前言

我们实时引擎组新引入了一款分布式SQL查询引擎，名字叫Presto，目前已经调研和测试了2个月了，并且期间某平台也从impala平台迁入到了Presto平台，查询性能有了2-3倍的提升（各种原因导致），所以本文将结合作者这段时间的测试和调研研究，来揭开Presto的神秘面纱。

Presto是神马

Presto是由Facebook开发的一个分布式SQL查询引擎， 它被设计为用来专门进行高速、实时的数据分析。它的产生是为了解决Hive的MapReduce模型太慢以及不能通过BI或Dashboards直接展现HDFS数据等问题。Presto是一个纯粹的计算引擎，它不存储数据，其通过Connector获取第三方Storage服务的数据。

历史

• 2012年秋季，Facebook启动Presto项目
• 2013年冬季，Presto开源
• 2017年11月，11888 commits，203 releases，198 contributors

功能和优点

• Ad-hoc，期望查询时间秒级或几分钟
• 比Hive快10倍
• 支持多数据源，如Hive、Kafka、MySQL、MonogoDB、Redis、JMX等，也可自己实现Connector
• Client Protocol: HTTP+JSON, support various languages(Python, Ruby, PHP, Node.js Java)
• 支持JDBC/ODBC连接
• ANSI SQL，支持窗口函数，join，聚合，复杂查询等

架构

• Master-Slave架构
• 三个模块
• Coordinator、Discovery Service、Worker
• Connector

Read More

随着索引数据的增大以及请求的增多，分布式搜索是最好的一种解决方案，主要解决两个问题，其一是能让单台机器load所有索引数据到内存中，其二是请求延时大，解决请求latency问题。我之前为团队写了篇专利，内容是关于分布式搜索解决方案的，所以粗略的看了下大部分开源的搜索引擎是怎么实现分布式的，后面的文章我会简单说下常见的搜索引擎的分布式解决方案。

首先我们先说下几个简单概念，分布式搜索都是M*N（横向切分数据，纵向切分流量）这个维度去解决问题的，虽然不同产品或场景概念不完全相同，读者可以简单认为一份完整的数据，被均分为M份，每一份被称为一个分配（Shard或者Partition），然后提供对每个Shard提供N份副本（Replica）。那么分布式的设计就围绕着以下问题：

• 如何选择合适的分片(Shard)，副本(Replica)的数量
• 如何做路由，即怎么在所有Shard里找到一份完整的数据（找到对应的机器列表）
• 如何做负载均衡
• 如果提高服务的可扩展性
• 如何提高服务的服务能力（QPS），当索引和搜索并发量增大时，如何平滑解决
• 如何更新索引，全量和增量索引的更新解决方法
• 如果提高服务的稳定性，单台服务挂掉怎么不影响整体服务等等

下面就说下常见的搜索引擎的分布式解决方案，因为开源的搜索产品基本上都没有在工作中用过，对代码细节并不是太了解，只是研究了下其原理，所以理解的会有些偏差，看官们如果发现错误直接指出即可。

Read More

关于

打算造个轮子，先备份下简单的设计手册吧。Minder是一个分布式启停进程服务，主要用于以下目的。

• 命令或远程RPC调用启动和停止进程
• 当进程挂掉，可以拉起来进程
• 获得机器对应的系统信息，如CPU，内存，硬盘等等

设计

方案一（不采用）

分为Server和Client端

Server

Server在每台机器上都需要安装，Server是个常驻进程，负责真正的启停进程，同时需要一个Check线程，用于判断进程状态，当程序挂掉以便重启进程，重启进程可以在配置里有个次数限制。

Read More

搜索引擎服务收到一个Query后，一般引擎这边是这么搞得，解析语法，生成后缀表达式，即查询搜索树（Search Tree）。搜索查询树负责求交、求并和过滤。所以这个地方也是性能关键点。所以在解析语法后，一般要做查询搜索树优化，减少求交，求并和过滤操作的次数，以此来提高搜索服务的QPS和查询Latency。

因为同事在负责新实时索引的性能优化，我正好负责将全量索引格式迁移到新实时索引上面，即实时索引的代码即支持全量索引也支持实时索引，减少运维和代码维护成本。我在查阅代码的同事，顺便与同事沟通了一些优化方法，进入全量索引代码里发现老的全量索引里已经有一些优化方法了，这些方法应该是市面上常见的方法，多数人也是应该知道的，这里记录下吧。主流优化操作主要包括以下四种：

全AND操作

如果父子节点都是AND，则可以合并，如（A & B）& (C & D)，优化后为 A & B & C & D ，能提早发现交为空，并退出，如下图所示。

Read More

打算闲暇时光写点靠谱的东西比如名字服务、KV存储等基础服务类软件，所以周末就先从封装一些基础库开始。上周末写了个C++日志库，支持多线程，性能也还不错，今天就做了下测试和修改了下bug。这里说下该库的使用方法，以及实现思路以及一些性能调优方法。欢迎交流和指教。

源码地址

https://github.com/armsword/dlog

编译

执行build.sh，在上层目录里会生成build文件，测试的可执行文件在release/bin目录下。

Read More

简单说下，2011年左右的Paper，Paper里说Twitter的实时索引和检索系统叫做Earlybird，Paper中主要讲了2件事，第一个就是支持Twitter的实时索引的倒排索引结构是怎么样的，第二个就是利用Java并发模型，处理并发读写。

该引擎功能

• 低延时、高吞吐能力；
• 能处理突发峰值（Weibo的特性）；
• 突出时效性，时间越近，排名应该越靠前；
• 该实时引擎支持AND、OR、NOT以及短语查询，实时性大约10S，查询latency 50ms；

该实时引擎，基于Lucene，使用Java开发，理由是

• 利用已存在的Lucene代码，并用来做全量索引；
• 适用于Twitter以JVM为中心的开发环境；
• 利用Java和JVM提供容易理解的并发模型；

其实上面几条理由与阿里很多开发项目类似，但是阿里的搜索引擎是C++编写的，质量也是非常不错的，叫问天(HA3)。

Read More

前言

简单说下问题情况，Proxy即作为客户端又有服务端功能，其接受QS（Query Server）的请求，之后向BS（索引服务）发送请求，然后根据BS的返回结果Merge后返回给QS。不能泄露太多东西，所以本文主要是整理一些知识点和问题查找思路。

问题和现象

• Proxy机器上出现大量的CLOSE_WAIT。
• Proxy失去服务能力，内存使用不为0，CPU使用率为0。
• 机器报警，TcpListenOverFlows。

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16

命令查看：
netstat -n | awk '/^tcp/ {++S[$NF]} END {for(a in S) print a, S[a]}'
 
 
结果：
TIME_WAIT 31927
CLOSE_WAIT 1570
ESTABLISHED 40
 
TIME_WAIT：表示主动关闭，通过优化系统内核参数可容易解决。
CLOSE_WAIT：表示被动关闭，需要从程序本身出发。
ESTABLISHED：表示正在通信


注：以上数据非真实线上情况，只为举例

Read More