
C++ influxdb 客户端
发布日期:2021-05-15 02:56:31
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分类:精选文章
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编写一个InfluxDB的C++客户端,我已经按照推荐使用了 influxdb.cxx
库,并成功下载并运行了一个基准测试的代码。下面是该客户端的使用说明和优化总结。
1. 编译环境
要编译这个代码,你需要确保以下 pré requisites:
- gcc/c++compiler 支持 C++17
- boost 库 (
boost-system
,boost-program-options
,boost-filesystem
等相关组件) - InfluxDB客户端库 (
influxDB
)-|laboratorio perl Gson Dependency(如果需要处理 JSON 数据)
编译命令如下:
clang++ benchmark.cxx -L ./lib -I ./include -o benchmark -lboost_system -lboost_program_options -lInfluxDB -std=c++17
2. 代码结构
该代码主要读取命令行参数,根据参数传递至InfluxDB客户端写数据和运行基准测试。以下是代码的解读:
主程序流程图
读取命令行参数
使用boost::program_options
阅读用户输入的参数,支持以下选项: --count
:指定发送数据的次数,默认为1200
。--url
:指定目标InfluxDB服务器的地址(默认http://localhost:8086
)。--buffer
:指定批量优化参数,默认为8192
。
初始化数据库客户端
通过InfluxDBFactory::Get
获取数据库连接,参数通过命令线读取。运行基准测试
根据--count
参数设置循环次数,每次循环模拟发送数据到数据库。代码中使用 Point
类型的数据,默认带两个值字段和一个标签。执行 sleep(1)
每次循环以模拟延迟。批处理优化
如果提供了--buffer
参数,客户端会启用批量处理特性。输出结果
在终端输出总计送出的数据量和执行耗时,信息完整易懂。3. 数据写入优化
在写数据时,代码中提供了两个写入方式:
方法一:
db->write(Point{"int"}.addField("value1", 10).addField("value2", "11").addTag("tag1", "machine"));db->write(Point{"double"}.addField("value1", 10.10).addField("value2", "11.11").addTag("tag1", "machine"));
方法二:
influxdb::Point mPoint("int");mPoint.addField("value1", 10).addField("value2", "11").addTag("tag1", "machine");auto writeResult = db->write(std::move(mPoint));
两种方式的区别在于:
- 方法二 使用了
std::move
将临时对象转换为Point
实例的所有资源,抬升效率并清空新对象的内存。这是 C++ 移动语义的最佳应用场景,避免了不必要的拷贝。
4. 运行方式
运行程序如下命令:
./benchmark --url http://192.168.31.108:8086/write?db=mydb3 --count 1200
参数说明:
--count 1200
:向目标数据库发送1200
次写入操作。--url http://192.168.31.108:8086
:指定目标服务器地址,默认数据库名是mydb3
。
为了创建数据库,可以运行以下命令:
./benchmark --url http://192.168.31.108:8086/query?q=CREATE+DATABASE+mydb4
此客户端可在 Windows Subsystem for Linux 上运行,用于访问另一台 Ubuntu 服务器上的 InfluxDB 数据库。
5. 性能优化措施
- 批量处理:减少网络调用的次数,提升吞吐量。
- 移动效率优化:将对象转换使用
std::move
,释放内存。 - 延迟模拟:通过
sleep(1)
构建本地延迟,避免因本地处理过快而影响测量结果。
6. 实际应用中的改进建议
- 如果需要支持更多数据类型,可以扩展
Point
类的方法。 - 自定义日志级别,以便更好地跟踪执行过程的关键节点。
- 对请求参数进行更多保护,避免 SQL 注入攻击等安全问题。
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