由於prometheus單純依靠本地儲存遠不足以應對長期歷史資料持久化，因此依靠influxdb作為遠端儲存解決以上問題成為一種常見的策略。本次壓測的目的為：一方面比較influxdb與prometheus不同規格下的效能指標，另一方面根據不同的效能指標，選出最優的匹配規格供參考，避免出現一端效能浪費以及一端成為瓶頸的情況。
規格db
timeseries
tpsqps
2c8g
150000
40075.7
0.64c16g
1100000
76587.6
0.68c32g
1200000
123871
1.916c64g
1400000
182279.4
2.3部署prometheus採取兩種規格8c32g，16c64g。
為了盡量避免網路延遲對寫入效能指標的影響，以上influxdb例項與prometheus例項均處於同一vpc下，通過內網訪問，內網頻寬峰值：5gbps
首次規格匹配選用prometheus（8c32g）與influxdb（16c64g），以influxdb（16c64g）18w的寫入效能為標準，使用**alanche作為資料來源，產生18w/s的資料指標用於prometheus拉取並寫入遠端儲存influxdb。
壓測資料源採用**alanche資料來源，**alanche具體配置引數如下：
--**acount=6 --**abin=/root/prometheus-**alanche/cmd/**alanche --**ametriccount=5000 --**aseriescount=30 --****alueint=5 --**aseriesint=360000 --**ametricint=3000以上可見，prometheus占用記憶體較大，其儲存機制為資料每2小時落盤一次，8c32g prometheus記憶體成為瓶頸，不足以支撐到2小時資料落盤，最終導致prometheus server崩潰。
cpu使用率：
以上可見，prometheus cpu占用不大，influxdb cpu使用率近80%，但仍可穩定執行。
網路流入流出速率：
綜上所述：
prometheus cpu佔用率不大，對記憶體需求量大。influxdb相反，記憶體占用不大，cpu需求量大。網路不是瓶頸，5gbps頻寬遠足以支撐資料傳輸。以上效能摸底結論：8c32g prometheus記憶體寫爆，16c64g influxdb可穩定執行。
同樣以18w/s資料點規格進行寫入，穩定執行36h：
以9w/s資料點規格進行寫入，穩定執行36h：
本次壓測可以看出，prometheus瓶頸在於記憶體，influxdb的瓶頸在於cpu，內網頻寬不是問題，遠足以支撐資料傳輸。為了避免資源浪費，效能輸出最大化的條件下，建議使用以下兩種規格組合：
在頻寬足夠，平均label數量小於等於15的條件下，可穩定支援18w/s的寫入。
在頻寬足夠，平均label數量小於等於15的條件下，可穩定支援9w/s的寫入。
本次查詢測試基於jmeter測試工具，主要通過jmeter支援的http request任務摸版，模擬多使用者併發情景，向prometheus server的http api（localhost:9090/api/vi）傳送符合promql語義的query，jmeter會蒐集相關的query latency等資訊。
prometheus(16c64g)+influxdb(16c64g):
prometheus（8c32g）+influxdb（8c32g）
解析INF檔案
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