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貨拉拉大數據Doris穩定性保障實踐

大數據
本文將介紹貨拉拉大數據在Doris穩定性保障方面的實踐。我們從2022年初開始使用Doris,在這一年半的時間里,Doris還是相對穩定的,同時提供了高性能的查詢。上圖右側是Doris的整體架構圖。Doris的數據源來自IOT、埋點和數據庫,通過實時數倉和離線數倉兩個方式寫入。以Doris作為主引擎構建了大數據OLAP平臺,服務于上層應用。

一、背景和挑戰

1、背景

首先來簡單介紹一下貨拉拉。

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貨拉拉于2013年成立于粵港澳大灣區,是一家從事同城跨城貨運、企業版物流、搬家、零擔及汽車銷售的互聯網物流商城。截至2022年12月,貨拉拉業務范圍已覆蓋360座國內城市,月活司機達68萬,月活用戶數達950萬,并處于一個快速增長的階段。

接下來對貨拉拉當前的大數據體系做一個簡要介紹。

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自下而上來看,首先是基礎層和數據接入層,主要提供的是數據計算、存儲以及集群管理。往上是數據研發和數據倉庫,主要提供數據研發能力。接著是具備業務屬性的應用層和服務層。整個體系,自下而上相互支撐,最終實現支撐業務和賦能業務。

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上圖展示了整個數據流的典型場景,分為數據采集、數據存儲和計算,以及數據服務幾個階段。

數據采集分為實時采集和離線采集。實時采集的數據主要來源于用戶埋點數據,從用戶端采集之后,流入實時鏈路進行計算。離線采集主要來源于業務訂單數據,按照小時和天采集到大數據存儲桶以供使用。

數據存儲和計算階段,將數據進行ETL處理,再推送到上層應用進行分析。

2、Doris業務介紹

我們從2022年初開始使用Doris,在這一年半的時間里,Doris還是相對穩定的,同時提供了高性能的查詢。上圖右側是Doris的整體架構圖。Doris的數據源來自IOT、埋點和數據庫,通過實時數倉和離線數倉兩個方式寫入。以Doris作為主引擎構建了大數據OLAP平臺,服務于上層應用。

目前賦能的業務包括,ABtest,主要是關聯海量埋點數據,進行靈活的多維度分析;用戶畫像,主要是做人群圈選;羅盤,是增長分析決策平臺,提供漏斗分析和歸因診斷的功能;云臺,是數據可視化平臺,提供自助報表分析的能力。

3、穩定性挑戰

穩定性方面,當前面臨著兩大挑戰。

首先,業務對Doris服務穩定性要求高。Doris已經接入公司多個核心業務,已經成為大數據的核心基礎組件,因此對穩定性的要求是非常高的。

另外,開源軟件基本能力和生產需求的差距大。Doris內核能力較為完善,但外圍平臺能力不足,例如監控告警、運維管控。Doris內核演進速度快,相應的Issue也較多,穩定性問題可能會接踵而來。

Doris穩定性保障的目標為:

  •  少出事,核心鏈路數據,全年準確率達到99.45%以上;
  • 快發現,核心鏈路問題主動發現的時間小于5分鐘;
  • 快恢復,P0核心鏈路恢復時間小于5分鐘,P1級(埋點相關指標,容忍度較高)鏈路恢復時間小于10分鐘。

二、穩定性能力保障

接下來將通過我們遇到的一些穩定性相關案例,來梳理一下Doris的穩定性保障能力。

1、案例

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穩定性案例分為查詢、導數、數據質量、版本升級、以及業務變更這五類問題。

案例一:查詢性能問題

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場景是云臺查詢Doris間歇性報錯。我們定位的原因是用戶提交了大量的查詢,以及一些大查詢,導致fragment的rpc處理線程池滿。目前的處理辦法是加大緩存容量,增加緩存命中率。另外,將查詢時間下調,同時增加大查詢的攔截能力。

案例二:導數性能問題

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在一個準實時場景下,5分鐘調度任務因多個任務執行超時,導致報表數據更新延遲并跌0。原因是業務方提交了其他任務存在嚴重亂序,導致集群的整體寫入吞吐變得很慢,影響了準實時場景。我們的解決方法是,將Doris任務及導入參數進行了優化。同時,加強了Doris變更規范管控與審批流程,并正在實現業務多租戶的隔離。

案例三:數據質量問題

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業務使用Sparkload導入Unique模型表,查詢結果不穩定,導入的數據和查詢的結果不一樣。原因為Unique模型表使用Sparkload導數時存在異常。目前是采取規避的方法去解決,首先是將Unique模型改為Duplicate模型重建表,并進行任務的重寫;另外,將Unique模型使用注意事項加入準入規范及最佳實踐進行宣講。

案例四:版本升級問題

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從1.1升級到1.2,在任務高峰期內存出現OOM被kill,導致任務報錯。原因是升級后的bitmap向量化沒有進行謂詞下推,也就是過濾條件沒有提前執行,導致內存上漲。目前的解決辦法是業務對SQL謂詞下推進行了優化,如and和or的條件合并。后續會考慮集群HA方案。

案例五:業務變更問題

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業務側自行對Doris表新增字段,導致分區無法查詢。原因定位為觸發了Doris版本1.0的bug,導致部分segment損害,無法修復。針對這一問題,我們沉淀了一個通過Sparkload快速恢復數據的應急預案。并對用戶宣導,遵守使用規范、任務上線規范和發布變更規范,避免類似問題的再次發生。

2、穩定性建設思路

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針對上述案例,我們從少出事、快發現、快恢復三個維度,總結了一些穩定性相關的能力。例如發現能力、容量規劃、自動化能力等等。接下來將對其中部分能力進行具體的介紹。

3、發現能力

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當前Doris監控告警系統以Zabbix作為底座,對Doris服務進行監控和告警。

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發現能力主要包含三個維度:

  • 表級監控,主要是監控表容量和狀態;
  • 任務監控,針對導數任務狀態進行監控;
  • 組件監控,針對服務指標(如查詢、導數)、進程和機器指標進行監控。

我們對指標也進行了分級,一級指標表示服務不可用,用于發現和定位問題;二級指標和三級指標用于日常定位問題和分析問題。

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上圖是指標監控的畫面。

4、容量規劃

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(1)容量梳理

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容量梳理包含業務需求、數據量、硬件資源和集群規模幾大部分。

通過業務需求,確定當前的場景是實時還是離線,數據寫入速度,分區情況,以及查詢、存儲的要求等等。同時根據當前的業務需求需要的數據量,擬定當前的硬件資源,以及集群規模。生產環境集群資源配置,FE(云盤)和BE(本地) CPU和內存比是1:4的機型這種機型使用。這種在當前環境有較高的資源利用率。在需要較高的吞吐情況下,使用本地IO高吞吐的磁盤。

(2)容量監控

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通過對機器級別的一些指標,例如磁盤容量、CPU、內存,以及服務指標,例如任務隊列,分為一級指標和二級指標,設定一些閾值,評估當前集群是否處于一個健康水位,從而判斷集群是否需要擴容。

5、高可用能力

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(1)服務高可用

服務高可用,主要依賴Doris自身的能力,FE用三臺部署高可用架構。BE數據用三臺副本,四臺及以上的節點,避免一臺宕機導致服務數據不可寫。另外,引入負載均衡綁定后端,實現連接數的均衡,以及讀寫高可用。

(2)鏈路高可用

分為離線/準實時鏈路和實時導數鏈路。離線/準實時鏈路,支持異常重試和電話告警,數據支持冪等操作。實時導數鏈路,和離線一樣,通過自研的調度平臺進行調度。

6、自動化能力

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通過大數據自動化運維平臺構建了大數據自動化能力,底座基于Conductor和Ansible進行開發。目前已集成了Doris部署、擴容、升級等工作流編排能力。提高了Doris組件服務運維的穩定性,提升了運維人效。

7、其他保障能力

查詢攔截能力:設置用戶級別攔截規則,根據實際數據量級、查詢規模設置攔截規則。制定了快速對異常query進行kill的能力,防止對集群整體產生更大的影響。

故障快恢復能力:包括分區數據的快速恢復能力,以及tablet狀態恢復能力。

業務隔離:根據業務重要程度、數據類型屬于實時還是離線,進行集群隔離、多租戶。

用戶權限管控:通過使用Doris自帶的RBAC(Role-Based Access Control)能力,對用戶/角色賦予相關權限。

三、穩定性流程規范

穩定性流程規范最重要的作用是提升系統能力下限,在穩定性保障中是非常重要的一環。我們圍繞著Doris流程的三個階段制定了相應的規范:

  •  Doris業務準入規范:快速評估業務需求,判斷Doris是否適合該業務場景。
  •  Doris使用規范:提供Doris的最佳使用實踐,規避已知風險,避免重復犯錯。
  •  Doris業務變更規范:進行發布流程管控,減少因發布造成的故障和影響。

接下來將具體展開介紹這三個規范。

1、Doris業務準入規范

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當我們接收到一個新的需求時,首先要進行需求評估,判斷是否適合Doris。我們會按照業務穩定性要求、導數、存儲等多個維度進行綜合考量。導數部分,通過Flink和streamload的方式將數據寫入Doris,為了提升性能,會將數據累計到150M做批次導入,寫入延遲通常在秒級。對寫入延遲比較高的場景,要求在毫秒級的,不太適用。目前的版本是存算一體的架構,存儲成本相對較高,對于大容量的業務,出于成本的考慮也并不適用。數據量比較小的場景,推薦直接使用MySQL。查詢QPS方面,對于端上的查詢QPS要求幾千或者上萬,不推薦使用Doris。對于風控的業務,對查詢的響應要求非常高,也不適合Doris,會推薦使用HBase。

后續參加需求準入的評審,主要評估業務的價值,綜合評價投入產出比。

2、Doris使用規范

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在業務接入Doris之前,我們會提供一個測試集群,并提供Doris使用規范,和一些反例。從建表、增刪改查等多個方面引導用戶更好地使用Doris。

使用不規范案例,例如在建表環節,分桶設置很小,隨著業務的不斷積累,單個table達到30G,后續執行compaction就會很慢,尤其是base compaction會非常慢。會影響到集群的吞吐和穩定性。在數據寫入方面,用Flink實時寫入,強制要求使用平臺提供的API。曾經有業務使用自己的jar包,沒有控制并發寫入的量,使集群吞吐變慢。嚴格保證用戶的寫入沒有亂序。用戶通過insert into的方式寫入,Doris的insert into 語句是異步的,還需要異步地等待版本發布之后數據才可見。刪除階段,在業務的高峰期不推薦頻繁使用刪除操作,這樣會導致集群的base compaction操作很頻繁,導致集群吞吐變慢。對于查詢,嚴禁不帶任何參數的全表查詢,容易打爆CPU和內存。同時也對大查詢根據規則進行攔截。

在明確了使用規范,并對業務部分進行宣講后,大大提升了Doris的穩定性。

3、Doris業務變更規范

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Doris變更規范,主要涉及的操作包括:Doris集群本身的變更,比如集群配置的修改、集群重啟、集群版本升級等;還有一些業務側的變更,比如新建表、新添加導出鏈路、表和字段的修改等等。

變更規范主要包括四大部分:

首先是業務變更的時間窗口,通常會選擇在業務低峰期進行變更。當然緊急的變更需求也可以走緊急變更流程。

第二是發布內容和發布通知,對發布背景和執行操作要進行清楚地描述,同時要充分地通知到業務方和執行方,保證次日Oncall。

第三是由方向負責人和組負責人進行審核,遵循Doris使用規范。

最后,驗收階段,分為服務功能性驗收和服務穩定性驗收,針對異常能夠做到快速回滾。

四、總結與規劃

1、總結

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首先要明確穩定性目標,并將目標量化,確定一些指標項。對于日常的案例,包括穩定性冒煙、穩定性故障,要做到對每次冒煙和故障都有記錄,并且定期總結和復盤,找到與穩定性目標之間的差距,用于持續構建保障性能力。制定流程規范,并嚴格遵守規范,不斷向穩定性目標靠近。

穩定性的建設是持續的、成體系的,而非靠運氣。穩定性目標的實現需要業務方的支持,而非單點的突破,比如流程規范、HA能力等等都需要業務方的支持和遵守。

2、規劃

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在穩定性方面,我們正在探索多集群HA,這樣一個集群出現問題時可以快速回滾到備用集群。對于大的集群,做多租戶隔離,防止業務之間相互影響。出于成本,還會考慮冷熱存儲。

易用方面,繼續提升OLAP平臺化的能力。

高效方面,緊跟Doris社區,嘗試更多的應用場景,比如2.0版本提供的高并發點差的能力,以及文本搜索代替ES和聯邦查詢的能力。

責任編輯:姜華 來源: DataFunTalk
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