1 概述
ThingsBoard是用于数据收集、处理、可视化和设备管理的开源物联网平台。它通过行业标准的物联网协议MQTT、CoAP和HTTP实现设备连接，并支持云和本地部署。
ThingsBoard迄今没有导入专业的时序数据库应用，用户可选择的只有PostgreSQL和Cassandra。虽然针对PostgreSQL引入了TimeScale插件，但由于其不是按照宽表的方式组织数据记录，TimeScale的优势根本发挥不出来。总之，这两种数据库不具备高效的数据吞吐能力。
而且，Thingsboard在数据入库时，是将设备的多个遥测值拆分成不同的记录。不断增加了数据冗余量，而且非常不便于使用。
TDengine是涛思数据专为物联网设计和优化的时序数据库。其具有高性能、高可靠、可伸缩、零管理、简单易学等技术特点，提供缓存、数据订阅、流式计算等功能，最大程度减少研发和运维的复杂度。
TDEngine的主要功能特点包括：
- 类SQL查询语言来插入或查询数据
- 支持C/C++, Java(JDBC), Python, Go, RESTful, and Node.JS 等开发接口
- 通过TDengine Shell或Python/R/Matlab可做各种Ad Hoc查询分析
- 通过连续查询，支持基于滑动窗口的流式计算
- 引入超级表，让设备之间的数据聚合通过标签变得简单、灵活
- 内嵌消息队列，应用可订阅最新的数据
- 内嵌缓存机制，每台设备的最新状态或记录都可快速获得
- 无历史数据与实时数据之分
- 安装包仅2.7M
我们通过改造ThingsBaord的JDBC驱动包和新增“保存遥测数据(TDengine)”规则节点，成功用TDEngine替换Cassandra。同时，数据记录以测控点为单位进行组织，有效克服了ThingsBoard时序数据高并发瓶颈问题。
本文主要介绍如何将TDengine集成到ThingsBoard，并进行压力测试。
2 安装部署
2.1 安装TDengine
TDengine软件分为服务器、客户端模块两部分，目前2.0版服务器仅能在Linux系统上安装和运行。客户端可以在Windows或Linux上安装和运行。最新版为：2.0.20.12，这里我们选择2.0.14.0版本。
- 安装客户端
在Windows环境安装户端，使用安装包快速安装。下载链接：
https://www.taosdata.com/cn/all-downloads/#TDengine-Windows-Clienttaos.dll 在 Windows 系统中安装完客户端之后，驱动包依赖的 taos.dll 文件会自动拷贝到系统默认搜索路径 C:/Windows/System32 下，不需要单独指定。
- 安装服务器
在Linux环境安装服务器，使用docker安装
docker run -d -v /home/taos/etc:/etc/taos -v /home/taos/lib:/var/lib/taos -v /home/taos/log:/var/log/taos -p 6030:6030 -p 6035:6035 -p 6041:6041 -p 6030-6040:6030-6040/udp tdengine/tdengine:2.0.14.0
进入容器
docker exec -it 4866b36a465c /bin/bash
输入taos命令，如下图所示，说明安装成功
- 注意事项
如果系统提示找不到FQDN，请参考：
https://www.cnblogs.com/taosdata/p/13690374.html
注意服务器版本与客户端版本必须一致，详细安装流程，请参考：
https://www.taosdata.com/cn/getting-started/
2.2 Thingsboard集成TDengine
新增“保存遥测数据(TDengine)”规则节点
- 添加依赖
TDengine 为了方便 Java 应用使用，提供了遵循 JDBC 标准(3.0)API 规范的 taos-jdbcdriver 实现。在项目里面引入taos-jdbcdriver依赖，maven 项目中使用如下:
如果使用其它版本，Sonatype Repository 地址：
https://search.maven.org/artifact/com.taosdata.jdbc/taos-jdbcdriver
- 修改yml文件
新增数据库连接配置
修改时序数据存储配置
- 编码
taos-jdbcdriver 的实现包括 2 种形式： JDBC-JNI 和 JDBC-RESTful。以JNI为例
- UI 配置
ThingsBoard规则节点UI在官方github仓库一个项目。请参考：
https://github.com/thingsboard/thingsboard-rule-config-ui-ngx
- 编译
mvn clean install -DskipTests
3 测试
使用脚本向 thingsboard 默认的 mqtt topic (v1/devices/me/telemetry) 推送消息，使用jconsole 查看 Thingsboard 运行环境性能分析信息。
3.1 测试环境
| 编号 | 服务 | 版本 | 环境 |
| 1 | Thingsboard | 3.2.0 | 192.168.1.254 （8 核 CPU，16G 内存） |
| 2 | Postgres | 13.0 | 192.168.1.88 （4 核 CPU，8G 内存） |
| 3 | TDengine | 2.0.14 | 192.168.1.203 （4 核 CPU，8G 内存） |
3.2 测试
创建一个测控点类型，选择数据类型，填写 key 映射关系
在“测控点管理”中创建一个测控点类型为“gateway”的测控点
复制令牌，粘贴到脚本中
使用脚本推送数据，创建5000个测控点，向每个测控点每秒推送一条数据，每条数据包含6个key
测控点创建成功
3.3 测试结果
- 查看测控点历史数据
使用脚本推送数据频率为1条/秒，实际入库频率也为1条/秒
- 堆内存使用量
通过jconsole查看堆内存使用情况，内存未溢出
以上为Thingsboard集成TDengine说明文档，希望对大家有所帮助。