2-4 B站基于缓存优化 Presto 集群查询性能.pdf

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1、B B站基于缓存优化站基于缓存优化PRESTOPRESTO集群查询性能集群查询性能杨洋 大数据开发工程师|个人简介|杨洋杨洋bilibili大数据开发工程师2021年6月份加入b站工作至今在团队中主要负责Presto与Alluxio的研发对分布式计算、存储与调度方面有浓厚兴趣0101集群架构集群架构0202Presto简介简介0404Presto on Alluxio0606后续工作后续工作目录目录 CONTENT|0303Presto改造改造0505Presto Local Cache 集群架构请01|集群架构-B站SQL On Hadoop|集群架构-Presto集群现状|Cluster1

2、Cluster2Cluster3Cluster4IDC1414+2186+214+1111+2IDC2441+2270+2085+2集群架构-Presto集群架构|Presto简介请02|Presto简介-Presto历史|Presto于2013年11月份由FaceBook开源的一个分布式Sql查询引擎，设计之初是为了进行OLAP数据查询，支持标准的ANSI SQL，支持多数据源。PrestoSQL(trino)PrestoDB主导开发Presto Software FoundationLinux Foundation社区活跃度高低功能olapetl最新版本Release 384Release

3、 0.273Presto简介-Presto基本原理|Presto改造请03|Presto改造Presto在B站的实践：https:/ on Alluxio04|Presto on Alluxio-背景介绍-Presto痛点|计算存储分离架构带来网络开销 容易受慢rpc或热dn影响，查询性能不稳定 查询缺乏locality，性能有待提升Presto on Alluxio-背景介绍-热数据|Presto on Alluxio-Alluxio引入|Worker通过Alluxio读取数据 Presto血缘信息解析用于获取热数据Presto on Alluxio-整合Alluxio需要考虑的点|Allu

4、xio与HDFS的scheme不同 Alluxio缓存数据的确定 Alluxio与HDFS的数据一致性保证Presto on Alluxio-Alluxio与HDFS的scheme不同|社区：社区：支持Alluxio的连接器（高版本Presto）从Alluxio中获取元数据（无需从HMS中获取）使Alluxio的SDS模块与底层HMS通信其他：其他：维护一套新的HMS（用于Adhoc）设置白名单（用于需要缓存的表）使新HMS与原HMS保持同步团队：团队：改造hive connector 识别分区tag参数判断是否走AlluxioPresto on Alluxio-缓存数据的确定|热数据热数据t

5、ag设置：设置：将Presto query血缘信息吐到Kafka 通过Kafka消费程序，分析血缘依赖信息并落地到Tidb 通过缓存策略服务，确定需要加载的热数据 给热数据设置tag（Tidb与HMS中）缓存策略：缓存策略：计算访问热度（一周内的访问频率均值）计算TTL（离当前最远的热分区的时间跨度）剔除超过TTL的分区Presto on Alluxio-数据一致性保证|社区：社区：通过参数控制和HDFS的元数据同步团队：团队：开发缓存失效服务（监听Hive meta event）监听add partition事件，load需缓存的新分区Presto on Alluxio-TPC-H Benc

6、hmark性能测试|实验效果：平均下来可节省约20%的查询时间Presto on Alluxio-线上效果|接入约30%的BI业务到缓存 已缓存约20w分区（约45TB）读HDFS稳定性提升，2.5ms以内改进前：改进后：Presto on Alluxio-Alluxio线上故障|现象：线上Master进程偶发crash链接：https:/ Local Cache05|Presto Local Cache-RaptorX背景|Presto在执行计划阶段需要访问HMS获取表和分区的信息，HMS的响应 受单点mysql的吞吐影响，存在慢查询 Presto在构建split以及读数据的情况下需要访问H