## 一、Druid 介绍
Druid 是 MetaMarket 公司研发，专为海量数据集上的做高性能 OLAP (OnLine Analysis Processing) 而设计的数据存储和分析系统，目前Druid 已经在 Apache 基金会下孵化。Druid 的主要特性：

• 交互式查询 (Interactive Query): Druid 的低延迟数据摄取架构允许事件在它们创建后毫秒内查询，因为 Druid 的查询延时通过只读取和扫描有必要的元素被优化。Druid 是列式存储，查询时读取必要的数据，查询的响应是亚秒级响应。
• 高可用性 (High Available)：Druid 使用 HDFS/S3 作为 Deep Storage，Segment 会在 2 个 Historical 节点上进行加载；摄取数据时也可以多副本摄取，保证数据可用性和容错性。
• 可伸缩 (Horizontal Scalable)：Druid 部署架构都可以水平扩展，增加大量服务器来加快数据摄取，以及保证亚秒级的查询服务
• 并行处理 (Parallel Processing): Druid 可以在整个集群中并行处理查询
• 丰富的查询能力 (Rich Query)：Druid 支持 Scan、 TopN、 GroupBy、 Approximate 等查询，同时提供了 2 种查询方式：API 和 SQL

Druid 常见应用的领域：

• 网页点击流分析
• 网络流量分析
• 监控系统、APM
• 数据运营和营销
• BI 分析 /OLAP

## 二、为什么我们需要用 Druid
有赞作为一家 SaaS 公司，有很多的业务的场景和非常大量的实时数据和离线数据。在没有是使用 Druid 之前，一些 OLAP 场景的场景分析，开发的同学都是使用 SparkStreaming 或者 Storm 做的。用这类方案会除了需要写实时任务之外，还需要为了查询精心设计存储。带来问题是：开发的周期长；初期的存储设计很难满足需求的迭代发展；不可扩展。
在使用 Druid 之后，开发人员只需要填写一个数据摄取的配置，指定维度和指标，就可以完成数据的摄入；从上面描述的 Druid 特性中我们知道，Druid 支持 SQL，应用 APP 可以像使用普通 JDBC 一样来查询数据。通过有赞自研 OLAP 平台的帮助，数据的摄取配置变得更加简单方便，一个实时任务创建仅仅需要 10 来分钟，大大的提高了开发效率。

##2.1、Druid 在有赞使用场景

• 系统监控和 APM：有赞的监控系统 (天网) 和大量的 APM 系统都使用了 Druid 做数据分析
• 数据产品和 BI 分析：有赞 SaaS 服务为商家提供了有很多数据产品，例如：商家营销工具，各类 BI 报表
• 实时 OLAP 服务：Druid 为风控、数据产品等 C 端业务提供了实时 OLAP 服务

## 三、Druid 的架构

Druid 的架构是 Lambda 架构，分成实时层 (Overlord、 MiddleManager) 和批处理层(Broker 和 Historical)。主要的节点包括（PS: Druid 的所有功能都在同一个软件包中，通过不同的命令启动）：

• Coordinator 节点：负责集群 Segment 的管理和发布，并确保 Segment 在 Historical 集群中的负载均衡
• Overlord 节点：Overlord 负责接受任务、协调任务的分配、创建任务锁以及收集、返回任务运行状态给客户端；在 Coordinator 节点配置 asOverlord，让 Coordinator 具备 Overlord 功能，这样减少了一个组件的部署和运维
• MiddleManager 节点：负责接收 Overlord 分配的索引任务，创建新启动 Peon 实例来执行索引任务，一个 MiddleManager 可以运行多个 Peon 实例
• Broker 节点：负责从客户端接收查询请求，并将查询请求转发给 Historical 节点和 MiddleManager 节点。Broker 节点需要感知 Segment 信息在集群上的分布
• Historical 节点：负责按照规则加载非实时窗口的 Segment
• Router 节点：可选节点，在 Broker 集群之上的 API 网关，有了 Router 节点 Broker 不在是单点服务了，提高了并发查询的能力

## 四、有赞 OLAP 平台的架构和功能解析

4.1 有赞 OLAP 平台的主要目标：

• 最大程度的降低实时任务开发成本：从开发实时任务需要写实时任务、设计存储，到只需填写配置即可完成实时任务的创建
• 提供数据补偿服务，保证数据的安全：解决因为实时窗口关闭，迟到数据的丢失问题
• 提供稳定可靠的监控服务：OLAP 平台为每一个 DataSource 提供了从数据摄入、Segment 落盘，到数据查询的全方位的监控服务

4.2 有赞 OLAP 平台架构

有赞 OLAP 平台是用来管理 Druid 和周围组件管理系统，OLAP 平台主要的功能：

• Datasource 管理
• Tranquility 配置和实例管理：OLAP 平台可以通过配置管理各个机器上 Tranquility 实例，扩容和缩容
• 数据补偿管理：为了解决数据迟延的问题，OLAP 平台可以手动触发和自动触发补偿任务
• Druid SQL 查询: 为了帮助开发的同学调试 SQL，OLAP 平台集成了 SQL 查询功能
• 监控报警

4.2 Tranquility 实例管理

OLAP 平台采用的数据摄取方式是 Tranquility 工具，根据流量大小对每个 DataSource 分配不同 Tranquility 实例数量； DataSource 的配置会被推送到 Agent-Master 上，Agent-Master 会收集每台服务器的资源使用情况，选择资源丰富的机器启动 Tranquility 实例，目前只要考虑服务器的内存资源。同时 OLAP 平台还支持 Tranquility 实例的启停，扩容和缩容等功能。

4.3 解决数据迟延问题——离线数据补偿功能

流式数据处理框架都会有时间窗口，迟于窗口期到达的数据会被丢弃。如何保证迟到的数据能被构建到 Segment 中，又避免实时任务窗口长期不能关闭。我们研发了 Druid 数据补偿功能，通过 OLAP 平台配置流式 ETL 将原始的数据存储在 HDFS 上，基于 Flume 的流式 ETL 可以保证按照 Event 的时间，同一小时的数据都在同一个文件路径下。再通过 OLAP 平台手动或者自动触发 Hadoop-Batch 任务，从离线构建 Segment。

基于 Flume 的 ETL 采用了 HDFS Sink 同步数据，实现了 Timestamp 的 Interceptor，按照 Event 的时间戳字段来创建文件 (每小时创建一个文件夹)，延迟的数据能正确归档到相应小时的文件中。

4.4 冷热数据分离

随着接入的业务增加和长期的运行时间，数据规模也越来越大。Historical 节点加载了大量 Segment 数据，观察发现大部分查询都集中在最近几天，换句话说最近几天的热数据很容易被查询到，因此数据冷热分离对提高查询效率很重要。Druid 提供了 Historical 的 Tier 分组机制与数据加载 Rule 机制，通过配置能很好的将数据进行冷热分离。
首先将 Historical 群进行分组，默认的分组是 "_default_tier"，规划少量的 Historical 节点，使用 SATA 盘；把大量的 Historical 节点规划到 “hot” 分组，使用 SSD 盘。然后为每个 DataSource 配置加载 Rule :

• rule1: 加载 1 份最近 30 天的 Segment 到 “hot” 分组；
• rule2: 加载 2 份最近 6 个月的 Segment 到 “_default_tier” 分组；
• rule3: Drop 掉之前的所有 Segment（注：Drop 只影响 Historical 加载 Segment，Drop 掉的 Segment 在 HDFS 上仍有备份）

{"type":"loadByPeriod","tieredReplicants":{"hot":1}, "period":"P30D"} 
{"type":"loadByPeriod","tieredReplicants":{"_default_tier":2}, "period":"P6M"} 
{"type":"dropForever"}

提高 "hot" 分组集群的 druid.server.priority 值（默认是 0），热数据的查询都会落到 “hot” 分组。

4.5 监控与报警

Druid 架构中的各个组件都有很好的容错性，单点故障时集群依然能对外提供服务：Coordinator 和 Overlord 有 HA 保障；Segment 是多副本存储在 HDFS/S3 上；同时 Historical 加载的 Segment 和 Peon 节点摄取的实时部分数据可以设置多副本提供服务。同时为了能在节点 / 集群进入不良状态或者达到容量极限时，尽快的发出报警信息。和其他的大数据框架一样，我们也对 Druid 做了详细的监控和报警项，分成了 2 个级别：

• 基础监控
  包括各个组件的服务监控、集群水位和状态监控、机器信息监控
• 业务监控
  业务监控包括：实时任务创建、数据摄取 TPS、消费迟延、持久化相关、查询 RT/QPS 等的关键指标，有单个 DataSource 和全局的 2 种不同视图；同时这些监控项都有设置报警项，超过阈值触发报警提醒。业务指标的采集是大部分是通过 Druid 框架自身提供的Metrics 和 Alerts 信息，然后流入到 Kafka / OpenTSDB 等组件，通过流数据分析获得我们想要的指标。

4.6 部署架构

Historical 集群的部署和 4.4 节中描述的数据冷热分离相对应，用 SSD 集群存储最近的 N 天的热数据（可调节 Load 的天数），用相对廉价的 Sata 机型存储更长时间的历史冷数据，同时充分利用 Sata 的 IO 能力，把 Segment Load 到不同磁盘上；在有赞有很多的收费业务，我们在硬件层面做隔离，保证这些业务在查询端有足够的资源；在接入层，使用 Router 做路由，避免了 Broker 单点问题，也能很大的程度集群查询吞吐量；在 MiddleManager 集群，除了部署有 Index 任务（内存型任务）外，我们还混合部署了部分流量高 Tranquility 任务（CPU 型任务），提高了 MiddleManager 集群的资源利用率。

4.7 贡献开源社区

在有赞业务查询方式一般是 SQL On Broker/Router，我们发现一旦有少量慢查询的情况，客户端会出现查询不响应的情况，而且连接越来越难获取到。登录到 Broker 的服务端后发现，可用连接数量急剧减少至被耗尽，同时出现了大量的 TCP Close_Wait。用 jstack 工具排查之后发现有 deadlock 的情况，具体的 Stack 请查看 ISSUE-6867。

经过源码排查之后发现，DruidConnection 为每个 Statement 注册了回调。在正常的情况下 Statement 结束之后，执行回调函数从 DruidConnection 的 statements 中 remove 掉自己的状态；如果有慢查询的情况（超过最长连接时间或者来自客户端的 Kill），connection 会被强制关闭，同时关闭其下的所有 statements ，2 个线程（关闭 connection 的线程和正在退出 statement 的线程）各自拥有一把锁，等待对方释放锁，就会产生死锁现象，连接就会被马上耗尽。

// statement线程退出时执行的回调函数
final DruidStatement statement = new DruidStatement(
	connectionId,
	statementId,
	ImmutableSortedMap.copyOf(sanitizedContext),
	() -> {
	    // onClose function for the statement
	    synchronized (statements) {
	       log.debug("Connection[%s] closed statement[%s].", connectionId, statementId);
	       statements.remove(statementId);
	   }
	}
);

// 超过最长连接时间的自动kill
return connection.sync(
    exec.schedule(
        () -> {
          log.debug("Connection[%s] timed out.", connectionId);
          closeConnection(new ConnectionHandle(connectionId));
        },
        new Interval(DateTimes.nowUtc(), config.getConnectionIdleTimeout()).toDurationMillis(),
        TimeUnit.MILLISECONDS
    )
);

在排查清楚问题之后，我们也向社区提了 PR-6868 。目前已经成功合并到 Master 分支中，将会 0.14.0 版本中发布。如果读者们也遇到这个问题，可以直接把该 PR cherry-pick 到自己的分支中进行修复。

## 五、挑战和未来的展望
###5.1 数据摄取系统

目前比较常用的数据摄取方案是：KafkaIndex 和 Tranquility 。我们采用的是 Tranquility 的方案，目前 Tranquility 支持了 Kafka 和 Http 方式摄取数据，摄取方式并不丰富；Tranquility 也是 MetaMarket 公司开源的项目，更新速度比较缓慢，不少功能缺失，最关键的是监控功能缺失，我们不能监控到实例的运行状态，摄取速率、积压、丢失等信息。
目前我们对 Tranquility 的实例管理支持启停，扩容缩容等操作，实现的方式和 Druid 的 MiddleManager 管理 Peon 节点是一样的。把 Tranquility 或者自研摄取工具转换成 Yarn 应用或者 Docker 应用，就能把资源调度和实例管理交给更可靠的调度器来做。

###5.2 Druid 的维表 JOIN 查询

Druid 目前并不没有支持 JOIN 查询，所有的聚合查询都被限制在单 DataSource 内进行。但是实际的使用场景中，我们经常需要几个 DataSource 做 JOIN 查询才能得到所需的结果。这是我们面临的难题，也是 Druid 开发团队遇到的难题。

###5.3 整点查询 RT 毛刺问题
对于 C 端的 OLAP 查询场景，RT 要求比较高。由于 Druid 会在整点创建当前小时的 Index 任务，如果查询正好落到新建的 Index 任务上，查询的毛刺很大，如下图所示：

我们已经进行了一些优化和调整，首先调整 warmingPeriod 参数，整点前启动 Druid 的 Index 任务；对于一些 TPS 低，但是 QPS 很高的 DataSource ，调大 SegmentGranularity，大部分 Query 都是查询最近 24 小时的数据，保证查询的数据都在内存中，减少新建 Index 任务的，查询毛刺有了很大的改善。尽管如此，离我们想要的目标还是一定的差距，接下去我们去优化一下源码。

###5.4 历史数据自动 Rull-Up
现在大部分 DataSource 的 Segment 粒度 (SegmentGranularity) 都是小时级的，存储在 HDFS 上就是每小时一个 Segment。当需要查询时间跨度比较大的时候，会导致 Query 很慢，占用大量的 Historical 资源，甚至出现 Broker OOM 的情况。如果创建一个 Hadoop-Batch 任务，把一周前 (举例) 的数据按照天粒度 Rull-Up 并且 重新构建 Index，应该会在压缩存储和提升查询性能方面有很好的效果。关于历史数据 Rull-Up 我们已经处于实践阶段了，之后会专门博文来介绍。

最后打个小广告，有赞大数据团队基础设施团队，主要负责有赞的数据平台 (DP), 实时计算 (Storm, Spark Streaming, Flink)，离线计算 (HDFS, YARN, HIVE, SPARK SQL)，在线存储（HBase），实时 OLAP (Druid) 等数个技术产品，欢迎感兴趣的小伙伴联系 zhaojiandong@youzan.com