一、數(shù)據(jù)治理體系

和行業(yè)大部分公司一樣，快手?jǐn)?shù)據(jù)治理也是分為四大部分：成本、質(zhì)量、效率和安全。

1. 效率

分為數(shù)據(jù)開發(fā)效率和數(shù)據(jù)消費效率。開發(fā)效率主要關(guān)注模型開發(fā)效率，消費效率主要關(guān)注模型是否足夠易用，查詢響應(yīng)是否足夠快。

2. 安全

同樣也是分為生產(chǎn)階段的安全、還有消費階段的安全。

3. 質(zhì)量

分為避免發(fā)生、主動發(fā)現(xiàn)、故障結(jié)果、故障復(fù)盤。

• 避免發(fā)生：在設(shè)計、開發(fā)、測試和驗收環(huán)節(jié)，是否符合規(guī)范。
• 主動發(fā)現(xiàn)：出了問題之后，一定是我們自己先發(fā)現(xiàn)，而不是用戶告訴我們。首先要做到監(jiān)控覆蓋全面，其次還要實現(xiàn)有效的告警，確認(rèn)告警的有效率，是非常關(guān)鍵、也是最難的部分。
• 故障結(jié)果：各個級別故障數(shù)量，是否在預(yù)期范圍內(nèi)，我們對故障是容忍的，只要控制在一定數(shù)量內(nèi)。
• 故障復(fù)盤：首先，復(fù)盤要足夠深刻，抓住問題本質(zhì)、找到共性。其次，復(fù)盤會產(chǎn)生很多待改進(jìn)問題，這些問題是否被及時解決了。

4. 成本

數(shù)據(jù)成本由三部分組成：存儲成本、計算成本、流量成本。

• 存儲成本：存儲效率是白盒化的重點：壓縮比、壓縮性能、副本數(shù)。壓縮比關(guān)注存儲密度，壓縮性能關(guān)注壓縮耗時，副本數(shù)關(guān)注能否用較少的副本存儲數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)不丟失。
• 計算成本：CPU 平均利用率衡量資源調(diào)度能力。如果調(diào)度能力不行，很容易出現(xiàn)負(fù)載不均，可能部分機器打滿，另一部分卻很空閑，導(dǎo)致集群整體利用率上不去。單 CU 處理數(shù)據(jù)量衡量引擎算力水平，隨著我們不斷去優(yōu)化計算引擎，單 CU 處理的數(shù)據(jù)量也會隨之升高。
• 流量成本

本次分享主要是講成本部分，我們通過三個白盒化實現(xiàn)：引擎白盒化 + 數(shù)倉白盒化 + 工具白盒化。

二、引擎白盒化

“引擎白盒化”，是一個具體的項目代號，這個項目包含很多優(yōu)化點：HBO 自動化調(diào)參、壓縮算法替換、引擎算子分析……

1. HBO 自動調(diào)參

什么是 HBO 自動調(diào)參？可以想象一下，在沒有 HBO 之前，調(diào)參主要通過人工完成的，但有三大弊端：

難度高：對于一個普通數(shù)據(jù)開發(fā)者來說，這無疑是一件很難做好的事情。首先需要理解引擎原理，分析作業(yè)的幾十個指標(biāo)，找到性能問題，再調(diào)參，還不一定能調(diào)好。

易失效：隨著時間推移，計算邏輯、數(shù)據(jù)內(nèi)容可能早已發(fā)生改變，之前的調(diào)參過一段時間就失效了。

成本大：可以想像一下，對幾萬、十萬個作業(yè)進(jìn)行人工調(diào)參，基本是不可能完成的事情。

HBO 的出現(xiàn)就可以很好地解決這三大問題，它是通過分析任務(wù)運行歷史，自動優(yōu)化作業(yè)執(zhí)行參數(shù)，從而使作業(yè)一直處于貼近最優(yōu)的狀態(tài)。

HBO 為什么可以提升性能、降低成本？主要通過三個方面來實現(xiàn)的：

（1）合理資源配額：通過識別作業(yè)對 CPU 和內(nèi)存的需求，自適應(yīng)擴縮容，防止錯配。

（2）優(yōu)化任務(wù)分片：通過分析任務(wù)時長，靈活調(diào)整分片參數(shù)，以防止過短或過長。

（3）任務(wù)優(yōu)化功能參數(shù)：通過調(diào)整小文件合并、壓縮算法、Broadcast 等參數(shù)，以提升性能。

HBO 調(diào)參過程就是數(shù)據(jù)驅(qū)動的過程：

第1步，構(gòu)建畫像，需要采集幾十個決策指標(biāo)，指標(biāo)的質(zhì)量直接決定了 HBO 效果，需要的是嚴(yán)謹(jǐn)。

第2步，參數(shù)粗調(diào)，通過數(shù)據(jù)指標(biāo)+預(yù)設(shè)規(guī)則，進(jìn)行首次粗調(diào)參，粗調(diào)時會盡量的保守，比如：CPU/內(nèi)存會盡可能多預(yù)留一些，以防止運行變慢。

第3步，參數(shù)下發(fā)，將調(diào)參的結(jié)果下發(fā)給各個任務(wù)，下發(fā)之后，下一個周期就會產(chǎn)生影響。

第4步，參數(shù)精調(diào)，粗調(diào)之后，我們能感知調(diào)參效果，根據(jù)最新反饋進(jìn)一步精調(diào)、再精調(diào)。

以上列舉了部分調(diào)參列表，供參考。接下來我們看看第二個優(yōu)化項，存儲壓縮算法替換。

2. 壓縮算法替換

先看看快手大數(shù)據(jù)存儲現(xiàn)狀：

• 技術(shù)選型：湖倉的底層存儲是 PARQUET + GZIP。
• 數(shù)據(jù)規(guī)模：新增 PB / 存量 EB。
• 數(shù)據(jù)讀寫：讀寫比大于 20:1，讀取數(shù)據(jù)量遠(yuǎn)高于寫入數(shù)據(jù)量，所以我們會更加關(guān)注解壓性能，而壓縮性能稍微差點，是可以接受的。
• 存儲周期：很多數(shù)據(jù)存儲周期比較長，甚至是永久存儲，滿足審計相關(guān)的需求，所以對于存儲系統(tǒng)來說，壓縮比永遠(yuǎn)是我們首要考慮的。

在壓縮算法這塊，快手選型是 GZIP，縱觀行業(yè)里的很多公司，一開始也都是 gzip，不過這些公司都逐步切換到了 zstd，因此為他們節(jié)省了大量的成本。以上圖片列舉了：亞馬遜、推特、優(yōu)步幾家公司在推特上的一些討論。

Zstd 既有著和 zlib 相當(dāng)?shù)膲嚎s率，同時還有媲美 snappy 的壓縮性能，可謂是集合了兩者的優(yōu)勢。

另外，我們也在線上進(jìn)行了實測，壓縮率提升 3%~12%，壓縮級別越高，壓縮率也就越高。Zstd 壓縮級別分為 1-22，根據(jù)我們的觀察，壓縮級別超過 12 之后，壓縮率提升的就不是很明顯了，所以我們最終選擇的壓縮級別，最高不超過 12。

此外，我們還做了很多其它的測試，穩(wěn)定性、準(zhǔn)確性、兼容性，這三方面都沒有問題。提示一下：zstd-jni 1.5.0 以下的版本有不少的 bug，建議升級到 1.5 以上，完全向下兼容。

3. 引擎算子分析

什么是引擎算子分析？通過對 Spark 引擎進(jìn)行多視角、多維度深度剖析，提升對引擎的認(rèn)知，使算力可解釋、明確算力瓶頸、挖掘算力潛在優(yōu)化點。

通過不同的視角進(jìn)行深度剖析，在不同的視角下，能發(fā)現(xiàn)不一樣的問題，找到不同的潛在優(yōu)化點。本次介紹最重要的 3 個分析視角，分別是執(zhí)行過程視角、物理算子視角、UDF 函數(shù)視角。

（1）執(zhí)行過程視角：將計算劃分為十大過程，分析這十大過程的構(gòu)成、資源開銷、時間開銷。

（2）物理算子視角：物理算子和邏輯算子有著對應(yīng)關(guān)系，一個邏輯算子有多種不同物理實現(xiàn)，在不同的場景下，匹配不同物理算子。物理算子內(nèi)部實現(xiàn)是否高效，以及是否被正確使用，都對性能有重大影響。

（3）UDF 函數(shù)視角：對幾百個 UDF 函數(shù)使用情況進(jìn)行分析，既包含引擎內(nèi)置的，也包含用戶實現(xiàn)的。

引擎理解同樣也是數(shù)據(jù)驅(qū)動的，拆解引擎需要用到四大數(shù)據(jù)源：

（1）QueryPlan：通過解析 SQL，生成執(zhí)行計劃，從而對算子進(jìn)行分析。

（2）StackTrace：用于分析調(diào)用堆棧，生成直方圖、火焰圖，進(jìn)行性能分析。

（3）EventLog：作業(yè)在運行過程中生成的 DAG 圖譜以及各種指標(biāo)，這對引擎理解也有極大的幫助。

（4）GcLog：最后是 GcLog，主要用來精準(zhǔn)分析內(nèi)存用量，減少 OOM 發(fā)生的概率。

接下來看一組數(shù)據(jù)，以上是對執(zhí)行過程的分析，我們看看耗時最大的四個過程，有了數(shù)據(jù)之后，只需要通過進(jìn)一步下鉆分析，就能找到優(yōu)化方向：

數(shù)據(jù)掃描：占比最大，超過 30%，有點超出預(yù)期，說明潛在優(yōu)化空間是非常大的。

數(shù)據(jù)交換：占比第二，大概 20%，也是非常高的。

數(shù)據(jù)聚合：占比第三，大概 15%。

UDF 調(diào)用：占比第四，大概 14%。

Aggregate：整體比較健康。

Join：SortMergeJoinExec 性能差，但占比 95.3%，可通過 HBO 調(diào)參轉(zhuǎn)換BroadcastHashJoinExec。

Scan：數(shù)據(jù)讀取和壓縮占比低，而數(shù)據(jù)處理占比 75.94%，后續(xù)主要考慮如何提升數(shù)據(jù)處理的效率（包含 schem 處理，行列轉(zhuǎn)換等）。

首先，Json 處理占了 1/3 還要多，這是非常不健康的，這是重點要去解決的。第一，要優(yōu)化 JSON 處理性能，第二，我們也得看看為什么有這么多的 JSON 要處理？肯定有哪里不對勁。

其次，平臺公共 UDF，整體看起來還算可以。

最后，業(yè)務(wù) UDF，可以看到占比也很高，也是需要重點去解決的。

當(dāng)我們有了數(shù)據(jù)、看清了現(xiàn)狀，接下來應(yīng)該如何應(yīng)對呢？

（1）我們需要去做分析，判斷。判斷是否合理？是否有優(yōu)化空間？空間有多大？

（2）需要確保使用方法正確。如果有一輛好賽車，但是不懂駕駛，就很難發(fā)揮出應(yīng)有的性能。

（3）可以看看某些零部件，是否有替代方案。例如 JSON 處理，壓縮算法。

（4）如果以上都解決不了，那就只能自己動手去重構(gòu)某些零部件了，尤其是一些關(guān)鍵零部件。

更多的優(yōu)化，也還在進(jìn)行當(dāng)中。

三、數(shù)倉白盒化

1. 數(shù)倉架構(gòu)度量

講數(shù)倉白盒化之前，我們必須先要弄清楚，好的數(shù)倉標(biāo)準(zhǔn)是什么樣的？只有搞清楚了數(shù)倉架構(gòu)的量化指標(biāo)，才能指導(dǎo)我們進(jìn)行優(yōu)化：

完整度：衡量數(shù)據(jù)模型建設(shè)，是不是足夠完整、通用，滿足的需求是不是足夠廣泛。其實就是分析跨層引用多不多？跨層引用過多，數(shù)倉模型一定不是完整的。

復(fù)用度：主要看三個指標(biāo)（引用系數(shù)、重復(fù)計算、鏈路深度）。

規(guī)范性：這是基礎(chǔ)要求，但做好并不容易，尤其是一開始沒做好，后續(xù)想要撿起來，會非常困難。

2. 如何減少重復(fù)計算

先來看一個相似算子的示例。圖中給出了三個查詢，拆解為語法樹之后，不難發(fā)現(xiàn)，這其中隱藏了非常多的相似代碼片段。圖上用了四種不同顏色，進(jìn)行標(biāo)識，相同的顏色代表此部分計算邏輯是相似的，這些相似片段，通常都會帶來數(shù)倍資源開銷。

如何識別相似的代碼片段呢？

第1步，獲取任務(wù)列表，我們要獲取到所有執(zhí)行任務(wù)的 SQL。

第2步，生成執(zhí)行計劃。

第3步，逐層算子簽名，通過后序遍歷 AST，逐層向上展開，直到完成整棵數(shù)的簽名，得到簽名集合。

第4步，重復(fù)算子識別，通過簽名碰撞，去發(fā)現(xiàn)重復(fù)的算子。

第5步，計算算子代價，代價越高的重復(fù)算子，就越應(yīng)該抽象、沉淀下來。

第6步，合并重復(fù)算子，提升處理速度，降低成本。

這是我們內(nèi)部的一組數(shù)據(jù)，直觀的感覺就是重復(fù)比例有點大。可以看到聚合的相似算子達(dá)到了驚人的 43%，這是非常之高的，連接算子也達(dá)到了 23%，最后，還有 4.5% 的 INSERT 算子是相似的，INSERT 是最后輸出的模型，這說明了有 4.5% 的模型是相似的。如果說，我們不去自動干預(yù)、自動治理，只會越來越惡化。

當(dāng)我們識別了相似算子，看清了現(xiàn)狀，那么到底有什么價值呢？主要有三個：

指導(dǎo)治理：向用戶展示當(dāng)前現(xiàn)狀，并給出整改優(yōu)化建議.

輔助開發(fā)：主要包含模型選擇和優(yōu)化。

查詢加速：通過自動物化視圖，實現(xiàn)查詢加速，這個過程對用戶是完全透明的。

3. 如何降低鏈路層級

想要降低鏈路層級，我們得先了解現(xiàn)狀。上圖是線上某條生產(chǎn)鏈路，展示的是任務(wù)依賴關(guān)系。可以獲得一些信息：首先是，鏈路層級非常深：達(dá)到了驚人的 39 層。其次是，跨層依賴非常多：可以明顯看出來很多末尾的 ADS 節(jié)點，甚至?xí)蕾囎钤搭^ODS。這也間接導(dǎo)致了很多問題，例如：數(shù)據(jù)及時性差、生產(chǎn)成本高、數(shù)據(jù)質(zhì)量難以控制。

為什么會出現(xiàn)這種現(xiàn)象？既要滿足快速變化的業(yè)務(wù)需求，又要不斷地抽象和沉淀，還要確保不出現(xiàn)質(zhì)量問題。既要又要還要，通常來說，這三者很難同時兼顧，所以隨著時間變化，導(dǎo)致數(shù)倉劣化。

那么怎么去改變現(xiàn)狀呢？第一種解決方案是機器輔助治理。首先，通過構(gòu)建算子級血緣，還原數(shù)據(jù)加工邏輯。其次，分析并發(fā)現(xiàn)模型中的不合理，生成整改優(yōu)化建議。最后，由用戶根據(jù)建議去優(yōu)化。

第一種解決方案，只是用于短期治理，并沒有從根本解決問題。那么終極方案是什么呢？我認(rèn)為是邏輯層和物理層解耦，將邏輯模型和物理模型完全分離開來。

邏輯層：數(shù)據(jù)開發(fā)者只需要根據(jù)業(yè)務(wù)需求去設(shè)計邏輯模型，而完全不用理會底層實現(xiàn)。

物理層：物理模型和鏈路，完全由機器自動化構(gòu)建，并且根據(jù)邏輯模型的變化，不斷的迭代和調(diào)整，使數(shù)倉一直處于貼近最優(yōu)的狀態(tài)。

4. 常規(guī)治理自動化

首先我們不得不聊一下現(xiàn)狀：治理屬于一種事后清理工作，善后工作，大家普遍不會太重視，或者說優(yōu)先級低，沒時間處理。做數(shù)據(jù)治理平臺的同學(xué)無一例外，都遇到了這個問題，就是推不動業(yè)務(wù)去治理。

那到底應(yīng)該怎么辦呢？我們的答案是：常規(guī)治理自動化！但是自動化治理，面臨的最大挑戰(zhàn)就是怎么確保自動的過程中可靠安全？萬一刪錯了數(shù)據(jù)怎么辦？萬一導(dǎo)致了故障怎么辦？其實并沒那么可怕，再難的事情，只要有體系化的保障，就不用害怕，我們給出的方案是五步法自動治理：

制定標(biāo)準(zhǔn)：自動化治理一定要有嚴(yán)格的標(biāo)準(zhǔn)，只有形成了標(biāo)準(zhǔn)，才有可能自動化，這是先決條件。

問題識別：根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、根據(jù)規(guī)則去識別生產(chǎn)待治理的問題。

質(zhì)量檢驗：第一道防火墻，通過波動檢測、交叉驗證等方式阻斷部分問題發(fā)生。

治理預(yù)告：第二道防火墻，對于非常 critical 的治理動作，通過治理預(yù)告，讓用戶幫助阻攔問題。

快速回滾：第三道防火墻，即使出現(xiàn)了問題，也能快速回滾。所有的治理動作，必須是可以回滾的，否則就不能納入到自動化范圍。

四、收益分析

數(shù)據(jù)存儲壓縮率：提升 5%，計算資源收益：提升 16%，作業(yè)運行時長：和計算資源收益相當(dāng)，縮短 14%。此外，作業(yè)失敗率、GC 時間、OOM 等也有不同程度的下降

五、未來規(guī)劃

未來工作更多的是延續(xù)，因為很多工作才剛開始起步，還比較淺。總的來說，有這么幾件事：

數(shù)據(jù)壓縮：之前主要是替換壓縮算法，這個紅利已經(jīng)吃完了。接下來還要再繼續(xù)提升的話，就需要在動態(tài)壓縮、編碼等方面下功夫。

數(shù)倉架構(gòu)：前面我們講的數(shù)倉白盒化，很多工作都才剛開始，特別是在模型設(shè)計、模型生產(chǎn)等方面。

深度范圍：進(jìn)一步提升引擎白盒化治理深度。

下代技術(shù)：要想在效率和成本上產(chǎn)生突破，必須要布局下一代技術(shù)，跳出我們現(xiàn)有的認(rèn)知，在技術(shù)范式上取得進(jìn)展。