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【环球时快讯】面试官：如何在千万级数据中查询 10W 的数据，都有什么方案？

来源：博客园

作者：变速风声 链接：https://juejin.cn/post/7104090532015505416

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）。


(相关资料图)

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

  1. 多线程 + CK 翻页方案
  2. ES scroll scan深翻页方案
  3. ES + Hbase 组合方案
  4. RediSearch + RedisJSON 组合方案

初版设计方案

整体方案设计为：

  1. 先根据配置的「筛选规则」，从底池表中筛选出「目标数据」
  2. 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 5000int pageSize = this.getPageSize();//页码数int pageCnt = totalNum / this.getPageSize() + 1;List> result = Lists.newArrayList();List>>> 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);    }}

对目标数据 result进行排序，得到最终的「结果数据」。

推荐一个开源免费的 Spring Boot 最全教程：

https://github.com/javastacks/spring-boot-best-practice

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。

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);}

sqlSession.selectList方法中调用了和 CK 交互的 queryPoolSkuList查询方法，部分代码如下。

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

  1. from+ size翻页
  2. scroll翻页
  3. scroll scan翻页
  4. search after翻页
翻页方式性能优点缺点场景
from+ size低灵活性好，实现简单深度分页问题数据量比较小，能容忍深度分页问题
scroll中解决了深度分页问题需要维护一个 scrollId（快照版本），无法反应数据的实时性；可排序，但无法跳页查询查询海量数据
scroll scan中基于 scroll方案，进一步提升了海量数据查询的性能无法排序，其余缺点同 scroll查询海量数据
search after高性能最好，不存在深度分页问题，能够反映数据的实时变更实现复杂，需要有一个全局唯一的字段。连续分页的实现会比较复杂，因为每一次查询都需要上次查询的结果不适用于大幅度跳页查询，适用于海量数据的分页

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。

ES 翻页方式1-1049000-4901099000-99010
from + size8ms30ms117ms
scroll7ms66ms36ms
search_after5ms8ms7ms

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

  1. 底池量级越大，查询相同的数据量，耗时越大
  2. 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

  1. 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。
  2. 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：query和fetch

在 ES 中，搜索一般包括两个阶段，query和 fetch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）

ES的filesystem cache

  • ES 会将磁盘中的数据自动缓存到 filesystem cache，在内存中查找，提升了速度
  • 若 filesystem cache无法容纳索引数据文件，则会基于磁盘查找，此时查询速度会明显变慢
  • 若数量两过大，基于「ES 查询的的 query 和 fetch 两个阶段」，可使用 ES + HBase 架构，保证 ES 的数据量小于 filesystem cache，保证查询速度

组合使用Hbase

在上文调研的基础上，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，参照参考链接 ref-1，设计了一种新的查询方案

  1. 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）
  2. 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）
  3. 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。

对比RedisearchElasticsearch
搜索引擎专用引擎基于 Lucene 引擎
编程语言C 语言Java
存储方案内存磁盘
协议Redis 序列化协议HTTP
集群企业版支持支持
性能简单查询高于 ES复杂查询时高于 RediSearch

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

  1. 多线程 + CK 翻页方案，最坏耗时为 10s~18s
  2. 单线程 + ES scroll scan深翻页方案，相比 CK 方案，并未见到明显优化
  3. ES + Hbase 组合方案，最坏耗时优化到了 3s~6s
  4. RediSearch + RedisJSON 组合方案，后续会实测该方案的耗时

参考资料：

  • https://juejin.cn/post/7103848212154286087
  • https://www.infoq.cn/article/wymrl5h80sfawg8u7ede
  • https://juejin.cn/post/7042476201574662175

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