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导读：过来 3 年工夫里，Apache Doris 曾经在小米外部失去了宽泛的利用，反对了团体数据看板、广告投放 / 广告 BI、新批发、用户行为剖析、A/B 试验平台、天星数科、小米有品、用户画像、小米造车等小米外部数十个业务，并且在小米外部造成了一套以 Apache Doris 为外围的数据生态。本文将为大家分享小米用户行为剖析平台基于 Apache Doris 向量化版本的革新实际，包含数据存储架构和查问服务架构的演进与革新教训分享。
作者|小米数据智能部开发工程师 汤佳树
小米用户行为剖析对立平台是基于海量数据的一站式、全场景、多模型、多维度、自助式大数据智能洞察剖析服务平台，对接各类数据源，进行加工解决、剖析开掘和可视化展示，满足各类用户在用户洞察场景下的数据分析利用需要，提供高效极致的剖析体验。
业务需要
平台能够基于数据进行工夫剖析，留存剖析，散布剖析，漏斗剖析等，业务方次要基于事件进行剖析，事件是追踪或记录的用户行为或业务过程，能够是单个事件也能够是多个事件组合的虚构事件。
数据来源于各业务的打点数据，且基于事件模型进行建模，用户在产品中的各种操作都能够形象成 Event 实体，并且外面都会蕴含五因素：
- Who：即参加这个事件的用户是谁，例如用户的惟一 ID
- When：即这个事件产生的理论工夫，例如
time字段，记录准确到毫秒的事件产生工夫 - Where：即事件产生的地点，例如依据 IP 解析出的省份和城市
- How：即用户从事这个事件的形式，例如用户的设施，应用的浏览器，应用的 App 版本等等
- What：形容用户所做的这件事件的具体内容，例如点击类型的事件，须要记录的字段有点击 URL，点击 Title，点击地位等
数据基于 OLAP 引擎 Doris 进行存储，随着接入业务一直增多，且接入的业务量一直收缩，Top 级利用能够达到 100 亿条 / 天，查问压力和工夫相继增大，用户对查问时延的吐槽愈来愈多，咱们急迫的须要晋升查问性能来晋升用户的体验。
痛点问题
针对于业务需要，咱们总结了以下痛点问题：
- 为了实现简单的业务需要，OLAP 剖析引擎须要留存、漏斗等剖析函数撑持。
- 增量数据 100 亿 / 天，导入压力大，局部业务要求数据导入不丢不重。
- 业务接入一直增多，数据量收缩，须要 PB 级的数据下的交互式剖析查问达到秒级响应。
为了解决以上的痛点问题，咱们比照了多款 OLAP 剖析引擎，最终抉择了 Apache Doris。Doris 提供了留存、漏斗剖析等函数，极大水平的简化了开发的老本。在数据导入的过程中，咱们尝试 Doris 刚推出的 Merge On Write Unique Key 导入模型，能够抗住 100 亿 / 天 的增量数据压力。针对于向量化查问引擎的革新也是的性能较之前的版本有 3-5 倍 的晋升。
架构演进
一个优良的零碎离不开继续迭代与演进。为了更好的满足业务需要，咱们在存储架构与查问引擎两个层面上一直进行尝试，小米用户行为剖析零碎在上线后，目前已实现 3 次革新，以下将为大家介绍革新历程。
数据存储构造：数据架构的演进
在小米的用户行为剖析平台中，原始数据通过小米自研的音讯队列 Talos，在 Flink 中荡涤与建模后，被上游的 Doris 与 Hive 生产。全量的数据会存储在 Hive 中，进行批量 ETL 或历史数据召回的查问。实时增量数据被存储在 Doris 中，用来做热数据的查问操作。基于冷热数据拆散的架构，咱们进行了 3 次架构的演进。
第一阶段：基于明细宽表的查问
在最后的阶段咱们应用了基于明细的宽表查问模式 。为了解决灵活多样的剖析申请，在零碎中，咱们配合对立埋点平台解决数据，接入的 OLAP 的数据是间接埋点的全字段展平。在入库之前，咱们在 Flink 中将数据打平，以宽表的模式存储在 Doris 明细表中。依据查问的需要，咱们将常常应用的列作为建表的维度列，利用前缀索引的个性进行查问减速。 但某些头部大数据量业务容易查问多天数据，一个大查问可能就会将集群资源占满甚至导致集群不可用，且查问耗时相当之久。
第二阶段：基于聚合模型的查问减速
在革新的第二阶段，咱们应用了聚合模型对业务查问进行减速。 咱们对接入行为剖析的利用进行统计分析，绝大多数接入行为剖析的利用数据量在 1 亿 / 天数据量以内。对于局部应用频率较高的表，咱们采纳聚合表实现查问减速，对单天数据量超 10 亿且高频的头部利用做聚合表减速。具体流程为依据数据量挑选出头部利用，对其进行字段解析，并挑选出罕用指标及维度，由 Hive 表数据进行聚合 T-1 产出数据，最初写入到 Doris 中，进行查问减速。该阶段的革新解决了集群头部业务大查问的问题，此时尽管独立集群存储没问题，但因为其余业务接入后还会继续减少数据量和 埋点 字段，这样会导致元数据最先进入瓶颈。
第三阶段（以后阶段）：业务适配的建表革新
以后阶段，咱们对业务需要进行深度解析后从新布局了建表构造。咱们对某些利用的埋点字段进行剖析，发现有些用户埋点字段多达 500+，但在行为剖析里理论用到的可能只有 100+，这显然有所节约。所以咱们与用户沟通调研需要，配合行为剖析平台侧的能力，用户可在平台对有用事件和属性进行筛选，同时设置字段映射和过滤逻辑，而后再进行建表。
查问服务架构：查问引擎的革新与演进
咱们基于业务深度革新了查问的服务架构，构建了新的查问引擎架构，实现 SQL 的权重、路由、缓存和资源调度操作。依据查问条件，路由引擎会将 SQL 拆分成多条子查问，在 Doris 或 Hive 中执行后，将子查问的后果汇总，失去最终的后果。针对查问引擎，咱们也进行了 3 次技术架构的革新。
第一阶段：基于集群粒度的查问资源管理
咱们对集群粒度进行查问资源管理，在资源调度中，咱们会给每一个 Doris 集群设置一个总的资源池大小（依据集群能力和测试进行量化），依据数据量大小和查问天数对每个 SQL 进行加权，并对资源池的最大最小并行 SQL 数进行限度，如果计算的 SQL 超过限度则进行排队。其次，还会利用 Redis 对数据进行 SQL 级别缓存。
第二阶段：基于 SQL 路由的革新
为适配聚合表减速做了路由层，晋升缓存命中率和利用率，此阶段拆分原始提交 SQL，基于指标进行缓存，粒度更细，服务端可依据指标进行适当计算更易于缓存命中。值得一提的是排队工夫往往会比拟长，有些场景下可能会进行反复提交或拆分成同样的 SQL，为了提高效率会在 SQL 排队前和排队后各进行一次缓存校验。
第三阶段（以后阶段）：基于 SQL 权重的革新
整体架构方面，因为采取了筛选埋点字段而非全量字段导入 Doris，针对头部问题用户，咱们会基于查问历史统计指标及维度，依据指定的某些规定进行默认初始化操作，并以此沟通用户并进行疏导降级。此外为了更精密的管制资源调度，本阶段对对 SQL 内容进行加权，如含有 DISTINCT，LIKE，VARIANCE_SAMP 等字样再加权。对于资源耗费较大的操作，如 DISTINCT，会给予更高的权重，调度引擎在执行时会调配更多的资源。
实际利用
数据建模
对业务来讲，剖析查问须要较高的灵便度，且是对用户粒度进行剖析，所以须要保留较多的维度和指标，咱们选用 Doris 作为存储查问引擎，且采纳明细表建模，这样能够保障用户可能依据剖析需要查出数据。另一方面，因为查问剖析是一个延时要求较高的产品，对于数据量大、查问天数多、语句简单的状况，查问延时会很高，所以对于头部利用，咱们依据高频指标维度进行了聚合表模型建模。
CREATE TABLE `doris_XXX_event` (`olap_date` bigint(20) NOT NULL COMMENT "",
`event_name` varchar(256) NOT NULL COMMENT "",
`uniq_id` varchar(256) NOT NULL COMMENT "",
`dim1` varchar(256) REPLACE NULL COMMENT "",
`dim2` varchar(256) REPLACE NULL COMMENT "",
...
`cnt` bigint(20) REPLACE NULL COMMENT "",
`index1` double REPLACE NULL COMMENT "",
`index2` double REPLACE NULL COMMENT "",
...
) ENGINE=OLAP
AGGREGATE KEY(`olap_date`, `event_name`, `uniq_id`)
COMMENT "OLAP"
PARTITION BY RANGE(`olap_date`)数据导入
明细表局部，咱们接入 Json 格局 TalosTopic，动静获取 Doris 表的 Schema 信息，通过双缓冲区循环攒批的形式，利用 StreamLoad 向 Doris 中写数据，如果在导入 Doris 时有呈现失败的批次，重试 10 次依然失败，会将数据依照利用粒度存入 HDFS，并在凌晨定时调度工作从新写入 T-1 未写入的数据。聚合表局部，咱们由 Talos 落盘的 Iceberg 表，每日进行 T-1 数据的聚合，依据服务端选取的维度和指标，以及聚合类型（count ,count distinct , sum ,max ,min），进行聚合存入两头 Hive 表，再由对立导入 Doris 程序进行导入。
数据管理
明细数据和利用聚合表分库存储，TTL 均为 33 天。数据表会有数据品质监控，如果总行数或者设置指标环比稳定太大，会进行告警人工染指确认数据是否有误，视紧急水平进行回补解决。
数据查问及利用
绝大多数用户会锚定事件，进行含指标聚合，去重用户数（简直占总查问的 50%）的事件行为剖析，同时还会有留存剖析，漏斗剖析，散布剖析等剖析类型。
建表模型的保护
为了适配业务的变更，上游的埋点信息会周期性的更新。原有的表构造须要进行变更以适配埋点的减少。在过来的 Doris 版本中，Schema Change 是一项绝对耗费较大的工作，须要对文件进行批改。在新版本中开启 Light Schema Change 性能后 ， 对于增减列的操作不须要批改文件，只须要批改 FE 中的元数据，从而实现毫秒级的 Schame Change 操作。
利用现状
小米目前在 300 多个业务线上线了 Doris 集群，超过 1.5PB 的业务数据。在初期咱们抉择了两个应用较为频繁的集群进行向量化降级。
现迁徙 Doris 向量化集群的行为剖析业务有 2 个，7 天增量数据的平均值在 百亿左右 ，存储空间占用 7T/ 天 左右。在降级到向量化的版本后，存储资源有较大的节俭，只须要原有集群约 2/3 的存储空间。
性能晋升
申请粒度
降级 Doris 向量化版本后，行为剖析平台以 申请粒度 统计查问耗时 P80 和均值，P80 耗时 降落 43%，均匀耗时 降落 27%；统计口径：汇总 12.07-12.11 期间，行为剖析申请粒度查问执行工夫。
SQL 粒度
降级 Doris 向量化版本后，行为剖析平台以 SQL 粒度 来统计查问耗时 P80 和均值，耗时 P80 降落 70%，均匀耗时 降落 54%。统计口径：汇总 12.04-12.11 期间，行为剖析 SQL 粒度查问执行工夫（未含排队）
降级 Doris 向量化版本后，行为剖析平台以 SQL 粒度 统计查问耗时 P80 和均值，耗时 P80 降落 56%，均匀耗时 降落 44%；
统计口径：汇总 12.02-12.11，行为剖析 SQL 粒度查问总工夫 （含排队）
去重优化
在 ID-Mapping 的时候，通常须要针对 ID 进行去重操作。在最后咱们应用了 COUNT DISTINCT 来实现去重。
SELECT a.`olap_date` AS `time`,
count(distinct a.`distinct_id`) AS distinct_id
FROM analysis.doris_XXX_event a
WHERE `a`.`olap_date` BETWEEN 20221218 AND 20221220 AND
a.`event_name` IN(XXXX, XXX, XXX, XXX) AND
... ...
GROUP BY 1
ORDER BY 2 DESC
LIMIT 10000在通过优化后，咱们应用子查问 + GROUP BY 来代替 COUNT DISTINCT 的性能
SELECT z.`time`,
count(distinct_id) var1
FROM (SELECT a.`olap_date` AS `time`,
a.`distinct_id` AS distinct_id
FROM analysis.doris_XXX_event a
WHERE `a`.`olap_date` BETWEEN 20221218 AND 20221220 AND
a.`event_name` (XXXX, XXX, XXX, XXX) AND
... ...
GROUP BY 1, 2) z
GROUP BY 1
ORDER BY 2 DESC
LIMIT 10000相较于原有的COUNT DISTINCT，应用子查问+ GROUP BY 的模式性能有 1/3 的晋升。
将来布局
在过来的三年工夫里，Apache Doris 曾经在小米外部失去了宽泛的利用，反对了团体数据看板、广告投放 / 广告 BI、新批发、用户行为剖析、A/B 试验平台、天星数科、小米有品、用户画像、小米造车等小米外部数十个业务，并且在小米外部造成了一套以 Apache Doris 为外围的数据生态。随着业务的持续增长，将来咱们会进一步推动小米的其余业务上线向量化版本。
非常感谢 Apache Doris 社区与 SelectDB 公司的鼎力支持，小米团体作为 Apache Doris 最晚期的用户之一，始终深度参加社区建设，参加 Apache Doris 的稳定性打磨，将来咱们也会密切联系社区，为社区奉献更多的力量。
