一個Series Index Block就構建完成，構建完成之後填充Index Block Meta資訊，接著新建一個新的Series Index Block開始構建下一個Key對應的資料索引資訊

對於Block Index，為了快速定位到對應key在哪一個Block Index，influxdb還引入了間接索引offsets，offsets是一個數組，存放了對應key在index表中的位置，這些元素是按照key進行字典排序的，所以給出一個key的時候，可以通過二分查詢，快速找到block index的位置，在block index裡面，每一個index entry可以根據時間戳進行第二次二分查詢，最後就可以找到對應block的位置

資料壓縮

資料寫入到wal和tsm檔案之後，會按照一定的編碼進行compaction，具體壓縮細節這裡不做討論