1、背景
魔笛活动平台目前在采集每个活动的用户行为数据并进行查询，解决线上问题定位慢，响应不及时的问题，提升客诉的解决效率。目前每天采集的数据量5000万+，一个月的数据总量15亿+，总数据量40亿+，随着接入的活动越来越多，采集上报的数据量也会越来越大。目前采用ClickHouse来存储数据，可以在秒级别内处理数十亿条数据，能够达到50MB-200MB/s的写入吞吐能力，按照每行100Byte估算，大约相当于50W-200W条/s的写入速度。这里关于ClickHouse就不再赘述，感兴趣的可以看上篇文章。这里是我在实际使用过程中，发现了一些写入和查询的相关问题，并进行了相应的优化。
2、写入优化
2.1 历史方案
为了更好的收集活动数据，自己开发了一款埋点sdk用于收集各业务的活动埋点数据，埋点数据统一异步发送MQ，然后活动平台消费MQ数据，经过一定处理后通过MybatisPlus方式批量写入clickhouse，每次批量写入5000条。
2.2 出现的问题
当消费MQ的TPS超过3000的时候，出现了以下问题：
1\. **出现报错：**写入量大的时候会报这个错误：too many parts。
2\. **单次写入条数少：**我明明配置的每次批量写入5000条，但是每次基本都是一条一条写入。
3\. **性能很差：**单次写入最大耗时居然有250000毫秒，平均也超过50000毫秒！
2.3 出现问题的原因
（1）**单次写入条数少原因：**MybatisPlus的savebatch单次最大写入SQL是4M，按照单条活动的数据大小，最大单次也就写1000条数据，再多就会一次一次写入。所以虽然配置的是每次写入5000，但是实际看是每次写入一条或者几条。
（2）**too many parts错误：**clickhouse操作数据的最小操作单元是block，每次写入都会按照zookeeper记录的唯一自增的blockId，按照PartitionId\_blockId\_blockId\_0生成data parts，也就是小文件，然后后台会有merge线程，不定时（分钟级别）的将多个小文件进行合并，生成PartitionId\_MinBlockNum\_MaxBlockBum\_Level的文件，未达到data parts最小rows或者大小限制前，会持续merge，每次merge的耗时大概5分钟左右。由于merge线程池是固定的，默认32，所以如果插入过于频繁，merge压力过大，处理不了，就会出现too many parts的报错。例如并发数为 200，这样一批写入到 ClickHouse 中就会产生 200 个文件，几批下来如果 ClickHouse 内部线程没来及合并相同分区，就会抛异常。而 ClickHouse 默认一次合并超过 300 个文件就会报错。
（3）**性能差的原因：**因为写clickhouse底层都是使用httpclient的方式写入的，所以对于clickhouse来说单条频繁写入效率很低。
2.4 改造方案
（1）写入clickhouse的并发数调小，批处理的数据size间隔调大，比如之前200并发调整到50并发，从之前一批1条数据调整到10000条数据，clickhouse官网建议每批次写入100000+条（要视flink TM 内存大小调整，防止批量过大出现oom）。从而减少clickhouse文件的个数，避免超过parts\_to\_throw_insert默认值。一般最好一秒钟写入一次clickhouse。
（2）将由MybatisPlus的savebatch批量写入改为其他方式写入。采用clickhouse原生的jdbc写入或者flink摄入，flink我这边自定义了sink 用于摄入clickhouse，达到一定批次或者执行checkpoint时就写入一次。
（3）为了保证批量，我这边采用实时双buffer缓冲队列方式写入，这个队列可以是本地缓存队列，也可以是redis缓存队列。根据时间窗口期和固定写入阈值（针对波动大的可以按照二次指数平滑函数去确定阈值）进行写入与否的判断。设置一个读队列，一个写队列，并设置一个开关，一个阈值，一个定时器，当数据来时，默认放入写队列中，当队列中数据的数量大于阈值，将开关关闭，将写队列数据放到读队列中，从读队列拿出数据批量写入clickhouse，将开关打开，清空队列中数据。如果队列中数据在一定时间内，比如10秒，一直没有达到阈值，也关闭开关，写队列数据放到读队列中，从读队列拿出数据批量写入clickhouse，将开关打开，清空队列中数据。
2.5 效果
MQ消费的TPS最高是2万+，也就是每秒写入的条数最高超过了俩万，在此情况下，保证了每秒只写入clickhouse一次，写入性能也稳定在50毫秒左右，写入性能相比较于之前方案提升了5000倍，吞吐量相较于之前也提升了几十倍。
3、查询优化
3.1 历史方案
索引：一级索引是时间，二级索引是id，因为大部分是根据时间来查询，id作为排序。
字段值：写入时候将字段值默认为空。
查询：查询时候查询所有列的数据，再线性查询每条数据的活动信息、奖励信息等。
3.2 出现的问题
目前生产环境有40亿+数据，耗时很长，达到了30秒，非常非常慢。
3.3 出现问题的原因
尝试通过SQL执行计划来确定一个sql 的查询瓶颈。目前查看sql 执行计划有两种方法：
**方法一（20.6之前版本）：**clickhouse-client -u xxxx --password xxxxxx --send\_logs\_level=trace <<< 'your query sql' > /dev/null；
**方法二（20.6与20.6之后版本）：**explain SQL。
方法一是指定clickhouse 执行日志级别为trace，这样可以打印出来sql 各个阶段执行的日志，通过日志型来分析SQL执行情况，能够详细的了解到SQL执行情况。方法二有点像mysql那样，但这个只能打印部分SQL执行情况，不够详细。所以我们最终使用了方法一。
通过分析发现这几方面原因：
（1）查询缓慢的都是固定维度查询的，例如：用户pin、活动id等。分析了查询sql 的执行计划，主键索引和分区都没有用到。没有用到主键索引是导致查询慢的主要原因。至于为什么，这个要从clickhouse的底层存储结构说了，这里不详细说明，想了解的可以去看看我上篇文章。
（2）因为ClickHouse对于空值，在底层存储是用了单独的文件存储。相对于没有空值的情况，存在空值会稍微影响查询性能。
（3）没有分区查询，跟hive一样，表分区后，底层也会有相关的分区目录，筛选的时候添加分区过滤，提升查询性能。
3.4 改造方案
1.**索引优化：**clickhouse 的存储结构决定对于大数据量查询时，使用主键索引能够精确的找到所需的数据块，减少不必要的数据块扫描，这样更够极大的提高查询效率。将用户pin作为一级索引，将时间作为二级索。
2.**填充有空值的字段：**对于一些表字段，若存在空值，则可以考虑使用无业务场景意义的字符进行填充。
3.**主键查询：**减少查询字段：将select * 改为查询关键字段，select operate_time,id。
4.**多线程：**多条活动数据，多线程查询出活动和奖励的相关信息。
5.**分区存储：**将每7天数据放入一个分区中，查询时候根据不同时间查询不同分区的数据。
6.**count优化：**因为clickhouse对每个表的数据量，在底层文件中提供了预数据。所以能直接使用count()则避免使用count(col_name)。
7.**聚合外推：**如将sum(money * 2) 变成 sum(money) * 2。对数据库来说，后者的计算量明显少一点。
8.高级函数：ClickHouse中有很多很好用的函数。如：使用multiIf()替代多重case when，对于版本数据的获取使用argMax()函数，而非用子查询关联取最大值。
3.5 效果
40亿+的数据量，由之前13-20秒提升为800-1200毫秒返回，约提升15-20倍。
4、思考
如果后续数据量超过百亿，达到几百亿甚至千亿级别的数据量，性能还会不会这么好呢？这时候可以考虑分表策略，将用户pin进行hash，例如分十张表存储数据，将每张表数据控制在50-100亿级别。在数据写入这块，使用分表了策略后还需要自定义分表摄入的策略。
作者：京东科技 苗元
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