容量规划

使用 TDengine 来搭建一个物联网大数据平台，计算资源、存储资源需要根据业务场景进行规划。下面分别讨论系统运行所需要的内存、CPU 以及硬盘空间。

内存需求

每个 Database 可以创建固定数目的 vgroup，默认与 CPU 核数相同，可通过 maxVgroupsPerDb 配置；vgroup 中的每个副本会是一个 vnode；每个 vnode 会占用固定大小的内存（大小与数据库的配置参数 blocks 和 cache 有关)；每个 Table 会占用与标签总长度有关的内存；此外，系统会有一些固定的内存开销。因此，每个 DB 需要的系统内存可通过如下公式计算：

  1. Database Memory Size = maxVgroupsPerDb * replica * (blocks * cache + 10MB) + numOfTables * (tagSizePerTable + 0.5KB)

示例：假设 maxVgroupPerDB 是缺省值 64，cache 是缺省大小 16M, blocks 是缺省值 6，并且一个 DB 中有 10 万张表，单副本，标签总长度是 256 字节，则这个 DB 总的内存需求为：64 * 1 * (16 * 6 + 10) + 100000 * (0.25 + 0.5) / 1000 = 6792M。

在实际的系统运维中，我们通常会更关心 TDengine 服务进程（taosd）会占用的内存量。

  1. taosd 内存总量 = vnode 内存 + mnode 内存 + 查询内存

其中：

  1. “vnode 内存”指的是集群中所有的 Database 存储分摊到当前 taosd 节点上所占用的内存资源。可以按上文“Database Memory Size”计算公式估算每个 DB 的内存占用量进行加总，再按集群中总共的 TDengine 节点数做平均（如果设置为多副本，则还需要乘以对应的副本倍数）。
  2. “mnode 内存”指的是集群中管理节点所占用的资源。如果一个 taosd 节点上分布有 mnode 管理节点，则内存消耗还需要增加“0.2KB * 集群中数据表总数”。
  3. “查询内存”指的是服务端处理查询请求时所需要占用的内存。单条查询语句至少会占用“0.2KB * 查询涉及的数据表总数”的内存量。

注意：以上内存估算方法，主要讲解了系统的“必须内存需求”，而不是“内存总数上限”。在实际运行的生产环境中，由于操作系统缓存、资源管理调度等方面的原因，内存规划应当在估算结果的基础上保留一定冗余，以维持系统状态和系统性能的稳定性。并且，生产环境通常会配置系统资源的监控工具，以便及时发现硬件资源的紧缺情况。

最后，如果内存充裕，可以考虑加大 Blocks 的配置，这样更多数据将保存在内存里，提高写入和查询速度。

客户端内存需求

客户端应用采用 taosc 客户端驱动连接服务端，会有内存需求的开销。

客户端的内存开销主要由写入过程中的 SQL 语句、表的元数据信息缓存、以及结构性开销构成。系统最大容纳的表数量为 N（每个通过超级表创建的表的 meta data 开销约 256 字节），最大并行写入线程数量 T，最大 SQL 语句长度 S（通常是 1 Mbytes）。由此可以进行客户端内存开销的估算（单位 MBytes）：

  1. M = (T * S * 3 + (N / 4096) + 100)

举例如下：用户最大并发写入线程数 100，子表数总数 10,000,000，那么客户端的内存最低要求是：

  1. 100 * 3 + (10000000 / 4096) + 100 = 2741 (MBytes)

即配置 3 GBytes 内存是最低要求。

CPU 需求

CPU 的需求取决于如下两方面：

  • 数据插入 TDengine 单核每秒能至少处理一万个插入请求。每个插入请求可以带多条记录，一次插入一条记录与插入 10 条记录，消耗的计算资源差别很小。因此每次插入，条数越大，插入效率越高。如果一个插入请求带 200 条以上记录，单核就能达到每秒插入 100 万条记录的速度。但对前端数据采集的要求越高，因为需要缓存记录，然后一批插入。
  • 查询需求 TDengine 提供高效的查询，但是每个场景的查询差异很大，查询频次变化也很大，难以给出客观数字。需要用户针对自己的场景，写一些查询语句，才能确定。

因此仅对数据插入而言，CPU 是可以估算出来的，但查询所耗的计算资源无法估算。在实际运营过程中，不建议 CPU 使用率超过 50%，超过后，需要增加新的节点，以获得更多计算资源。

存储需求

TDengine 相对于通用数据库，有超高的压缩比，在绝大多数场景下，TDengine 的压缩比不会低于 5 倍，有的场合，压缩比可达到 10 倍以上，取决于实际场景的数据特征。压缩前的原始数据大小可通过如下方式计算：

  1. Raw DataSize = numOfTables * rowSizePerTable * rowsPerTable

示例：1000 万台智能电表，每台电表每 15 分钟采集一次数据，每次采集的数据 128 字节，那么一年的原始数据量是：10000000 * 128 * 24 * 60 / 15 * 365 = 44.8512T。TDengine 大概需要消耗 44.851 / 5 = 8.97024T 空间。

用户可以通过参数 keep，设置数据在磁盘中的最大保存时长。为进一步减少存储成本，TDengine 还提供多级存储，最冷的数据可以存放在最廉价的存储介质上，应用的访问不用做任何调整，只是读取速度降低了。

为提高速度，可以配置多块硬盘，这样可以并发写入或读取数据。需要提醒的是，TDengine 采取多副本的方式提供数据的高可靠，因此不再需要采用昂贵的磁盘阵列。

物理机或虚拟机台数

根据上面的内存、CPU、存储的预估，就可以知道整个系统需要多少核、多少内存、多少存储空间。如果数据副本数不为 1，总需求量需要再乘以副本数。

因为 TDengine 具有很好的水平扩展能力，根据总量，再根据单个物理机或虚拟机的资源，就可以轻松决定需要购置多少台物理机或虚拟机了。

立即计算 CPU、内存、存储，请参见：资源估算方法。