关于tdengine:一文告诉你为什么时序场景下-TDengine-数据订阅比-Kafka-好

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在 TDengine 3.0 中，咱们对流式计算、数据订阅性能都进行了再降级，帮忙用户极大简化了数据架构的复杂程度，升高整体运维老本。TDengine 提供的相似音讯队列产品的数据订阅、生产接口，实质上是为了帮忙利用实时获取写入 TDengine 的数据，或者以事件达到程序解决数据，与其余音讯队列相比，它提供了更大的灵活性，同时无效地升高了传输的数据量与利用的复杂度。

在本篇文章中，TDengine 研发人员具体揭秘了 TDengine 数据订阅的流程和具体实现，给到有须要的人参考。此前咱们还在《对于 TDengine 3.0 数据订阅，你须要晓得这些》一文中汇总了局部重要的语法规定，如果你正在钻研 TDengine 数据订阅性能，能够联合来看。

TDengine 反对多种订阅类型，包含子查问后果订阅、超级表订阅以及整个数据库订阅。超级表订阅和库订阅反对参数 with meta，增加此参数后，订阅的后果将蕴含数据的 meta 信息，个别用于数据同步迁徙。具体语法如下：

列订阅
```
CREATE TOPIC topic_name as subquery;
```

库订阅

CREATE TOPIC topic_name as database db_name [with meta];

超级表订阅

CREATE TOPIC topic_name as stable stb_name [with meta];

始终以来，TDengine 做产品的初衷就是简略易用，因而在做数据订阅性能时，API 全副对标的都是 Kafka。如果有人深入研究过 TDengine 的模型，就会发现它的架构模型和 Kafka 的很多设计都是绝对应的，Topic 和 Kafka 类似，Vnode 跟 Kafka 中的 Partition 也很靠近，子表的表名跟 Kafka 中的 Event Key 对应，因而这个架构设计人造地就带有音讯队列的特点，也正是基于此，TDengine 做数据订阅性能能力如此得心应手。

TDengine 的数据订阅性能与 Kafka 相比，基本概念都是统一的，只是具体实现形式可能有所不同，实现门路如下所示：

在时序数据场景下，TDengine 升高了用户对 Kafka 的依赖，其 Vnode 能够容许不同的消费者同时生产数据，用户只须要订阅本人关注的这部分数据，比如说你只想关注电流外面超限的数据，那你应用 TDengine 进行订阅时的数据传输总量是十分小的，但用 Kafka 进行数据订阅时很可能须要从服务器拉取全副的数据，而后还要在客户端中进行数据筛选，这时两者的性能就齐全不在一个量级上了。

提交 commit
获取 endpoint
心跳保活
生产数据
client 端在单生产线程里解决逻辑非常简单，无需对资源做并发管制。

生产调配管制（rebalance）（c1 示意 comsumer ID，g1 示意 group ID）
该性能通过 timer 管制，每 2s 检测一次是否须要 rebalance，rebalance 后，consumer 须要获取到新的 EP，才可失常生产，否则 consumer ID 将呈现不匹配的状况，会重试。

生产状态管制

生产进度管制

TDengine 的数据订阅、流式计算性能劣势也体现在企业的具体实际上，以西门子的数字化解决方案革新我的项目为例，TDengine 帮忙其 SIMICAS® OEM 2.0 版本移除了 Flink、Kafka 以及 Redis，大大简化了零碎架构，节约了运维老本；在狮桥团体的网货平台与金融 GPS 零碎数据架构革新中，部署了 TDengine 之后，间接下线了一整套的末次地位 Redis 集群、轨迹查问的 Hbase 集群也被个体下掉。如果你也面临着性能和老本难以两全的数据处理难题，亟需降级数据架构，欢送增加 小 T vx：tdengine，和更业余的解决方案架构师点对点沟通。

TDengine 外围是一款高性能、集群开源、云原生的时序数据库（Time Series Database，TSDB），专为物联网、工业互联网、电力、IT 运维等场景设计并优化，具备极强的弹性伸缩能力。同时它还带有内建的缓存、流式计算、数据订阅等零碎性能，能大幅缩小零碎设计的复杂度，升高研发和经营老本，是一个高性能、分布式的物联网、工业大数据平台。以后 TDengine 次要提供两大版本，别离是反对私有化部署的 TDengine Enterprise 以及全托管的物联网、工业互联网云服务平台 TDengine Cloud，两者在开源时序数据库 TDengine OSS 的性能根底上有更多增强，用户可依据本身业务体量和需要进行版本抉择。

正文完