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Prometheus TSDB（时序数据库）是 Prometheus 的内置数据库，专门用于存储和查询时间序列数据。
以下是 Prometheus TSDB 的工作原理：
数据模型指标（Metric）：指标是 Prometheus 中的基本数据单元，每个指标由一个名称和一个可选的标签集（key/value 对）组成。
时间序列（Time series）：每个独特的指标名称和标签集组合形成一个时间序列。
样本（Sample）：时间序列由一系列样本组成，每个样本包含一个时间戳和一个浮点数。
数据收集Prometheus：通过 HTTP 拉取模式定期从目标（如服务的 metrics 端点）收集指标数据。
数据存储内存存储：收集到的数据首先存储在内存中，以便于快速访问和处理。
磁盘存储：为防止数据丢失，内存中的数据会定期刷新到磁盘上。
存储结构块结构：磁盘上的 Prometheus 数据存储在一个或多个块中，每个块包含特定时间范围内的数据。
块文件：每个块由多个文件组成，包括索引文件、块头文件、块数据文件等。
保留策略：Prometheus 允许设置数据的保留时间（如7天、30天等），过期的数据将被自动删除。保留策略基于时间序列的最新样本时间来确定数据是否过期。
压缩：为了节省磁盘空间，Prometheus 使用 Snappy 压缩算法压缩磁盘上的数据。
查询：Prometheus 支持 PromQL（Prometheus 查询语言），允许用户编写查询来检索和聚合时间序列数据。查询时，Prometheus 利用内存中的索引快速定位到相关的数据块和时间序列。
索引：Prometheus 为每个时间序列的指标名称和标签集构建索引，加速查询过程。
副本和高可用性：Prometheus TSDB 不支持原生的副本和高可用性。但可以通过其他工具（如 Thanos）来实现跨多个 Prometheus 实例的数据复制和查询。
数据恢复：在 Prometheus 重启后，它会从磁盘加载所有未过期的块，恢复到内存中以供查询使用。
远程读取和写入：Prometheus 支持远程读取（Remote Read）和远程写入（Remote Write）API，允许将数据导出到或从其他系统导入。
Prometheus TSDB 的设计目标是简单、高效和可靠，特别适用于监控和记录基础设施和应用的性能指标。通过其高效的数据模型和查询机制，Prometheus 能够处理大规模的时间序列数据。
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