golang写入influxdb2，共3种方式，小心有坑！

==事件背景==

项目中需要接收设备上报的时序数据，写入到Influxdb中，在压力测试过程中发现服务器CPU占用的非常高，

使用pprof解析了CPU占用的详细信息之后，发现Influxdb的AddField方法占用的CPU较多，记录一下这个问题。

==程序版本==

Influxdb：2.0

golang：1.18

influxdb-client-go：1.4.0

==参考博客==

golang使用pprof笔记

==原因分析==

golang写入influxdb有3种方式，分别如下：

方式一：NewPoint（最终推荐方式）

这种方式是自己构造好tag及field的map，一次性创建出point，然后写入数据

p := influxdb2.NewPoint("stat",
    map[string]string{"unit": "temperature"},
    map[string]interface{}{"avg": 24.5, "max": 45.0},
    time.Now())
writeAPI.WritePoint(p)

方式二：NewPointWithMeasurement

这种方式是先构造出point之后，调用AddTag及AddField方法，动态增加tag及field。

p = influxdb2.NewPointWithMeasurement("stat").
    AddTag("unit", "temperature").
    AddField("avg", 23.2).
    AddField("max", 45.0).
    SetTime(time.Now())
writeAPI.WritePoint(p)

方式三：WriteRecord

以字符串的形式按照规则构造写入内容，一次性写入数据。

line := fmt.Sprintf("stat,unit=temperature avg=%f,max=%f", 23.5, 45.0)
writeAPI.WriteRecord(line)

问题发生时，我使用的是方式二，即动态添加field的方式，然后通过pprof工具抓取cpu占用情况之后，发现AddField占用了大量的CPU

下图finalshell的资源占用截图：

下图为pprof的cpu占用截图：

通过查看influxdb客户端源码发现，每次AddField方法中都会对已经添加过的Field循环一次，这样就造成了Field越多，循环就越多，从而占用了大量的CPU。

===优化方法=

放弃方式二，使用方式一写入数据。修改之后CPU降低了很多。

下图为修改后finalshell的资源占用截图：

下图为修改后pprof中cpu占用的截图：

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