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傳統(tǒng)的 OLAP 系統(tǒng)在業(yè)務(wù)中往往扮演著比較靜態(tài)的角色，以通過分析海量的數(shù)據(jù)得到業(yè)務(wù)的洞察（比如說預(yù)計(jì)算好的視圖、模型等），從這些海量數(shù)據(jù)分析到的結(jié)果再通過另外一個(gè)系統(tǒng)提供在線數(shù)據(jù)服務(wù)（比如HBase、Redis、MySQL等）。這里的服務(wù)（Serving）和分析（Analytical）是個(gè)割裂的過程。與此不同的是，實(shí)際的業(yè)務(wù)決策過程往往是一個(gè)持續(xù)優(yōu)化的在線過程。服務(wù)的過程會(huì)產(chǎn)生大量的新數(shù)據(jù)，我們需要對(duì)這些新數(shù)據(jù)進(jìn)行復(fù)雜的分析。分析產(chǎn)生的洞察實(shí)時(shí)反饋到服務(wù)，讓業(yè)務(wù)的決策更實(shí)時(shí)，從而創(chuàng)造更大的商業(yè)價(jià)值。
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Hologres定位是一站式實(shí)時(shí)數(shù)倉，融合分析能力（Analytical）與在線服務(wù)(Serving)為一體，減少數(shù)據(jù)的割裂和移動(dòng)。本文的內(nèi)容將會(huì)針對(duì)Hologres的服務(wù)能力（核心為點(diǎn)查能力），介紹Hologres到底具備哪些服務(wù)能力，以及背后的實(shí)現(xiàn)原理。
通常我們所說的點(diǎn)查場景是指Key/Value查詢的場景，廣泛用于在線服務(wù)。由于點(diǎn)查場景的廣泛需求，市場上存在多種KV數(shù)據(jù)庫定位于支持高吞吐、低延時(shí)的點(diǎn)查場景，例如被大家廣而熟知的HBase，它通過自定義的一套API來提供點(diǎn)查的能力，在許多業(yè)務(wù)場景都能夠獲得較好的效果。但是HBase在實(shí)際使用中也會(huì)存在一定的缺點(diǎn)，這也使得很多業(yè)務(wù)從HBase遷移至Hologres，主要有以下幾點(diǎn)：
當(dāng)數(shù)據(jù)規(guī)模大到一定程度的時(shí)候，HBase在性能方面將會(huì)有所下降，無法滿足大規(guī)模的點(diǎn)查計(jì)算，同時(shí)在穩(wěn)定性上也變得不如人意，需要有經(jīng)驗(yàn)的運(yùn)維支持
HBase提供的是自定義API，上手有一定的成本。Hologres直接通過SQL提供高吞吐、低延時(shí)的點(diǎn)查服務(wù)。相比于其它KV系統(tǒng)提供自定義API，SQL接口無疑更加的簡單易用。
HBase采用Schema Free設(shè)計(jì)，沒有數(shù)據(jù)類型，對(duì)于檢查數(shù)據(jù)質(zhì)量，修正數(shù)據(jù)質(zhì)量也帶來了復(fù)雜度，查錯(cuò)難，修正難。Hologres具備與Postgres兼容的幾乎所有主流數(shù)據(jù)類型，可以通過Insert/Select/Update/Delete標(biāo)準(zhǔn)SQL語句對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行查看、更新。
在Hologres中的點(diǎn)查場景是指行存表基于主鍵（PK）的查詢。
- --建行存表BEGIN;CREATE TABLE public.holotest ( "a" text NOT NULL, "b" text NOT NULL, "c" text NOT NULL, "d" text NOT NULL, "e" text NOT NULL,PRIMARY KEY (a,b));CALL SET_TABLE_PROPERTY('public.holotest', 'orientation', 'row');CALL SET_TABLE_PROPERTY('public.holotest', 'time_to_live_in_seconds', '3153600000');COMMIT;-- Hologres通過SQL進(jìn)行點(diǎn)查select * from table where pk = ?; -- 一次查詢單個(gè)點(diǎn)select * from table where pk in (?, ?, ?, ?, ?); -- 一次查詢多個(gè)點(diǎn)
點(diǎn)查場景技術(shù)實(shí)現(xiàn)難點(diǎn)
正常情況下，一條SQL語句的執(zhí)行，需要經(jīng)過SQL Parser進(jìn)行解析成AST（抽象語法樹），再由Query Optimizer處理生成Plan（可執(zhí)行計(jì)劃），最終通過執(zhí)行Plan拿到計(jì)算結(jié)果。而要想通過SQL做到高吞吐、低延時(shí)、穩(wěn)定的點(diǎn)查服務(wù)，則必須要克服如下困難：
在不破壞PostgreSQL生態(tài)的情況下，SQL接口如何做到高QPS？
如何做低甚至避免SQL解析與優(yōu)化器的開銷
一套高效的Client SDK如何與后端存儲(chǔ)進(jìn)行交互？
如何在低消耗的情況下，做到高并發(fā)的交互
如何減少消息傳遞過程中的開銷
如何感知后端的壓力、配合做到最好的吞吐與延遲
后端存儲(chǔ)如何在高性能的情況下更加穩(wěn)定？
如何最大化利用cpu資源
如何減少各種內(nèi)存的分配與拷貝、避免熱點(diǎn)key等問題對(duì)系統(tǒng)帶來的不穩(wěn)定性
如何減少冷數(shù)據(jù)IO的影響
在克服上述3大類困難后，整體的工作方式就可以非常的簡潔：在接入層(FrontEnd)上直接通過Client SDK與后端存儲(chǔ)通信。
下面將會(huì)介紹Hologres是如何克服以上3大困難，從而實(shí)現(xiàn)高吞吐低延時(shí)的點(diǎn)查。
降低、避免SQL解析與優(yōu)化器的開銷
Query Optimizer進(jìn)行Short Cut
由于點(diǎn)查的Query足夠簡單，Hologres的Query Optimizer進(jìn)行了相應(yīng)的short cut，點(diǎn)查Query并不會(huì)進(jìn)入Opimizer的完整流程。Query進(jìn)入FrontEnd后它會(huì)交由Fixed Planner進(jìn)行處理，并由其生成對(duì)于的Fixed Plan（點(diǎn)查的物理Plan），F(xiàn)ixed Planner非常輕，無需經(jīng)過任何的等價(jià)變換、邏輯優(yōu)化、物理優(yōu)化等步驟，僅僅是基于AST樹進(jìn)行了一些簡單的分析并構(gòu)建出對(duì)應(yīng)的Fixed Plan，從而盡量規(guī)避掉優(yōu)化器的開銷。
Prepared Statement
盡管Query Optimizer對(duì)點(diǎn)查Query進(jìn)行了short cut，但是Query進(jìn)入到FrontEnd后的解析開銷依然存在、Query Optimizer的開銷也沒有完全避免。
Hologres兼容Postgres，Postgres的前、后端通信協(xié)議有extended協(xié)議與simple協(xié)議兩種：
simple協(xié)議：是一次性交互的協(xié)議，Client每次會(huì)直接發(fā)送待執(zhí)行的SQL給Server，Server收到SQL后直接進(jìn)行解析、執(zhí)行，并將結(jié)果返回給Client。simple協(xié)議里Server無可避免的至少需要對(duì)收到的SQL進(jìn)行解析才能理解其語義。
extended協(xié)議：Client與Server的交互分多階段完成，整體大致可以分成兩大階段。
第一階段：Client在Server端定義了一個(gè)帶名字的Statement，并且生成了該Statement所對(duì)應(yīng)的generic plan(不與特定的參數(shù)綁定的通用plan)。
第二階段：用戶通過發(fā)送具體的參數(shù)來執(zhí)行第一階段中定義的Statement。第二階段可以重復(fù)執(zhí)行多次，每次通過帶上第一階段中所定義的Statement名字，以及執(zhí)行所需要的參數(shù)，使用第一階段生成的generic plan進(jìn)行執(zhí)行。由于第二階段可以通過Statement名字和附帶的參數(shù)來反復(fù)執(zhí)行第一個(gè)階段所準(zhǔn)備好的generic plan，因此第二個(gè)段在Frontend的開銷幾乎等同于0。
為此Hologres基于Postgres的extended協(xié)議，支持了Prepared Statement，做到了點(diǎn)查Query在Frontend上的開銷接近于0。
高性能的內(nèi)部通信
BHClient是Hologres實(shí)現(xiàn)的一套用于與后端存儲(chǔ)直接通信的高效Private Client SDK，主要有以下幾個(gè)優(yōu)勢：
1）Reactor模型、全程無鎖的異步操作
BHClient工作方式類似reactor模型，每個(gè)目標(biāo)shard對(duì)應(yīng)一個(gè)eventloop，以“死循環(huán)”的方式處理該shard上的請(qǐng)求。由于HOS對(duì)調(diào)度執(zhí)行單元的抽象，即使是shard很多的情況下，這種工作方式的基礎(chǔ)消耗也足夠低。
2）高效的數(shù)據(jù)交換協(xié)議binary row
通過自定義一套內(nèi)部的數(shù)據(jù)通信協(xié)議binary row來減少整個(gè)交互鏈路上的內(nèi)存的分配與拷貝。
3）反壓與湊批
BHClient可以感知后端的壓力，進(jìn)行自適應(yīng)的反壓與湊批，在不影響原有Latency的情況下提升系統(tǒng)吞吐。
穩(wěn)定可靠的后端存儲(chǔ)
1）LSM(Log Structured Merge Tree)
Hologres的行存表采取LSM進(jìn)行存儲(chǔ)，相比于傳統(tǒng)的B+樹，LSM能夠提供更高的寫吞吐，因?yàn)樗粫?huì)出現(xiàn)任何的隨機(jī)寫，Append Only的操作保證了其只會(huì)順序的寫盤。
一個(gè)行存tablet上會(huì)存在一個(gè)memtable，和多個(gè)immutable memtable。
數(shù)據(jù)更新都會(huì)寫入到memtable中，當(dāng)memtable寫滿后會(huì)轉(zhuǎn)變?yōu)閕mmtable memtable，immutable memtable會(huì)Flush成Key有序的SST（Sorted String Table）文件，SST文件一旦生成則不能修改，因此不會(huì)發(fā)生隨機(jī)寫的操作。
SST文件在文件系統(tǒng)里面按層組織，除了level 0上的SST文件間無序，且存在overlap外，其它level上的SST文件間有序，且無overlap。因此查詢的時(shí)候，對(duì)于level 0上的文件需要逐個(gè)遍歷，而其它level的文件可以二分查找。底層的SST文件通過Compaction成新的SST文件去到更高層，因此低層的數(shù)據(jù)要比高層的新，所以一旦在某層上找到了滿足條件的key則無需往更高層去查詢。
2）基于C++純異步的開發(fā)
采用LSM對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行組織存儲(chǔ)的系統(tǒng)并不僅僅只有Hologres，LSM在谷歌的"BigTable"論文中被提出后，很多的系統(tǒng)都對(duì)其進(jìn)行了借鑒采用，例如HBase。Hologres采用C++進(jìn)行開發(fā)，相較于Java，native語言使得我們能夠追求到更極致的性能。同時(shí)基于HOS（Hologres Operation System）提供的異步接口進(jìn)行純異步開發(fā)，HOS通過抽象ExecutionContext來自我管理CPU的調(diào)度執(zhí)行，能夠最大化的利用硬件資源、達(dá)到吞吐最大化。
3）IO優(yōu)化與豐富的Cache機(jī)制
Hologres實(shí)現(xiàn)了非常豐富的Cache機(jī)制row cache、block cache、iterator cache、meta cache等，來加速熱數(shù)據(jù)的查找、減少IO訪問、避免新內(nèi)存分配。當(dāng)無可避免的需要發(fā)生IO時(shí)，Hologres會(huì)對(duì)并發(fā)IO進(jìn)行合并、通過wait/notice機(jī)制確保只訪問一次IO，減少IO處理量。通過生成文件級(jí)別的詞典及壓縮，減少文件物理存儲(chǔ)成本及IO訪問。
總結(jié)
Hologres致力于一站式實(shí)時(shí)數(shù)倉，除了具備處理復(fù)雜OLAP分析場景的能力之外，還支持超高QPS在線點(diǎn)查服務(wù)，通過使用標(biāo)準(zhǔn)的Postgres SDK接口，就能通過SQL獲得低延時(shí)、高吞吐的在線服務(wù)能力，簡化學(xué)習(xí)成本，提升開發(fā)效率。
網(wǎng)站名稱：Hologres揭秘：如何支持超高QPS在線服務(wù)（點(diǎn)查）場景
網(wǎng)頁網(wǎng)址：http://www.dlmjj.cn/article/djdsgic.html
