- 導讀 -

最近幾年大資料技術在各行各業得到廣泛應用，為企業的運營決策和各種業務提供支援。隨著資料的增長，業務對資料時效性的要求，給企業的大資料分析帶來了巨大挑戰。針對海量資料的實時分析需求，近年來市場上湧現出眾多OLAP分析引擎。這些OLAP引擎有各自的適用場景和優缺點，如何選擇一款合適的引擎來更快地分析資料、更高效地挖掘資料的潛在價值？

愛奇藝大資料服務團隊評估了市面上主流的OLAP引擎，最終選擇Apache Druid時序資料庫來滿足業務的實時分析需求。本文將介紹Druid在愛奇藝的實踐情況、最佳化經驗以及平臺化建設的一些思考。

愛奇藝大資料OLAP服務

愛奇藝大資料OLAP服務在2015年前主要以離線分析為主，主要基於Hive+MySQL、HBase等。2016年起引入Kylin和Impala分別支援固定報表和Ad-hoc查詢。2018年以來引入Kudu和Druid支援實時分析需求。

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在引入Druid之前，業務的一些場景無法透過離線分析滿足，如廣告主想要實時基於投放效果調整投放策略、演算法工程師調整模型推到線上A/B要隔天離線報表才能看到效果。這些場景都可以歸納為對海量事件流進行實時分析，經典的解決方案有如下幾種：

離線分析：

使用Hive、Impala或者Kylin，它們一個共同的缺點是時效性差，即只能分析一天或者一小時前的資料，Kylin還面臨維度爆炸的問題

實時分析：

用ElasticSearch或OpenTSDB，由於資料結構本質是行儲存，聚合分析速度都比較慢；可以透過查詢快取、OpenTSDB預計算進行最佳化，但不根本解決問題；
用流任務（Spark/Flink）實時地計算最終結果，儲存在MySQL提供進一步服務；問題是每當需求調整，如維度變更時，則需要寫新的流任務程式碼；
使用Kudu和Impala結合能夠做到實時分析。在實踐過程中發現，Kudu受限於記憶體和單機分割槽數，支撐海量資料成本很大；

Lambda架構：

無論選用哪種實時或離線方案的組合，都會採用Lambda架構，用離線資料校準實時資料。這意味著從攝入、處理、查詢都需要維護兩套架構，新增一個維度，離線和實時均需對應修改，維護困難

以上種種方案的不足，促使我們尋找新的解決方案，最終決定採用Druid。

Apache Druid介紹

Apache Druid是針對海量事件流進行儲存和實時多維分析的開源系統。它具有如下特性：

實時可見：訊息攝入後分鍾級查詢可見
互動查詢：查詢延時在秒級，核心思想為記憶體計算和平行計算
維度靈活：支援幾十個維度任意組合，僅在索引時指定的維度查詢可見
易於變更：需求變更後調整索引配置立馬生效；
流批一體：新版本KIS模式可實現Exactly Once語義

上圖為Druid架構圖，大體分為幾個模組：

MiddleManager：索引節點，負責實時處理訊息，將其轉成列式儲存，並透過Rollup精簡資料量；索引節點定期將記憶體中資料持久化為不可修改的檔案（Segment），儲存至HDFS保證資料不會丟失；
Historical：歷史節點，將Segment載入到本地，負責大部分查詢的計算；
Broker：查詢節點，將查詢分解為實時和離線部分，轉發給索引節點和歷史節點，並彙總最終的查詢結果；
Overlord：負責索引任務管理；
Coordinator：負責負載均衡，確保Segment在歷史節點之間儘量均衡；

Druid在愛奇藝的實踐

Druid很好地填補了愛奇藝在實時OLAP分析領域的空白，隨著業務實時分析需求的增加，Druid叢集和業務規模也在穩步增長。目前叢集規模在數百個結點，每天處理數千億條訊息，Rollup效果在10倍以上。平均每分鐘6千條查詢，P99延時一秒內，P90延時在200毫秒內。在建設Druid服務過程中，我們也不斷遇到規模增長帶來的效能瓶頸和穩定性問題。

1.Coordinator瓶頸

當時的挑戰是實時索引任務經常被阻塞。Druid的Handoff總結如下，索引節點將Segment持久化到HDFS，然後Coordinator制定排程策略，將計劃釋出到ZooKeeper。歷史節點從ZooKeeper獲取計劃後非同步地載入Segment。當歷史節點載入完Segment索引節點的Handoff過程才結束。這個過程中，由於Coordinator制定計劃是單執行緒序列的，如果一次觸發了大量Segment載入，執行計劃制定就會很慢，從而會阻塞Handoff過程，進而索引節點所有的Slot均會被用滿。

而以下過程均會觸發大量Segment載入，在解決Coordinator排程效能瓶頸前，很容易引發故障：

• 歷史節點因硬體故障、GC、主動運維退出

• 調整Segment副本數、保留規則

透過火焰圖對Coordinator進行Profiling最終定位了問題，如下圖所示，將最耗時部分放大出來，是負載均衡策略對每個Segment要選擇一個最佳的伺服器。閱讀原始碼可知其過程為，載入Segment X，需要計算它和伺服器的每個Segment Y的代價Cost(X, Y)，其和為伺服器和Segment X的代價。假設叢集有N個Segment，M個Historical節點，則一個節點當機，有N/M個Segment需要載入，每個Segment都和剩餘的N個節點計算一次代價，排程耗時和N成平方關係。

一個節點當機排程耗時 = (N/M)個Segment * 每個Segment排程耗時 = (N/M) * N = O(N^2)

分析清楚原因後，很容易瞭解到Druid新很容易瞭解到Druid新版本提供了新的負載均衡策略(druid.coordinator.balancer.strategy = CachingCostBalancerStrategy)，應用後排程效能提升了10000倍，原先一個歷史節點當機會阻塞Coordinator1小時到2小時，現在30秒內即可完成。

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2.Overlord瓶頸

Overlord效能慢，我們發現升級到0.14後Overlord API效能較差，導致的後果是索引任務機率性因呼叫API超時而失敗。透過Jstack分析，看到大部分的HTTP執行緒均為阻塞態，結合程式碼分析，定位到API慢的原因，如左圖所示，Tranquility會定期呼叫Overlord API，獲取所有RunningTasks，Overlord內部維護了和MySQL的連線池，該連線池預設值為8，該預設值值過小，阻塞了API處理。解決方法是增大dbcp連線池大小。druid.metadata.storage.connector.dbcp.maxTotal = 64

調整後，Overlord效能得到了大幅提升，Overlord頁面開啟從幾十秒降低到了幾秒。但意料之外的事情發生了，API處理能力增加帶來了CPU的飆升，如右圖所示，並且隨著Tranquility任務增加CPU逐漸打滿，Overlord頁面效能又逐步降低。透過火焰圖Profile可知，CPU主要花費在getRunningTasks的處理過程，進一步分析Tranquility原始碼後得知，Tranquility有一個配置項(druidBeam.overlordPollPeriod）可以控制Tranquility輪詢該API的間隔，增大該間隔後問題得到了暫時緩解，但根本的解決方案還是將任務切換為KIS模式。

3.索引成本

Druid索引成本過高。基於Druid官方文件，一個Druid索引任務需要3個核，一個核用於索引訊息，一個核用於處理查詢，一個核用於Handoff過程。我們採用該建議配置索引任務，壓測結果是3核配置下能夠支撐百萬/分鐘的攝入。

在最初，叢集所有的索引任務都是統一配置，但實際使用過程中，大部分的索引任務根本達不到百萬/分鐘的訊息量，造成了資源大量浪費。如下圖所示，我們按照索引任務的記憶體使用量從高到低排序，9 GB為預設配置，80%的任務利用率低於1/3，即3 GB。我們以3 GB繪製一條橫線，以記憶體使用最接近的任務繪製一條豎線，定義A為實際使用的記憶體，B為第二象限空白部分，C為第四象限空白部分，D為第一象限空白部分，則浪費的資源 = （B+C+D）的面積。

我們思考能否採取索引任務分級的策略，定義一種新的型別索引節點 – Tiny節點。Tiny節點配置改為1 core\3GB，能夠滿足80%小任務的資源需求，而default節點繼續使用 3 core9 GB的配置，滿足20%大任務的需求，在這種新的配置下，浪費的資源 = （B + C）的面積，D這一大塊被省下來。簡單地計算可知，在不增加機器的情況下，總Slots能夠增加1倍。

預設slot資源需求為1，Tiny為1/3，調整後單位任務需要的資源 = 0.2 * 1 + 0.8 * 1/3 = 0.5

在實際操作層面，還需解決一個問題，即如何把Datasource指定給合適的Worker節點。在Druid低版本中，需要透過配置檔案將每一個Datasource和Worker節點進行關聯，假設有N個Datasource，M個Worker節點，這種配置的複雜度為 N * M，且無法較好地處理Worker節點負載均衡，Worker當機等場景。在Druid 0.17中，引入了節點Category概念，只需將Datasource關聯特定的Category，再將Category和Worker繫結，新的配置方法有2個Category，複雜度 = 2 * N + 2 * M。

4.Tranquility vs KIS

剛使用Druid時，當時主力模式是Tranquility。Tranquility本質上仍然是經典的Lambda架構，實時資料透過Tranquility攝入，離線資料透過HDFS索引覆蓋。透過離線覆蓋的方式解決訊息延遲的問題，缺點是維護兩套框架。對於節點失敗的問題，Tranquility的解決方案是鏈路冗餘，即同時在兩個索引節點各起一份索引任務，任一節點失敗仍有一份能夠成功，缺點是浪費了一倍的索引資源。自0.14版本起，Druid官方建議使用KIS模式索引資料，它提供了Exactly Once語義，能夠很好地實現流批一體。

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和Tranquility的Push模式不同，KIS採取Pull模式，索引任務從Kafka拉取訊息，構建Segment。關鍵點在於最後持久化Segment的時候，KIS任務有一個資料結構記錄了上一次持久化的Offset位置，如圖例左下角所示，記錄了每個Kafka Partition消費的Offset。在持久化時會先檢查Segment的開始Offset和元資訊是否一致。如果不一致，則會放棄本次持久化，如果一致，則觸發提交邏輯。提交中，會同時記錄Segment元資訊和Kafka Offset，該提交過程為原子化操作，要麼都成功，要麼都失敗。

KIS如何處理各個節點失敗的情況呢？假設Kafka叢集失敗，由於是Pull模式，Druid在Kafka恢復後繼續從上一個Offset開始消費；假設Druid索引節點失敗，Overlord後臺的Supervisor會監控到相應任務狀態，在新的索引節點啟動KIS任務，由於記憶體中的狀態丟失，新的KIS任務會讀取元資訊，從上一次的Offset開始消費。假設是MySQL或者更新後設資料過程失敗，則取決於提交的原子操作是否成功，若成功則KIS從新的Offset開始消費，失敗則從上一次Offset開始消費。

進一步看一下KIS是如何保證Exactly Once語義。其核心是保證Kafka消費的Offset連續，且每個訊息都有唯一ID。Exactly Once可以分為兩個部分，一是At Least Once，由KIS檢查Offset的機制保證，一旦發現缺失了部分Offset，KIS會重新消費歷史資料，該過程相當於傳統的離線補資料，只是現在由Druid自動完成了。另一個是At Most Once，只要保證Offset沒有重疊部分，則每條訊息只被處理了一次。

以下是KIS在愛奇藝的一個例項，左下圖為業務訊息量和昨天的對比圖，其中一個小時任務持久化到HDFS失敗了，看到監控曲線有一個缺口。之後Druid後臺啟動了一個新的KIS任務，一段時間後，隨著KIS補錄資料完成，曲線圖恢復到右下圖所示。那麼，如果業務不是一直盯著曲線看，而是定期檢視的話，完全感受不到當中發生了異常。

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基於Druid的實時分析平臺建設

Druid效能很好，但在初期推廣中卻遇到很大的阻力，主要原因是Druid的易用性差，體現在如下幾個方面：

資料攝入需要撰寫一個索引配置，除了對資料自身的描述（時間戳、維度和度量），還需要配置Kafka資訊、Druid叢集資訊、任務最佳化資訊等
查詢的時候需要撰寫一個JSON格式的查詢，語法為Druid自定義，學習成本高
返回結果為一個JSON格式的資料，使用者需自行將其處理成最終圖表、告警
報錯資訊不友好，上述所有配置均透過JSON撰寫，一個簡單的逗號、格式錯誤都會引起報錯，需花費大量時間排查

為解決Druid易用性差的問題，愛奇藝自研了實時分析平臺RAP（Realtime Analysis Platform），遮蔽了Kafka、Druid、查詢的細節，業務只需描述資料格式即可攝入資料，只需描述報表樣式、告警規則，即可配置實時報表和實時告警。

RAP實時分析平臺，主要有六大特性：

全向導配置：業務無需手寫ETL任務
計算儲存透明：業務無需關心底層OLAP選型
豐富報表型別：支援常見的線圖、柱狀圖、餅圖等
資料延時低：從APP資料採集到生成視覺化報表的端到端延時在5分鐘內，支援資料分析師、運營等業務實時統計分析UV、VV、線上使用者數等
秒級查詢：大部分查詢都是秒以內
靈活變更：更改維度後重新上線即可生效

RAP實時分析平臺目前已經在愛奇藝會員、推薦、BI等多個業務落地，配置了上千張報表，幫助業務在實時監控報警、實時運營分析、實時AB測試對比等場景提升排障響應速度、運營決策效率。

關於RAP的更多技術細節和業務應用場景，可以閱讀之前分享的技術文章：愛奇藝大資料實時分析平臺的建設與實踐

未來展望

進一步迭代完善Druid及RAP，提升穩定性、服務能力，簡化業務接入成本：

• 接入愛奇藝自研的Pilot智慧SQL引擎，支援異常查詢攔截、限流等功能

• 運維平臺：包括元資訊管理、任務管理、服務健康監測等，提升運維效率

• 離線索引：支援直接索引Parquet檔案，透過Rollup進一步提升查詢效率

• 支援JOIN：支援更豐富的語義

參考資料

[1]

[2] 直播回放：Druid在愛奇藝的實踐和技術演進

[3] 愛奇藝大資料實時分析平臺的建設與實踐

[4] 愛奇藝在日誌實時資料監控的探索與實踐

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