Monarch 是 Google 的大规模监控系统，服务于 Google 全球大规模实时业务监控，其实现为超大规模时序数据库集群，被公认为当今全球最大规模的时序数据库。Monarch 本身没有开源，主要信息来源于 Google 在 2020 年 8 月份发表在 PVLDB 上的一篇论文：Monarch: Google’s Planet-Scale In-Memory Time Series Database。这篇文章是 Medium 上一篇介绍 Google Monarch 的文章的中文翻译，原文链接：Understanding Monarch, Google’s Planet-Scale Monitoring System。
以下为正文，斜体字是我加的备注：
Monarch 是 Google 开发的大规模内存时序数据库，用于 Google 的大部分内部系统（如 Spanner, BigTable, Colossus, BlobStore）的可靠监控系统。
与任何其他的 Google 服务一样，它必须被设计为大规模、高可用并且支持区域局域性。但与其他服务不同的是，Monarch 需要尽可能少的依赖其他 Google 服务，这一点非常重要，因为其他服务都在使用 Monarch 对自己进行监控，因此如果有相互依赖关系，任何一方的服务中断都会影响到另一方。
Monarch 是一种必须支持高可用性和分区性的服务，因此在最终一致性有延迟的情况下，它通过向客户服务提供一定的提示来解决低一致性的问题。
这意味着 Monarch 是 AP 系统，支持最终一致性而不是强一致性，这也是大规模分布式系统设计的普遍做法。
Monarch 的数据存储
数据以两种格式存储：
- Leaves（叶子）组件在内存中存储实际的监控数据
- Logs（日志）是持久化存储，可用于在组件失败时重放事件
Leaf 是内存中的缓存存储模块，Log 用来做持久化和高可用，在服务失效的时候可用于快速恢复数据。
Monarch 的数据获取
Data Ingestion Pipeline（数据接收管道）遵循如下原则：
- 将客户端服务的数据存储在距离服务运行的 zone 越近越好，从而减少网络延迟
- 将客户服务的数据存储在同一个 Leaf 中，因为数据查询很有可能被集中在该 Leaf 上，以获得更快的查询响应
就近原则和内聚原则，从而尽可能提高访问性能。
Monarch 模块架构
以下情况将触发数据传输：
- Ingestion Router（数据接收路由器）将数据发送给叶子路由器
- Leaf Router（叶子路由器）将数据发送给叶子
- Range Assigner（分配器）决定存储数据的叶子
数据接收路由器根据位置字段将时间序列数据分区，叶子路由器根据分配器的决定将数据分布在叶子上。
数据格式模型
接收到的数据包含以下几类：
Targes（目标）用于识别数据生成的节点/服务/组件。以上图为例，目标字符串 ComputeTask::sql-dba::db.server::aa::0876 表示数据库服务器的 Borg 任务。目标字符串的格式对于决定数据在叶子之间的存储位置很重要，因为目标范围用于决定叶子之间的字典分片和负载均衡。
Metrics（指标）以 key-value（键值对）的格式包含指标信息，其中键是目标的指标类型，值是基于时间序列的数据点。支持的度量类型有 boolean、int64、double、string、distribution 或 tuple。度量值可以是 cumulative（累计值），也可以是 gauge（测量值）。使用累计值的优点是偶尔的数据丢失对统计分布的影响不大。
distribution 实际上是一个 double list，由许多个 bucket 组成，每个 bucket 里有一个 double 值，用于表示数据分布范围的统计。举个栗子：有一个访问延迟的 distribution 定义了 4 个 bucket: 0-10ms, 10-20ms, 20-30ms, 30ms 以上，每个 bucket 里的 double 数值定义了在这个延迟范围内的访问次数。
distribution 类型示例
数据可以以 Delta Time Series（增量时间序列）的格式发送，这样只需要发送时间序列数据中的增量，而不是整个指标数据。这减少了数据的连续输入，并且只需要在数据有变化的时候进行处理。
Bucketing 在将数据发送到数据接收管道之前的一段时间内负责聚合数据，从而减少网络处理，并且可以实现批量插入。
Admission windows 用于丢弃在一定时间后接收到的数据，从而避免处理过期数据的压力。
因为 Bucketing 会在一定时间内聚合数据，然后存到叶子并且持久化，这样如果有数据来晚了，对应的 Bucket 已经完成了处理，就需要将迟到的数据丢弃。
数据查询
Monarch 提供了一个全局联合查询引擎，所有查询都可以在全局级别启动，Monarch 负责将查询路由到存储相关数据的叶子，并整合来自叶子的响应。
上面的模块图显示了查询相关的模块：
- Mixers 将查询分解为子查询，并合并来自子查询的响应。根 Mixer 接收查询并将它们发送到 zone mixer，zone mixer 进一步将其发送到叶子，从而形成查询树。Mixers 还查询索引服务器，将查询限制在数据所在的 zone 或叶子。
- Index servers（索引服务器）索引每个 zone 和叶子的数据，这些数据可用于确定查询针对哪些叶子。
- Evaluators 从 standing query 生成响应，并将数据写回叶子。
Standing query 类似 SQL 中的 View（视图）的概念，用户可以自定义 standing query，evaluator 会定期查询 standing query 的结果，并写回对应的叶子，从而可以加快查询速度。
Monarch 支持如下查询语义：
- Filter
- Join
- Align
- GroupBy
Ad-hoc queries 是来自系统外部用户的查询。
Standing queries 是类似于其他数据库系统中的视图的查询，定期计算并存储到 Monarch 中，以获得更快的查询响应。根据查询的广度，standing query 可以在 zone 或 root 级别进行评估，将查询空间最小化到特定 zone 的叶子，从而获得更好的性能。
Level analysis 用于对查询进行级别分析，基于不同的级别将查询打破重组，用以进行认证和获得更好的查询局部性。查询级别可以根据上面提到的查询树进行定义。
Replica Resolution 用于找出响应查询的最佳副本。因为查询负载、系统配置、数据完整性等方面可能存在差异，因此某个副本可能更适合响应查询请求。
User Isolation 用来限制任一用户在系统中可以使用的内存量，以便其他遵守规则的用户不受影响。
性能
- Monarch 分布在横跨五大洲的 38 个 zone，执行大约 400,000 个任务。
- 截至 2019 年 7 月，Monarch 存储了近 9500 亿时间序列，其高度优化的数据结构消耗了约 750TB 内存。
- 2019 年 7 月，Monarch 的内部部署每秒接收约 4.4TB 的数据。
- Monarch 持续指数级增长，截至 2019 年 7 月，每秒服务超过 600 万次查询。
性能
