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RRDtool(round-robin database tool)，即轮询式数据库工具(注：并不等同于计算机中的轮询调度算法)，采用固定大小的空间来存储数据，设定一个指针，随数据的读写移动，指向最后更新的数据的位置。
很多资料中都将存储数据的数据库空间看做一个圆，这个圆没有起点也没有终点，因此只需一个固定大小的空间即可实现数据的持续读写。这个空间就是使用 "rrdtool create"命令后创建出的以“.rrd”后缀结尾的文件。
RRDtool很有特色的一方面在于它不仅可以扮演后台的角色来存储数据，同时又给我们提供了丰富的工具来创建出精美的统计图表，兼任前端的角色。
安装：
linux一般可以直接使用yum或者apt-get来直接安装。
$ sudo yum install rrdtool (centos)
$ sudo apt-get install rrdtool (ubuntu)
也可以到官方下载各操作系统(包括windows)的安装包，或者下载源码自己编译。
http://oss.oetiker.ch/rrdtool/download.en.html
RRDtool针对处理的是时序型数据(time-series data)，比如网络带宽，温度，CPU负载等等这些和时间相关联的数据或者说指标。很多优秀的监控系统都采用RRDtool作为DBMS或者作为绘图工具，比如 Ganglia、MRTG、Xymon、Zenoss、open-falcon等等。可见RRDtool在处理监控指标方面得天独厚的优势。
RRDtool存储数据的方式和常见的关系型数据库有很大的不同：
为了实现定时更新，RRDtool规定一个时间间隙（interval），经过interval就会进行数据库更新，比如上面的图中的interval就是1min。这个interval在RRDtool中被命名为step，在使用create命令创建rrd文件时，作为一个必须使用的选项来规定rrd数据库所采用的interval，而且这个值之后不允许再改变。如:
.....（注：此处只是作为演示，并不是一个合法的完整的create命令）
上面的命令第一行比较容易理解(注：实际命令并没有换行，这里便于演示使用“\”来分隔)，下面来解释一下第二行各个参数的含义,
（建议对照man page或者官方文档http://oss.oetiker.ch/rrdtool/doc/rrdcreate.en.html，查看完整的命令帮助）：
DS（Data Source）：定义数据来源，换句话说就是我们要检测的指标，这里使用cpu_load（检测cpu负载）来作为DS的名字。GAUGE是数据源的类型（DST：Data Source Type）
常见的数据源类型：
1、COUNTER 数据必须是递增的，保存的是相对于前面的一个值 2、GUAGE 保存原值 3、DERIVE 可增可减 4、ABSOLUTE 相对于初始值的数值(也就是参考点唯一) 5、COMPUTE 对于COMPUTE数据源来说格式是DS:ds-name:COMPUTE:rpn-expression为了便于理解，可以认为它就是我们创建MySQL时定义的一列(当然这非常不准确):
先跳过heartbeat这个参数，来看后两个参数。min max、顾名思义就是用来规定数据值的合理存储范围，对于cpu负载，我将其设置为0~100.对于不确定界限的值，可以使用U来代替。也就是说，如果接收到的数据在这个范围内，就会被认为是good value，被数据库接收并插入。否则就会被认为是坏值，作为unknown插入。
最后看heartbeat，对应上面示例命令的120。这个其实是RRDtool收集数据的一种策略，前面提到过RRDtool每经过step长的时间间隙，就会进行一次数据库更新，并将刷新的值插入到数据库中，我们称这个值为(PDP: Primary Data Point).但是这样的话就会产生问题----如果我在指定的间隙没有收集到数据，数据库就会收集不到值，怎么处理呢？RRDtool中将这一类“坏值”统一作为unknown插入数据库中，稍微想一下就会知道作为unknown，在统计的时候会更加精确，因为可以直接将这些unknown剔除，而不是不分青红皂白的将所有的“0”全部剔除（针对于某些将数据坏值处理为0的数据库）。
unknown的处理就万无一失了吗？答案很显然是否定的，在实际收集数据时，我们很难保证在准确的时间点收集到数据。因此RRDtool提出了heartbeat这样一个概念，表示一个时间跨度，也就是说，只要在这个时间跨度内，数据库更新收集到了数据，那么就可以插入这个值，否则将值作为unknown插入。也就是说在上面的示例命令中，只要在两分钟内收集到了数据，就会作为PDP更新到数据库中。如果超过了heartbeat给定的时间，那么就作为unknown插入数据库。
现在在shell中输入上面这个不完整的命令，来看看shell会给我们返回什么样的错误信息。
错误提示，你必须至少定义一个RRA(Round Robin Archive)。那么什么是RRA呢？前面介绍过RRD特殊的存储方式，我在学习的时候就在想：持续读写数据，是如何保证数据的完整性？数据轮询了一次后，必然会导致新数据对旧数据的覆盖，那么又如何来查询之前收集到但是已经被后来覆盖的数据呢？----很显然，RRA就是提供这样一种功能的归档策略，是RRD的核心，可以把它当做关系型数据库中的视图来理解。也就是说，我们怎样来查看数据以及如何将收集到的数据绘成图表，都是通过对这个RRA("视图")来定义的。但是从另一方面来讲，这应该也算是RRDtool的一种缺陷吧，上面的错误消息告诉我们，在创建的时候就必须要至少定义一个RRA，也就是要求我们在创建RRD数据库的时候就必须事先规定好将来要如何来查询处理这些数据。
完整的RRDtool create命令：
此时查看当前文件夹，就会看到一个rrd文件，即rrd_intro.rrd：
下面来介绍RRA部分的命令：
RRA官方文档定义：An archive consists of a number of data values or statistics for each of the defined data-sources (DS).
也就是说，创建RRA后，RRA就是被DS所共用的，不需要指定DS。同时，这个归档文件中包含一系列的数据和统计信息，那么这些信息是如何得到的呢？
---通过CF(Consolidation Function)整合方法，将数据按照一定的规则归档。
合并方法分以下几种： 1、AVERAGE 平均值 2、MAX 最大值 3、MIN 最小值 4、LAST 当前值
前面已经讲过PDP的含义，在符合heartbeat策略下收集到的一个值或者unknown，插入到数据库中，作为PDP。
steps，顾名思义就是定义几个step，比如上面这条命令的三个RRA分别定义了1、5、15个step，也分别对应了1、 5、 15个PDP，换算成时间就是1、 5、 15分钟。这是CF的参数，说明这些值是拿来作为CF合并方法的参数的，即这个三个RRA分别使用1 、 5 、15个PDP来求平均值。将此结果作为官方文档中提到的data value / statistic存入RRA文件，作为我们最终访问和绘图的数据。RRDtool定义这个数据即为CDP(Consolidated data point)即整合后的数据。
rows，按照我之前讲的，应该比较好理解。我将DS作为关系型数据表中的列，PDP作为DS中的数据，CDP为归档后的数据在RRA“视图中”展示给查询者。因此最后的视图中每一行就代表了一个CDP。对照上面的命令，分别统计了60 、 288 、 672 个CDP。换算成时间(60s * steps * rows，/3600 h, /(3600*24) day,)分别为 1小时，1天， 1周。
我这样设计RRA代表什么含义呢？这里再提前介绍一个概念resolution(绘图直接相关，后面介绍graph的时候会用到)：
对应上面的命令：
1 h – 1min resolution
1 day – 5min resolution
1 week – 15min resolution
也就是说，我每分钟统计一次cpu的平均负载，在视图中给我展现出1小时内的总的统计情况。其他两个类比即可。
我这里也是对应一个linux的常用命令uptime。可能最后的resolution并没有实际的参考价值，但是至少应该理解了如何来设置归档策略。一般采用逆向思维，也就是先确定总共需要统计的时间，再根据step和steps确定rows。
最后说一下这个xff，这个值是一个比率，如果CF归档时采用的PDP中unknown值占总数的比例超过了这个值，就说明这次统计中的坏值过多，RRDtool将这个合并后CDP作为unknown，归档到RRA中。一般采用0.5即可。
贴一个图来表示PDP、CDP、RRA的关系
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