Graphite(实时图形系统) v1.1.8官方版

石墨是一个高度可扩展的实时图形系统。作为用户，你写一个应用，收集你感兴趣的数字时间序列数据，发送到石墨的处理后台carbon，carbon将数据存储在石墨的专用数据库中。然后通过石墨的Web界面将数据可视化。

常见问题

谁应该使用石墨？

任何想长期跟踪任何价值的人。如果你有一个可能随时间变化的数字，你可能想在图表中显示这个值随时间的变化，那么石墨可能会满足你的需求。

具体来说，石墨旨在处理数字时间序列数据。比如石墨非常适合画股价图，因为它们是随时间变化的数字。无论是几个数据点，还是几千台服务器的几十个性能指标，那么石墨都适合你。作为奖励，你不用提前知道这些东西的名字(谁想维持这么庞大的配置？);您只需要发送一个度量名称、一个时间戳和值，其余的将由石墨处理。

石墨的延展性如何？

从CPU的角度来看，石墨在前端和后端是水平扩展的，这意味着您可以简单地添加更多的机器来获得更多的吞吐量。它也是容错的，也就是失去一个后端机器，造成的数据丢失非常少(不管机器在内存中缓存了什么)，如果你有足够的剩余容量来处理负载，就不会损坏系统。

从I/O的角度来看，在负载下，石墨会对很多不同的文件快速执行很多微小的I/O操作。这是因为发送到石墨的每个不同的度量都存储在自己的数据库文件中，这类似于基于RRD的许多工具(drraw、Cacti、Centreon等)的工作模式。).事实上，石墨最初确实使用RRD进行存储，直到有了一个基本的限制，需要一个新的存储引擎。

高容量(每分钟更新数千个不同的指示器)几乎需要一个好的RAID阵列和/或固态硬盘。如果磁盘跟不上大量的小写操作(每个数据点只有几个字节，但大多数标准磁盘每秒的I/O操作不能超过几千个，即使很小)，那么Graphite的后端会缓存传入的数据。当这种情况发生时，石墨的数据库引擎whisper允许一次将碳写入多个数据点，从而提高整体吞吐量，但代价是将冗余数据缓存在内存中，直到可以写入为止。

石墨还支持替代存储后端，这可以极大地改变这些特征。

图表的实时性如何？

非常实时。即使在负载较重的情况下，当每个时间间隔内传输的指标数量远远大于存储系统执行I/O操作的速度，并且大量数据点缓存在存储流水线中时(参见前面问题的解释)，Graphic仍然可以绘制实时图形。诀窍在于，当Graphite webapp收到绘制图形的请求时，它会同时从磁盘和预存缓存中检索数据(如果您有多个后端服务器，缓存可能是分布式的)，并将这两个数据源结合起来创建一个实时图形。

谁已经在使用石墨了？

石墨由Orbitz内部开发，用于可视化各种关键运营数据，包括应用指标、数据库指标、销售额等。在撰写本文时，Orbitz的生产系统每分钟可以处理大约16万个不同的指标，这些指标运行在高速SAN上的两台niagra-2 Sun服务器上。

石墨是用什么写的？

石墨webapp基于Django web框架，使用ExtJS javascript GUI工具包。图形渲染是使用开罗图形库完成的。后台和数据库都是用纯Python编写的。

谁来写和维护石墨？

石墨最初是由Orbitz的克里斯戴维斯开发的。Orbitz长期以来一直是开源社区的一部分，并发布了其他内部开发的产品。

石墨目前由石墨项目GitHub组织的志愿者团队开发。