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這里有您想知道的互聯(lián)網(wǎng)營(yíng)銷解決方案

萬(wàn)字長(zhǎng)文揭秘：阿里如何實(shí)現(xiàn)海量數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)分析？

挑戰(zhàn)

成都創(chuàng)新互聯(lián)公司服務(wù)項(xiàng)目包括婁煩網(wǎng)站建設(shè)、婁煩網(wǎng)站制作、婁煩網(wǎng)頁(yè)制作以及婁煩網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷策劃等。多年來(lái)，我們專注于互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，利用自身積累的技術(shù)優(yōu)勢(shì)、行業(yè)經(jīng)驗(yàn)、深度合作伙伴關(guān)系等，向廣大中小型企業(yè)、政府機(jī)構(gòu)等提供互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的解決方案，婁煩網(wǎng)站推廣取得了明顯的社會(huì)效益與經(jīng)濟(jì)效益。目前，我們服務(wù)的客戶以成都為中心已經(jīng)輻射到婁煩省份的部分城市，未來(lái)相信會(huì)繼續(xù)擴(kuò)大服務(wù)區(qū)域并繼續(xù)獲得客戶的支持與信任！

隨著數(shù)據(jù)量的快速增長(zhǎng)，越來(lái)越多的企業(yè)迎來(lái)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)化時(shí)代，數(shù)據(jù)成為了最重要的生產(chǎn)資料和業(yè)務(wù)升級(jí)依據(jù)。伴隨著業(yè)務(wù)對(duì)海量數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)分析的需求越來(lái)越多，數(shù)據(jù)分析技術(shù)這兩年也迎來(lái)了一些新的挑戰(zhàn)和變革：

在線化和高可用，離線和在線的邊界越來(lái)越模糊，一切數(shù)據(jù)皆服務(wù)化、一切分析皆在線化。
高并發(fā)低延時(shí)，越來(lái)越多的數(shù)據(jù)系統(tǒng)直接服務(wù)終端客戶，對(duì)系統(tǒng)的并發(fā)和處理延時(shí)提出了新的交互性挑戰(zhàn)。
混合負(fù)載，一套實(shí)時(shí)分析系統(tǒng)既要支持?jǐn)?shù)據(jù)加工處理，又要支持高并發(fā)低延時(shí)的交互式查詢。
融合分析，隨著對(duì)數(shù)據(jù)新的使用方式探索，需要解決結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)融合場(chǎng)景下的數(shù)據(jù)檢索和分析問題。

阿里巴巴最初通過(guò)單節(jié)點(diǎn)Oracle進(jìn)行準(zhǔn)實(shí)時(shí)分析, 后來(lái)轉(zhuǎn)到Oracle RAC，隨著業(yè)務(wù)的飛速發(fā)展, 集中式的Shared Storage架構(gòu)需要快速轉(zhuǎn)向分布式，遷移到了Greenplum，但不到一年時(shí)間便遇到擴(kuò)展性和并發(fā)的嚴(yán)重瓶頸。為了迎接更大數(shù)據(jù)集、更高并發(fā)、更高可用、更實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)應(yīng)用發(fā)展趨勢(shì)，從2011年開始，在線分析這個(gè)技術(shù)領(lǐng)域，阿里實(shí)時(shí)數(shù)倉(cāng)堅(jiān)定的走上了自研之路。

分析型數(shù)據(jù)庫(kù)AnalyticDB

AnalyticDB是阿里巴巴自主研發(fā)、唯一經(jīng)過(guò)超大規(guī)模以及核心業(yè)務(wù)驗(yàn)證的PB級(jí)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。自2012年第一次在集團(tuán)發(fā)布上線以來(lái)，至今已累計(jì)迭代發(fā)布近百個(gè)版本，支撐起集團(tuán)內(nèi)的電商、廣告、菜鳥、文娛、飛豬等眾多在線分析業(yè)務(wù)。

AnalyticDB于2014年在阿里云開始正式對(duì)外輸出，支撐行業(yè)既包括傳統(tǒng)的大中型企業(yè)和政府機(jī)構(gòu)，也包括眾多的互聯(lián)網(wǎng)公司，覆蓋外部十幾個(gè)行業(yè)。AnalyticDB承接著阿里巴巴廣告營(yíng)銷、商家數(shù)據(jù)服務(wù)、菜鳥物流、盒馬新零售等眾多核心業(yè)務(wù)的高并發(fā)分析處理，每年雙十一上述眾多實(shí)時(shí)分析業(yè)務(wù)高峰驅(qū)動(dòng)著AnalyticDB不斷的架構(gòu)演進(jìn)和技術(shù)創(chuàng)新。

經(jīng)過(guò)這2年的演進(jìn)和創(chuàng)新，AnalyticDB已經(jīng)成長(zhǎng)為兼容MySQL 5.x系列、并在此基礎(chǔ)上增強(qiáng)支持ANSI SQL:2003的OLAP標(biāo)準(zhǔn)(如window function)的通用實(shí)時(shí)數(shù)倉(cāng)，躋身為實(shí)時(shí)數(shù)倉(cāng)領(lǐng)域極具行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力的產(chǎn)品。近期，AnalyticDB成功入選了全球權(quán)威IT咨詢機(jī)構(gòu)Forrester發(fā)布"The Forrester Wave?: CloudData Warehouse,Q4 2018"研究報(bào)告的Contenders象限，以及Gartner發(fā)布的分析型數(shù)據(jù)管理平臺(tái)報(bào)告 (Magic Quadrant forData Management Solutions for Analytics)，開始進(jìn)入全球分析市場(chǎng)。AnalyticDB旨在幫客戶將整個(gè)數(shù)據(jù)分析和價(jià)值化從傳統(tǒng)的離線分析帶到下一代的在線實(shí)時(shí)分析模式。

整體架構(gòu)

經(jīng)過(guò)過(guò)去2年的架構(gòu)演進(jìn)和功能迭代，AnalyticDB當(dāng)前整體架構(gòu)如下圖。

AnalyticDB是一個(gè)支持多租戶的Cloud Native Realtime Data Warehouse平臺(tái)，每個(gè)租戶DB的資源隔離，每個(gè)DB都有相應(yīng)獨(dú)立的模塊(圖中的Front Node, Compute Node, Buffer Node)，在處理實(shí)時(shí)寫入和查詢時(shí)，這些模塊都是資源(CPU, Memory)使用密集型的服務(wù)，需要進(jìn)行DB間隔離保證服務(wù)質(zhì)量。同時(shí)從功能完整性和成本優(yōu)化層面考慮，又有一系列集群級(jí)別服務(wù)(圖中綠色部分模塊)。

下面是對(duì)每個(gè)模塊的具體描述：

DB級(jí)別服務(wù)組件：

Front Node：負(fù)責(zé)JDBC, ODBC協(xié)議層接入，認(rèn)證和鑒權(quán)，SQL解析、重寫;分區(qū)地址路由和版本管理;同時(shí)優(yōu)化器，執(zhí)行計(jì)劃和MPP計(jì)算的調(diào)度模塊也在Front Node。
Compute Node：包含MPP計(jì)算Worker模塊，和存儲(chǔ)模塊(行列混存，元數(shù)據(jù)，索引)。
Buffer Node：負(fù)責(zé)實(shí)時(shí)寫入，并根據(jù)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)大小觸發(fā)索引構(gòu)建和合并。

集群級(jí)別服務(wù)組件：

Management Console：管理控制臺(tái)。
Admin Service：集群管控服務(wù)，負(fù)責(zé)計(jì)量計(jì)費(fèi)，實(shí)例生命周期管理等商業(yè)化功能，同時(shí)提供OpenAPI和InnerAPI給Management Console和第三方調(diào)用。
Global Meta Service：全局元數(shù)據(jù)管理，提供每個(gè)DB的元數(shù)據(jù)管理服務(wù)，同時(shí)提供分區(qū)分配，副本管理，版本管理，分布式DDL等能力。
Job Service：作業(yè)服務(wù)，提供異步作業(yè)調(diào)度能力。異步作業(yè)包括索引構(gòu)建、擴(kuò)容、無(wú)縫升級(jí)、刪庫(kù)刪表的后臺(tái)異步數(shù)據(jù)清理等。
Connector Service：數(shù)據(jù)源連接服務(wù)，負(fù)責(zé)外部各數(shù)據(jù)源(圖中右側(cè)部分)接入到AnalyticDB。目前該服務(wù)開發(fā)基本完成，即將上線提供云服務(wù)。
Monitoring & Alerting Service：監(jiān)控告警診斷服務(wù)，既提供面向內(nèi)部人員的運(yùn)維監(jiān)控告警診斷平臺(tái)，又作為數(shù)據(jù)源通過(guò)Management Console面向用戶側(cè)提供數(shù)據(jù)庫(kù)監(jiān)控服務(wù)。
Resource Management Service：資源管理服務(wù)，負(fù)責(zé)集群級(jí)別和DB級(jí)別服務(wù)的創(chuàng)建、刪除、DNS/SLB掛載/卸載、擴(kuò)縮容、升降配，無(wú)縫升級(jí)、服務(wù)發(fā)現(xiàn)、服務(wù)健康檢查與恢復(fù)。

數(shù)據(jù)模型

AnalyticDB中表組(Table Group)分為兩類：事實(shí)表組和維度表組。

事實(shí)表組(Fact Table Group)，表組在AnalyticDB里是一個(gè)邏輯概念，用戶可以將業(yè)務(wù)上關(guān)聯(lián)性比較多的事實(shí)表放在同一個(gè)事實(shí)表組下，主要是為了方便客戶做眾多數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)表的管理，同時(shí)還可以加速Co-location Join計(jì)算。
維度表組(Dimension Table Group)，用于存放維度表，目前有且僅有一個(gè)，在數(shù)據(jù)庫(kù)建立時(shí)會(huì)自動(dòng)創(chuàng)建，維度表特征上是一種數(shù)據(jù)量較小但是需要和事實(shí)表進(jìn)行潛在關(guān)聯(lián)的表。

AnalyticDB中表分為事實(shí)表(Fact Table)和維度表(Dimension Table)。

事實(shí)表創(chuàng)建時(shí)至少要指定Hash分區(qū)列和相關(guān)分區(qū)信息，并且指定存放在一個(gè)表組中，同時(shí)支持List二級(jí)分區(qū)。

Hash Partition將數(shù)據(jù)按照分區(qū)列進(jìn)行hash分區(qū)，hash分區(qū)被分布到多個(gè)Compute Node中。
List Partition(如果指定List分區(qū)列的話)對(duì)一個(gè)hash分區(qū)進(jìn)行再分區(qū)，一般按照時(shí)間(如每天一個(gè)list分區(qū))。
一個(gè)Hash Partition的所有List Partition默認(rèn)存放于同一個(gè)Compute Node中。每個(gè)Hash Partition配有多個(gè)副本(通常為雙副本)，分布在不同的Compute Node中，做到高可用和高并發(fā)。

維度表可以和任意表組的任意表進(jìn)行關(guān)聯(lián)，并且創(chuàng)建時(shí)不需要配置分區(qū)信息，但是對(duì)單表數(shù)據(jù)量大小有所限制，并且需要消耗更多的存儲(chǔ)資源，會(huì)被存儲(chǔ)在每個(gè)屬于該DB的Compute Node中。

下圖描述了從Database到List分區(qū)到數(shù)據(jù)模型：

對(duì)于Compute Node 來(lái)說(shuō)，事實(shí)表的每個(gè)List分區(qū)是一個(gè)物理存儲(chǔ)單元(如果沒有指定List分區(qū)列，可認(rèn)為該Hash分區(qū)只有一個(gè)List分區(qū))。一個(gè)分區(qū)物理存儲(chǔ)單元采用行列混存模式，配合元數(shù)據(jù)和索引，提供高效查詢。

海量數(shù)據(jù)

基于上述數(shù)據(jù)模型，AnalyticDB提供了單庫(kù)PB級(jí)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)分析能力。以下是生產(chǎn)環(huán)境的真實(shí)數(shù)據(jù)：

阿里巴巴集團(tuán)某營(yíng)銷應(yīng)用單DB表數(shù)超過(guò)20000張
云上某企業(yè)客戶單DB數(shù)據(jù)量近3PB，單日分析查詢次數(shù)超過(guò)1億
阿里巴巴集團(tuán)內(nèi)某單個(gè)AnalyticDB集群超過(guò)2000臺(tái)節(jié)點(diǎn)規(guī)模
云上某業(yè)務(wù)實(shí)時(shí)寫入壓力高達(dá)1000w TPS
菜鳥網(wǎng)絡(luò)某數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)極度復(fù)雜分析場(chǎng)景，查詢QPS 100+

導(dǎo)入導(dǎo)出

靈活的數(shù)據(jù)導(dǎo)入導(dǎo)出能力對(duì)一個(gè)實(shí)時(shí)數(shù)倉(cāng)來(lái)說(shuō)至關(guān)重要，AnalyticDB當(dāng)前既支持通過(guò)阿里云數(shù)據(jù)傳輸服務(wù)DTS、DataWorks數(shù)據(jù)集成從各種外部數(shù)據(jù)源導(dǎo)入入庫(kù)，同時(shí)也在不斷完善自身的數(shù)據(jù)導(dǎo)入能力。整體導(dǎo)入導(dǎo)出能力如下圖(其中導(dǎo)入部分?jǐn)?shù)據(jù)源當(dāng)前已支持，部分在開發(fā)中，即將發(fā)布)。

數(shù)據(jù)導(dǎo)入

首先，由于AnalyticDB兼容MySQL5.x系列，支持通過(guò)MySQL JDBC方式把數(shù)據(jù)insert入庫(kù)。為了獲得最佳寫入性能，AnalyticDB提供了Client SDK，實(shí)現(xiàn)分區(qū)聚合寫的優(yōu)化，相比通過(guò)JDBC單條insert，寫入性能有10倍以上提升。對(duì)于應(yīng)用端業(yè)務(wù)邏輯需要直接寫入AnalyticDB的場(chǎng)景，推薦使用AnalyticDB Client SDK。

同時(shí)，對(duì)于快速上傳本地結(jié)構(gòu)化的文本文件，可以使用基于AnalyticDB Client SDK開發(fā)的Uploader工具。對(duì)于特別大的文件，可以拆分后使用uploader工具進(jìn)行并行導(dǎo)入。

另外，對(duì)于OSS，MaxCompute這樣的外部數(shù)據(jù)源，AnalyticDB通過(guò)分布式的Connector Service數(shù)據(jù)導(dǎo)入服務(wù)并發(fā)讀取并寫入到相應(yīng)DB中。Connector Service還將支持訂閱模式，從Kafka，MQ，RDS等動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)源把數(shù)據(jù)導(dǎo)入到相應(yīng)DB中。AnalyticDB對(duì)大數(shù)據(jù)生態(tài)的Logstash，F(xiàn)luentd，F(xiàn)lume等日志收集端、ETL工具等通過(guò)相應(yīng)插件支持，能夠快速把數(shù)據(jù)寫入相應(yīng)DB。

今天在阿里巴巴集團(tuán)內(nèi)，每天有數(shù)萬(wàn)張表從MaxCompute導(dǎo)入到AnalyticDB中進(jìn)行在線分析，其中大量導(dǎo)入任務(wù)單表數(shù)據(jù)大小在TB級(jí)、數(shù)據(jù)量近千億。

數(shù)據(jù)導(dǎo)出

AnalyticDB目前支持?jǐn)?shù)據(jù)導(dǎo)出到OSS和MaxCompute，業(yè)務(wù)場(chǎng)景主要是把相應(yīng)查詢結(jié)果在外部存儲(chǔ)進(jìn)行保存歸檔，實(shí)現(xiàn)原理類似insert from select操作。insert from select是把查詢結(jié)果寫入到內(nèi)部表，而導(dǎo)出操作則是寫入外部存儲(chǔ), 通過(guò)改進(jìn)實(shí)現(xiàn)機(jī)制，可以方便地支持更多的導(dǎo)出數(shù)據(jù)源。

核心技術(shù)

高性能SQL Parser

AnalyticDB經(jīng)過(guò)數(shù)年的發(fā)展，語(yǔ)法解析器也經(jīng)歷了多次更新迭代。曾經(jīng)使用過(guò)業(yè)界主流的 Antlr(http://www.antlr.org)，JavaCC(https://javacc.org)等Parser生成器作為SQL 語(yǔ)法解析器，但是兩者在長(zhǎng)期、大規(guī)模、復(fù)雜查詢場(chǎng)景下，Parser的性能、語(yǔ)法兼容、API設(shè)計(jì)等方面不滿足要求，于是我們引入了自研的SQL Parser組件FastSQL。

領(lǐng)先業(yè)界的Parser性能

AnalyticDB主打的場(chǎng)景是高并發(fā)、低延時(shí)的在線化分析，對(duì)SQL Parser性能要求很高，批量實(shí)時(shí)寫入等場(chǎng)景要求更加苛刻。FastSQL通過(guò)多種技術(shù)優(yōu)化提升Parser性能，例如：

快速對(duì)比：使用64位hash算法加速關(guān)鍵字匹配，使用fnv_1a_64 hash算法，在讀取identifier的同時(shí)計(jì)算好hash值，并利用hash64低碰撞概率的特點(diǎn)，使用64位hash code直接比較，比常規(guī)Lexer先讀取identifier，在查找SymbolTable速度更快。
高性能的數(shù)值Parser：Java自帶的Integer.parseInt()/Float.parseFloat()需要構(gòu)造字符串再做parse，F(xiàn)astSQL改進(jìn)后可以直接在原文本上邊讀取邊計(jì)算數(shù)值。
分支預(yù)測(cè)：在insert values中，出現(xiàn)常量字面值的概率比出現(xiàn)其他的token要高得多，通過(guò)分支預(yù)測(cè)可以減少判斷提升性能。

以TPC-DS99個(gè)Query對(duì)比來(lái)看，F(xiàn)astSQL比Antlr Parser(使用Antlr生成)平均快20倍，比JSQLParser(使用JavaCC生成)平均快30倍，在批量Insert場(chǎng)景、多列查詢場(chǎng)景下，使用FastSQL后速度提升30~50倍。

無(wú)縫結(jié)合優(yōu)化器

在結(jié)合AnalyticDB的優(yōu)化器的SQL優(yōu)化實(shí)踐中，F(xiàn)astSQL不斷將SQL Rewrite的優(yōu)化能力前置化到SQL Parser中實(shí)現(xiàn)，通過(guò)與優(yōu)化器的SQL優(yōu)化能力協(xié)商，將盡可能多的表達(dá)式級(jí)別優(yōu)化前置化到SQL Parser中，使得優(yōu)化器能更加專注于基于代價(jià)和成本的優(yōu)化(CBO，Cost-Based Optimization)上，讓優(yōu)化器能更多的集中在理解計(jì)算執(zhí)行計(jì)劃優(yōu)化上。FastSQL在AST Tree上實(shí)現(xiàn)了許多SQL Rewrite的能力，例如：

常量折疊：

 
 
 
   
  
  
  SELECT * FROM t1 t   
  
  
  WHERE comm_week    
  
  
    BETWEEN CAST(date_format(date_add('day',-day_of_week('20180605'),   
  
  
                               date('20180605')),'%Y%m%d') AS bigint)   
  
  
          AND CAST(date_format(date_add('day',-day_of_week('20180605')   
  
  
                              ,date('20180605')),'%Y%m%d') AS bigint)   
  
  
  ------>   
  
  
  SELECT * FROM t1 t   
  
  
  WHERE comm_week BETWEEN20180602AND20180602

函數(shù)變換：

 
 
 
   
  
  
  SELECT * FROM t1 t   
  
  
  WHERE DATE_FORMAT(t."pay_time",'%Y%m%d')>='20180529'   
  
  
      AND DATE_FORMAT(t."pay_time",'%Y%m%d')<='20180529'   
  
  
  ------>   
  
  
  SELECT * FROM t1 t   
  
  
  WHERE t."pay_time">= TIMESTAMP'2018-05-29 00:00:00'   
  
  
  AND t."pay_time"< TIMESTAMP'2018-05-30 00:00:00'

表達(dá)式轉(zhuǎn)換：

 
 
 
   
  
  
  SELECT a, b FROM t1   
  
  
  WHERE b +1=10;   
  
  
  ------>   
  
  
  SELECT a, b FROM t1   
  
  
  WHERE b =9;

函數(shù)類型推斷：

 
 
 
   
  
  
  -- f3類型是TIMESTAMP類型   
  
  
  SELECT concat(f3,1)   
  
  
  FROM nation;   
  
  
  ------>   
  
  
  SELECT concat(CAST(f3 AS CHAR),'1')   
  
  
  FROM nation;

常量推斷：

 
 
 
   
  
  
  SELECT * FROM t   
  
  
  WHERE a < b AND b = c AND a =5   
  
  
  ------>   
  
  
  SELECT * FROM t   
  
  
  WHERE b >5AND a =5AND b = c

語(yǔ)義去重：

 
 
 
   
  
  
  SELECT * FROM t1   
  
  
  WHERE max_adate >'2017-05-01'   
  
  
      AND max_adate !='2017-04-01'   
  
  
  ------>   
  
  
  SELECT * FROM t1   
  
  
  WHERE max_adate > DATE '2017-05-01'

玄武存儲(chǔ)引擎

為保證大吞吐寫入，以及高并發(fā)低時(shí)延響應(yīng)，AnalyticDB自研存儲(chǔ)引擎玄武，采用多項(xiàng)創(chuàng)新的技術(shù)架構(gòu)。玄武存儲(chǔ)引擎采用讀/寫實(shí)例分離架構(gòu)，讀節(jié)點(diǎn)和寫節(jié)點(diǎn)可分別獨(dú)立擴(kuò)展，提供寫入吞吐或者查詢計(jì)算能力。在此架構(gòu)下大吞吐數(shù)據(jù)寫入不影響查詢分析性能。同時(shí)玄武存儲(chǔ)引擎構(gòu)筑了智能全索引體系，保證絕大部分計(jì)算基于索引完成，保證任意組合條件查詢的毫秒級(jí)響應(yīng)。

讀寫分離架構(gòu)支持大吞吐寫入

傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)并沒有將讀和寫分開處理，即這些數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)程/線程處理請(qǐng)求的時(shí)候，不管讀寫都會(huì)在同一個(gè)實(shí)例的處理鏈路上進(jìn)行。因此所有的請(qǐng)求都共享同一份資源(內(nèi)存資源、鎖資源、IO資源)，并相互影響。在查詢請(qǐng)求和寫入吞吐都很高的時(shí)候，會(huì)存在嚴(yán)重的資源競(jìng)爭(zhēng)，導(dǎo)致查詢性能和寫入吞吐都下降。

為了解決這個(gè)問題，玄武存儲(chǔ)引擎設(shè)計(jì)了讀寫分離的架構(gòu)。如下圖所示，玄武存儲(chǔ)引擎有兩類關(guān)鍵的節(jié)點(diǎn)：Buffer Node和Compute Node。Buffer Node專門負(fù)責(zé)處理寫請(qǐng)求，Compute Node專門負(fù)責(zé)查詢請(qǐng)求，Buffer Node和Compute Node完全獨(dú)立并互相不影響，因此，讀寫請(qǐng)求會(huì)在兩個(gè)完全不相同的鏈路中處理。上層的Front Node會(huì)把讀寫請(qǐng)求分別路由給Buffer Node和Compute Node。

實(shí)時(shí)寫入鏈路：

業(yè)務(wù)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)通過(guò)JDBC/ODBC協(xié)議寫入到Front Node。
Front Node根據(jù)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的hash分區(qū)列值，路由到相應(yīng)Buffer Node。
Buffer Node將該實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的內(nèi)容(類似于WAL)提交到盤古分布式文件系統(tǒng)，同時(shí)更新實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)版本，并返回Front Node，F(xiàn)ront Node返回寫入成功響應(yīng)到客戶端。
Buffer Node同時(shí)會(huì)異步地把實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)內(nèi)容推送到Compute Node，Compute Node消費(fèi)該實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)并構(gòu)建實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)輕量級(jí)索引。
當(dāng)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)積攢到一定量時(shí)，Buffer Node觸發(fā)后臺(tái)Merge Baseline作業(yè)，對(duì)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)構(gòu)建完全索引并與基線數(shù)據(jù)合并。

實(shí)時(shí)查詢鏈路：

業(yè)務(wù)實(shí)時(shí)查詢請(qǐng)求通過(guò)JDBC/ODBC協(xié)議發(fā)送到Front Node。
Front Node首先從Buffer Node拿到當(dāng)前最新的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)版本，并把該版本隨執(zhí)行計(jì)劃一起下發(fā)到Compute Node。
Compute Node檢查本地實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)版本是否滿足實(shí)時(shí)查詢要求，若滿足，則直接執(zhí)行并返回?cái)?shù)據(jù)。若不滿足，需先到Buffer Node把指定版本的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)拖到本地，再執(zhí)行查詢，以保證查詢的實(shí)時(shí)性(強(qiáng)一致)。

AnalyticDB提供強(qiáng)實(shí)時(shí)和弱實(shí)時(shí)兩種模式，強(qiáng)實(shí)時(shí)模式執(zhí)行邏輯描述如上。弱實(shí)時(shí)模式下，F(xiàn)ront Node查詢請(qǐng)求則不帶版本下發(fā)，返回結(jié)果的實(shí)時(shí)取決于Compute Node對(duì)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的處理速度，一般有秒極延遲。所以強(qiáng)實(shí)時(shí)在保證數(shù)據(jù)一致性的前提下，當(dāng)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)寫入量比較大時(shí)對(duì)查詢性能會(huì)有一定的影響。

高可靠性

玄武存儲(chǔ)引擎為Buffer Node和Compute Node提供了高可靠機(jī)制。用戶可以定義Buffer Node和Compute Node的副本數(shù)目(默認(rèn)為2)，玄武保證同一個(gè)數(shù)據(jù)分區(qū)的不同副本一定是存放在不同的物理機(jī)器上。Compute Node的組成采用了對(duì)等的熱副本服務(wù)機(jī)制，所有Compute Node節(jié)點(diǎn)都可以參與計(jì)算。另外，Computed Node的正常運(yùn)行并不會(huì)受到Buffer Node節(jié)點(diǎn)異常的影響。如果Buffer Node節(jié)點(diǎn)異常導(dǎo)致Compute Node無(wú)法正常拉取最新版本的數(shù)據(jù)，Compute Node會(huì)直接從盤古上獲取數(shù)據(jù)(即便這樣需要忍受更高的延遲)來(lái)保證查詢的正常執(zhí)行。數(shù)據(jù)在Compute Node上也是備份存儲(chǔ)。如下圖所示，數(shù)據(jù)是通過(guò)分區(qū)存放在不同的ComputeNode上，具有相同hash值的分區(qū)會(huì)存儲(chǔ)在同一個(gè)Compute Node上。數(shù)據(jù)分區(qū)的副本會(huì)存儲(chǔ)在其他不同的Compute Node上，以提供高可靠性。

高擴(kuò)展性

玄武的兩個(gè)重要特性設(shè)計(jì)保證了其高可擴(kuò)展性：1)Compute Node和Buffer Node都是無(wú)狀態(tài)的，他們可以根據(jù)業(yè)務(wù)負(fù)載需求進(jìn)行任意的增減;2)玄武并不實(shí)際存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，而是將數(shù)據(jù)存到底層的盤古系統(tǒng)中，這樣，當(dāng)Compute Node和Buffer Node的數(shù)量進(jìn)行改變時(shí)，并不需要進(jìn)行實(shí)際的數(shù)據(jù)遷移工作。

為計(jì)算而生的存儲(chǔ)

數(shù)據(jù)存儲(chǔ)格式

傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)一般采用行存儲(chǔ)(Row-oriented Storage)加B-tree索引，優(yōu)勢(shì)在于其讀取多列或所有列(SELECT *)場(chǎng)景下的性能，典型的例子如MySQL的InnoDB引擎。但是在讀取單列、少數(shù)列并且行數(shù)很多的場(chǎng)景下，行存儲(chǔ)會(huì)存在嚴(yán)重的讀放大問題。

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)一般采用列存儲(chǔ)(Column-oriented Storage)，優(yōu)勢(shì)在于其單列或少數(shù)列查詢場(chǎng)景下的性能、更高的壓縮率(很多時(shí)候一個(gè)列的數(shù)據(jù)具有相似性，并且根據(jù)不同列的值類型可以采用不同的壓縮算法)、列聚合計(jì)算(SUM, AVG, MAX, etc.)場(chǎng)景下的性能。但是如果用戶想要讀取整行的數(shù)據(jù)，列存儲(chǔ)會(huì)帶來(lái)大量的隨機(jī)IO，影響系統(tǒng)性能。

為了發(fā)揮行存儲(chǔ)和列存儲(chǔ)各自的優(yōu)勢(shì)，同時(shí)避免兩者的缺點(diǎn)，AnalyticDB設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了全新的行列混存模式。如下圖所示：

對(duì)于一張表，每k行數(shù)據(jù)組成一個(gè)Row Group。在每個(gè)Row Group中，每列數(shù)據(jù)連續(xù)的存放在單獨(dú)的block中，每Row Group在磁盤上連續(xù)存放。
Row Group內(nèi)列block的數(shù)據(jù)可按指定列(聚集列)排序存放，好處是在按該列查詢時(shí)顯著減少磁盤隨機(jī)IO次數(shù)。
每個(gè)列block可開啟壓縮。

行列混存存儲(chǔ)相應(yīng)的元數(shù)據(jù)包括：分區(qū)元數(shù)據(jù)，列元數(shù)據(jù)，列block元數(shù)據(jù)。其中分區(qū)元數(shù)據(jù)包含該分區(qū)總行數(shù)，單個(gè)block中的列行數(shù)等信息;列元數(shù)據(jù)包括該列值類型、整列的MAX/MIN值、NULL值數(shù)目、直方圖信息等，用于加速查詢;列block元數(shù)據(jù)包含該列在單個(gè)Row Group中對(duì)應(yīng)的MAX/MIN/SUM、總條目數(shù)(COUNT)等信息，同樣用于加速查詢。

全索引計(jì)算

用戶的復(fù)雜查詢可能會(huì)涉及到各種不同的列，為了保證用戶的復(fù)雜查詢能夠得到秒級(jí)響應(yīng)，玄武存儲(chǔ)引擎在行列混合存儲(chǔ)的基礎(chǔ)上，為基線數(shù)據(jù)(即歷史數(shù)據(jù))所有列都構(gòu)建了索引。玄武會(huì)根據(jù)列的數(shù)據(jù)特征和空間消耗情況自動(dòng)選擇構(gòu)建倒排索引、位圖索引或區(qū)間樹索引等，而用的最多的是倒排索引。

如上圖所示，在倒排索引中，每列的數(shù)值對(duì)應(yīng)索引的key，該數(shù)值對(duì)應(yīng)的行號(hào)對(duì)應(yīng)索引的value，同時(shí)所有索引的key都會(huì)進(jìn)行排序。依靠全列索引，交集、并集、差集等數(shù)據(jù)庫(kù)基礎(chǔ)操作可以高性能地完成。如下圖所示，用戶的一個(gè)復(fù)雜查詢包含著對(duì)任意列的條件篩選。玄武會(huì)根據(jù)每個(gè)列的條件，去索引中篩選滿足條件的行號(hào)，然后再將每列篩選出的行號(hào)，進(jìn)行交、并、差操作，篩選出最終滿足所有條件的行號(hào)。玄武會(huì)依據(jù)這些行號(hào)去訪問實(shí)際的數(shù)據(jù)，并返回給用戶。通常經(jīng)過(guò)篩選后，滿足條件的行數(shù)可能只占總行數(shù)的萬(wàn)分之一到十萬(wàn)分之一。因此，全列索引幫助玄武在執(zhí)行查詢請(qǐng)求的時(shí)候，大大減小需要實(shí)際遍歷的行數(shù)，進(jìn)而大幅提升查詢性能，滿足任意復(fù)雜查詢秒級(jí)響應(yīng)的需求。

使用全列索引給設(shè)計(jì)帶來(lái)了一個(gè)很大挑戰(zhàn)：需要對(duì)大量數(shù)據(jù)構(gòu)建索引，這會(huì)是一個(gè)非常耗時(shí)的過(guò)程。如果像傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)那樣在數(shù)據(jù)寫入的路徑上進(jìn)行索引構(gòu)建，那么這會(huì)嚴(yán)重影響寫入的吞吐，而且會(huì)嚴(yán)重拖慢查詢的性能，影響用戶體驗(yàn)。為了解決這個(gè)挑戰(zhàn)，玄武采用了異步構(gòu)建索引的方式。當(dāng)寫入請(qǐng)求到達(dá)后，玄武把寫SQL持久化到盤古，然后直接返回，并不進(jìn)行索引的構(gòu)建。

當(dāng)這些未構(gòu)建索引的數(shù)據(jù)(稱為實(shí)時(shí)數(shù)據(jù))積累到一定數(shù)量時(shí)，玄武會(huì)開啟多個(gè)MapReduce任務(wù)，來(lái)對(duì)這些實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行索引的構(gòu)建，并將實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)及其索引，同當(dāng)前版本的基線數(shù)據(jù)(歷史數(shù)據(jù))及其索引進(jìn)行多版本歸并,形成新版本的基線數(shù)據(jù)和索引。這些MapReduce任務(wù)通過(guò)伏羲進(jìn)行分布式調(diào)度和執(zhí)行，異步地完成索引的構(gòu)建。這種異步構(gòu)建索引的方式，既不影響AnalyticDB的高吞吐寫入，也不影響AnalyticDB的高性能查詢。

異步構(gòu)建索引的機(jī)制還會(huì)引入一個(gè)新問題：在進(jìn)行MapReduce構(gòu)建索引的任務(wù)之前，新寫入的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)是沒有索引的，如果用戶的查詢會(huì)涉及到實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，查詢性能有可能會(huì)受到影響。玄武采用為實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)構(gòu)建排序索引(Sorted Index)的機(jī)制來(lái)解決這個(gè)問題。

如下圖所示，玄武在將實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)以block形式刷到磁盤之前，會(huì)根據(jù)每一列的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)生成對(duì)應(yīng)的排序索引。排序索引實(shí)際是一個(gè)行號(hào)數(shù)組，對(duì)于升序排序索引來(lái)說(shuō)，行號(hào)數(shù)組的第一個(gè)數(shù)值是實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)最小值對(duì)應(yīng)的行號(hào)，第二個(gè)數(shù)值是實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)第二小值對(duì)應(yīng)的行號(hào)，以此類推。這種情況下，對(duì)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的搜索復(fù)雜度會(huì)從O(N)降低為O(lgN)。排序索引大小通常很小(60KB左右)，因此，排序索引可以緩存在內(nèi)存中，以加速查詢。

羲和計(jì)算引擎

針對(duì)低延遲高并發(fā)的在線分析場(chǎng)景需求，AnalyticDB自研了羲和大規(guī)模分析引擎，其中包括了基于流水線模型的分布式并行計(jì)算引擎，以及基于規(guī)則 (Rule-Based Optimizer，RBO) 和代價(jià)(Cost-Based Optimizer，CBO)的智能查詢優(yōu)化器。

優(yōu)化器

優(yōu)化規(guī)則的豐富程度是能否產(chǎn)生最優(yōu)計(jì)劃的一個(gè)重要指標(biāo)。因?yàn)橹挥锌蛇x方案足夠多時(shí)，才有可能選到最優(yōu)的執(zhí)行計(jì)劃。AnalyticDB提供了豐富的關(guān)系代數(shù)轉(zhuǎn)換規(guī)則，用來(lái)確保不會(huì)遺漏最優(yōu)計(jì)劃。

基礎(chǔ)優(yōu)化規(guī)則：

裁剪規(guī)則：列裁剪、分區(qū)裁剪、子查詢裁剪
下推/合并規(guī)則：謂詞下推、函數(shù)下推、聚合下推、Limit下推
去重規(guī)則：Project去重、Exchange去重、Sort去重
常量折疊/謂詞推導(dǎo)

探測(cè)優(yōu)化規(guī)則：

Joins：BroadcastHashJoin、RedistributedHashJoin、NestLoopIndexJoin
Aggregate：HashAggregate、SingleAggregate
JoinReordering
GroupBy下推、Exchange下推、Sort下推

高級(jí)優(yōu)化規(guī)則：CTE

例如下圖中，CTE的優(yōu)化規(guī)則的實(shí)現(xiàn)將兩部分相同的執(zhí)行邏輯合為一個(gè)。通過(guò)類似于最長(zhǎng)公共子序列的算法，對(duì)整個(gè)執(zhí)行計(jì)劃進(jìn)行遍歷，并對(duì)一些可以忽略的算子進(jìn)行特殊處理，如Projection，最終達(dá)到減少計(jì)算的目的。

單純基于規(guī)則的優(yōu)化器往往過(guò)于依賴規(guī)則的順序，同樣的規(guī)則不同的順序會(huì)導(dǎo)致生成的計(jì)劃完全不同，結(jié)合基于代價(jià)的優(yōu)化器則可以通過(guò)嘗試各種可能的執(zhí)行計(jì)劃，達(dá)到全局最優(yōu)。

AnalyticDB的代價(jià)優(yōu)化器基于Cascade模型，執(zhí)行計(jì)劃經(jīng)過(guò)Transform模塊進(jìn)行了等價(jià)關(guān)系代數(shù)變換，對(duì)可能的等價(jià)執(zhí)行計(jì)劃，估算出按Cost Model量化的計(jì)劃代價(jià)，并從中最終選擇出代價(jià)最小的執(zhí)行計(jì)劃通過(guò)Plan Generation模塊輸出，存入Plan Cache(計(jì)劃緩存)，以降低下一次相同查詢的優(yōu)化時(shí)間。

在線分析的場(chǎng)景對(duì)優(yōu)化器有很高的要求，AnalyticDB為此開發(fā)了三個(gè)關(guān)鍵特性：存儲(chǔ)感知優(yōu)化、動(dòng)態(tài)統(tǒng)計(jì)信息收集和計(jì)劃緩存。

存儲(chǔ)層感知優(yōu)化

生成分布式執(zhí)行計(jì)劃時(shí)，AnalyticDB優(yōu)化器可以充分利用底層存儲(chǔ)的特性，特別是在Join策略選擇，Join Reorder和謂詞下推方面。

底層數(shù)據(jù)的哈希分布策略將會(huì)影響Join策略的選擇。基于規(guī)則的優(yōu)化器，在生成Join的執(zhí)行計(jì)劃時(shí)，如果對(duì)數(shù)據(jù)物理分布特性的不感知，會(huì)強(qiáng)制增加一個(gè)數(shù)據(jù)重分布的算子來(lái)保證其執(zhí)行語(yǔ)義的正確。數(shù)據(jù)重分布帶來(lái)的物理開銷非常大，涉及到數(shù)據(jù)的序列化、反序列化、網(wǎng)絡(luò)開銷等等，因此避免多次數(shù)據(jù)重分布對(duì)于分布式計(jì)算是非常重要的。除此之外，優(yōu)化器也會(huì)考慮對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)索引的使用，進(jìn)一步減少Join過(guò)程中構(gòu)建哈希的開銷。
調(diào)整Join順序時(shí)，如果大多數(shù)Join是在分區(qū)列，優(yōu)化器將避免生成Bushy Tree，而更偏向使用Left Deep Tree，并盡量使用現(xiàn)有索引進(jìn)行查找。

優(yōu)化器更近一步下推了謂詞和聚合。聚合函數(shù)，比如count()，和查詢過(guò)濾可以直接基于索引計(jì)算。

所有這些組合降低了查詢延遲，同時(shí)提高集群利用率，從而使得AnalyticDB能輕松支持高并發(fā)。

動(dòng)態(tài)統(tǒng)計(jì)信息收集

統(tǒng)計(jì)信息是優(yōu)化器在做基于代價(jià)查詢優(yōu)化所需的基本信息，通常包括有關(guān)表、列和索引等的統(tǒng)計(jì)信息。傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)僅收集有限的統(tǒng)計(jì)信息，例如列上典型的最常值(MFV)。商業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)為用戶提供了收集統(tǒng)計(jì)信息的工具，但這通常取決于DBA的經(jīng)驗(yàn)，依賴DBA來(lái)決定收集哪些統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，并依賴于服務(wù)或工具供應(yīng)商。

上述方法收集的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)通常都是靜態(tài)的，它可能需要在一段時(shí)間后，或者當(dāng)數(shù)據(jù)更改達(dá)到一定程度，來(lái)重新收集。但是，隨著業(yè)務(wù)應(yīng)用程序變得越來(lái)越復(fù)雜和動(dòng)態(tài)，預(yù)定義的統(tǒng)計(jì)信息收集可能無(wú)法以更有針對(duì)性的方式幫助查詢。例如，用戶可以選擇不同的聚合列和列數(shù)，其組合可能會(huì)有很大差異。但是，在查詢生成之前很難預(yù)測(cè)這樣的組合。因此，很難在統(tǒng)計(jì)收集時(shí)決定正確統(tǒng)計(jì)方案。但是，此類統(tǒng)計(jì)信息可幫助優(yōu)化器做出正確決定。

我們?cè)O(shè)計(jì)了一個(gè)查詢驅(qū)動(dòng)的動(dòng)態(tài)統(tǒng)計(jì)信息收集機(jī)制來(lái)解決此問題。守護(hù)程序動(dòng)態(tài)監(jiān)視傳入的查詢工作負(fù)載和特點(diǎn)以提取其查詢模式，并基于查詢模式，分析缺失和有益的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。在此分析和預(yù)測(cè)之上，異步統(tǒng)計(jì)信息收集任務(wù)在后臺(tái)執(zhí)行。這項(xiàng)工作旨在減少收集不必要的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，同時(shí)使大多數(shù)即將到來(lái)的查詢受益。對(duì)于前面提到的聚合示例，收集多列統(tǒng)計(jì)信息通常很昂貴，尤其是當(dāng)用戶表有大量列的時(shí)候。根據(jù)我們的動(dòng)態(tài)工作負(fù)載分析和預(yù)測(cè)，可以做到僅收集必要的多列統(tǒng)計(jì)信息，同時(shí)，優(yōu)化器能夠利用這些統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)來(lái)估計(jì)聚合中不同選項(xiàng)的成本并做出正確的決策。

計(jì)劃緩存

從在線應(yīng)用案件看，大多數(shù)客戶都有一個(gè)共同的特點(diǎn)，他們經(jīng)常反復(fù)提交類似的查詢。在這種情況下，計(jì)劃緩存變得至關(guān)重要。為了提高緩存命中率，AnalyticDB不使用原始SQL文本作為搜索鍵來(lái)緩存。相反，SQL語(yǔ)句首先通過(guò)重寫并參數(shù)化來(lái)提取模式。例如，查詢 “SELECT * FROM t1 WHERE a = 5 + 5”將轉(zhuǎn)化為“SELECT * FROM t1 WHERE a =?”。參數(shù)化的SQL模版將被作為計(jì)劃緩存的關(guān)鍵字，如果緩存命中，AnalyticDB將根據(jù)新查詢進(jìn)行參數(shù)綁定。由于這個(gè)改動(dòng)，即使使用有限的緩存大小，優(yōu)化器在生產(chǎn)環(huán)境也可以保持高達(dá)90%以上的命中率，而之前只能達(dá)到40%的命中率。

這種方法仍然有一個(gè)問題。假設(shè)我們?cè)诹衋上有索引，“SELECT * FROM t1 WHERE a = 5”的優(yōu)化計(jì)劃可以將索引掃描作為其最佳訪問路徑。但是，如果新查詢是“SELECT * FROM t1 WHERE a = 0”并且直方圖告訴我們數(shù)值0在表t1占大多數(shù)，那么索引掃描可能不如全表掃描有效。在這種情況下，使用緩存中的計(jì)劃并不是一個(gè)好的決定。為了避免這類問題，AnalyticDB提供了一個(gè)功能Literal Classification，使用列的直方圖對(duì)該列的值進(jìn)行分類，僅當(dāng)與模式相關(guān)聯(lián)的常量“5”的數(shù)據(jù)分布與新查詢中常量“0”的數(shù)據(jù)分布類似時(shí)，才實(shí)際使用高速緩存的計(jì)劃。否則，仍會(huì)對(duì)新查詢執(zhí)行常規(guī)優(yōu)化。

執(zhí)行引擎

在優(yōu)化器之下，AnalyticDB在MPP架構(gòu)基礎(chǔ)上，采用流水線執(zhí)行的DAG架構(gòu)，構(gòu)建了一個(gè)適用于低延遲和高吞吐量工作負(fù)載的執(zhí)行器。如下圖所示，當(dāng)涉及到多個(gè)表之間非分區(qū)列JOIN時(shí)，CN(MPP Worker)會(huì)先進(jìn)行data exchange (shuffling)然后再本地JOIN (SourceTask)，aggregate后發(fā)送到上一個(gè)stage(MiddleTask)，最后匯總到Output Task。由于絕大多情況都是in-memory計(jì)算(除復(fù)雜ETL類查詢，盡量無(wú)中間Stage 落盤)且各個(gè)stage之間都是pipeline方式協(xié)作，性能上要比MapReduce方式快一個(gè)數(shù)量級(jí)。

在接下來(lái)的幾節(jié)中，將介紹其中三種特性，包括混合工作負(fù)載管理，CodeGen和矢量化執(zhí)行。

混合工作負(fù)載管理

作為一套完備的實(shí)時(shí)數(shù)倉(cāng)解決方案，AnalyticDB中既有需要較低響應(yīng)時(shí)間的高并發(fā)查詢，也有類似ETL的批處理，兩者爭(zhēng)用相同資源。傳統(tǒng)數(shù)倉(cāng)體系往往在這兩個(gè)方面的兼顧性上做的不夠好。

AnalyticDB worker接收coordinator下發(fā)的任務(wù), 負(fù)責(zé)該任務(wù)的物理執(zhí)行計(jì)劃的實(shí)際執(zhí)行。這項(xiàng)任務(wù)可以來(lái)自不同的查詢， worker會(huì)將任務(wù)中的物理執(zhí)行計(jì)劃按照既定的轉(zhuǎn)換規(guī)則轉(zhuǎn)換成對(duì)應(yīng)的operator，物理執(zhí)行計(jì)劃中的每一個(gè)Stage會(huì)被轉(zhuǎn)換成一個(gè)或多個(gè)operator。

執(zhí)行引擎已經(jīng)可以做到stage/operator級(jí)別中斷和Page級(jí)別換入換出，同時(shí)線程池在所有同時(shí)運(yùn)行的查詢間共享。但是，這之上仍然需要確保高優(yōu)先級(jí)查詢可以獲得更多計(jì)算資源。

根據(jù)經(jīng)驗(yàn)，客戶總是期望他們的短查詢即使當(dāng)系統(tǒng)負(fù)載很重的時(shí)候也能快速完成。為了滿足這些要求，基于以上場(chǎng)景，通過(guò)時(shí)間片的分配比例來(lái)體現(xiàn)不同查詢的優(yōu)先級(jí)，AnalyticDB實(shí)現(xiàn)了一個(gè)簡(jiǎn)單版本的類Linux kernel 的調(diào)度算法。系統(tǒng)記錄了每一個(gè)查詢的總執(zhí)行耗時(shí)，查詢總耗時(shí)又是通過(guò)每一個(gè)Task耗時(shí)來(lái)進(jìn)行加權(quán)統(tǒng)計(jì)的，最終在查詢層面形成了一顆紅黑樹，每次總是挑選最左側(cè)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行調(diào)度，每次取出或者加入(被喚醒以及重新入隊(duì))都會(huì)重新更新這棵樹，同樣的，在Task被喚醒加入這顆樹的時(shí)候，執(zhí)行引擎考慮了補(bǔ)償機(jī)制，即時(shí)間片耗時(shí)如果遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于其他Task的耗時(shí)，確保其在整個(gè)樹里面的位置，同時(shí)也避免了因?yàn)殚L(zhǎng)時(shí)間的阻塞造成的饑餓，類似于CFS 調(diào)度算法中的vruntime補(bǔ)償機(jī)制。

這個(gè)設(shè)計(jì)雖然有效解決了慢查詢占滿資源，導(dǎo)致其他查詢得不到執(zhí)行的問題，卻無(wú)法保障快查詢的請(qǐng)求延遲。這是由于軟件層面的多線程執(zhí)行機(jī)制，線程個(gè)數(shù)大于了實(shí)際的CPU個(gè)數(shù)。在實(shí)際的應(yīng)用中，計(jì)算線程的個(gè)數(shù)往往是可用Core的2倍。這也就是說(shuō)，即使快查詢的算子得到了計(jì)算線程資源進(jìn)行計(jì)算，也會(huì)在CPU層面與慢查詢的算子形成競(jìng)爭(zhēng)。所下圖所示，快查詢的算子計(jì)算線程被調(diào)度到VCore1上，該算子在VCore1上會(huì)與慢查詢的計(jì)算線程形成競(jìng)爭(zhēng)。另外在物理Core0上，也會(huì)與VCore0上的慢查詢的計(jì)算線程形成競(jìng)爭(zhēng)。

在Kernel sched模塊中，對(duì)于不同優(yōu)先級(jí)的線程之間的搶占機(jī)制，已經(jīng)比較完善，且時(shí)效性比較高。因而，通過(guò)引入kernel層面的控制可以有效解決快查詢低延遲的問題，且無(wú)需對(duì)算子的實(shí)現(xiàn)進(jìn)行任何的改造。執(zhí)行引擎讓高優(yōu)先級(jí)的線程來(lái)執(zhí)行快查詢的算子，低優(yōu)先級(jí)的線程來(lái)執(zhí)行慢查詢的算子。由于高優(yōu)先級(jí)線程搶占低優(yōu)先級(jí)線程的機(jī)制，快查詢算子自然會(huì)搶占慢查詢的算子。此外，由于高優(yōu)先級(jí)線程在Kernel sched模塊調(diào)度中，具有較高的優(yōu)先級(jí)，也避免了快慢查詢算子在vcore層面的CPU競(jìng)爭(zhēng)。

同樣的在實(shí)際應(yīng)用中是很難要求用戶來(lái)辨別快慢查詢，因?yàn)橛脩舻臉I(yè)務(wù)本身可能就沒有快慢業(yè)務(wù)之分。另外對(duì)于在線查詢，查詢的計(jì)算量也是不可預(yù)知的。為此，計(jì)算引擎在Runtime層面引入了快慢查詢的識(shí)別機(jī)制，參考Linux kernel中vruntime的方式，對(duì)算子的執(zhí)行時(shí)間、調(diào)度次數(shù)等信息進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，當(dāng)算子的計(jì)算量達(dá)到給定的慢查詢的閾值后，會(huì)把算子從高優(yōu)先級(jí)的線程轉(zhuǎn)移到低優(yōu)先級(jí)的線程中。這有效提高了在壓力測(cè)試下快查詢的響應(yīng)時(shí)間。

代碼生成器

Dynamic code generation(CodeGen)普遍出現(xiàn)在業(yè)界的各大計(jì)算引擎設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)中。它不僅能夠提供靈活的實(shí)現(xiàn)，減少代碼開發(fā)量，同樣在性能優(yōu)化方面也有著較多的應(yīng)用。但是同時(shí)基于ANTLR ASM的AnalyticDB代碼生成器也引入了數(shù)十毫秒編譯等待時(shí)間，這在實(shí)時(shí)分析場(chǎng)景中是不可接受的。為了進(jìn)一步減少這種延遲，分析引擎使用了緩存來(lái)重用生成的Java字節(jié)碼。但是，它并非能對(duì)所有情況都起很好作用。

隨著業(yè)務(wù)的廣泛使用以及對(duì)性能的進(jìn)一步追求，系統(tǒng)針對(duì)具體的情況對(duì)CodeGen做了進(jìn)一步的優(yōu)化。使用了Loading Cache對(duì)已經(jīng)生成的動(dòng)態(tài)代碼進(jìn)行緩存，但是SQL表達(dá)式中往往會(huì)出現(xiàn)常量(例如，substr(col1,1, 3)，col1 like‘demo%’等)，在原始的生成邏輯中會(huì)直接生成常量使用。這導(dǎo)致很多相同的方法在遇到不同的常量值時(shí)需要生成一整套新的邏輯。這樣在高并發(fā)場(chǎng)景下，cache命中率很低，并且導(dǎo)致JDK的meta區(qū)增長(zhǎng)速度較快，更頻繁地觸發(fā)GC，從而導(dǎo)致查詢延遲抖動(dòng)。

 
 
 
   
  
  
  substr(col1,  1, 3)   
  
  
  =>  cacheKeycacheValue bytecode;

通過(guò)對(duì)表達(dá)式的常量在生成bytecode階段進(jìn)行rewrite，對(duì)出現(xiàn)的每個(gè)常量在Class級(jí)別生成對(duì)應(yīng)的成員變量來(lái)存儲(chǔ)，去掉了Cachekey中的常量影響因素，使得可以在不同常量下使用相同的生成代碼。命中的CodeGen將在plan階段instance級(jí)別的進(jìn)行常量賦值。

 
 
 
   
  
  
  substr(col1,  1, 3)   
  
  
  =>  cacheKeycacheValue bytecode;

在測(cè)試與線上場(chǎng)景中，經(jīng)過(guò)優(yōu)化很多高并發(fā)的場(chǎng)景不再出現(xiàn)meta區(qū)的GC，這顯著增加了緩存命中率，整體運(yùn)行穩(wěn)定性以及平均延遲均有一定的提升。

AnalyticDB CodeGen不僅實(shí)現(xiàn)了謂詞評(píng)估，還支持了算子級(jí)別運(yùn)算。例如，在復(fù)雜SQL且數(shù)據(jù)量較大的場(chǎng)景下，數(shù)據(jù)會(huì)多次shuffle拷貝，在partitioned shuffle進(jìn)行數(shù)據(jù)拷貝的時(shí)候很容易出現(xiàn)CPU瓶頸。用于連接和聚合操作的數(shù)據(jù)Shuffle通常會(huì)復(fù)制從源數(shù)據(jù)塊到目標(biāo)數(shù)據(jù)塊的行，偽代碼如下所示：

 
 
 
   
  
  
  foreach row   
  
  
     foreach column   
  
  
        type.append(blockSrc, position, blockDest);

從生產(chǎn)環(huán)境，大部分SQL每次shuffle的數(shù)據(jù)量較大，但是列很少。那么首先想到的就是forloop的展開。那么上面的偽代碼就可以轉(zhuǎn)換成

 
 
 
   
  
  
  foreach  row   
  
  
     type(1).append(blockSrc(1), position,  blockDest(1));   
  
  
     type(2).append(blockSrc(2), position,  blockDest(2));   
  
  
     type(3).append(blockSrc(3), position,  blockDest(3));

上面的優(yōu)化通過(guò)直接編碼是無(wú)法完成的，需要根據(jù)SQL具體的column情況動(dòng)態(tài)的生成對(duì)應(yīng)的代碼實(shí)現(xiàn)。在測(cè)試中1000w的數(shù)據(jù)量級(jí)拷貝延時(shí)可以提升24%。

矢量化引擎和二進(jìn)制數(shù)據(jù)處理

相對(duì)于行式計(jì)算，AnalyticDB的矢量化計(jì)算由于對(duì)緩存更加友好，并避免了不必要的數(shù)據(jù)加載，從而擁有了更高的效率。在這之上，AnalyticDB CodeGen也將運(yùn)行態(tài)因素考慮在內(nèi)，能夠輕松利用異構(gòu)硬件的強(qiáng)大功能。例如，在CPU支持AVX-512指令集的集群，AnalyticDB可以生成使用SIMD的字節(jié)碼。同時(shí)AnalyticDB內(nèi)部所有計(jì)算都是基于二進(jìn)制數(shù)據(jù)，而不是Java Object，有效避免了序列化和反序列化開銷。

極致彈性

在多租戶基礎(chǔ)上，AnalyticDB對(duì)每個(gè)租戶的DB支持在線升降配，擴(kuò)縮容，操作過(guò)程中無(wú)需停服，對(duì)業(yè)務(wù)幾乎透明。以下圖為例：

用戶開始可以在云上開通包含兩個(gè)C4資源的DB進(jìn)行業(yè)務(wù)試用和上線(圖中的P1, P2...代表表的數(shù)據(jù)分區(qū))
隨著業(yè)務(wù)的增長(zhǎng)，當(dāng)兩個(gè)C4的存儲(chǔ)或計(jì)算資源無(wú)法滿足時(shí)，用戶可自主對(duì)該DB發(fā)起升配或擴(kuò)容操作，升配+擴(kuò)容可同時(shí)進(jìn)行。該過(guò)程會(huì)按副本交替進(jìn)行，保證整個(gè)過(guò)程中始終有一個(gè)副本提供服務(wù)。另外，擴(kuò)容增加節(jié)點(diǎn)后，數(shù)據(jù)會(huì)自動(dòng)在新老節(jié)點(diǎn)間進(jìn)行重分布。
對(duì)于臨時(shí)性的業(yè)務(wù)增長(zhǎng)(如電商大促)，升配擴(kuò)容操作均可逆，在大促過(guò)后，可自主進(jìn)行降配縮容操作，做到靈活地成本控制。

在線升降配，平滑擴(kuò)縮容能力，對(duì)今年雙十一阿里巴巴集團(tuán)內(nèi)和公共云上和電商物流相關(guān)的業(yè)務(wù)庫(kù)起到了至關(guān)重要的保障作用。

GPU加速

客戶業(yè)務(wù)痛點(diǎn)

某客戶數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)量在半年時(shí)間內(nèi)由不到200TB增加到1PB，并且還在快速翻番，截止到發(fā)稿時(shí)為止已經(jīng)超過(guò)1PB。該業(yè)務(wù)計(jì)算復(fù)雜，查詢時(shí)間跨度周期長(zhǎng)，需按照任意選擇屬性過(guò)濾，單個(gè)查詢計(jì)算涉及到的算子包括20個(gè)以上同時(shí)交并差、多表join、多值列(類似array)group by等以及上述算子的各種復(fù)雜組合。傳統(tǒng)的MapReduce離線分析方案時(shí)效性差，極大限制了用戶快速分析、快速鎖定人群并即時(shí)投放廣告的訴求，業(yè)務(wù)發(fā)展面臨新的瓶頸。

AnalyticDB加速方案

GPU加速AnalyticDB的做法是在Compute Node中新增GPU Engine對(duì)查詢進(jìn)行加速。GPU Engine主要包括: Plan Rewriter、Task Manager、Code Generator、CUDA Manager、Data Manager和VRAM Manager。

SQL查詢從Front Node發(fā)送到Compute Node，經(jīng)過(guò)解析和邏輯計(jì)劃生成以后，Task Manager先根據(jù)計(jì)算的數(shù)據(jù)量以及查詢特征選擇由CPU Engine還是GPU Engine來(lái)處理，然后根據(jù)邏輯計(jì)劃生成適合GPU執(zhí)行的物理計(jì)劃。

GPU Engine收到物理計(jì)劃后先對(duì)執(zhí)行計(jì)劃進(jìn)行重寫。如果計(jì)劃符合融合特征，其中多個(gè)算子會(huì)被融合成單個(gè)復(fù)合算子，從而大量減少算子間臨時(shí)數(shù)據(jù)的Buffer傳輸。

Rewriting之后物理計(jì)劃進(jìn)入Code Generator，該模塊主功能是將物理計(jì)劃編譯成PTX代碼。Code Generator第一步借助LLVM JIT先將物理計(jì)劃編譯成LLVM IR，IR經(jīng)過(guò)優(yōu)化以后通過(guò)LLVMNVPTX Target轉(zhuǎn)換成PTX代碼。CUDA運(yùn)行時(shí)庫(kù)會(huì)根據(jù)指定的GPU架構(gòu)型號(hào)將PTX轉(zhuǎn)換成本地可執(zhí)行代碼，并啟動(dòng)其中的GPU kernel。Code Generator可以支持不同的Nvidia GPU。

CUDA Manager通過(guò)jCUDA調(diào)用CUDA API，用于管理和配置GPU設(shè)備、GPU kernel的啟動(dòng)接口封裝。該模塊作為Java和GPU之間的橋梁，使得JVM可以很方便地調(diào)用GPU資源。

Data Manager主要負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)加載，將數(shù)據(jù)從磁盤或文件系統(tǒng)緩存加載到指定堆外內(nèi)存，從堆外內(nèi)存加載到顯存。CPU Engine的執(zhí)行模型是數(shù)據(jù)庫(kù)經(jīng)典的火山模型，即表數(shù)據(jù)需逐行被拉取再計(jì)算。這種模型明顯會(huì)極大閑置GPU上萬(wàn)行的高吞吐能力。目前Data Manager能夠批量加載列式數(shù)據(jù)塊，每次加載的數(shù)據(jù)塊大小為256M，然后通過(guò)PCIe總線傳至顯存。

VRAM Manager用于管理各GPU的顯存。顯存是GPU中最稀缺的資源，需要合理管理和高效復(fù)用，有別于現(xiàn)在市面上其他GPU數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)使用GPU的方式，即每個(gè)SQL任務(wù)獨(dú)占所有的GPU及其計(jì)算和顯存資源。為了提升顯存的利用率、提升并發(fā)能力，結(jié)合AnalyticDB多分區(qū)、多線程的特點(diǎn)，我們?cè)O(shè)計(jì)基于Slab的VRAM Manager統(tǒng)一管理所有顯存申請(qǐng)：Compute Node啟動(dòng)時(shí)，VRAM Manager先申請(qǐng)所需空間并切分成固定大小的Slab，這樣可以避免運(yùn)行時(shí)申請(qǐng)帶來(lái)的時(shí)間開銷，也降低通過(guò)顯卡驅(qū)動(dòng)頻繁分配顯存的DoS風(fēng)險(xiǎn)。

在需要顯存時(shí)，VRAM Manager會(huì)從空閑的Slab中查找空閑區(qū)域劃分顯存，用完后返還Slab并做Buddy合并以減少顯存空洞。性能測(cè)試顯示分配時(shí)間平均為1ms，對(duì)于整體運(yùn)行時(shí)間而言可忽略不計(jì)，明顯快于DDR內(nèi)存分配的700ms耗時(shí)，也利于提高系統(tǒng)整體并發(fā)度。在GPU和CPU數(shù)據(jù)交互時(shí)，自維護(hù)的JVM堆外內(nèi)存會(huì)作為JVM內(nèi)部數(shù)據(jù)對(duì)象(如ByteBuffer)和顯存數(shù)據(jù)的同步緩沖區(qū)，也一定程度減少了Full GC的工作量。

GPU Engine采用即時(shí)代碼生成技術(shù)主要有如下優(yōu)點(diǎn)：

相對(duì)傳統(tǒng)火山模型，減少計(jì)劃執(zhí)行中的函數(shù)調(diào)用等，尤其是分支判斷，GPU中分支跳轉(zhuǎn)會(huì)降低執(zhí)行性能
靈活支持各種復(fù)雜表達(dá)式,例如projection和having中的復(fù)雜表達(dá)式。例如HAVING SUM(double_field_foo) > 1這種表達(dá)式的GPU代碼是即時(shí)生成的
靈活支持各種數(shù)據(jù)類型和UDF查詢時(shí)追加
利于算子融合，如group-by聚合、join再加聚合的融合，即可減少中間結(jié)果(特別是Join的連接結(jié)果)的拷貝和顯存的占用

根據(jù)邏輯執(zhí)行計(jì)劃動(dòng)態(tài)生成GPU執(zhí)行碼的整個(gè)過(guò)程如下所示：

GPU 加速實(shí)際效果

該客戶數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)使用了GPU實(shí)時(shí)加速后，將計(jì)算復(fù)雜、響應(yīng)時(shí)間要求高、并發(fā)需求高的查詢從離線分析系統(tǒng)切換至AnalyticDB進(jìn)行在線分析運(yùn)行穩(wěn)定，MapReduce離線分析的平均響應(yīng)時(shí)間為5到10分鐘，高峰時(shí)可能需要30分鐘以上。無(wú)縫升級(jí)到GPU加速版AnalyticDB之后，所有查詢完全實(shí)時(shí)處理并保證秒級(jí)返回，其中80%的查詢的響應(yīng)時(shí)間在2秒以內(nèi)(如下圖)，而節(jié)點(diǎn)規(guī)模降至原CPU集群的三分之一左右。業(yè)務(wù)目前可以隨時(shí)嘗試各種圈人標(biāo)簽組合快速對(duì)人群畫像，即時(shí)鎖定廣告投放目標(biāo)。據(jù)客戶方反饋，此加速技術(shù)已經(jīng)幫助其在競(jìng)爭(zhēng)中構(gòu)建起高壁壘，使該業(yè)務(wù)成為同類業(yè)務(wù)的核心能力，預(yù)計(jì)明年用戶量有望翻番近一個(gè)數(shù)量級(jí)。

總結(jié)

簡(jiǎn)單對(duì)本文做個(gè)總結(jié)，AnalyticDB做到讓數(shù)據(jù)價(jià)值在線化的核心技術(shù)可歸納為：

高性能SQL Parser：自研Parser組件FastSQL，極致的解析性能，無(wú)縫集合優(yōu)化器
玄武存儲(chǔ)引擎：數(shù)據(jù)更新實(shí)時(shí)可見，行列混存，粗糙集過(guò)濾，聚簇列，索引優(yōu)化
羲和計(jì)算引擎：MPP+DAG融合計(jì)算，CBO優(yōu)化，向量化執(zhí)行，GPU加速
極致彈性：業(yè)務(wù)透明的在線升降配，擴(kuò)縮容，靈活控制成本。
GPU加速：利用GPU硬件加速OLAP分析，大幅度降低查詢延時(shí)。

分析型數(shù)據(jù)AnalyticDB，作為阿里巴巴自研的下一代PB級(jí)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù), 承載著整個(gè)集團(tuán)內(nèi)和云上客戶的數(shù)據(jù)價(jià)值實(shí)時(shí)化分析的使命。 AnalyticDB為數(shù)據(jù)價(jià)值在線化而生，作為實(shí)時(shí)云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)平臺(tái)，接下來(lái)會(huì)在體驗(yàn)和周邊生態(tài)建設(shè)上繼續(xù)加快建設(shè)，希望能將最領(lǐng)先的下一代實(shí)時(shí)分析技術(shù)能力普惠給所有企業(yè)，幫助企業(yè)轉(zhuǎn)型加速數(shù)據(jù)價(jià)值探索和在線化。

【本文為專欄作者“阿里巴巴官方技術(shù)”原創(chuàng)稿件，轉(zhuǎn)載請(qǐng)聯(lián)系原作者】

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