前言

最近我在了解时序数据库Influxdb 2.x版本,体验一翻之后,感觉官方的出品的.net客户端还有很多优化的地方,于是闭关几天,不吃不喝,将老夫多年练就的高性能网络通讯与高性能Buffer操作的功力融入其中,终于写出Influxdb2.Client这个客户端。

不追求完整功能

官方的客户端,提供全功能Api,其中90%以上是管理用,这个和直接在Influxdb的管理面板UI上操作是完全一样的,Influxdb2.Client没有提供这些功能,只是提供了查询与写入的功能。

更简单的配置

Influxdb大改后的2.x版本和1.x版本出入很大,官方的客户端由于要兼容1.x版本,所以在配置上显得很凌乱,一不小心就把1.x的配置对着2.x的服务器,然后就异常了。Influxdb2.Client由于没有这些包袱,同时使用了Microsoft.Extensions.Options,配置简单明了

// 注册与配置Infuxdb服务
services.AddInfuxdb(o =>
{
o.Host = new Uri("http://localhost:8086");
o.Token = "base64 token value";
o.DefaultOrg = "my-org"; // 查询或写入数据时,省略的org参数的默认值
o.DefaultBucket = "my-bucket"; // 查询或写入数据时,省略的bucket参数的默认值
});

更易用的查询功能

官方的客户端只支持string查询的flux语句,2.0以后的flux语句,估计没人愿意记住,Influxdb2.Client多提供了IFlux查询参数对象,对并IFlux提供了近30个函数扩展,使用时任意叠堆这些函数,如同Linq一样亲切,开发者也可以为IFlux增加更多函数扩展。

    /// <summary>
/// 查询数据
/// </summary>
/// <typeparam name="TModel"></typeparam>
/// <param name="flux">flux表达式</param>
/// <param name="org">组织</param>
/// <returns></returns>
Task<TModel[]> QueryAsync<TModel>(IFlux flux, string? org = default) where TModel : new(); /// <summary>
/// 查询数据
/// </summary>
/// <typeparam name="TModel"></typeparam>
/// <param name="flux">flux表达式</param>
/// <param name="org">组织</param>
/// <returns></returns>
Task<TModel[]> QueryAsync<TModel>(string flux, string? org = default) where TModel : new(); /// <summary>
/// 查询数据
/// </summary>
/// <param name="flux">flux表达式</param>
/// <param name="org">组织</param>
/// <returns></returns>
Task<IDataTableCollection> QueryAsync(IFlux flux, string? org = default); /// <summary>
/// 查询数据
/// </summary>
/// <param name="flux">flux表达式</param>
/// <param name="org">组织</param>
/// <returns></returns>
Task<IDataTableCollection> QueryAsync(string flux, string? org = default);

更高的性能

性能是Influxdb2.Client最关注的面,从网络请求、数据编码解码、模型描述等层面都进行了性能极限优化。现在,使用静态资源服务器响应csv文件模拟Influxdb数据库,官方客户端查询耗时是Influxdb2.Client的180%。高度并发请求之后,由于GC关系,这个耗时比例还会有所增加。

ref struct ValueStringBuilder

使用ValueStringBuilder保存编码或解码后的数据内容,0GC压力;

RecyclableBufferWriter

使用RecyclableBufferWriter缓冲写入的数据二进制(或unicode文本)内容,发送数据之后回收复用RecyclableBufferWriter占用的Buffer,内存0分配,而官方的写入数据,还是基于StringBuilder拼接字符串,然后utf8编码为byte[],最后才复制到请求网络流。

泛型的EntityDesciptor等

静态泛型类型的字段保存各属性的Desciptor,无缓存查找。

基于Span的CsvReader

读取CSV流时,解析CSV行内容都是基于Span

如何使用

如果你需要用到时序数据库Influxdb,也想使用这个库,可以连接到github查看更多使用方法或查询源代码。

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