基于 Apache Druid 的实时分析平台在爱奇艺的实践

最近几年大数据技术在各行各业得到广泛应用，为企业的运营决策和各种业务提供支持。随着数据的增长，业务对数据时效性的要求，给企业的大数据分析带来了巨大挑战。针对海量数据的实时分析需求，近年来市场上涌现出众多OLAP分析引擎。这些OLAP引擎有各自的适用场景和优缺点，如何选择一款合适的引擎来更快地分析数据、更高效地挖掘数据的潜在价值？

爱奇艺大数据服务团队评估了市面上主流的OLAP引擎，最终选择Apache Druid时序数据库来满足业务的实时分析需求。本文将介绍Druid在爱奇艺的实践情况、优化经验以及平台化建设的一些思考。

爱奇艺大数据OLAP服务

爱奇艺大数据OLAP服务在2015年前主要以离线分析为主，主要基于Hive+MySQL、HBase等。2016年起引入Kylin和Impala分别支持固定报表和Ad-hoc查询。2018年以来引入Kudu和Druid支持实时分析需求。

 

在引入Druid之前，业务的一些场景无法通过离线分析满足，如广告主想要实时基于投放效果调整投放策略、算法工程师调整模型推到线上A/B要隔天离线报表才能看到效果。这些场景都可以归纳为对海量事件流进行实时分析，经典的解决方案有如下几种：

• 离线分析 ：

使用Hive、Impala或者Kylin，它们一个共同的缺点是时效性差，即只能分析一天或者一小时前的数据，Kylin还面临维度爆炸的问题

• 实时分析：

• 用ElasticSearch或OpenTSDB，由于数据结构本质是行存储，聚合分析速度都比较慢；可以通过查询缓存、OpenTSDB预计算进行优化，但不根本解决问题；
• 用流任务（Spark/Flink）实时地计算最终结果，存储在MySQL提供进一步服务；问题是每当需求调整，如维度变更时，则需要写新的流任务代码；
• 使用Kudu和Impala结合能够做到实时分析。在实践过程中发现，Kudu受限于内存和单机分区数，支撑海量数据成本很大；

• Lambda架构：

无论选用哪种实时或离线方案的组合，都会采用Lambda架构，用离线数据校准实时数据。这意味着从摄入、处理、查询都需要维护两套架构，新增一个维度，离线和实时均需对应修改，维护困难

 

以上种种方案的不足，促使我们寻找新的解决方案，最终决定采用Druid。

Apache Druid介绍

Apache Druid是针对海量事件流进行存储和实时多维分析的开源系统。它具有如下特性：

• 实时可见：消息摄入后分钟级查询可见
• 交互查询：查询延时在秒级，核心思想为内存计算和并行计算
• 维度灵活：支持几十个维度任意组合，仅在索引时指定的维度查询可见
• 易于变更：需求变更后调整索引配置立马生效；
• 流批一体：新版本KIS模式可实现Exactly Once语义

 

上图为Druid架构图，大体分为几个模块：

• MiddleManager ：索引节点，负责实时处理消息，将其转成列式存储，并通过Rollup精简数据量；索引节点定期将内存中数据持久化为不可修改的文件（Segment），保存至HDFS保证数据不会丢失；
• Historical ：历史节点，将Segment加载到本地，负责大部分查询的计算；
• Broker ：查询节点，将查询分解为实时和离线部分，转发给索引节点和历史节点，并汇总最终的查询结果；
• Overlord ：负责索引任务管理；
• Coordinator ：负责负载均衡，确保Segment在历史节点之间尽量均衡；

Druid在爱奇艺的实践

Druid很好地填补了爱奇艺在实时OLAP分析领域的空白，随着业务实时分析需求的增加，Druid集群和业务规模也在稳步增长。目前集群规模在数百个节点，每天处理数千亿条消息，Rollup效果在10倍以上。平均每分钟6千条查询，P99延时一秒内，P90延时在200毫秒内。在建设Druid服务过程中，我们也不断遇到规模增长带来的性能瓶颈和稳定性问题。

1.Coordinator瓶颈

当时的挑战是实时索引任务经常被阻塞。Druid的Handoff总结如下，索引节点将Segment持久化到HDFS，然后Coordinator制定调度策略，将计划发布到ZooKeeper。历史节点从ZooKeeper获取计划后异步地加载Segment。当历史节点加载完Segment索引节点的Handoff过程才结束。这个过程中，由于Coordinator制定计划是单线程串行的，如果一次触发了大量Segment加载，执行计划制定就会很慢，从而会阻塞Handoff过程，进而索引节点所有的Slot均会被用满。

而以下过程均会触发大量Segment加载，在解决Coordinator调度性能瓶颈前， 很容易引发故障：

• 历史节点因硬件故障、GC、主动运维退出

• 调整Segment副本数、保留规则

通过火焰图对Coordinator进行Profiling最终定位了问题，如下图所示，将最耗时部分放大出来，是负载均衡策略对每个Segment要选择一个最佳的服务器。阅读源码可知其过程为，加载Segment X，需要计算它和服务器的每个Segment Y的代价Cost(X, Y)，其和为服务器和Segment X的代价。假设集群有N个Segment，M个Historical节点，则一个节点宕机，有N/M个Segment需要加载，每个Segment都和剩余的N个节点计算一次代价，调度耗时和N成平方关系。

一个节点宕机调度耗时 = (N/M)个Segment * 每个Segment调度耗时 = (N/M) * N = O(N^2)

分析清楚原因后，很容易了解到Druid新很容易了解到Druid新版本提供了新的负载均衡策略(
druid.coordinator.balancer.strategy =
CachingCostBalancerStrategy )，应用后调度性能提升了10000倍，原先一个历史节点宕机会阻塞Coordinator1小时到2小时，现在30秒内即可完成。

 

2.Overlord瓶颈

Overlord性能慢，我们发现升级到0.14后Overlord API性能较差，导致的后果是索引任务概率性因调用API超时而失败。通过Jstack分析，看到大部分的HTTP线程均为阻塞态，结合代码分析，定位到API慢的原因，如左图所示，Tranquility会定期调用Overlord API，获取所有RunningTasks，Overlord内部维护了和MySQL的连接池，该连接池默认值为8，该默认值值过小，阻塞了API处理。解决方法是增大dbcp连接池大小。
druid.metadata.storage.connector.dbcp.maxTotal = 64

 

调整后，Overlord性能得到了大幅提升，Overlord页面打开从几十秒降低到了几秒。但意料之外的事情发生了，API处理能力增加带来了CPU的飙升，如右图所示，并且随着Tranquility任务增加CPU逐渐打满，Overlord页面性能又逐步降低。通过火焰图Profile可知，CPU主要花费在getRunningTasks的处理过程，进一步分析Tranquility源码后得知，Tranquility有一个配置项(
druidBeam.overlordPollPeriod）可以控制Tranquility轮询该API的间隔，增大该间隔后问题得到了暂时缓解，但根本的解决方案还是将任务切换为KIS模式。

3.索引成本

Druid索引成本过高。基于Druid官方文档，一个Druid索引任务需要3个核，一个核用于索引消息，一个核用于处理查询，一个核用于Handoff过程。我们采用该建议配置索引任务，压测结果是3核配置下能够支撑百万/分钟的摄入。

在最初，集群所有的索引任务都是统一配置，但实际使用过程中，大部分的索引任务根本达不到百万/分钟的消息量，造成了资源大量浪费。如下图所示，我们按照索引任务的内存使用量从高到低排序，9 GB为默认配置，80%的任务利用率低于1/3，即3 GB。我们以3 GB绘制一条横线，以内存使用最接近的任务绘制一条竖线，定义A为实际使用的内存，B为第二象限空白部分，C为第四象限空白部分，D为第一象限空白部分，则浪费的资源 = （B+C+D）的面积。

我们思考能否采取索引任务分级的策略，定义一种新的类型索引节点 – Tiny节点。Tiny节点配置改为1 core3GB，能够满足80%小任务的资源需求，而default节点继续使用 3 core9 GB的配置，满足20%大任务的需求，在这种新的配置下，浪费的资源 = （B + C）的面积，D这一大块被省下来。简单地计算可知，在不增加机器的情况下，总Slots能够增加1倍。

默认slot资源需求为1，Tiny为1/3，调整后单位任务需要的资源 = 0.2 * 1 + 0.8 * 1/3 = 0.5

 

在实际操作层面，还需解决一个问题，即如何把Datasource指定给合适的Worker节点。在Druid低版本中，需要通过配置文件将每一个Datasource和Worker节点进行关联，假设有N个Datasource，M个Worker节点，这种配置的复杂度为 N * M，且无法较好地处理Worker节点负载均衡，Worker宕机等场景。在Druid 0.17中，引入了节点Category概念，只需将Datasource关联特定的Category，再将Category和Worker绑定，新的配置方法有2个Category，复杂度 = 2 * N + 2 * M。

4.Tranquility vs KIS

刚使用Druid时，当时主力模式是Tranquility。Tranquility本质上仍然是经典的Lambda架构，实时数据通过Tranquility摄入，离线数据通过HDFS索引覆盖。通过离线覆盖的方式解决消息延迟的问题，缺点是维护两套框架。对于节点失败的问题，Tranquility的解决方案是链路冗余，即同时在两个索引节点各起一份索引任务，任一节点失败仍有一份能够成功，缺点是浪费了一倍的索引资源。自0.14版本起，Druid官方建议使用KIS模式索引数据，它提供了Exactly Once语义，能够很好地实现流批一体。

 

和Tranquility的Push模式不同，KIS采取Pull模式，索引任务从Kafka拉取消息，构建Segment。关键点在于最后持久化Segment的时候，KIS任务有一个数据结构记录了上一次持久化的Offset位置，如图例左下角所示，记录了每个Kafka Partition消费的Offset。在持久化时会先检查Segment的开始Offset和元信息是否一致。如果不一致，则会放弃本次持久化，如果一致，则触发提交逻辑。提交中，会同时记录Segment元信息和Kafka Offset，该提交过程为原子化操作，要么都成功，要么都失败。

 

KIS如何处理各个节点失败的情况呢？假设Kafka集群失败，由于是Pull模式，Druid在Kafka恢复后继续从上一个Offset开始消费；假设Druid索引节点失败，Overlord后台的Supervisor会监控到相应任务状态，在新的索引节点启动KIS任务，由于内存中的状态丢失，新的KIS任务会读取元信息，从上一次的Offset开始消费。假设是MySQL或者更新元数据过程失败，则取决于提交的原子操作是否成功，若成功则KIS从新的Offset开始消费，失败则从上一次Offset开始消费。

进一步看一下KIS是如何保证Exactly Once语义。其核心是保证Kafka消费的Offset连续，且每个消息都有唯一ID。Exactly Once可以分为两个部分，一是At Least Once，由KIS检查Offset的机制保证，一旦发现缺失了部分Offset，KIS会重新消费历史数据，该过程相当于传统的离线补数据，只是现在由Druid自动完成了。另一个是At Most Once，只要保证Offset没有重叠部分，则每条消息只被处理了一次。

以下是KIS在爱奇艺的一个实例，左下图为业务消息量和昨天的对比图，其中一个小时任务持久化到HDFS失败了，看到监控曲线有一个缺口。之后Druid后台启动了一个新的KIS任务，一段时间后，随着KIS补录数据完成，曲线图恢复到右下图所示。那么，如果业务不是一直盯着曲线看，而是定期查看的话，完全感受不到当中发生了异常。

 

基于Druid的实时分析平台建设

Druid性能很好，但在初期推广中却遇到很大的阻力，主要原因是Druid的易用性差，体现在如下几个方面：

1. 数据摄入需要撰写一个索引配置，除了对数据自身的描述（时间戳、维度和度量），还需要配置Kafka信息、Druid集群信息、任务优化信息等
2. 查询的时候需要撰写一个JSON格式的查询，语法为Druid自定义，学习成本高
3. 返回结果为一个JSON格式的数据，用户需自行将其处理成最终图表、告警
4. 报错信息不友好，上述所有配置均通过JSON撰写，一个简单的逗号、格式错误都会引起报错，需花费大量时间排查

为解决Druid易用性差的问题，爱奇艺自研了实时分析平台RAP（Realtime Analysis Platform），屏蔽了Kafka、Druid、查询的细节，业务只需描述数据格式即可摄入数据，只需描述报表样式、告警规则，即可配置实时报表和实时告警。

RAP实时分析平台，主要有六大特性：

• 全向导配置：业务无需手写ETL任务
• 计算存储透明：业务无需关心底层OLAP选型
• 丰富报表类型：支持常见的线图、柱状图、饼图等
• 数据延时低：从App数据采集到生成可视化报表的端到端延时在5分钟内，支持数据分析师、运营等业务实时统计分析UV、VV、在线用户数等
• 秒级查询：大部分查询都是秒以内
• 灵活变更：更改维度后重新上线即可生效

 

RAP实时分析平台目前已经在爱奇艺会员、推荐、BI等多个业务落地，配置了上千张报表，帮助业务在实时监控报警、实时运营分析、实时AB测试对比等场景提升排障响应速度、运营决策效率。

未来展望

进一步迭代完善Druid及RAP，提升稳定性、服务能力，简化业务接入成本：

• 接入爱奇艺自研的Pilot智能SQL引擎，支持异常查询拦截、限流等功能

• 运维平台：包括元信息管理、任务管理、服务健康监测等，提升运维效率

• 离线索引：支持直接索引Parquet文件，通过Rollup进一步提升查询效率

• 支持JOIN：支持更丰富的语义