java rrdtool_RRDtool简体中文教程 v1.01（转载

当所有的准备工作都完成后，就可以开始考虑建库了。

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建立 RRD 数据库**********************************************************************************************************************

注 ：该教程参考了如下内容 ：

A)官方文档 ：http://oss.oetiker.ch/rrdtool/doc/index.en.html

B)abel 兄的大作 ：http://bbs.chinaunix.net/viewthread.php?tid=552224&highlight=rrdtool

http://bbs.chinaunix.net/viewthread.php?tid=552220&highlight=rrdtool

作者 ：ailms 版本 ：v1

后修改 ：2006/11/17 17:35

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准备工作都做完了，脚本也写完了，就可以开始建库了。建库实际上就是建立后缀名为 .rrd 的 RRD 文件。

一)语法格式

rrdtool create filename [--start|-b start time] [--step|-s step]

[DS:ds-name:DST:dst arguments]

[RRA:CF:cf arguments]

复制代码

其中 filename 、DS 部分和 RRA 部分是必须的。其他两个参数可免。

二)参数解释

A)：默认是以 .rrd 结尾，但也以随你设定。

B)--step ：就是 RRDtool “期望” 每隔多长时间就收到一个值。和 MRTG 的 interval 同样含义。默认是5分钟。我们的脚本也应该是

每5分钟运行一次。

C)--start ：给出 RRDtool 的个记录的起始时间。RRDtool 不会接受任何采样时间小于或者等于指定时间的数据。也就是说 –-start

指定了数据库早的那个记录是从什么时候开始的。如果 update 操作中给出的时间在 –-start 之前，则 RRDtool拒绝接受。--satrt 选项也是

可选的。按照 我们在前一篇中的设定，则默认是当前时间减去 600*300秒，也就是50个小时前。 如果你想指定--start 为1天前，可以用

--start $(date -d '1 days aog' +%s)

复制代码

注意，--start 选项的值必须是 timestamp 的格式。

D)DS ：DS 用于定义 Data Soure 。也就是用于存放脚本的结果的变量名(DSN)。

就是我们前面提到的 eth0_in ,eth0_out, lo_in , lo_out 。DSN 从 1-19 个字符，必须是 0-9,a-z,A-Z 。

E)DST ：DST 就是 Data Source Type 的意思。有 COUNTER、GUAGE、DERIVE、ABSOLUTE、COMPUTE 5种。

由于网卡流量属于计数器型，所以这里应该为 COUNTER 。

F)RRA ：RRA 用于指定数据如何存放。我们可以把一个RRA 看成一个表，各保存不同 interval 的统计结果

G)PDP ：Primary Data Point 。正常情况下每个 interval RRDtool 都会收到一个值；RRDtool 在收到脚本给来的值后 会计算出另外

一个值(例如平均值)，这个 值就是 PDP ；这个值代表的一般是“xxx/秒”的含义。注意，该值不一定等于RRDtool 收到的那个值。除非是

GAUGE ，可以看下面的例子就知道了

H)CF ：CF 就是 Consolidation Function 的缩写。也就是合并(统计)功能。有 AVERAGE、MAX、MIN、LAST 四种

分别表示对多个PDP 进行取平均、取大值、取小值、取当前值四种类型。具体作用等到 update 操作时 再说。

I) CDP ：Consolidation Data Point 。RRDtool 使用多个 PDP 合并为(计算出)一个 CDP。也就是执行上面 的CF 操作后的结果。这个值就是存入 RRA

的数据，绘图时使用的也是这些数据。

三)再说 DST

DST 的选择是十分重要的，如果选错了 DST ，即使你的脚本取的数据是对的，放入 RRDtool 后也是错误的，更不用提画出来的图是否有意义了。

如何选择 DST 看下面的描述 ：

A)COUNTER ：必须是递增的，除非是计数器溢出(overflows)。在这种情况下，RRDtool 会自动修改收到的值。例如网络接口流量、收到的

packets 数量都属于这一类型。

B)DERIVE：和 COUNTER 类似。但可以是递增，也可以递减，或者一会增加一会儿减少。

C)ABSOLUTE ：ABSOLUTE 比较特殊，它每次都假定前一个interval的值是0，再计算平均值。

D)GAUGE ：GAGUE 和上面三种不同，它没有“平均”的概念，RRDtool 收到值之后字节存入 RRA 中

E)COMPUTE ：COMPUTE 比较特殊，它并不接受输入，它的定义是一个表达式，能够引用其他DS并自动计算出某个值。例如

DS:eth0_bytes:COUNTER:600:0:U DS:eth0_bits:COMPUTE:bytes,8,*

复制代码

则 eth0_bytes 每得到一个值，eth0_bits 会自动计算出它的值：将 eth0_bytes 的值乘以 8 。不过 COMPUTE 型的 DS 有个限制，只能应用

它所在的 RRD 的 DS ，不能引用其他 RRD 的 DS。 COMPUTE 型 DS 是新版本的 RRDtool 才有的，你也可以用 CDEF 来实现该功能。

F)AVERAGE 类型适合于看“平均”情况，例如一天的平均流量，。所以 AVERAGE 适用于需要知道 ‘xxx/秒’ 这样的需求。但采用 AVERAGE 型时，你并不知道

在每个 CDP 中(假设30分钟平均，6个PDP组成)之中，流量具体是如何变化的，什么时候高，什么时候低。这于需要用到别的统计类型了

G)MAXIMUM 、MINIMUM不适用想知道“xxx/秒”这样的需求，而是适用于想知道某个对象在各个不同时刻的表现的需求，也就是着重点在于各个时间点。

也就是所谓的“趋势”了，还是上面的例子，如果采用 MAXIMUM 或者 MINIMUM 的 CF ，可以看出接口在每个 CDP 的周期内高是达到多少，低又是多

少，如果是 AVERAGE 的话，有可能前5个 PDP 都很均匀，但后一个 PDP 的值发生很大的突变。这时候如果用 AVERAGE 可能是看不出来的，因为突变的部

分被平均分配到整个时间段内了，所以看不出突变这一现象；但如果用 MAXIMUM 就可以清楚的知道在该 CDP 的周期内，曾经有达到某个值的时候。所以用

MAXIMUM 或者 MINIMUM 就可以知道某个对象在某个时间段内大达到多少，低低到什么程度。

例如要看某个接口在一天内有没有超过50Mb 流量的时候就要用 MAXIMUM

例如要看磁盘空间的空闲率在一天内有没有低于 20% 的时候就要用 MINIMUM

H)LAST 类型适用于 “累计”的概念，例如从xxx时候到目前共累计xxxx 这样的需求。例如邮件数量，可以用 LAST 来表示 30 分钟内总共收到多少个邮件，同

样 LAST 也没有平均的概念，也就是说不适用于 ‘xxx/秒’ 这样的需求，例如你不能说平均每秒钟多少封邮件这样的说法；同样也不适用于看每个周期内的变化，

例如30分钟内共收到100封邮件，分别是 ：个5分钟20封，第二个5分钟30封，第三个5分钟没有，第4个5分钟10封，第5个5分钟也没有，第6个5分钟

40封。如果用 MAXIMUM 或者 MINIMUM 就不知道在30分钟内共收到100封邮件，而是得出30和0。所以 LAST 适用于每隔一段时间被观察 对象就会复位的

情况。例如每30分钟就收一次邮件，邮件数量就是 LAST 值，同时现有的新邮件数量就被清零；到下一个30分钟再收一次邮件，又得到一个 30 分钟的 LAST 值。

这样就可以得得出“距离上一次操作后到目前为止共xxx”的需求。(例如距离上一次收取邮件后又共收到100封新邮件)

四)DST 实例说明

这样说可能还是比较模糊，可以看下面的例子，体会一下什么是 DST 和 PDP ：

Values = 300, 600, 900, 1200 # 假设 RRDtool 收到4个值，分别是300，600，900，1200

Step = 300 seconds # step 为 300

COUNTER = 1,1, 1,1 # (300-0)/300，(600-300)/300，(900-600)/300，(1200-900)/300 ，所以结果为 1，1，1，1

DERIVE = 1,1,1,1 # 同上

ABSOLUTE = 1,2,3,4 # (300-0)/300,(600-0)/300 , (900-0)/300, (1200-0)/300，所以结果为 1，2，3，4

GAUGE = 300,600,900,1200 # 300 , 600 ,900 ,1200 不做运算，直接存入数据库

所以行的 values 并不是 PDP ，后面4行才是 PDP

五)开始建库

[root@dns1 root]# rrdtool create eth0.rrd \

> --start $(date –d ‘1 days ago’ +%s) \

> --step 300 \

> DS:eth0_in:COUNTER:600:0:12500000 \ # 600 是 heartbeat；0 是小值；12500000 表示大值；

> DS:eth0_out:COUNER:600:0:12500000 \ # 如果没有小值/大值，可以用 U 代替，例如 U:U

> RRA:AVERAGE:0.5:1:600 \ # 1 表示对1个 PDP 取平均。实际上就等于 PDP 的值

> RRA:AVERAGE:0.5:4:600 \ # 4 表示每4个 PDP 合成为一个 CDP，也就是20分钟。方法是对4个PDP取平均，

> RRA:AVERAGE:0.5:24:600 \ # 同上，但改为24个，也就是24*5=120分钟=2小时。

> RRA:AVERAGE:0.5:288:730 # 同上，但改为288个，也就是 288*5=1440分钟=1天

[root@dns1 root]#

复制代码

注：上面第2-4个 RRA的记录数实际上应该是 700，775，790，而不是 600，600，730。

600 samples of 5 minutes (2 days and 2 hours)= 180000 秒 (2.08天)

700 samples of 30 minutes (2 days and 2 hours, plus 12.5 days)= 1260000 秒 (14.58天 ，2周)

775 samples of 2 hours (above + 50 days) = 5580000 秒 (64.58 天，2个月)

797 samples of 1 day (above + 732 days, rounded up to 797) = 68860800 秒(2年)

可以看出每个 RRA 都存储了相应单位2倍时间的数据，例如每天的 RRA 存储2天的数据，每周的 RRA 存储2周的数据，每月的 RRA 存储2个月的数据，每年的 RRA 存储2年的数据

检查一下结果

root@dns1 bob]# ll -h eth0.rrd

-rw-r--r-- 1 root root 41K 11月 19 23:16 eth0.rrd

[root@dns1 bob]#

复制代码

有的人可能会问，上面有两个 DS，那 RRA 中究竟存的是那个 DS 的数据呢？实际上，这些 RRA 是共用的，你只需建立一个 RRA，它就可以用于全部的 DS 。

所以在定义 RRA 时不需要指定是给那个 DS 用的。

六)什么是 CF

以第2个RRA 和 4，2，1，3 这4个 PDP 为例

AVERAGE：则结果为 (4+2+1+3)/4=2.5

MAX：结果为4个数中的大值 4

MIN：结果为4个数中的小值1

LAST：结果为4个数中的后一个 3

同理，第三个RRA和第4个RRA则是每24个 PDP、每288个 PDP 合成为1个 CDP

七)解释度(Resolution)

这里要提到一个 Resolution 的概念，在官方文档中多处提到 resolution 一词。Resolution 究竟是什么？Resolutino 有什么用？

举个例子，如果我们要绘制1小时的数据，也就是60分钟，那么我们可以从个RRA 中取出12个 CDP 来绘图；也可以从第2个 RRA

中取出2个 CDP 来绘图。到底 RRDtool 会使用那个呢？

让我们看一下 RRA 的定义 ：RRA:AVERAGE:0.5:4:600 。

Resolution 就等于 4 * step = 4 * 300 = 1200 ，也就是说 ，resolution 是每个CDP 所代表的时间范围，或者说 RRA 中每个 CDP(记录)

之间的时间间隔。所以个 RRA 的 resolution 是 1* step=300，第2是 1200，第三个是 24*300=7200，第4个 RRA 是 86400 。

默认情况下，RRDtool 会自动挑选合适的 resolution 的那个 RRA 的数据来绘图。我们大可不必关心它。但如果自己想取特定 RRA 的数据，就需要用到它了。

关于 Resolution 我们还会在 fetch 和 graph 操作中提到它。

八)xff 字段

细心的朋友可能会发现，在 RRA 的定义中有一个数值，固定是 0.5 ，这个到底是什么东东呢？

这个称为 xff 字段，是xfile factor的缩写。让我们来看它的定义 ：

The xfiles factor defines what part of a consolidation interval may be made up from *UNKNOWN* data while

the consolidated value is still regarded as known. It is given as the ratio of allowed *UNKNOWN* PDPs to

the number of PDPs in the interval. Thus, it ranges from 0 to 1 (exclusive)

这个看起来有点头晕，我们举个简单的例子 ：例如

RRA:AVERAGE:0.5:24:600

复制代码

这个 RRA 中，每24个 PDP (共两小时)就合成为一个 CDP，如果这 24 个 PDP 中有部分值是 UNKNOWN (原因可以很多)，例如1个，那么这个 CDP

合成的结果如何呢？是否就为 UNKNOWN 呢？

不是的，这要看 xff 字段而定。Xff 字段实际就是一个比例值。0.5 表示一个 CDP 中的所有 PDP 如果超过一半的值为 UNKNOWN ，则该 CDP 的值就被标为

UNKNOWN。也就是说，如果24个 PDP中有12个或者超过12个 PDP 的值是 UNKNOWN ，则该 CPD 就无法合成，或者合成的结果为 UNKNOWN；

如果是11个 PDP 的值为 UNKNOWN ，则该 CDP 的值等于剩下 13 个 PDP 的平均值。

如果一个 CDP 是有2个 PDP 组成，xff 为 0.5 ，那么只要有一个 PDP 为 UNKNOWN ，则该 PDP 所对应的 CDP 的值就是 UNKNOWN 了
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