Clickhouse替代ES后,日志查询速度提升了38倍!

作者介绍

Gavin Zhu,携程软件技术专家,负责监控系统运维开发、ES系统运维及Clickhouse技术应用推广及运维工作(www.jniao.cn)。

ElasticSearch是一种基于Lucene的分布式全文搜索引擎,携程用ES处理日志,目前服务器规模500+,日均日志接入量大约200TB。随着日志量不断增加,一些问题逐渐暴露出来:一方面ES服务器越来越多,投入的成本越来越高;另一方面用户的满意度不高,日志写入延迟、查询慢甚至查不出来的问题一直困扰着用户;而从运维人员的角度看,ES的运维成本较高,运维的压力越来越大。

一、为什么选择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。

相比ES,ClickHouse稳定性更高,运维成本更低。

ES中不同的Group负载不均衡,有的Group负载高,会导致写Rejected等问题,需要人工迁移索引;在ClickHouse中通过集群和Shard策略,采用轮询写的方法,可以让数据比较均衡的分布到所有节点。

ES中一个大查询可能导致OOM的问题;ClickHouse通过预设的查询限制,会查询失败,不影响整体的稳定性。

ES需要进行冷热数据分离,每天200T的数据搬迁,稍有不慎就会导致搬迁过程发生问题,一旦搬迁失败,热节点可能很快就会被撑爆,导致一大堆人工维护恢复的工作;ClickHouse按天分partition,一般不需要考虑冷热分离,特殊场景用户确实需要冷热分离的,数据量也会小很多,ClickHouse自带的冷热分离机制就可以很好的解决。

ClickHouse采用SQL语法,比ES的DSL更加简单,学习成本更低。

结合携程的日志分析场景,日志进入ES前已经格式化成JSON,同一类日志有统一的Schema,符合ClickHouse Table的模式;日志查询的时候,一般按照某一维度统计数量、总量、均值等,符合ClickHouse面向列式存储的使用场景。

偶尔有少量的场景需要对字符串进行模糊查询,也是先经过一些条件过滤掉大量数据后,再对少量数据进行模糊匹配,ClickHouse也能很好的胜任。另外我们发现90%以上的日志没有使用ES的全文索引特性,因此我们决定尝试用ClickHouse来处理日志。

二、用ClickHouse处理日志

ClickHouse高可用部署方案

1)容灾部署与集群规划

我们采用多Shards、2 Replicas的方式,通过Zookeeper进行服务器间互相备份,允许一个shard一台服务器down机数据不丢失。为了接入不同规模的日志,我们将集群分成6台、20台两种规模的多个集群。

2) 跨IDC部署

借助于ClickHouse分布式表的特性,我们实现了跨集群搜索。携程有多个IDC,日志分布在不同的IDC,为了避免跨IDC搬迁日志,我们在每个IDC都部署一套ClickHouse,然后配置ClickHouse的跨IDC的Cluster,创建分布式表,实现跨多个IDC数据搜索,如下图所示:

3)几个重要的参数说明

  • max_threads:32 # 用于控制一个用户的查询线程数;
  • max_memory_usage:10000000000 #单个查询最多能够使用内存大小9.31G;
  • max_execution_time:30 #单个查询最大执行时间;
  • skip_unavailable_shards:1 # 在通过分布式表查询的时候,当某一个shard无法访问时,其他shard的数据仍然可以查询。

4) 踩过的坑

我们之前将Cluster的配置放在config.d的目录下,当ClickHouse意外重启后,发现查询分布式表时部分shard访问不到的问题,因此我们现在不再使用config.d配置方式,Cluster配置放在metrika.xml中。

消费数据到ClickHouse

我们使用gohangout消费数据到ClickHouse,关于数据写入的几点建议:

  • 采用轮询的方式写ClickHouse集群的所有服务器,保证数据基本均匀分布;
  • 大批次低频率的写入,减少parts数量,减少服务器merge,避免Too many parts异常。通过两个阈值控制数据的写入量和频次,超过10w记录写一次或者30s写一次;
  • 写本地表,不要写分布式表,因为分布式表接收到数据后会将数据拆分成多个parts,并转发数据到其它服务器,会引起服务器间网络流量增加、服务器merge的工作量增加,导致写入速度变慢,并且增加了Too many parts的可能性;
  • 建表时考虑partition的设置,之前遇到过有人将partition设置为timestamp,导致插入数据一直报Too many parts的异常。我们一般按天分partition;
  • 主键和索引的设置、数据的乱序等也会导致写入变慢。

数据展示

我们调研了像Supperset、Metabase、Grafana等几个工具,最终还是决定采用在Kibana3上开发支持ClickHouse实现图表展示。主要原因是Kibana3这种强大的数据过滤功能,很多系统都不具备,另外也考虑到迁移到其他系统成本较高,用户短期内难以适应。

目前K3上几种常用的图表(terms、histogram、percentiles、ranges、table),我们都开发了对应的ClickHouse版本,用户体验与原版基本保持一直,查询效率经过优化大幅提升。

查询优化

Kibana中的Table Panel用于显示日志的明细数据,一般查询最近1小时所有字段的数据,最终只展示前500条记录。这种场景对于ClickHouse来说非常不友好。

针对这个问题,我们将table Panel的查询分两次进行:第一次查询单位时间间隔的数据量,根据最终显示的数据量计算出合理查询的时间范围;第二次根据修正后的时间范围,结合Table Panel中配置的默认显示的Column查询明细数据。

经过这些优化,查询的时间可以缩短到原来的1/60,查询的列可以减少50%,最终查询数据量减少到原来的1/120;ClickHouse提供了多种近似计算的方法,用于提供相对较高准确性的同时减少计算量;使用MATERIALIZED VIEW或者MATERIALIZED COLUMN将计算量放在平常完成,也能有效降低查询的数据量和计算量。

Dashboard迁移

因为Kibana3上的Dashboard很多,我们开发了一个Dashboard迁移工具,通过修改kibana-init-*索引中Dashboard的配置来进行Dashboard迁移。

三、接入ClickHouse的效果

目前我们一个集群的日志量100T左右(压缩前600T左右),ClickHouse服务器主要监控指标如下:

ClickHouse相对ES占用更少的内存。ES为了提高查询效率会将很多数据放在内存中,如:segment的索引数据、filter cache、field data cache、indexing buffer等;ES内存的使用量与索引量、数据量、写入量、查询量等成正比。删除(下线)索引、迁移索引或者扩容是应对ES内存问题的常用手段。但是删除(下线)索引导致用户希望保存更长时间数据的需求无法满足,而服务器扩容导致又了成本上升。

ClickHouse的内存消耗主要包括内存型的engine,数据索引,加载到内存中待计算的数据,搜索的结果等。在ClickHouse中日志的数据量和保存时间主要和磁盘有关。

相比ES,ClickHouse后至少可以节省60%的磁盘空间。如下图所示,Netflow 的日志占用的磁盘空间ClickHouse是ES的32%,CDN日志占用磁盘空间ClickHouse是ES的18%,Dblog的日志ClickHouse是ES的22.5%。

比较查询速度提升,ClickHouse比ES提升了4.4倍到38倍不等,原来ES上查询不出来的问题基本得到了解决,查询慢的问题有了很大的提升。

Netflow由于数据量非常大,导致ES无法查询,ClickHouse中经过优化,查询耗时29.5s,CDN的查询CK和ES快38倍,dbLog的查询CK比ES快 4.4倍;关于查询速度的对比,因为在生产环境,无法保证ES和ClickHouse的环境一样,ES使用的是40核256G的服务器,一台服务器部署一个ES实例,单服务器数据量3T左右。ClickHouse采用的是32核128G的服务器,单服务器数据量大约18T左右,一台服务器部署一个ClickHouse实例。

用ClickHouse处理日志查询速度得到了很大的提升,基本解决了数据保存时间短的问题,用户使用体验也得到了提升。我们预估使用现在ES日志集群50%的服务器资源就能就能够完成现有ES日志的处理,并能提供比现在更好的用户体验。

四、ClickHouse基本运维

总体来说ClickHouse的运维比ES简单,主要包括以下几个方面的工作:

1)新日志的接入、性能优化;

2) 过期日志的清理,我们通过一个定时任务每天删除过期日志的partition;

3) ClickHouse的监控,使用ClickHouse-exporter+VictoriaMetrics+Grafana的实现;

4) 数据迁移,通过ClickHouse分布式表的特性我们一般不搬迁历史数据,只要将新的数据接入新集群,然后通过分布式表跨集群查询。随着时间的推移,历史数据会被清理下线,当老集群数据全部下线后,新老集群的迁移就完成了。确实需要迁移数据时,采用ClickHouse_copier或者复制数据的方式实现。

5) 常见问题处理:

慢查询,通过kill query终止慢查询的执行,并通过前面提到的优化方案进行优化。

Too many parts异常:Too many parts异常是由于写入的part过多part的merge速度跟不上产生的速度,导致part过多的原因主要包括几个方面:

  • 设置不合理 ;
  • 小批量、高频次写ClickHouse;
  • 写的是ClickHouse的分布式表;
  • ClickHouse设置的merge线程数太少了。

无法启动:之前遇到过ClickHouse无法启动的问题,主要包括两个方面:

  • 文件系统损坏,通过修复文件系统可以解决;
  • 某一个表的数据异常导致ClickHouse加载失败,可以删除异常数据后启动,也可以把异常的文件搬到detached目录,等ClickHouse起来后再attach文件恢复数据。

五、总结

将日志从ES迁移到ClickHouse可以节省更多的服务器资源,总体运维成本更低,而且提升了查询速度,特别是当用户在紧急排障的时候,这种查询速度的成倍提升,对用户的使用体验有明显的改善。

我们将继续致力于将ES的日志迁移到ClickHouse,并优化日志查询性能,让ClickHouse在日志分析领域为用户提供更大的价值。

但是ClickHouse毕竟不是ES,在很多业务场景中ES仍然不可替代;ClickHouse也不仅只能处理日志,进一步深入研究ClickHouse,让ClickHouse在更多领域发挥更大的价值,是我们一直努力的方向。

作者丨Gavin Zhu

来源丨携程技术(ID:ctriptech)

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