CeresDB Rust 生产实践 任春韶

• 语言: 中文（简体）
• 格式: .pptx
• 来源: github.com/itfanr

摘要

文档主要介绍了CeresDB在蚂蚁集团的生产实践，重点讨论了使用Rust和Tokio框架在高并发任务处理中的应用。CeresDB的目标是解决高基数时间线问题，同时提供高效的分布式查询和水平扩容能力。文档还提到了在使用过程中遇到的挑战，如Tokio抢占调度和未来取消问题，以及OSS监控中写操作耗时高的问题。

AI总结

## CeresDB Rust 生产实践总结

### 1. CeresDB 介绍
- **历程**：CeresDB 在生产实践中面临了读写性能优化、混合负载处理等问题。
- **目标**：
- 解决高基数时间线问题，高效处理 APM 型时序数据。
- 提供原生分布式方案，支持大规模部署、高可用性、水平扩容和高效分布式查询。

### 2. Rust 生产实践
- **选择 Tokio 的原因**：
- 业界使用广泛，测试完善。
- 支持 async/await，提供高效的异步锁和队列。
- 社区支持好，适合大规模部署。
- **Tokio 的优势**：
- 高可用性和高可靠性。
- 支持水平扩容和分布式查询。
- **关键机制**：
- **预emption**：提升任务调度效率。
- **Future 取消**：优化资源管理，避免泄漏。
- **锁机制建议**：
- 根据场景选择合适的锁类型，纯内存计算时使用 blocking mutex 更高效。

### 3. 生产实践中的问题与优化
- **Read Compact 问题**：
- 监控显示写入OSS耗时高，但OSS监控显示耗时低，需进一步分析和优化。
- **混合负载处理**：
- 通过任务执行时间分析，优化资源分配和任务调度。

### 总结
CeresDB 在 Rust 生产实践中充分利用 Tokio 的异步特性，解决了高并发和分布式查询的挑战，同时注重资源管理和性能优化，为大规模时序数据处理提供了高效可靠的解决方案。