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<Map<String, Object>> result = Lists.newArrayList();
List<Future<List<Map<String, Object>>>> 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<List<Map<String, Object>>> future : futureList) {
//RPC 调用
List<Map<String, Object>> 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<Map<String, Object>> queryPoolSkuList( Map<String, Object> params ) {
List<Map<String, Object>> resultMaps = new ArrayList<>();
QueryCondition queryCondition = parseQueryCondition(params);
List<Map<String, Object>> mapList = lianNuDao.queryPoolSkuList(getCkDt(),queryCondition);
if (CollectionUtils.isNotEmpty(mapList)) {
for (Map<String,Object> data : mapList) {
resultMaps.add(camelKey(data));
}
}
return resultMaps;
}
// lianNuDao.queryPoolSkuList
@Autowired
@Qualifier("ckSqlNewSession")
private SqlSession sqlSession;
public List<Map<String, Object>> 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 id="queryPoolSkuList" parameterType="com.jd.bigai.domain.liannu.QueryCondition" resultType="java.util.Map">
select sku_pool_id,i
tem_sku_id,
skuPoolName,
price,
...
...
businessType
from liannu_sku_pool_indicator_all
where
dt=#{dt}
and
<foreach collection="queryItems" separator=" and " item="queryItem" open=" " close=" " >
<choose>
<when test="queryItem.type == 'equal'">
${queryItem.field} = #{queryItem.value}
</when>
...
...
</choose>
</foreach>
<if test="orderBy == null">
group by sku_pool_id,item_sku_id
</if>
<if test="orderBy != null">
group by sku_pool_id,item_sku_id,${orderBy} order by ${orderBy} ${orderAd}
</if>
<if test="limitEnd != 0">
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
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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：
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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。
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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。
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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 Hbase
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
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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%。
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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~6s
- RediSearch+RedisJSON 组合方案，后续会实测该方案的耗时
