千万级数据查询中CK、ES、RediSearch方案的优化

参考资料

• ES翻页优化和性能优化 | 掘金
• ES 亿级数据检索优化，三秒返回突破性能瓶颈 | InfoQ
• RedisJson 横空出世，性能碾压 ES 和 Mongo | 掘金

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

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 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);
}

2. sqlSession.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

关于「ES 翻页方案」，详情参考 ES翻页优化和性能优化 | 掘金

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	1-10	49000-49010	99000-99010
from + size	8ms	30ms	117ms
scroll	7ms	66ms	36ms
search_after	5ms	8ms	7ms

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

详情参考 ES翻页优化和性能优化 | 掘金

在 ES 中，搜索一般包括两个阶段，query 和 fetch 阶段

1. 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）
2. 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

• ref 1-ES 亿级数据检索优化，三秒返回突破性能瓶颈 | InfoQ

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	Redisearch	Elasticsearch
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