導讀：今天和大家分享京東零售OLAP平臺的建設和場景的實踐，主要包括四大部分：

• 管控面建設
• 優化技巧
• 典型業務
• 大促備戰

01管控面建設

1. 管控面介紹

管控面可以提供高可靠高效可持續運維保障、快速部署小時交付的能力，尤其是針對ClickHouse這種運維較弱但是性能很高的OLAP核心引擎，管控面就顯示得尤其重要。

2. 架構設計

管控面的整體架構設計如上圖所示，從開始請求、域名解析和分流規則，到達后端服務adminServer，adminServer有一層校驗層，校驗完成后會向隊列中發送任務，worker會不斷地消費隊列中的任務，消費完成后會將任務的結果寫到后端的存儲。如果有大量的集群的部署、配額的更改，就會有一系列的任務在這里完成。完成之后，再到數據部門進行保存，這就是整體的架構設計。

3. 業務管理

在業務管理方面，管控面可以提供以下功能：

• 可以用于用戶的集群賬號的申請；
• 業務級別的登記；
• 用戶可以進行配額查詢，這些配額主要包括查詢數、執行的并發以及超時等；
• 用戶可以自定義監控告警，通過這些監控告警去實時探索自己的整體服務的可靠性和穩定性；
• 慢查詢統計告警，可以通過管控面看到當前集群業務有多少慢查詢以及錯誤的查詢、查詢的總數等。

4. 運維管理

在運維管理方面：

• 第一，可以進行新集群的部署，比如物理資源或者容器資源已經申請好之后，可以及時進行創建資源，并及時給用戶使用；
• 第二，比如ClickHouse有節點故障時（例如硬件故障如CPU、內存或磁盤故障），要進行及時的節點上下線或者節點替換，否則就會影響整個集群，一是影響DDL，二是影響寫入。
• 第三，可以做配額的管控，這一點在大促中非常有用，它可以用于限制用戶的查詢數、并發還有超時等，防止突增的流量，導致集群的不穩定。
• 第四，可以進行集群的巡檢，集群巡檢之后，可以查看每個集群的服務狀態，比如它是否可以創建表、刪除表、插入數據、查詢數據是否都正常等，也有實時告警集群巡檢的服務狀態。

以上就是我們京東零售OLAP管控面核心功能，它在集群運維方面不僅提升集群交付的效率，還節約運維的成本。

02優化技巧

1. 場景難點

京東零售是以電商交易和用戶流量為核心的場景，有以下兩方面難點：

• 第一點是交易的業務比較復雜，需要關聯多張表、sql中的邏輯多，另外就是數據會實時更新，比如交易的狀態和金額的變化、組織架構的變化等；
• 第二點是流量數據，它有個特點，首先追加不修改，其次是量大，因為包含了用戶的點擊和瀏覽等各類行為的數據，以及衍生的各種指標，比如UV的計算。最后是它的數據質量也會經常變化。

針對以上場景難點，我們主要用到了實時的數據更新，還有物化視圖、join的優化。接下來通過一些具體案例詳細講解。

2. 實時數據更新

首先看一下實時數據更新。我們創建了兩張表，一張是本地表，還有一張是分布式表。

本地表主要采用ReplacingMergeTree去重的引擎，字段分別是create_time創建時間、ID、comment注釋，還有數據的版本，分區是創建時間進行格式化得到的天分區，然后按照ID進行排序鍵去重?，F在的需求是對相同的ID進行實時的數據更新。

我們在集群的兩個分片中，比如分片1插入了三條數據，分片2插入了三條數據都是相同的ID（0），但是查詢分布式表發現，數據并沒有去重。

第一種解決方式是使用optmize去重。通過執行一個optmize去重之后，通過查詢本地表就發現optmize在多分區間和分片間不能去重，只能在同一個分區中去重。

第二種方式是使用final去重。通過查詢一個本地表的final，發現剛才的11日和12日的數據只保留了一條數據，這時再通過查詢分布式表final去重，發現有兩條12日的數據，所以我們的結論是final的方式在多個分區間可以去重，但是在多分片間不能去重。

因為我們的集群都是多分片的，所以還有第三種方式——使用argMax。我們通過argMax加了一個數據的版本，可以選擇最大的一個版本號，然后通過去查詢分布式表，發現argMax可以在多分片間去重，這也是我們推薦使用的一種方式。

所以實時數據更新方式一般有以上三種，但是各種方案更新的范圍不同，我們可以根據自己的業務場景去使用不同的去重方式，optmize可以在分區范圍內去重，final可以在本地表范圍內驅動，而argMax可以在分布式表范圍內去重。

3. 物化視圖

接下來，我們看一下物化視圖。使用物化視圖的場景，比如：業務最近3小時看小時的數據，三天之前想看天粒度的數據，這時候物化視圖，就是很好的選擇。那么物化視圖該如何使用？我們看一下這個案例，有一張明細表test，它大概有13億行左右，直接實時的count聚合進行查詢，發現它的耗時大概是2.1秒左右，怎樣能讓查詢變得更快一些？

我們創建了一張物化視圖，對原始表進行預聚合，物化視圖選用了SummingMergeTree，這是聚合的一種引擎，大家也可以選擇其他引擎去聚合。它會根據排序鍵進行二次聚合，也就是 Date 字段。還有一個select語句，它的作用是通過批次寫入，把這個select語句寫入到物化視圖列表中。

我們創建物化視圖之后，再去執行相同的語句，查詢性能提升了大概113倍，耗時0.002秒左右，所以物化視圖在比如量大而且可以預聚合的這種場景下非常好用。

那么物化視圖就又是什么原理能夠達到這樣的效果?整體如圖所示。

物化視圖會創建一個隱藏的內表來保存視圖里面的數據，然后物化視圖會將寫入原始表的數據，也就是通過select第一次聚合后的結果，寫入物化視圖的內表中列表，再根據排序鍵進行二次聚合，這樣原始表的數據量會大量減少，查詢就可以得到加速。

4. join優化

在正式介紹join優化前先補充一點基礎知識：對本地表的查詢我們稱之為部分查詢，以下劃線L為結尾的表稱為本地表。在做這種優化之前，先看一下整體的分布式表執行的流程。

首先分布式表會將查詢拆分成對本地表的查詢。比如city在精確去重之后，查詢分布式表，通過路由下發到各個分片的本地表上面進行查詢，然后第一個接收到的查詢的節點，再將本地的查詢部分的結果進行合并，返回給用戶，這是整體分布式表執行的流程。

join的執行過程如上圖所示。比如select id, name, score from student join score，首先展開分布式表，向每個分片分發請求，計算左表的每個本地表join的結果，第二步當分片收到1中的請求后，需要計算右表的結果，向每個分片再發送請求。這樣假如集群有100個分片，就需要100×100的部分查詢，每一次展開都要通過磁盤網卡，都會有耗時。

第一種優化是global join。在原始的查詢中，會先計算右表結果，展開第一個分布式表，然后合并，成為一個臨時表，假設命名為b_004，這是第一次展開。第二次展開時，它會將臨時表b_004發送，所有的分片計算部分的join結果，就是第二次展開的分布式表，然后第三步，合并2中的結果，為最終的結果。這樣整體的global join就是，假如我們有100個分片，就只需要2×100次的部分查詢，大大減少了查詢。

第二種優化方案就是本地join，將右表的分布式表改成本地表。這種方式的執行流程是，我們展開左表，只需要把左表的分布式表下發到各個分片上面，而右邊它本身就是本地表，就直接進行合并計算，最后會合并整個部分結果即為最終的結果。假如總共有100個分片，只需要展開100次，下發每個分片，100次的查詢就行了，這樣就減少了帶寬消耗，提升了性能。

可以優先使用本地join，其次是global join，最后要小表放在右邊，這樣就可以提升join的性能。

以上就是我們針對業務場景難點的一些優化技巧。

03典型業務

我們也希望實現高并發查詢，有大吞吐的寫入，但是ClickHouse在默認的配置下，不支持高并發的查詢，而且寫入也很慢，這是我們業務上的兩大痛點。下面具體看一下兩種場景。

1. 高并發查詢

以廣告實時跟單項目為例，它是用于實時產生廣告效果，最終數據報表展示，幫助廣告主執行營銷計劃落地。如圖所示，可以看到每秒的QPS達到將近2000，這是618時候的一個截圖。我們的集群整體的配置是7分片6副本1進程，硬件的配置是42臺32C128G，900G*3的SSD的磁盤，整個集群的QPS可以達到2000。當然這個配置如果要達到2000的話，我們要進行一系列的技術優化。

首先第一點技術優化就要增加副本，因為增加副本可以提升整個集群的并發能力。第二是max_threads，減少每一個查詢所用的線程數，ClickHouse如果不設置這個參數，會用物理內核的所有線程去進行查詢，這樣就會導致有些任務無法調度，所以要設置這個參數。第三就是要調整query_thread_log的存儲，因為大量的QPS過來，會有很多的請求日志，如果我們不調整存儲，很快就會將磁盤打滿，造成集群的不可用。

上圖展示了優化前后的最大穩定運行并發數。優化前，大概只能達到1000QPS，同樣的集群下優化后可以穩地運行在2000QPS左右，可以滿足業務需求。

2. 大吞吐寫入

第二個典型業務是大吞吐的寫入。以京東云監控項目為例，它負責京東云負載均衡訪問日志的存儲，日志量極其大，單集群寫作的峰值可以達到6000億條/天，還可以保持數據的強一致?？梢钥吹郊喝粘４蟾攀?G/秒，大促可達到6G/秒。我們的集群配置是60分片兩副本1進程，硬件配置是120臺64核的256G1T*1的SSD。這樣集群配置下，我們可以實現這6000億條每天的寫入。為支持這個寫入量，我們也需要一系列的技術優化。

第一點就是引入了chproxy流量負載均衡，請求粒度細化至每條sql，這樣每一個sql請求都會路由到不同的節。如果不引入chproxy，就會通過域名的方式直連客戶端，直連集群，如果連接不及時釋放，就會一直往節點里寫，很容易就把集群單節點打爆了。引入了chproxy的流量負載平衡之后，sql就可以均衡地路由到各個節點。

第二點就是本地表的寫入，可以提升整體的寫入性能，大概是分布式表的兩到三倍左右。

最后我們看一下優化前后，每天最大的寫入量，優化前大概是1000億每天，優化后可以達到6000億每天，這樣就實現了大吞吐的寫入。

04大促備注

電商場景下，經常遇到大促備戰，需要保證olap服務的穩定性。

大促備戰的整體流程如圖所示，我們在不同的時間段需要做不同的事情。一開始是啟動備戰制定備戰方案，收集業務的資源需求，梳理業務等級，接下來是集群的擴容壓測，還有故障演練優化等，最后迎來開門紅，決戰618。

我們的OLAP是如何保證業務的呢？

第一，業務資源收集以及等級確認。大促前，我們平臺會向業務收集有資源的需求以及等級確認，并做合理的規劃和分配，來保障大促的流量急增時有足夠的資源支撐運轉。比如資源需求，可能有新上線的業務、擴容的業務、遷移的業務，還有替換已有集群的業務，這些都是我們大促之前要進行梳理的，這樣可以提前做好預案。

第二，業務方要及時的訂閱監控和報警。比如監控有CH系統層的、服務層的，還有CH查詢和寫入層的監控。我們有兩個告警系統：一個是服務層的，比如監控CH的一些重要的指標，ZK的一些監控告警，以及chproxy流量負載的一些監控報警等；另一個是系統層的MDC告警，例如CPU、內存、磁盤、連通性，這些主要是監控硬件是否有故障。右圖就是報警和監控的樣例，我們可以通過它們來及時修復集群故障，也需要業務方去訂閱這些監控和報警，來一起監督整個集群的穩定性和可靠性。

大促集群是如何保障的呢？

第一點是壓測，我們要進行高保真的一些壓測，壓測的結果，要設置合理的配額，比如我們共享集群的CPU一般是40%，獨占集群是80%，我們通過這些目標值設置業務的合理的配額。如果壓測有問題，我們可以及時的協助業務方進行優化，來滿足他們的QPS和集群的穩定性。

第二點是故障演練。我們的故障演練有很多，其中第一就是雙流切換。比如我們的零級業務就是非常核心的業務，要進行主備雙流，在不同的機房分別部署了兩個集群，如果同一個機房有問題，要及時切到備用集群去。另外就是故障的修復。故障發生后，我們要通過管控面進行及時下線或者替換，來保證集群的穩定性和業務的可用性。

第三點就是降級措施。我們的降級措施會針對不同的業務等級進行合理分配，尤其是大促的時候不參加壓測的業務。如果不參加壓測，我們就會在大促前期進行業務降級，防止他們的突增流量影響大促核心業務，以保證大促時整體的集群穩定性。

以上三點就是我們集群保障最核心的三個步驟，從一開始的高保真壓測，到故障的演練，再到最后的降級措施，我們都會和業務方一起去完成，以保證整體穩定運行。

05精彩問答

Q：請問老師您在這個話題中遇到的最大的挑戰是什么？

A：我遇到的最大挑戰就是解決高并發的問題，因為高并發瞬間QPS能達到2000以上，而我們的ClickHouse默認就是100個并發。我們在高并發方面做出了很多技術調優，可以讓業務達到高并發的場景。高并發的場景，遇到過很多問題，我們首先增加了多副本（一般默認情況下就是三副本或者兩副本來保證數據的安全），因為每增加一臺副本，就可以提升整體的一個分片的查詢能力。我們還進行了一些參數調優，比如如果高并發過來，有很多的隊列，這些線程我們都要去控制好，不然很容易就無法調度了。另外，高并發場景會很容易把集群的一些日志給打滿，因為我們的每一條查詢都會記錄一條日志，我們要把日志的表的存儲周期設置小一點。還要加快它的merge，因為如果不加快merge，刪除數據就很慢，也很容易將磁盤打滿，這是查詢日志的方面。第三點就是高并發很容易觸發我們的一些配額的限制，我們要對它進行一些放大。我們要進行內存的一些限制，如果不進行這些限制，或者是不放大這些限制都會引發QPS達不到，造成整體的穩定性和可用性不夠。

還有一個難點是join的優化，效能優化里面其中有一個是本地join，本地join我們也做了很多的測試。比如和字典表做對比，我們發現字典表在100萬以下的數據量，就是使用字典表做join性能較好，100萬以上我們發現用本地join就非常好，我們通過一系列的測試實驗才得到這個結論。一開始我們都是用字典表去進行黃金眼刷，但是我們最后發現在一定的性能之上，字典表還不如本地表的join。大量的POC才得到了這個結論。所以大家在字典表和本地join，也可以自己做一下全面的性能測試。

以上就是我們的兩點挑戰。

Q：OLAP是什么？主要用哪些引擎？

A：OLAP是在線的多維高性能實時分析服務，專業術語就是在線聯機查，和mysql OLTP在線事務查詢是兩種不同的類型。OLAP主要面向海量數據。

我們京東零售主要用clickhouse為主、doris為輔的兩個引擎?，F在最流行的就是ClickHouse，其次是doris和druid這兩個引擎，但是現在很多大廠，包括騰訊阿里字節都在往ClickHouse上面轉，當然京東零售也應用ClickHouse兩三年了。我們也進行了一系列的內核的研發，解決一些zookeeper的性能，還有在線彈性伸縮系統的一些東西，因為ClickHouse在彈性伸縮系統方面不太好，所以我們也在做這方面的工作。

Q：看到有一個業務場景中使用了120臺高配置的機器，那么如果申請到這么多的資源進行業務支持，怎么考慮投入產出？

A：我們投入了120臺，產出就是可以把整個京東云的所有的負載均衡。第一，我們為什么要用120臺，為什么要用SSD的機型？還有為什么這么高配的機器？因為它的寫入量很大，平均每天大概6000億，算出每秒大概有1000萬的數據量在往集群里寫，如果不用這么高配的機器，磁盤已經是SSD了，它的性能永遠達不到這個效果。第二點就是投入產出比，我們可以通過這個集群監控整個京東云的日志，還有負載均衡的效果。比如京東云，一是對外，二是對內，監控和負載均衡都是非常重要的，所以用了我們的京東零售的OLAP來實監控京東云的一個整體效果，還有整體穩定性，這樣產出比就非常大。

Q：主備庫切換時數據有延遲嗎，如何做到讓用戶感知最?。?/h4>

A：主備庫切換，我們采用的是雙寫的流程，我們核心的業務都是雙寫的，就算在日常也都是雙寫，然后分流去查詢，不會造成主備儲備的集群的空閑。大促的時候，會采用一個百分比，比如說或者100%在主機型另一個集群就是當做備用，或者是會按照一定的比例80%-20%左右采用雙寫。業務方切換的時候基本上沒有任何延遲，只是將域名切換了一下，數據都是在實時寫入，兩個集群，基本上沒有延遲。這是我們準備切換的一個功能。

Q：想問一下咱們的調優過程是怎么樣的？

A：我們的調優過程先是結合自己的經驗，去優化一些參數，業務再進行壓測。因為想達到這么大的QPS和這么高的大吞吐的寫入，要時常進行壓測，壓測時如果遇到問題，會進行內核源碼的分析，然后再進行一系列參數調優或者內核優化。

今天的分享就到這里，謝謝大家。