架构探索之路-第一站-clickhouse-Toy模板网

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一、前言

架构, 软件开发中最熟悉不过的名词, 遍布在我们的日常开发工作中, 大到项目整体, 小到功能组件, 想要实现高性能、高扩展、高可用的目标都需要优秀架构理念辅助. 所以本人尝试编写架构系列文章, 去剖析市面上那些经典优秀的开源项目, 学习优秀的架构理念来积累架构设计的经验与思考, 在后续日常工作中遇到相同问题时能有更深一层的认知.

本章以实时OALP引擎Clickhouse(简称ck)为例, 以其面向场景, 架构设计, 细节实现等方面来介绍, 深度了解其如何成为了OLAP引擎中的性能之王.

二、Clickhouse简介

Clickhouse是俄罗斯Yandex(俄罗斯网络用户最多的网站)于2016年开源的一个用于联机分析(OLAP)的列式数据库管理系统,采用C++语言编写, 主要用于在线分析处理查询, 通过SQL查询实时生成分析数据报告.

主要面向场景是快速支持任意指标、任意维度并且可以在大数据量级下实现秒级反馈的Ad-hoc查询(即席查询).

三、Clickhouse架构原理

clickhouse以其卓越的性能著称, 在相关性能对比报告中, ck在单表SQL查询的性能是presto的2.3倍、impala的3倍、greenplum的7倍、hive的48倍. 可以看出ck在单表查询是非常出色的, 那么ck究竟是如何实现高效查询的呢?

1. 引子

介绍ck查询原理之前先以最常见的mysql为例, 一条简单的查询语句是如何执行的, 然后再以ck架构师的角度去考虑ck应该如何优化. mysql查数据时会先从磁盘读出数据所在页(innodb存储单元) 到内存中, 然后再从内存中返回查询结果, 所以在我们的认知中sql查询(排除语法词法解析,优化等步骤)总结起来可以为以下两点:

磁盘读取数据到内存
内存中解析数据匹配结果返回

在现代计算机中, CPU参与运算的时间远小于磁盘IO的时间. 所以现代OLAP引擎大部分也选择通过降低磁盘IO的手段来提高查询性能, 举例如下:

降低磁盘IO	原理	举例	列式
分布式	并行读取数据,降低单节点读取数据量	hive(texfile)	数据倾斜,网络耗时,资源浪费
列式存储	将每一列单独存储, 按需读取	hbase	适合列使用单一的业务

2. 架构

通过以上推导分析, 我们可以得出OLAP查询瓶颈在于磁盘IO, 那么ck的优化手段也是借鉴了以上措施, 采用了MPP架构(大规模并行处理)+列式存储, 拥有类似架构设计的其他数据库产品也有很多, 为什么ck性能如此出众? 接下来我们具体分析ck的核心特性, 进一步体会ck架构师的巧妙的架构理念.

2.1 列式存储

行式存储: 把同一行数据放到同一数据块中, 各个数据块之间连续存储.

列式存储: 把同一列数据放到同一数据块中, 不同列之间可以分开存储.

如同上述所讲, 分析类查询往往只需要一个表里很少的几个字段, Column-Store只需要读取用户查询的column, 而Row-Store读取每一条记录的时候会把所有column的数据读出来, 在IO上Column-Store比Row-Store效率高得多, 因此性能更好.

2.2 block

clickhouse能处理的最小单位是block, block是一群行的集合, 默认最大为8192行. 因为每一列单独存储, 因此每个数据文件相比于行式存储更有规律, 通过对block采用LZ4压缩算法, 整体压缩比大致可以8:1. 可以看出, clickhouse通过出色的压缩比与block结构实现了批处理功能, 对比海量数据存储下每次处理1行数据的情况, 大幅减少了IO次数, 从而达到了存储引擎上的优化.

2.3 LSM

LSM的思想: 对数据的修改增量保持在内存中，达到指定的限制后将这些修改操作批量写入到磁盘中，相比较于写入操作的高性能，读取需要合并内存中最近修改的操作和磁盘中历史的数据，即需要先看是否在内存中，若没有命中，还要访问磁盘文件

LSM的原理: 把一颗大树拆分成N棵小树，数据先写入内存中，随着小树越来越大，内存的小树会flush到磁盘中。磁盘中的树定期做合并操作，合并成一棵大树，以优化读性能。

Clickhouse通过LSM实现数据的预排序, 从而减少磁盘的读取量. 原理就是将乱序数据通过LSM在村中排序, 然后写入磁盘保存, 并定期合并有重合的磁盘文件. clickhouse的写入步骤可以总结为以下几点:

每一批次数据写入,先记录日志, 保证高可用机制
记录日志之后存入内存排序, 后将有序结果写入磁盘,记录合并次数Level=0
定期将磁盘上Level=0或1的文件合并,并标记删除. 后续物理删除

2.4 索引

clickhouse的采用一级索引(稀疏索引)+二级索引(跳数索引)来实现索引数据定位与查询. 一级索引记录每个block块的第一个, 每次基于索引字段查询只需要确定查询第几个block块即可, 避免一个查询遍历所有数据. 如上述介绍,一个block块为8192行,那么1亿条数据只需要1万行索引, 所以一级索引占用存储较小, 可常驻内存, 加速查询. 二级索引由数据的聚合信息构建而成，根据索引类型的不同，其聚合信息的内容也不同，跳数索引的目的与一级索引一样，也是帮助查询时减少数据扫描的范围, 原则都是“排除法”，即尽可能的排除那些一定不满足条件的索引粒度

另一方面可以发现, 因ck存储引擎按有序集合存储, 所以在索引结构上, 并不需要再利用B+树排序特性来定位. 所以在实际使用过程中, 也不需要满足最左原则匹配, 只要过滤条件中包含索引列即可.

2.5 向量化执行

向量化计算(vectorization)，也叫vectorized operation，也叫array programming，说的是一个事情：将多次for循环计算变成一次计算。为了实现向量化执行，需要利用CPU的SIMD指令。SIMD的全称是Single Instruction Multiple Data，即用单条指令操作多条数据。现代计算机系统概念中，它是通过数据并行以提高性能的一种实现方式 ( 其他的还有指令级并行和线程级并行 )，它的原理是在CPU寄存器层面实现数据的并行操作。

在计算机系统的体系结构中，存储系统是一种层次结构。典型服务器计算机的存储层次结构如图1所示。一个实用的经验告诉我们，存储媒介距离CPU越近，则访问数据的速度越快。

从左至右,距离CPU越远，则数据的访问速度越慢。从寄存器中访问数据的速度，是从内存访问数据速度的300倍，是从磁盘中访问数据速度的3000万倍。所以利用CPU向量化执行的特性，对于程序的性能提升意义非凡。 ClickHouse目前利用SSE4.2指令集实现向量化执行。

四、Clickhouse总结

1. clickhouse的舍与得

clickhouse在追求极致性能的路上, 采取了很多优秀的设计. 如上述讲的列存、批处理、预排序等等. 但是架构都有两面性, 从一另方面也带来了一些缺点

高频次实时写入方面, 因ck会将批量数据直接落盘成小文件, 高频写入会造成大量小文件生成与合并, 影响查询性能. 所以ck官方也是建议大批低频的写入, 提高写入性能. 实际场景中建议在业务与数据库之间引入一层数据缓存层,来实现批量写入
查询并发问题, clickhouse是采用并行处理机制, 即一个查询也会使用一半cpu去执行, 在安装时会自动识别cpu核数, 所以在发挥查询快的优势下, 也带来了并发能力的不足. 如果过多的查询数堆积达到max_concurrent_queries阈值, 则会报出too many simultaneous queries异常, 这也是ck的一种限流保护机制. 所以日常使用过程中注意慢sql的排查, 并发请求的控制是保证ck高可用的关键.

我们了解其原理之后, 能够对clickhouse有更深的认知, 也能够解释生产工作中曾经遇到的问题, 站在clickhouse架构师的角度去合理使用, 规避劣势, 发挥其特性.

2. clickhouse在实际生产中遇到的问题

2.1 zookeeper高负载影响

目前clickhouse开源版本ReplicatedMergeTree引擎强依赖zookeeper完成多副本选主, 数据同步, 故障恢复等功能, zookeeper在负载较高的情况下,性能表现不佳, 甚至会出现副本无法写入, 数据无法同步问题. 分析clickhouse对zookeeper相关的使用, 以副本复制流程为例, ck对zookeeper频繁的分发日志、数据交换是引起瓶颈原因之一.

解决通用方案:

京东零售: 自研基于Raft分布式共识算法的zookeeper替代方案.