C++ influxdb 客户端
发布日期:2021-05-15 02:56:31 浏览次数:11 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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