目录
前言
初版设计方案
CK 分页查询
使用ES Scroll Scan 优化深翻页
ES+Hbase 组合查询方案
RediSearch+RedisJSON 优化方案
总结
前言
在开发中遇到一个业务诉求，需要在千万量级的底池数据中筛选出不超过 10W 的数据，并根据配置的权重规则进行排序、打散（如同一个类目下的商品数据不能连续出现 3 次）。下面对该业务诉求的实现，设计思路和方案优化进行介绍。
对“千万量级数据中查询 10W 量级的数据”设计了如下方案：
多线程+CK 翻页方案
ES scroll scan 深翻页方案
ES+Hbase 组合方案
RediSearch+RedisJSON 组合方案
初版设计方案
整体方案设计为：
先根据配置的「筛选规则」，从底池表中筛选出「目标数据」
在根据配置的「排序规则」，对「目标数据」进行排序，得到「结果数据」
技术方案如下：
①每天运行导数任务，把现有的千万量级的底池数据（Hive 表）导入到 Clickhouse 中，后续使用 CK 表进行数据筛选。
②将业务配置的筛选规则和排序规则，构建为一个「筛选 + 排序」对象 SelectionQueryCondition。
③从 CK 底池表取「目标数据」时，开启多线程，进行分页筛选，将获取到的「目标数据」存放到 result 列表中。
//分页大小 默认 5000
int pageSize = this.getPageSize();
//页码数
int pageCnt = totalNum / this.getPageSize() + 1;
List> result = Lists.newArrayList();
ListList>>> futureList = new ArrayList<>(pageCnt);
//开启多线程调用
for (int i = 1; i <= pageCnt; i++) {
//将业务配置的筛选规则和排序规则 构建为 SelectionQueryCondition 对象
SelectionQueryCondition selectionQueryCondition = buildSelectionQueryCondition(selectionQueryRuleData);
selectionQueryCondition.setPageSize(pageSize);
selectionQueryCondition.setPage(i);
futureList.add(selectionQueryEventPool.submit(new QuerySelectionDataThread(selectionQueryCondition)));
}
for (Future>> future : futureList) {
//RPC 调用
List> queryRes = future.get(20, TimeUnit.SECONDS);
if (CollectionUtils.isNotEmpty(queryRes)) {
// 将目标数据存放在 result 中
result.addAll(queryRes);
}
}
④对目标数据 result 进行排序，得到最终的「结果数据」。
CK 分页查询
在「初版设计方案」章节的第 3 步提到了「从 CK 底池表取目标数据时，开启多线程，进行分页筛选」。此处对 CK 分页查询进行介绍。
①封装了 queryPoolSkuList 方法，负责从 CK 表中获得目标数据。该方法内部调用了 sqlSession.selectList 方法。
public List> queryPoolSkuList( Map params ) {
List> resultMaps = new ArrayList<>();
QueryCondition queryCondition = parseQueryCondition(params);
List> mapList = lianNuDao.queryPoolSkuList(getCkDt(),queryCondition);
if (CollectionUtils.isNotEmpty(mapList)) {
for (Map data : mapList) {
resultMaps.add(camelKey(data));
}
}
return resultMaps;
}
// lianNuDao.queryPoolSkuList
@Autowired
@Qualifier("ckSqlNewSession")
private SqlSession sqlSession;
public List> queryPoolSkuList( String dt, QueryCondition queryCondition ) {
queryCondition.setDt(dt);
queryCondition.checkMultiQueryItems();
return sqlSession.selectList("LianNu.queryPoolSkuList",queryCondition);
}
②sqlSession.selectList 方法中调用了和 CK 交互的 queryPoolSkuList 查询方法，部分代码如下：
select sku_pool_id,i tem_sku_id, skuPoolName, price, ... ... businessType from liannu_sku_pool_indicator_all where dt=#{dt} and"queryItem.type == 'equal'"> ${queryItem.field} = #{queryItem.value}... ...foreach> group by sku_pool_id,item_sku_id if> group by sku_pool_id,item_sku_id,${orderBy} order by ${orderBy} ${orderAd} if> limit #{limitStart},#{limitEnd} if>select>③可以看到，在 CK 分页查询时，是通过 limit #{limitStart}，#{limitEnd} 实现的分页。limit 分页方案，在「深翻页」时会存在性能问题。初版方案上线后，在 1000W 量级的底池数据中筛选 10W 的数据，最坏耗时会达到 10s~18s 左右。使用 ES Scroll Scan 优化深翻页对于 CK 深翻页时候的性能问题，进行了优化，使用 Elasticsearch 的 scroll scan 翻页方案进行优化。| ES 的翻页方案ES 翻页，有下面几种方案：from + size 翻页scroll 翻页scroll scan 翻页search after 翻页对上述几种翻页方案，查询不同数目的数据，耗时数据如下表：| 耗时数据此处，分别使用 Elasticsearch 的 scroll scan 翻页方案、初版中的 CK 翻页方案进行数据查询，对比其耗时数据。如上测试数据，可以发现，以十万，百万，千万量级的底池为例：底池量级越大，查询相同的数据量，耗时越大查询结果 3W 以下时，ES 性能优；查询结果 5W 以上时，CK 多线程性能优ES+Hbase 组合查询方案在「使用 ES Scroll Scan 优化深翻页」中，使用 Elasticsearch 的 scroll scan 翻页方案对深翻页问题进行了优化，但在实现时为单线程调用，所以最终测试耗时数据并不是特别理想，和 CK 翻页方案性能差不多。在调研阶段发现，从底池中取出 10W 的目标数据时，一个商品包含多个字段的信息（CK 表中一行记录有 150 个字段信息），如价格、会员价、学生价、库存、好评率等。对于一行记录，当减少获取字段的个数时，查询耗时会有明显下降。如对 sku1的商品，从之前获取价格、会员价、学生价、亲友价、库存等 100 个字段信息，缩减到只获取价格、库存这两个字段信息。如下图所示，使用 ES 查询方案，对查询同样条数的场景（从千万级底池中筛选出 7W+ 条数据），获取的每条记录的字段个数从 32 缩减到 17，再缩减到 1个（其实是两个字段，一个是商品唯一标识 sku_id，另一个是 ES 对每条文档记录的 doc_id）时，查询的耗时会从 9.3s 下降到 4.2s，再下降到 2.4s。从中可以得出如下结论：一次 ES 查询中，若查询字段和信息较多，fetch 阶段的耗时，远大于 query 阶段的耗时。一次 ES 查询中，若查询字段和信息较多，通过减少不必要的查询字段，可以显著缩短查询耗时。下面对结论中涉及的 query 和 fetch 查询阶段进行补充说明。| ES 查询的两个阶段在 ES 中，搜索一般包括两个阶段：query 阶段：根据查询条件，确定要取哪些文档（doc），筛选出文档 ID（doc_id）fetch 阶段：根据 query 阶段返回的文档 ID（doc_id），取出具体的文档（doc）| 组合使用在《ES 亿级数据检索优化，三秒返回突破性能瓶颈一文调研的基础上，发现「减少不必要的查询展示字段」可以明显缩短查询耗时。沿着这个优化思路，设计了一种新的查询方案：ES 仅用于条件筛选，ES 的查询结果仅包含记录的唯一标识 sku_id（其实还包含 ES 为每条文档记录的 doc_id）Hbase 是列存储数据库，每列数据有一个 rowKey。利用 rowKey 筛选一条记录时，复杂度为 O(1)。（类似于从 HashMap 中根据 key 取 value）根据 ES 查询返回的唯一标识 sku_id，作为 Hbase 查询中的 rowKey，在 O(1) 复杂度下获取其他信息字段，如价格，库存等使用 ES + Hbase 组合查询方案，在线上进行了小规模的灰度测试。在 1000W 量级的底池数据中筛选 10W 的数据，对比 CK 翻页方案，最坏耗时从 10~18s 优化到了 3~6s 左右。也应该看到，使用 ES + Hbase 组合查询方案，会增加系统复杂度，同时数据也需要同时存储到 ES 和 Hbase。RediSearch+RedisJSON 优化方案RediSearch 是基于 Redis 构建的分布式全文搜索和聚合引擎，能以极快的速度在 Redis 数据集上执行复杂的搜索查询。RedisJSON 是一个 Redis 模块，在 Redis 中提供 JSON 支持。RedisJSON 可以和 RediSearch 无缝配合，实现索引和查询 JSON 文档。根据一些参考资料，RediSearch + RedisJSON 可以实现极高的性能，可谓碾压其他 NoSQL 方案。在后续版本迭代中，可考虑使用该方案来进一步优化。下面给出 RediSearch + RedisJSON 的部分性能数据。| RediSearch 性能数据在同等服务器配置下索引了 560 万个文档 (5.3GB)，RediSearch 构建索引的时间为 221 秒，而 Elasticsearch 为 349 秒。RediSearch 比 ES 快了 58%。数据建立索引后，使用 32 个客户端对两个单词进行检索，RediSearch 的吞吐量达到 12.5K ops/sec，ES 的吞吐量为 3.1K ops/sec，RediSearch 比 ES 要快 4 倍。同时，RediSearch 的延迟为 8ms，而 ES 为 10ms，RediSearch 延迟稍微低些。| RedisJSON 性能数据根据官网的性能测试报告，RedisJson + RedisSearch 可谓碾压其他 NoSQL：对于隔离写入（isolated writes），RedisJSON 比 MongoDB 快 5.4 倍，比 ES 快 200 倍以上对于隔离读取（isolated reads），RedisJSON 比 MongoDB 快 12.7 倍，比 ES 快 500 倍以上在混合工作负载场景中，实时更新不会影响 RedisJSON 的搜索和读取性能，而 ES 会受到影响：RedisJSON 支持的操作数/秒比 MongoDB 高约 50 倍，比 ES 高 7 倍/秒RedisJSON 的延迟比 MongoDB 低约 90 倍，比 ES 低 23.7 倍此外，RedisJSON 的读取、写入和负载搜索延迟，在更高的百分位数中远比 ES 和 MongoDB 稳定。当增加写入比率时，RedisJSON 还能处理越来越高的整体吞吐量。而当写入比率增加时，ES 会降低它可以处理的整体吞吐量。总结本文从一个业务诉求触发，对“千万量级数据中查询 10W 量级的数据”介绍了不同的设计方案。对于在 1000W 量级的底池数据中筛选 10W 的数据的场景，不同方案的耗时如下：多线程+CK 翻页方案，最坏耗时为 10s~18s单线程+ES scroll scan 深翻页方案，相比 CK 方案，并未见到明显优化ES+Hbase 组合方案，最坏耗时优化到了 3s~6sRediSearch+RedisJSON 组合方案，后续会实测该方案的耗时福利IT架构师/技术大咖的交流圈子,为您提供架构体系知识、技术文章、流行实践案例、解决方案等，行业大咖分享交流/同行经验分享互动,期待你的加入!扫码即可加入哦随着材料不断增多社群会不定期涨价早加入更优惠公众号发送如下关键字获取免费资料：1.架构电子书视频--回复"架构"2.架构实践案例集--回复"实践"3.Docker实战文档--回复"docker"4.技术架构规划文档--回复"规划"5.华为鸿蒙技术资料--回复"华为"免责声明：本公众号部分分享的资料来自网络收集和整理，所有文字和图片版权归属于原作者所有，且仅代表作者个人观点，与本公众号无关，文章仅供读者学习交流使用，并请自行核实相关内容，如文章内容涉及侵权，请联系后台管理员删除。更多推荐教你实现 SSO 单点登录图解 Kafka，触类旁通高并发服务的几条优化经验架构设计本质：系统与子系统、模块与组件、框架与架构
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