openTSDB源码详解之rowKey生成
openTSDB的一个非常好的设计就是其rowKey的生成。下面详细介绍一下。
1.相关处理类
openTSDB往hbase中写入数据的处理过程，我之前就已经分析过，主要涉及的类有：
addPointInternal(...)
这里主要讲解的是，如何一个row key是如何生成的。
2.具体步骤
2.1 row_size的确定
2.1.2 SALT_WIDTH
首先对于一个rowKey，肯定是有大小的，但是这个rowKey的大小该怎么确定呢？因为这个rowKey是需要写入到HBase中的，也就是需要通过网络的传输才能到达HBase端，所以不可能无限长，即需要精确到一个具体的长度。
openTSDB中的rowKey的大小用变量row_size表示。其具体的生成规则如下图所示：
其中的 SALT_WIDTH()函数返回的是SALT WIDTH，它是一个static修饰的int型变量，初始值为0，如下图所示：
2.1.2 metric_width，tag_name_width，tag_value_width
metric_width 代表的就是metric的长度。在openTSDB系统中，默认的长度是3。该值来自tsdb.metrics.width()函数的返回值。
width() 方法如下：
而id_width的值设置过程如下：
调用构造函数UniqueId(...)的过程如下：
最终可以看到这些值默认为3
针对笔者传输的数据，可以推导出最后生成的row_size的大小就是row_size = 0 + 3 + 4 + 3*1 + 3*1 = 13，经过debug验证，也可以看到的确就是13。
2.2 字节数组row
2.3 pos变量
问题1：使用pos变量的原因是，控制对字节数组row的复制控制【每将一个值复制到row[]之后，就需要动态改变row[]的起始位置，这个位置就是pos定义的】
因为我没有开启 加盐处理功能，所以这里的pos的初始值就是0。
2.4 为字节数组row赋值
上述copyInRowKey(…)的功能就是将metric对应的uid值放入到row中。而其中的 getOrCreateId()方法则是获取metric对应的uid值。该方法主要调用的其它方法如下：
-
getIdAsync()方法
-
从缓存中获取uid
-
Deferred 类的构造方法
-
copyInRowKey()方法
注意上面一张图中row和下面一张图的row的变化。这个变化就体现了将metric的id放到了rowKey中。
2.3 pos值的变化
因为已经处理了metric，所以需要将其pos自增一下。
同时，因为暂时不着急处理timestamp，所以再次将pos自增处理。
2.4 tag pair的处理
最后，需要在row中放入 tag pair，方式是采用for循环处理。
主要调用方法如下：
resolveOrCreateAll()
resolveAllInternal()方法
2.5 row的大致部分
经过上述几个步骤的处理，则会生成一个row值：
2.6 rowKey的完善
上述的步骤只是生成了一个rowKey的框架，但是还没有完全生成一个rowKey，因为还有最后一个步骤。接着会进入WriteCB这个回调类，如下：
注意这里的offset的取值：metrics.width() + Const.SALT_WIDTH()这个是用于将当前value所在小时的时间戳放入到row中。所以需要偏移metrics.width() + Const.SALT_WIDTH() 这样的长度。这里使用base_time = 1542096000举例，在未执行Bytes.setInt()方法之前，row的值如下图示：
使用Bytes类的setInt()方法修改row的值。setInt()主要的是>>>运算，这个运算符的意思是指：右移指定的位数，左边的空白位置0。得到的row值如下：
可能有人会问，为什么使用的是Bytes.setInt()这个方法？要知道，openTSDB只是根据timestamp（实质是 base_time，这个base_time我在后面会补充介绍）去生成rowKey的一部分，所以这一部分是什么样的逻辑不重要了，重要的是这个逻辑需要保持相同的base_time 映射到固定的byte[] 值。而openTSDB在rowKey的生成过程中采取的方法就是使用>>>去处理（timestamp）base_time ，从而保证rowKey在base_time相同时，其base_time对应的rowKey部分也相同。
到这里，一个完整的rowKey就生成了。
3.其它
3.1 base_time字段的生成
这个base_time代表的值就是当前value传递过来所在的timestamp。例如：对于一个timestamp=1542088140，处理过程就是取该timestamp所在小时 0分0秒的timestamp值。这也能解释为什么opentsdb中的存储按照每小时进行行存储，而不是每个时间戳一行。
这个Const.MAX_TIMESPAN定义如下：
/** Max time delta (in seconds) we can store in a column qualifier. */
public static final short MAX_TIMESPAN = 3600;
代表的是一个小时的秒跨度。对其MAX_TIMESPAN 取余之后，该余数就是秒数，再减去这个秒数就得到hh:00:00的值。
上面的值处理之后，得到的base_time值变为了1542085200。如下示：
