前段时间我们想实现 Pulsar 消息的追踪流程，追踪实现的效果图如下：
实现其实比较简单，其中最重要的就是如何存储消息。
消息的读取我们是通过 Pulsar 自带的 BrokerInterceptor 实现的，对这个感兴趣的朋友后面会单独做一个分享。
根据这里的显示内容我们大概需要存储这些信息：
都以两个 consumer 计算：
一条消息占用内存：140+ 535*2 + 536*2 =2282byte
存储三天：TPS * 86400 * 3=TPS*259200 条
总存储：
2282*TPS*259200≈ 百GB
根据我们的 TPS 计算，三天的大概会使用到 上百 G 的存储，这样首先就排除了 Redis 这种内存型数据库。
同样的换成 MySQL 存储也不划算，因为其实这些数据并不算那么重要。
做了几个技术选型都不太满意，不是资源开销太大就是没有相关的运维经验。
后面在领导的提醒下，我们使用的 VictoriaMetrics 开源了一个 VictoriaLogs，虽然当时的版本还是 0.1.0，使用过他们家 Metrics 的应该都会比较信任他们的技术能力，所以就调研了一下。
具体的信息可以查看官方文档：
https://docs.victoriametrics.com/VictoriaLogs/
简单来说就是它也是一个日志存储数据库，并且有着极低的资源占有率，相对于 ElasticSearch 来说内存、磁盘、CPU 都是几十倍的下降率。
通过官方的压测对比图会发现确实在各方面对 ES 都是碾压。
官方宣传的第一反应是不能全信，于是我自己压测了一下，果然 CPU 内存 磁盘的占用都是极低的。
同时也发现运维部署确实简单，直接一个 helm install 就搞定，就是一个二进制文件，不会依赖第二个组件。
按照刚才同样的数据存储三天，只需要不到 6G 的磁盘空间，我们生产环境已经平稳运行一段时间了。
因为我们是批量写入数据的，所以在最高峰 20K 的 TPS 下 CPU 使用不到 0.1 核，内存使用最高 120M，这点确实是对 ES 碾压了。
磁盘占用也是非常少。
这些有点得归功于它有些的压缩、编解码算法，以及 Golang 带来的相对于 Java 的极低资源占用。
如果一切都这么完美的话那 VictoriaLogs 确实也太变态了， 自然他也有一些不太完美的地方。
首先第一个是分词功能有限，只能做简单的搜索，无法做到类似于 ES 的各种分词，插件当然也别想了。
当前版本不支持集群部署，也就是无法横向扩展了；不过幸好他的的单机性能已经非常强了。
这也是目前阶段部署简单的原因。
VictoriaLogs 支持为数据配置过期时间自动删除，有点类似于 Redis，它会在后台启动一个协程定期判断数据是否过期，但只能对所有数据统一设置。
比如我想在 VictoriaLogs 中存放两种不同类型的数据，同时他们的过期删除时间也不相同；比如一个是三天删除，一个是三月后删除。
这样的需求目前是无法实现的，只能部署两个 VictoriaLogs.
由于 VictoriaLogs 可以存储非结构化数据，默认情况下只能查询内置的三个字段，我们自定义的字段目前没法自动查询，需要我们手动指定。
这个倒不是致命问题，只是使用起来稍微麻烦一些；社区也有一些反馈，相信不久就会优化该功能。
这也是个有了更好的一个功能，目前只能根据 REST API 自己编写。
当前我们只用来存储 Pulsar 链路追踪数据，目前看来非常稳定，各方面资源占用极少；所以后续我们会陆续讲一些日志类型的数据迁移过来，比如审计日志啥的。
之后再逐步完善功能后，甚至可以将所有应用存放在 ElasticSeach 中的日志也迁移过来，这样确实能省下不少资源。
总得来说 VictoriaLogs 资源占用极少，如果只是拿来存储日志相关的数据，没有很强的分词需求那它将非常合适。
截止到目前最新版也才 0.3.0 还有很大的进步空间，有类似需求的可以持续关注。