以字節跳動內部 Data Catalog 架構升級為例聊業務系統的性能優化

背景

字節跳動 Data Catalog 產品早期，是基於 LinkedIn Wherehows 進行二次改造，產品早期只支援 Hive 一種數據源。後續為了支援業務發展，做了很多修修補補的工作，系統的可維護性和擴展性變得不可忍受。比如為了支援數據血緣能力，引入了位元組內部的圖資料庫 veGraph，寫入時，需要業務層處理 MySQL、ElasticSearch 和 veGraph 三種存儲，模型也需要同時理解關係型和圖兩種。更多的背景可以參照之前的文章。

新版本保留了原有版本全量的產品能力，將存儲層替換成了 Apache Atlas。然而，當我們把存量數據導入到新系統時，許多介面的讀寫性能都有嚴重下降，伺服器資源的使用也被拉伸到誇張的地步，比如：

  • 寫入一張超過 3000 列的 Hive 表元數據時，會持續將服務節點的 CPU 佔用率提升到 100%，十幾分鐘後觸發超時
  • 一張幾十列的埋點表，上下游很多，打開詳情展示時需要等 1 分鐘以上
    為此，我們進行了一系列的性能調優，結合 Data Catlog 產品的特點，調整了 Apache Atlas 以及底層 Janusgraph 的實現或配置，並對優化性能的方法論做了一些總結。

業務系統優化的整體思路

在開始討論更多細節之前，先概要介紹下我們做業務類系統優化的思路。本文中的業務系統，是相對於引擎系統的概念，特指解決某些業務場景，給用戶直接暴露前端使用的 Web 類系統。
優化之前，首先應明確優化目標。
與引擎類系統不同，業務類系統不會追求極致的性能體驗，更多是以解決實際的業務場景和問題出發，做針對性的調優，需要格外注意避免過早優化與過度優化。
準確定位到瓶頸，才能事半功倍。
一套業務系統中，可以優化的點通常有很多，從業務流程梳理到底層組件的性能提升，但是對瓶頸處優化，才是 ROI 最高的。
根據問題類型，挑性價比最高的解決方案。
解決一個問題，通常會有很多種不同的方案，就像條條大路通羅馬，但在實際工作中，我們通常不會追求最完美的方案，而是選用性價比最高的。
優化的效果得能快速得到驗證。
性能調優具有一定的不確定性，當我們做了某種優化策略後，通常不能上線觀察效果，需要一種更敏捷的驗證方式，才能確保及時發現策略的有效性，並及時做相應的調整。

業務系統優化的細節

優化目標的確定

在業務系統中做優化時，比較忌諱兩件事情：

  • 過早優化：在一些功能、實現、依賴系統、部署環境還沒有穩定時，過早的投入優化程式碼或者設計，在後續系統發生變更時，可能會造成精力浪費。
  • 過度優化：與引擎類系統不同，業務系統通常不需要跑分或者與其他系統產出性能對比報表，實際工作中更多的是貼合業務場景做優化。比如用戶直接訪問前端介面的系統，通常不需要將響應時間優化到 ms 以下，幾十毫秒和幾百毫秒，已經是滿足要求的了。
優化範圍選擇

對於一個業務類 Web 服務來說，特別是重構階段，優化範圍比較容易圈定，主要是找出與之前系統相比，明顯變慢的那部分 API，比如可以通過以下方式收集需要優化的部分：
• 通過前端的慢查詢捕捉工具或者後端的監控系統，篩選出 P90 大於 2s 的 API
• 頁面測試過程中，研發和測試同學陸續回饋的 API
• 數據導入過程中，研發發現的寫入慢的 API 等

優化目標確立

針對不同的業務功能和場景，定義儘可能細緻的優化目標，以 Data Catalog 系統為例：

定位性能瓶頸手段

系統複雜到一定程度時，一次簡單的介面調用，都可能牽扯出底層廣泛的調用，在優化某個具體的 API 時，如何準確找出造成性能問題的瓶頸，是後續其他步驟的關鍵。下面的表格是我們總結的常用瓶頸排查手段。

優化策略

在找到某個介面的性能瓶頸後，下一步是著手處理。同一個問題，修復的手段可能有多種，實際工作中，我們優先考慮性價比高的，也就是實現簡單且有明確效果。

快速驗證

優化的過程通常需要不斷的嘗試，所以快速驗證特別關鍵，直接影響優化的效率。

Data Catalog 系統優化舉例

在我們升級位元組 Data Catalog 系統的過程中，廣泛使用了上文中介紹的各種技巧。本章節，我們挑選一些較典型的案例，詳細介紹優化的過程。

調節 JanusGraph 配置

實踐中，我們發現以下兩個參數對於 JanusGraph 的查詢性能有比較大的影響：

  • query.batch = ture
  • query.batch-property-prefetch=true
    其中，關於第二個配置項的細節，可以參照我們之前發布的文章。這裡重點講一下第一個配置。
    JanusGraph 做查詢的行為，有兩種方式：

針對位元組內部的應用場景，元數據間的關係較多，且元數據結構複雜，大部分查詢都會觸發較多的節點訪問，我們將 query.batch 設置成 true 時，整體的效果更好。

調整 Gremlin 語句減少計算和 IO

一個比較典型的應用場景，是對通過關係拉取的其他節點，根據某種屬性做 Count。在我們的系統中，有一個叫「BusinessDomain」的標籤類型，產品上，需要獲取與某個此類標籤相關聯的元數據類型，以及每種類型的數量，返回類似下面的結構體：

{ "guid": "XXXXXX", "typeName": "BusinessDomain", "attributes": { "nameCN": "直播", "nameEN": null, "creator": "XXXX", "department": "XXXX", "description": "直播業務標籤" }, "statistics": [ { "typeName": "ClickhouseTable", "count": 68 }, { "typeName": "HiveTable", "count": 601 } ] }

我們的初始實現轉化為 Gremlin 語句後，如下所示，耗時 2~3s：

g.V().has('__typeName', 'BusinessDomain') .has('__qualifiedName', eq('XXXX')) .out('r:DataStoreBusinessDomainRelationship') .groupCount().by('__typeName') .profile();

優化後的 Gremlin 如下，耗時~50ms:

g.V().has('__typeName', 'BusinessDomain') .has('__qualifiedName', eq('XXXX')) .out('r:DataStoreBusinessDomainRelationship') .values('__typeName').groupCount().by() .profile();

Atlas 中根據 Guid 拉取數據計算邏輯調整

對於詳情展示等場景，會根據 Guid 拉取與實體相關的數據。我們優化了部分 EntityGraphRetriever 中的實現，比如：

  • mapVertexToAtlasEntity 中，修改邊遍歷的讀數據方式，調整為以點以及點上的屬性過濾拉取，觸發 multiPreFetch 優化。
  • 支援根據邊類型拉取數據，在應用層根據不同的場景，指定不同的邊類型集合，做數據的裁剪。最典型的應用是，在詳情展示頁面，去掉對血緣關係的拉取。
  • 限制關係拉取的深度，在我們的業務中，大部分關係只需要拉取一層，個別的需要一次性拉取兩層，所以我們介面實現上，支援傳入拉取關係的深度，默認一層。
    配合其他的修改，對於被廣泛引用的埋點表，讀取的耗時從~1min 下降為 1s 以內。

對大量節點依次獲取資訊加並行處理

在血緣相關介面中，有個場景是需要根據血緣關係，拉取某個元數據的上下游 N 層元數據，新拉取出的元數據，需要額外再查詢一次，做屬性的擴充。
我們採用增加並行的方式優化，簡單來說：

  • 設置一個 Core 執行緒較少，但 Max 執行緒數較多的執行緒池：需要拉取全量上下游的情況是少數，大部分情況下幾個 Core 執行緒就夠用，對於少數情況，再啟用額外的執行緒。
  • 在批量拉取某一層的元數據後，將每個新拉取的元數據頂點加入到一個執行緒中，在執行緒中單獨做屬性擴充
  • 等待所有的執行緒返回
    對於關係較多的元數據，優化效果可以從分鐘級到秒級。

對於寫入瓶頸的優化

位元組的數倉中有部分大寬表，列數超過 3000。對於這類元數據，初始的版本幾乎沒法成功寫入，耗時也經常超過 15 min，CPU 的利用率會飆升到 100%。

定位寫入的瓶頸

我們將線上的一台機器從 LoadBalance 中移除，並構造了一個擁有超過 3000 個列的元數據寫入請求，使用 Arthas 的 itemer 做 Profile，得到下圖：

從上圖可知，總體 70%左右的時間，花費在 createOrUpdate 中引用的 addProperty 函數。
耗時分析

  1. JanusGraph 在寫入一個 property 的時候，會先找到跟這個 property 相關的組合索引，然後從中篩選出 Coordinality 為「Single」的索引

  2. 在寫入之前，會 check 這些為 Single 的索引是否已經含有了當前要寫入的 propertyValue

  3. 組合索引在 JanusGraph 中的存儲格式為：

  4. Atlas 默認創建的「guid」屬性被標記為 globalUnique，他所對應的組合索引是__guid。

  5. 對於其他在類型定義文件中被聲明為「Unique」的屬性，比如我們業務語義上全局唯一的「qualifiedName」，Atlas 會理解為「perTypeUnique」，對於這個 Property 本身，如果也需要建索引，會建出一個 coordinity 是 set 的完全索引，為「propertyName+typeName」生成一個唯一的完全索引

  6. 在調用「addProperty」時，會首先根據屬性的類型定義，查找「Unique」的索引。針對「globalUnique」的屬性，比如「guid」，返回的是「__guid」；針對「perTypeUnique」的屬性，比如「qualifiedName」，返回的是「propertyName+typeName」的組合索引。

  7. 針對唯一索引，會嘗試檢查「Unique」屬性是否已經存在了。方法是拼接一個查詢語句，然後到圖裡查詢

  8. 在我們的設計中，寫入表的場景，每一列都有被標記為唯一的「guid」和「qualifiedName」，「guid」會作為全局唯一來查詢對應的完全索引，「qualifiedName」會作為「perTypeUnique」的查詢「propertyName+typeName」的組合完全索引，且整個過程是順序的，因此當寫入列很多、屬性很多、關係很多時，總體上比較耗時。

優化思路

  • 對於「guid」，其實在創建時已經根據「guid」的生成規則保證了全局唯一性，幾乎不可能有衝突，所以我們可以考慮去掉寫入時對「guid」的唯一性檢查，節省了一半時間。
  • 對於「qualifiedName」，根據業務的生成規則，也是「globalUnique」的，與「perTypeUnique」的性能差別幾乎是一倍：

優化實現效果

  • 去除 Atlas 中對於「guid」的唯一性的檢查。
  • 添加「Global_Unqiue」配置項，在類型定義時使用，在初始化時對「__qualifiedName」建立全局唯一索引。
  • 配合其他優化手段，對於超多屬性與關係的 Entity 寫入，耗時可以降低為分鐘級。

總結

  • 業務類系統的性能優化，通常會以解決某個具體的業務場景為目標，從介面入手，逐層解決
  • 性能優化基本遵循思路：發現問題->定位問題->解決問題->驗證效果->總結提升
  • 優先考慮「巧」辦法，「土」辦法，比如加機器改參數，不為了追求高大上而走彎路

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