ValueCache以哈希表形式存储每个监控项的热数据，这些数据主要用于触发器表达式的计算，从而，监控项数量的增长基本不会影响触发器表达式计算所消耗的时间。趋势缓存中存储的是每个监控项**近自然小时内的累计趋势数据，这些数据的更新和写库均需要经历查找的过程，因为数据的更新和写库都是由***到来的监控数据驱动的，需要根据到来的监控数据查找对应的监控项数据。除了需要解决快速查找问题，Zabbix还需要解决快速排序问题，这一问题源于historysyncer进程处理监控数据时应该按照什么样的顺序进行处理，Zabbix是以监控项为单位对所有监控数据按照时间戳从小到大进行全局性的排序，所使用的排序方法就是堆排序，当需要选择目标时，只需要访问根节点即可。在使用堆排序的情形下，每次排序所消耗的时间与堆的规模直接相关。所以我们应该尽可能降低历史缓存中的监控项的数量，以加快数据处理速度。在压力较小的Zabbix系统中，历史缓存中的数据总是接近于0。上述哈希表结构的设计体现了监控数据的**性，正是由于**性，每次查找数据只需要访问单个目标。而堆排序的设计则体现了监控数据在时间维度的先后次序。zabbix元数据的访问与协调。湖南zabbix24
监控数据的存储是由historysyncer进程负责写入数据库，historysyncer进程应对大流量数据的方式是，一方面通过批量插入来提高写库的效率，另一方面通过多进程的方式来扩展数据处理能力。在写库过程中，历史数据写入history表，即使数据变为冷数据也需要留在history表中供前端UI访问。趋势数据写入trends表，相较于历史数据，趋势数据的写库负载要低的多，是因为对于每个监控项来说，平均每小时只需要写库一次，其他时间只需要更新趋势缓存，不需要写库。在historysyncer进程的触发器计算阶段，主要访问值缓存，但是如果值缓存不能命中则需要查询history表，这种情况下就需要使用history表索引了。考虑索引对insert操作的影响，索引在提高查询速度的同时也降低了写入性能。触发器计算之后生成的event信息也需要写入数据库，这些信息存储在events表、problem、escalation等表中。因此，这些表的数据增长率取决于Zabbix生成的事件的数量，当事件数量陡增时，这些表的写入压力也会随之增加。在数据存储方面主要体现了热数据和冷数据的转换过程以及数据规模对读写性能的影响。哪里有zabbix支持场景zabbix监控数据的单独性—逻辑视角！
如何为Zabbix选择高可用方案在Zabbix6.0LTS版本中增加ZabbixServerHA集群功能支持之前，一般使用第三方HA方案来实现ZabbixServer的高可用。这引发了一场持续的讨论——我应该使用哪种第三方解决方案，以及我应该如何为Zabbix组件配置它？除此之外，您还将拥有一个新的软件层，需要适当的专业知识来部署、配置和管理。当然，也有基于云的HA方案，但大多数情况下，这些方案会产生额外的成本。没有第三方高可用性工具所需的专业知识可能会导致不必要的Zabbix系统停机，在坏的情况下，可能会导致ZabbixDB后端不一致。以下是错误配置的高可用性解决方案可能引发的情况：自动故障切换可能未正确配置;两个ZabbixServer节点同时运行的场景，可能会导致Zabbix数据库后端不一致;错误配置STONITH（射中头部的另一个节点）场景——可能导致两个ZabbixServer节点都崩溃;
Prometheus是一个具有***内置功能的工具，因此Prometheus用户无需安装各种插件或守护程序即可收集指标。服务检测也是自动的。Prometheus可以定期从目标系统中采集指标。也可以使用推送机制收集指标。由于Zabbix**初是为监控服务器而开发的，因此它专注于主机。从用户的角度来看，Zabbix分为两大部分：服务端和代理端。服务用于收集和存储统计数据，代理用于采集数据。Zabbix代理支持被动（轮询）和主动检查。被动检查是指Zabbix服务向Zabbix代理请求一个值，代理处理该请求并将该值返回给Zabbix服务。主动检查是指Zabbix代理从Zabbix服务请求一个主动检查列表，然后定期发送结果。在没有安装代理选项的情况下，Zabbix可以检查网络服务的可用性，以及执行远程命令。基于TimeScaleDB(PG时序数据库)离线部署Zabbix5.4。
假设有一个监控系统存在100万个监控项，30万个触发器，nvps值为一万，意味着每秒需要处理1万个值，而每处理1个值都需要从100万个监控项中找到所对应的item状态信息。同样地，在计算触发器时也需要从大量触发器中查找目标。对于这一查找问题，Zabbix通过哈希表结构来解决，也就是，以itemid、hostid、triggerid等作为键，构建哈希表来组织这些需要频繁查找的数据。哈希表结构存在于配置缓存、历史缓存、历史索引缓存、值缓存valuecache和趋势缓存中，配置信息缓存中的哈希表主要是解决刚才说的频繁查找大规模元数据的问题。历史缓存和历史索引缓存中也使用了哈希表，当有大量的监控数据来不及处理时，可以先放到历史缓存的哈希表中，等待historysyncer进程处理。由于使用了哈希表，即使有大量监控项的数据进入缓存，historysyncer进程仍然可以以固定的时间复杂度来查找这些数据。在所有Zabbix Agent配置文件中的Server和ServerActive参数中列出Zabbix Server集群节点信息;要求zabbix有哪些
如何为Zabbix选择高可用方案？湖南zabbix24
作为监控系统，Zabbix所面临的挑战之一在于需要从大量的监控目标接收数据，这一方面意味着需要连接非常多的监控目标，另一方面意味着监控数据的流量（访问量）比较大。影响这种通信效率的一个重要因素是通信协议，考虑到单个消息中包含的数据量不同，在数据接收阶段，Zabbix采用了两种不同的通信协议。Trapper进程要求在每个消息中包含较大量的监控数据，因此Zabbix采用基于TCP协议和JSON格式的自定义协议进行通信。而对于poller进程，当poller进程向agent请求单个监控值时，Zabbix采用简化的文本协议进行通信，以提高通信效率。湖南zabbix24
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