RRD起步1——通过例子理解RRD(译)收藏

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by：ysuncn（欢迎转载，请注明译者）

        RRD数据库的结构与其他的线性结构数据库不同，其他数据库都是以栏或其他参数来定义表格的，这种定义有时候会非常复杂，尤其数据库比较大时。RRDtool数据库主要用于监测，因此结构非常简单，需要被定义的参数是那些拥有值的变量以及这些值的档案。由于与时间关系密切，这里还定义了一些与时间相关的参数。鉴于这种结构，RRDtool数据库的定义还提供了在缺乏更新数据的情况下应采取的特定动作。与RRDtool 数据库相关的一些术语包括：Data Source (DS), heartbeat, Date Source Type (DST), Round Robin Archive (RRA), 以及Consolidation Function (CF)等。

        可以用一个例子还很好的解释RRDtool数据库的结构及其相关的术语:

rrdtool create target.rrd \

        --start 1023654125 \

        --step 300 \

        DS:mem:GAUGE:600:0:671744 \

        RRA:AVERAGE:0.5:12:24 \

        RRA:AVERAGE:0.5:288:31

        例子创建了名为target.rrd的数据库，开始时间(1'023'654'125)是距01-01-1970的秒数，在更新数据库时，更新时间必须比开始时间大，而且必须用距01-01-1970的秒数表示。

        间隔300秒表示数据库每300秒需要新的数据，用于产生数据的脚本应该每隔这个间隔时间运行以保证及时更新。

        DS (Data Source)是与被监测设备的参数相关的实际变量，其语法如下：

DS:variable_name:DST:heartbeat:min:max

        DS是关键字，variable_name是参数在数据库中的名字，需要的话，一个数据库中可以有很多DS。每个时间间隔之后，DS的一个新值将提供给数据库用于更新，这个值也被称为Primary Data Point (PDP)。在我们上边的例子中，新的PDP每300秒产生一次。

        DST数据源类型定义了DS的类型，供选的参数包括COUNTER, DERIVE, ABSOLUTE, GAUGE。声明为COUNTER的DS将会每隔间隔时间保存数值的变化率，只有变量的数值一直增加才能使用，流经路由器的流量很适合使用COUNTER类型；DERIVE与COUNTER一样，但它允许负值，如果你想查看你的服务器可用空间的变化率，你可能会用到DERIVE；ABSOLUTE也是保存变化率，但它假设前边的数据被置为0，当前数据与前一数据的差异与当前的值是一样的，这样它仅仅存储了当前值与时间间隔的商；GAUGE并不是保存变化率，它存储了数值本身，并没有任何分割计算，服务器的内存消耗是gauge的一个典型例子。各种DST的不同可以用下边的例子来解释：

Values       = 300, 600, 900, 1200

Step         = 300 seconds

COUNTER DS   =    1,  1,   1,    1

DERIVE DS    =    1,  1,   1,    1

ABSOLUTE DS  =    1,  2,   3,    4

GAUGE DS     = 300, 600, 900, 1200

        下一个参数是heartbeat.我们的例子中，heartbeat设为600，如果数据库在300秒内没有得到新的PDP，它将把UNKNOWN保存到数据库中，UNKNOWN是RRDtool的一个特殊值，它比假设丢失的值是0或是其他的可能数值要好的多，例如，路由器的流计数器一直在增长，如果一个值丢失了，0而不是UNKNOWN被存储了，这样当下一个值到来的时候，它将会计算当前值与前一值(0)的差值来生成数据，这显然不合适，可见插入UNKNOWN是很重要的。

        下边的两个值分别是最小值minimum和最大值maximum，区间内的值将被存储到变量，其他的值将会在变量中存入UNKNOWN。

        下一行是声明round robin archive (RRA)，语法如下：

RRA:CF:xff:step:rows

        RRA是关键字，CF（consolidation function）可以是AVERAGE, MINIMUM, MAXIMUM, 和LAST中的一种。引入一个名词consolidated data point (CDP)，它是若干个PDP经过CF(averaged, maximum/minimum value or last value)作用的结果，RRA将会保存多行的CDP。

        最后再看看上边的例子，对于第一个RRA，12（间隔）个PDP（DS变量）的平均值（AVERAGEed（CF））构造了一个CDP，24（行）这种CDP被存档。每个PDP300秒产生，12个PDP代表300秒×12＝1小时，24个这样的CDP代表1天，这意味着：这个RRA每1天得到一次，第25个CDP将代替第1个CDP；第二个RRA保存了31个CDP，每个CDP代表了一天的平均值（288个PDP），因此这个RRA是一个月的档案，一个数据库可以有多个档案，如果有多个DS，每个单独的RRA将会保存所有DS的数据，例如一个数据库声明了3个DS，以及天、星期、月、年4个RRA，那么每个RRA都将从3个变量中获取数据。

     PS:个人理解，DS仅仅是变量，提供给DS的（数据）——PDP不会保存在数据库中，存档的是CDP——CF处理过的PDP，当然如果某个RRA的step设为1，PDP对于这个RRA的动作就是直接存档，例如：

RRA:AVERAGE:0:1:600。每个PDP作为一个CDP存档，保存600行。所以你能够从数据库中取回的数据是CDP（环形的会覆盖的哦），PDP如果对所有的RRA（的CDP）都没贡献了，估计就自动释放了。