作者:张富春(ahfuzhang)，转载时请注明作者和引用链接，谢谢！

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1.背景

在可观测领域的 metrics 解决方案中，VictoriaMetrics 整个产品体系的性能非常高。两年前，我们团队用这个组件来代替 kafka+druid 实现的旧版监控系统。其中一个群集扛住了鹅厂内部一个达到 9000 万/s datapoint 的业务所产生的 metrics 数据，vm 部分用了不到 1000 核，成本相比 kafka+druid 低了很多。
美中不足是 VictoriaMetrics 并未提供类似历史群集的解决方案，虽然提供了免费的 vmbackup 和 vmrestore 工具，但是数据的备份和恢复与历史群集相比仍然是不够的。

历史群集的难题是这样的：

1. 与历史群集相对的实时群集，默认情况下实时群集仅保存最近 30 天的数据；如果需要读取 30 一天，以及更长周期的数据，就需要把备份数据恢复出来形成历史群集；

2. 实时群集一般会部署多个 sharding 节点：

   • 如果 vm-insert 上的 -replicationFactor=1，则数据不重复，每个 sharding 上的数据完全重复，每个节点是全量数据的 n 分之一。
   • 如果 vm-insert 上的 -replicationFactor=2， 则各个 sharding 上的数据有一部分与其他 sharding 节点是重复的。

3. vm-backup 的备份功能是针对 vm-storage 的 sharding 节点的，如果 vm-storage 群集有 n 个节点，则每个节点都需要独立使用 vm-backup 来备份。

   • vm-backup 的原理是先使用 http 协议访问 vm-storage 的 http 服务，访问 /snapshot/create 来创建一个所有磁盘上数据文件的快照。
   • 数据文件的快照是文件系统的 hardlink，意味着只是在 vfs 上增加对数据文件的引用计数，不会产生拷贝。这一步非常快。
   • vm-backup 将数据文件备份到 s3 中；
   • 备份完成后，调用 vm-storage http 中的 /snapshot/delete?snapshot=<id> 来删除快照

4. 备份完成后：

   • s3 上每个 sharding 对应着一个数据的文件夹

   • 每个数据文件夹的数据包含从创建快照开始，倒数 30 天的数据；（如果默认的数据存储周期是 30 天的话）

   • 如果需要每天都全新备份，则还需要产生以日期命名的文件夹

   • 下面是一个 s3 上备份目录的例子：

         s3://bucket_name:
             metrics_data/
                daily/
                   2024-01-26/
                      sharding-0/
                      sharding-1/
                      sharding-2/
     
     

5. 如果需要直接根据历史的备份数据来启动历史群集，则：

   • 有多少个 sharding， 就要启动多少个 vm-storage 实例；
   • 假设从昨天的备份数据开始启动 vm-storage，则这一组 vm-storage 支持 -1 天到 -31 天的历史数据查询；
   • 当过去了 24 小时，之前的 vm-storage 群集支持的数据变成了 -2 天到 -32 天。如果需要始终从-1 天开始，则需要在每天半夜重新下载最新的备份，然后重启 vm-storage;
   • 如果需要支持更长周期，例如 -31 天到 -61 天，则需要从 -31 天开始的备份数据里，再启动一组 vm-storage 群集。假设需要支持过去 300天的历史数据查询，则需要部署十组 vm-storage.

通过以上的描述，应该可以了解到通过目前的工具，支持历史群集很麻烦。
实际上，我已经通过已有的工具做出来了对应的部署脚本，请看：https://github.com/ahfuzhang/deploy_VictoriaMetrics_cluster/tree/main/terraform/historical_cluster

2.vmfile

从官方的文档(https://docs.victoriametrics.com/vmbackupmanager.html)看，vmbackupmanager 对备份数据有更强大的功能，不过也仍然没有提如何部署历史群集。
收费购买企业版套件，有可能让部署历史群集变得简单。

如果有一个工具，能够从多个 sharding 中导出 metrics 数据，然后再导入到一个包含所有数据的文件夹中，那么部署历史群集就会非常简单了。
因此，我花了两周时间写出了这个可能节约 2 万美元的小工具：vmfile，对离线的 vm-storage 的数据文件进行处理。

vmfile 的相关链接是：

• 源码(目前还很混乱，整理中)：https://github.com/ahfuzhang/VictoriaMetrics_cluster_v1.96.0/tree/cluster_dev/app/vmfile
• 版本 v0.0.3: https://github.com/ahfuzhang/VictoriaMetrics_cluster_v1.96.0/releases/tag/vmfile_v0.0.3
• docker 镜像：https://hub.docker.com/layers/ahfuzhang/vm-historical/v1.95.1-vmfile/images/sha256-ef2c2f68c2f0fcf6a297cdf0774e4c0e90fbed914505c00f6a5529aa291cdf4b?context=repo
• 使用 vmfile 来部署历史群集的代码：https://github.com/ahfuzhang/deploy_VictoriaMetrics_cluster/blob/v0.0.3/terraform/historical_cluster/vm-storage-with-merge.tf

下面介绍一下这个工具的几个基本功能：

2.1 count_index 统计数据文件的索引信息

• 通过 -storageDataPath 来指向某个 vm-storage 的数据（或者通过 vm-restore 恢复的）文件夹。

vmfile \
	  -action=count_index \
	  -storageDataPath=/Users/fuchunzhang/xxx/data/realtime-cluster/sharding-0/ \
	  -fs.disableMmap=false

2.2 count_data 统计数据文件的数据信息

vmfile \
	  -action=count_data \
	  -storageDataPath=/Users/fuchunzhang/xxx/data/realtime-cluster/sharding-0/ \
	  -fs.disableMmap=false

2.3 export_metrics 导出 metrics 数据到文本文件

• 通过 output 来指定导出的位置

vmfile \
	  -action=export_metrics \
	  -storageDataPath=/Users/fuchunzhang/xxx/data/realtime-cluster/sharding-0/ \
      -output=./metrics.txt \
	  -fs.disableMmap=false

(后续会优化这个功能，例如：可以把所有 metrics 数据的 name, value, timestamp 都导出，然后可以再导入到 clickhouse 做复杂分析)

2.4 simple_merge 简单合并多个 sharding 数据

把多个 sharding 文件夹的数据，把索引和数据两部分分别拷贝到目的文件夹，并最终成为一个可以正常启动 vm-storage 的数据文件夹。

• simple_merge_from: 多个逗号分隔的路径
• simple_merge_to: merge 后的目的文件夹

vmfile \
	  -action=simple_merge \
	  -simple_merge_from=/Users/fuchunzhang/xxx/data/2024-01-02/sharding-0/,/Users/fuchunzhang/xxx/data/2024-01-02/sharding-1/,/Users/fuchunzhang/xxx/data/2024-01-02/sharding-2/ \
	  -simple_merge_to=/Users/fuchunzhang/Documents/temp/2024/simple_merge

2.5 merge 重建索引和数据方式的merge

• mergev2_from: 多个逗号分隔的路径
• mergev2_to: merge 后的目的文件夹

vmfile \
	  -action=merge_v2 \
	  -mergev2_from=/Users/fuchunzhang/xxx/sharding-0/,/Users/fuchunzhang/xxx/sharding-1/,/Users/fuchunzhang/xxx/sharding-2/ \
	  -mergev2_to=/Users/fuchunzhang/Documents/temp/2024/2024-01-22/merge_v2/ \
	  -dedup.minScrapeInterval=0s \
	  -cpu=1

2.5.1 降采样(downsample)功能

当 -dedup.minScrapeInterval=0s 的时候，数据部分不会丢失任何数据。
可以使用这个参数指定一个时间窗口，在时间窗口内，同一个 metric 仅保留一个 data point。

下面的例子，每 5 分钟仅保留一个 data point，数据部分的体积会缩小很多：

vmfile \
	  -action=merge_v2 \
	  -mergev2_from=/Users/fuchunzhang/xxx/sharding-0/,/Users/fuchunzhang/xxx/sharding-1/,/Users/fuchunzhang/xxx/sharding-2/ \
	  -mergev2_to=/Users/fuchunzhang/Documents/temp/2024/2024-01-22/merge_v2/ \
	  -dedup.minScrapeInterval=5m \
	  -cpu=1

使用降采样方式的 merge，我的测试数据如下：

• 降采样时间窗口 0s: 数据部分膨胀 1.1 倍，merge 后记录数不变
• 降采样时间窗口 1m: 数据部分膨胀 1.005 倍， merge 后记录数减少 0.004%
• 降采样时间窗口 5m: 数据部分减少 2.919 倍， merge 后记录数减少 79.97%

2.5.2 索引和数据并行merge

当 -cpu=参数大于 1 时，索引部分和数据部分会并行 merge。目前最多只支持两个核。

vmfile \
	  -action=merge_v2 \
	  -mergev2_from=/Users/fuchunzhang/xxx/sharding-0/,/Users/fuchunzhang/xxx/sharding-1/,/Users/fuchunzhang/xxx/sharding-2/ \
	  -mergev2_to=/Users/fuchunzhang/Documents/temp/2024/2024-01-22/merge_v2/ \
	  -dedup.minScrapeInterval=5m \
	  -cpu=2

3.历史群集部署

有了 vmfile 这个工具后，部署历史群集就简单很多了。
每天只需要把最新的备份数据不断 merge 到一个最终的数据文件就行了。(当然，这里仍然是离线操作的)

每天自动拉取最新的各个 sharding，并开始 merge，然后停掉旧的 vm-storage，启动新的 vm-storage……这一系列的动作我都通过一个 shell 脚本来实现了。

我通过 terraform 来实现了 k8s 上的部署代码，通过阅读源码，修改成别的部署方式也很容易。
历史群集的部署流程如下：

1. 实时群集需要创建 crontab，每天半夜使用 vmbackup 把各个 sharding 部署到 s3 上；

   • 源码请看：https://github.com/ahfuzhang/deploy_VictoriaMetrics_cluster/blob/main/terraform/realtime_cluster/daily_backup_cronjob.tf

2. 构造一个新的 docker 镜像：

   • 镜像内包含了 vm-restore 和 vm-storage 两个官方程序
   • 镜像内包含了编译好的 vmfile 工具
   • 镜像内提供一个 shell 脚本来把上面的工具串起来
   • 源码请看：https://github.com/ahfuzhang/deploy_VictoriaMetrics_cluster/tree/main/terraform/historical_cluster/docker_image
   • 镜像已经发布到 docker hub: https://hub.docker.com/layers/ahfuzhang/vm-historical/v1.95.1-vmfile/images/sha256-ef2c2f68c2f0fcf6a297cdf0774e4c0e90fbed914505c00f6a5529aa291cdf4b?context=repo

3. 创建一个 k8s 上的 deployment，启动命令是上面提到的 shell

        container {
          name              = "${local.vm-storage-name-with-merge}-${count.index}"
          image             = "ahfuzhang/vm-historical:v1.95.1-vmfile"  # 包含了多种工具和 shell 的镜像
          image_pull_policy = "Always" #"IfNotPresent"
          command           = ["/bin/sh"]
          args = [
            "/daily_with_vmfile.sh",  # 从镜像中的 shell 脚本启动
          ]
          ......

部署的代码请看：https://github.com/ahfuzhang/deploy_VictoriaMetrics_cluster/blob/main/terraform/historical_cluster/vm-storage-with-merge.tf

shell 的控制参数通过容器的环境变量来传入，重要的参数有这些：

• storage_base_path: 本地的存储路径
• s3_storage_base_path: s3 上的备份文件的路径
• sharding_count: sharding 的个数
• n_days_before : 历史群集从几天以前开始，填 1 就是昨天。历史群集会在第二天半夜拉取最新备份，始终维持在当前时间的 n 天以前。

4. shell 的执行逻辑：

   • 检查是否已经存在 merge 后的文件夹，如果不存在，就使用 vmrestore 来下载多个 sharding
   • sharding 文件夹下载好后，使用 vmfile 的 merge 功能来重建索引和数据。
   • 在 merge 好后的文件夹上启动 vm-storage 来提供历史数据的查询服务；
   • 脚本进入循环睡眠，等到第二天半夜。
   • 根据当前日期，下载 n_days_before 指定的历史文件夹到本地
   • 使用 vmfile merge 数据
   • 启动新的 vm-storage
   • 停掉旧的 vm-storage

   具体代码请看：https://github.com/ahfuzhang/deploy_VictoriaMetrics_cluster/blob/main/terraform/historical_cluster/docker_image/daily_with_vmfile.sh

The End

• vmfile 的功能还会继续优化，如果你们的团队也在使用 VictoriaMetrics ，欢迎关注我的后续进展；
• vmfile 的实现代码很简单，但是原理却相对复杂，涉及很多存储引擎的结构设计。如果对 vm-storage 的 tsdb 感兴趣，欢迎查看我分享的源码分析电子书：《VictoriaMetrics存储引擎分析.pdf》

Have fun. 希望对你有用。😃