背景

saas服务未来会面临数据安全、合规等问题。公司的业务需要沉淀一套私有化部署能力，帮助业务提升行业竞争力。为了完善平台系统能力、我们需要沉淀一套数据体系帮助运营分析活动效果、提升运营能力。然而在实际的开发过程中，如果直接部署一套大数据体系，对于使用者来说将是一笔比较大的服务器开销。为此我们选用折中方案完善数据分析能力。

elasticsearch vs clickhouse

ClickHouse是一款高性能列式分布式数据库管理系统，我们对ClickHouse进行了测试，发现有下列优势：

ClickHouse写入吞吐量大，单服务器日志写入量在50MB到200MB/s，每秒写入超过60w记录数，是ES的5倍以上。在ES中比较常见的写Rejected导致数据丢失、写入延迟等问题，在ClickHouse中不容易发生。

查询速度快，官方宣称数据在pagecache中，单服务器查询速率大约在2-30GB/s；没在pagecache的情况下，查询速度取决于磁盘的读取速率和数据的压缩率。经测试ClickHouse的查询速度比ES快5-30倍以上。

ClickHouse比ES服务器成本更低。一方面ClickHouse的数据压缩比比ES高，相同数据占用的磁盘空间只有ES的1/3到1/30，节省了磁盘空间的同时，也能有效的减少磁盘IO，这也是ClickHouse查询效率更高的原因之一；另一方面ClickHouse比ES占用更少的内存，消耗更少的CPU资源。我们预估用ClickHouse处理日志可以将服务器成本降低一半。

支持功能\开源项目	ElasticSearch	ClickHouse
查询	java	c++
存储类型	文档存储	列式数据库
分布式支持	分片和副本都支持	分片和副本都支持
扩展性	高	低
写入速度	慢	快
CPU/内存占用	高	低
存储占用（54G日志数据导入）	高 94G(174%)	低 23G（42.6%）
精确匹配查询速度	一般	快
模糊匹配查询速度	快	慢
权限管理	支持	支持
查询难度	低	高
可视化支持	高	低
使用案例	很多	携程
维护难度	低	高

成本分析

备注：在没有任何折扣的情况下，基于aliyun分析

成本项	标准	费用	说明	总费用
zookeeper 集群	2核4g 共享计算型 n4 50G SSD 云盘	222/月	3台高可用	666/月
kafka 集群	4核 8g   共享标准型 s650G SSD  云盘300G  数据盘	590/月	3台高可用	1770/月
filebeat 部署			混部相关的应用，会产生一定的内存以及磁盘开销，对应用的可用性会造成一定的影响。
clickhouse	16核32g 共享计算型 n450G SSD  云盘1000G  数据盘	2652/月	2台高可用	5304/月
总费用				7740/月

环境部署

zookeeper 集群部署

yum install java-1.8.0-openjdk-devel.x86_64
/etc/profile 配置环境变量
更新系统时间
yum install  ntpdate
ntpdate asia.pool.ntp.org

mkdir zookeeper
mkdir ./zookeeper/data
mkdir ./zookeeper/logs

wget  --no-check-certificate https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/zookeeper/zookeeper-3.7.1/apache-zookeeper-3.7.1-bin.tar.gz
tar -zvxf apache-zookeeper-3.7.1-bin.tar.gz -C /usr/zookeeper

export ZOOKEEPER_HOME=/usr/zookeeper/apache-zookeeper-3.7.1-bin
export PATH=$ZOOKEEPER_HOME/bin:$PATH

进入ZooKeeper配置目录
cd $ZOOKEEPER_HOME/conf

新建配置文件
vi zoo.cfg

tickTime=2000
initLimit=10
syncLimit=5
dataDir=/usr/zookeeper/data
dataLogDir=/usr/zookeeper/logs
clientPort=2181
server.1=zk1:2888:3888
server.2=zk2:2888:3888
server.3=zk3:2888:3888

在每台服务器上执行，给zookeeper创建myid
echo "1" > /usr/zookeeper/data/myid
echo "2" > /usr/zookeeper/data/myid
echo "3" > /usr/zookeeper/data/myid

进入ZooKeeper bin目录
cd $ZOOKEEPER_HOME/bin
sh zkServer.sh start

Kafka 集群部署

mkdir -p /usr/kafka
chmod 777 -R /usr/kafka
wget  --no-check-certificate https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/kafka/3.2.0/kafka_2.12-3.2.0.tgz
tar -zvxf kafka_2.12-3.2.0.tgz -C /usr/kafka


不同的broker Id 设置不一样，比如 1,2,3
broker.id=1
listeners=PLAINTEXT://ip:9092
socket.send.buffer.bytes=102400
socket.receive.buffer.bytes=102400
socket.request.max.bytes=104857600
log.dir=/usr/kafka/logs
num.partitions=5
num.recovery.threads.per.data.dir=3
offsets.topic.replication.factor=2
transaction.state.log.replication.factor=3
transaction.state.log.min.isr=3
log.retention.hours=168
log.segment.bytes=1073741824
log.retention.check.interval.ms=300000
zookeeper.connect=zk1:2181,zk2:2181,zk3:2181
zookeeper.connection.timeout.ms=30000
group.initial.rebalance.delay.ms=0

后台常驻进程启动kafka
nohup /usr/kafka/kafka_2.12-3.2.0/bin/kafka-server-start.sh /usr/kafka/kafka_2.12-3.2.0/config/server.properties   >/usr/kafka/logs/kafka.log >&1 &

/usr/kafka/kafka_2.12-3.2.0/bin/kafka-server-stop.sh

$KAFKA_HOME/bin/kafka-topics.sh --list --bootstrap-server  ip:9092

$KAFKA_HOME/bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server ip:9092 --topic test --from-beginning

$KAFKA_HOME/bin/kafka-topics.sh  --create --bootstrap-server  ip:9092  --replication-factor 2 --partitions 3 --topic xxx_data

FileBeat 部署

sudo rpm --import https://packages.elastic.co/GPG-KEY-elasticsearch

Create a file with a .repo extension (for example, elastic.repo) in your /etc/yum.repos.d/ directory and add the following lines:
在/etc/yum.repos.d/ 目录下创建elastic.repo

[elastic-8.x]
name=Elastic repository for 8.x packages
baseurl=https://artifacts.elastic.co/packages/8.x/yum
gpgcheck=1
gpgkey=https://artifacts.elastic.co/GPG-KEY-elasticsearch
enabled=1
autorefresh=1
type=rpm-md

yum install filebeat
systemctl enable filebeat
chkconfig --add filebeat

FileBeat 配置文件说明，坑点1（需设置keys_under_root: true）。如果不设置kafka的消息字段如下：

文件目录： /etc/filebeat/filebeat.yml

filebeat.inputs:
- type: log
  enabled: true
  paths:
    - /root/logs/xxx/inner/*.log
  json:  
如果不设置该索性，所有的数据都存储在message里面，这样设置以后数据会平铺。
       keys_under_root: true 
output.kafka:
  hosts: ["kafka1:9092", "kafka2:9092", "kafka3:9092"]
  topic: 'xxx_data_clickhouse'
  partition.round_robin:
            reachable_only: false
            required_acks: 1
            compression: gzip
processors: 
剔除filebeat 无效的字段数据
    - drop_fields:  
        fields: ["input", "agent", "ecs", "log", "metadata", "timestamp"]
        ignore_missing: false
        
nohup ./filebeat -e -c /etc/filebeat/filebeat.yml > /user/filebeat/filebeat.log & 
输出到filebeat.log文件中，方便排查

clickhouse 部署

检查当前CPU是否支持SSE 4.2，如果不支持，需要通过源代码编译构建
grep -q sse4_2 /proc/cpuinfo && echo "SSE 4.2 supported" || echo "SSE 4.2 not supported"
返回 "SSE 4.2 supported" 表示支持，返回 "SSE 4.2 not supported" 表示不支持

创建数据保存目录，将它创建到大容量磁盘挂载的路径
mkdir -p /data/clickhouse
修改/etc/hosts文件，添加clickhouse节点
举例：
10.190.85.92 bigdata-clickhouse-01
10.190.85.93 bigdata-clickhouse-02

服务器性能参数设置：
cpu频率调节，将CPU频率固定工作在其支持的最高运行频率上，而不动态调节，性能最好
echo 'performance' | tee /sys/devices/system/cpu/cpu*/cpufreq/scaling_governor

内存调节，不要禁用 overcommit
echo 0 | tee /proc/sys/vm/overcommit_memory

始终禁用透明大页(transparent huge pages)。 它会干扰内存分配器，从而导致显着的性能下降
echo 'never' | tee /sys/kernel/mm/transparent_hugepage/enabled

首先，需要添加官方存储库：
yum install yum-utils
rpm --import <https://repo.clickhouse.tech/CLICKHOUSE-KEY.GPG>
yum-config-manager --add-repo <https://repo.clickhouse.tech/rpm/stable/x86_64>

查看clickhouse可安装的版本：
yum list | grep clickhouse
运行安装命令：
yum -y install clickhouse-server clickhouse-client

修改/etc/clickhouse-server/config.xml配置文件，修改日志级别为information，默认是trace
<level>information</level>
执行日志所在目录：

正常日志
/var/log/clickhouse-server/clickhouse-server.log
异常错误日志
/var/log/clickhouse-server/clickhouse-server.err.log

查看安装的clickhouse版本：
clickhouse-server --version
clickhouse-client --password

sudo clickhouse stop
sudo clickhouse tart
sudo clickhouse start

总结

整个部署的过程踩了不少坑，尤其是filebeat yml的参数设置。clickhouse 的配置说明我会再更新一篇跟大家同步一下过程中踩的坑。很久没有更新博客了，经常看到博客35岁以后怎么办的问题。说实话我自己也没想好以后怎么办，核心还是持续的学习&输出。不断的构建自己的护城河，不管是技术专家、业务专家、架构、管理等。个人建议如果能持续写代码就奋战在一线，管理彻底与公司绑定。除非你是有名的大厂，这另外看。如果所在的公司缺乏较大的行业影响力，个人感觉可以奋战在一线，未来选择新的工作。考量更多的还是行业影响、商业sense、技术架构能力。现在的我已35，从容的面对每一天。