ClickHouse 原理 | ClickHouse 存算分离架构探索-轻识

背景

ClickHouse 作为开源 OLAP 引擎，因其出色的性能表现在大数据生态中得到了广泛的应用。区别于 Hadoop 生态组件通常依赖 HDFS 作为底层的数据存储，ClickHouse 使用本地盘来自己管理数据，官方推荐使用 SSD 作为存储介质来提升性能。但受限于本地盘的容量上限以及 SSD 盘的价格，用户很难在容量、成本和性能这三者之间找到一个好的平衡。JuiceFS 的某个客户近期就遇到了这样的难题，希望将 ClickHouse 中的温冷数据从 SSD 盘迁移到更大容量、更低成本的存储介质，更好地支撑业务查询更长时间数据的需求。

JuiceFS 是基于对象存储实现并完全兼容 POSIX 的开源分布式文件系统，同时 JuiceFS 的数据缓存特性可以智能管理查询热点数据，非常适合作为 ClickHouse 的存储系统，下面将详细介绍这个方案。

MergeTree 存储格式简介

在介绍具体方案之前先简单了解一下 MergeTree 的存储格式。MergeTree 是 ClickHouse 最主要使用的存储引擎，当创建表时可以通过 PARTITION BY 语句指定以某一个或多个字段作为分区字段，数据在磁盘上的目录结构类似如下形式：

$ ls -l /var/lib/clickhouse/data/<database>/<table>
drwxr-xr-x  2 test  test    64B Mar  8 13:46 202102_1_3_0
drwxr-xr-x  2 test  test    64B Mar  8 13:46 202102_4_6_1
drwxr-xr-x  2 test  test    64B Mar  8 13:46 202103_1_1_0
drwxr-xr-x  2 test  test    64B Mar  8 13:46 202103_4_4_0

以 202102_1_3_0 为例，202102 是分区的名称，1 是最小的数据块编号，3 是最大的数据块编号，0 是 MergeTree 的深度。可以看到 202102 这个分区不止一个目录，这是因为 ClickHouse 每次在写入的时候都会生成一个新的目录，并且一旦写入以后就不会修改（immutable）。每一个目录称作一个「part」，当 part 逐渐变多以后 ClickHouse 会在后台对多个 part 进行合并（compaction），通常的建议是不要保留过多 part，否则会影响查询性能。

每个 part 目录内部又由很多大大小小的文件组成，这里面既有数据，也有一些元信息，一个典型的目录结构如下所示：

$ ls -l /var/lib/clickhouse/data/<database>/<table>/202102_1_3_0
-rw-r--r--  1 test  test     ?? Mar  8 14:06 ColumnA.bin
-rw-r--r--  1 test  test     ?? Mar  8 14:06 ColumnA.mrk
-rw-r--r--  1 test  test     ?? Mar  8 14:06 ColumnB.bin
-rw-r--r--  1 test  test     ?? Mar  8 14:06 ColumnB.mrk
-rw-r--r--  1 test  test     ?? Mar  8 14:06 checksums.txt
-rw-r--r--  1 test  test     ?? Mar  8 14:06 columns.txt
-rw-r--r--  1 test  test     ?? Mar  8 14:06 count.txt
-rw-r--r--  1 test  test     ?? Mar  8 14:06 minmax_ColumnC.idx
-rw-r--r--  1 test  test     ?? Mar  8 14:06 partition.dat
-rw-r--r--  1 test  test     ?? Mar  8 14:06 primary.idx

其中比较重要的文件有：

primary.idx：这个文件包含的是主键信息，但不是当前 part 全部行的主键，默认会按照 8192 这个区间来存储，也就是每 8192 行存储一次主键。
ColumnA.bin：这是压缩以后的某一列的数据，ColumnA 只是这一列的代称，实际情况会是真实的列名。压缩是以 block 作为最小单位，每个 block 的大小从 64KiB 到 1MiB 不等。
ColumnA.mrk：这个文件保存的是对应的 ColumnA.bin 文件中每个 block 压缩后和压缩前的偏移。
partition.dat：这个文件包含的是经过分区表达式计算以后的分区 ID。
minmax_ColumnC.idx：这个文件包含的是分区字段对应的原始数据的最小值和最大值。

基于 JuiceFS 的存算分离方案

因为 JuiceFS 完全兼容 POSIX，所以可以把 JuiceFS 挂载的文件系统直接作为 ClickHouse 的磁盘来使用。这种方案下数据会直接写入 JuiceFS，结合为 ClickHouse 节点配置的缓存盘，查询时涉及的热数据会自动缓存在 ClickHouse 节点本地。整体方案如下图所示。

ClickHouse 在写入时会产生大量的小文件，因此如果写入压力较大这个方案对写入和查询性能都会有一定影响。建议在写入数据时增大写入缓存，尽量一次写入更多数据来避免这个小文件过多的问题。最简单的做法是使用 ClickHouse 的 Buffer 表，基本上不需要修改应用代码就可以解决小文件过多的问题，适合当 ClickHouse 宕机时允许少量数据丢失的场景。这样做的好处是存储和计算完全分离，ClickHouse 节点完全无状态，如果节点故障可以很快恢复，不涉及任何数据拷贝。未来可以让 ClickHouse 感知到底层存储是共享的，实现自动的无数据拷贝迁移。

同时由于 ClickHouse 通常应用在实时分析场景，这个场景对于数据实时更新的要求比较高，在分析时也需要经常性地查询新数据。因此数据具有比较明显的冷热特征，即一般新数据是热数据，随着时间推移历史数据逐渐变为冷数据。利用 ClickHouse 的存储策略（storage policy）来配置多块磁盘，通过一定条件可以实现自动迁移冷数据到 JuiceFS。整体方案如下图所示。

这个方案中数据会先写入本地磁盘，当满足一定条件时 ClickHouse 的后台线程会异步把数据从本地磁盘迁移到 JuiceFS 上。和第一个方案一样，查询时也会自动缓存热数据。注意图中为了区分写和读因此画了两块磁盘，实际使用中没有这个限制，可以使用同一个盘。虽然这个方案不是完全的存储计算分离，但是可以满足对写入性能要求特别高的场景需求，也保留一定的存储资源弹性伸缩能力。下面会详细介绍这个方案在 ClickHouse 中如何配置。

ClickHouse 支持配置多块磁盘用于数据存储，下面是示例的配置文件：

<storage_configuration>
    <disks>
        <jfs>
            <path>/jfs</path>
        </jfs>
    </disks>
</storage_configuration>

上面的 /jfs 目录即是 JuiceFS 文件系统挂载的路径。在把以上配置添加到 ClickHouse 的配置文件中，并成功挂载 JuiceFS 文件系统以后，就可以通过 MOVE PARTITION 命令将某个 partition 移动到 JuiceFS 上，例如：

ALTER TABLE test MOVE PARTITION 'xxx' TO DISK 'jfs';

当然这种手动移动的方式只是用于测试，ClickHouse 支持通过配置存储策略的方式来将数据自动从某个磁盘移动到另一个磁盘。下面是示例的配置文件：

<storage_configuration>
    <disks>
        <jfs>
            <path>/jfs</path>
        </jfs>
    </disks>
    <policies>
        <hot_and_cold>
            <volumes>
                <hot>
                    <disk>default</disk>
                    <max_data_part_size_bytes>1073741824</max_data_part_size_bytes>
                </hot>
                <cold>
                    <disk>jfs</disk>
                </cold>
            </volumes>
            <move_factor>0.1</move_factor>
        </hot_and_cold>
    </policies>
</storage_configuration>

上面的配置文件中有一个名为 hot_and_cold 的存储策略，其中定义了两个 volume，名为 hot 的 volume 是默认的 SSD 盘，名为 cold 的 volume 即是上一步 disks 中定义的 JuiceFS 盘。这些 volume 在配置文件中的顺序很重要，数据会首先存储到第一个 volume 中，而 max_data_part_size_bytes 这个配置表示当数据 part 超过指定的大小时（示例中是 1GiB）自动从当前 volume 移动到下一个 volume，也就是把数据从 SSD 盘移动到 JuiceFS。最后的 move_factor 配置表示当 SSD 盘的磁盘容量超过 90% 时也会触发数据移动到 JuiceFS。

最后在创建表时需要显式指定要用到的存储策略：

CREATE TABLE test (
  ...
) ENGINE = MergeTree
...
SETTINGS storage_policy = 'hot_and_cold';

当满足数据移动的条件时，ClickHouse 就会启动后台线程去执行移动数据的操作，默认会有 8 个线程同时工作，这个线程数量可以通过 background_move_pool_size 配置调整。

除了配置存储策略以外，还可以在创建表时通过 TTL 将超过一段时间的数据移动到 JuiceFS 上，例如：

CREATE TABLE test (
  d DateTime,
  ...
) ENGINE = MergeTree
...
TTL d + INTERVAL 1 DAY TO DISK 'jfs'
SETTINGS storage_policy = 'hot_and_cold';

上面的例子是将超过 1 天的数据移动到 JuiceFS 上，结合存储策略一起可以非常灵活地管理数据的生命周期。

写入性能测试

采用冷热数据分离方案以后数据并不会直接写入 JuiceFS，而是先写入 SSD 盘，再通过后台线程异步迁移到 JuiceFS 上。但是我们希望直接评估不同存储介质在写数据的场景有多大的性能差异，因此这里在测试写入性能时没有配置冷热数据分离的存储策略，而是让 ClickHouse 直接写入不同的存储介质。

具体测试方法是将真实业务中的某一张 ClickHouse 表作为数据源，然后使用 INSERT INTO 语句批量插入千万级行数的数据，比较直接写入 SSD 盘、JuiceFS 以及对象存储的吞吐。最终的测试结果如下图：

以 SSD 盘作为基准，可以看到 JuiceFS 的写入性能与 SSD 盘有 30% 左右的性能差距，但是相比对象存储有 11 倍的性能提升。这里 JuiceFS 的测试中开启了 writeback 选项，这是因为 ClickHouse 在写入时每个 part 会产生大量的小文件（KiB 级），客户端采用异步写入的方式能明显提升性能，同时大量的小文件对于查询性能也会造成一定影响。

在了解了直接写入不同介质的性能以后，接下来测试冷热数据分离方案的写入性能。经过实际业务测试，基于 JuiceFS 的冷热数据分离方案表现稳定，因为新数据都是直接写入 SSD 盘，因此写入性能与上面测试中的 SSD 盘性能相当。SSD 盘上的数据可以很快迁移到 JuiceFS 上，在 JuiceFS 上对数据 part 进行合并也都是没有问题的。

查询性能测试

查询性能测试使用真实业务中的数据，并选取几个典型的查询场景进行测试。其中 q1-q4 是扫描全表的查询，q5-q7 是命中主键索引的查询。测试结果如下图：

可以看到 JuiceFS 与 SSD 盘的查询性能基本相当，平均差异在 6% 左右，但是对象存储相比 SSD 盘有 1.4 至 30 倍的性能下降。得益于 JuiceFS 高性能的元数据操作以及本地缓存特性，可以自动将查询请求需要的热数据缓存在 ClickHouse 节点本地，大幅提升了 ClickHouse 的查询性能。需要注意的是以上测试中对象存储是通过 ClickHouse 的 S3 磁盘类型进行访问，这种方式只有数据是存储在对象存储上，元数据还是在本地磁盘。如果通过类似 S3FS 的方式把对象存储挂载到本地，性能会有进一步的下降。

在完成基础的查询性能测试以后，接下来测试冷热数据分离方案下的查询性能。区别于前面的测试，当采用冷热数据分离方案时，并不是所有数据都在 JuiceFS 中，数据会优先写入 SSD 盘。

首先选取一个固定的查询时间范围，评估 JuiceFS 缓存对性能的影响，测试结果如下图：

第一次查询因为没有缓存相比后几次慢一些，从第二次查询开始 JuiceFS 的查询性能就比较稳定，相比第一次有 70% 左右的性能提升。第四次查询是间隔上一次 10 分钟以后进行，性能略有波动（可能是受系统 page cache 影响），但属于预期范围之内，第五次又恢复之前的查询时间。

然后采用不固定时间范围进行查询，同时还有数据在实时写入，也就是说每次查询都会涉及新的数据，测试结果如下图：

跟固定时间范围的查询一样，从第二次查询开始因为缓存的建立带来了 78% 左右的性能提升。不同的地方在于第四次查询因为涉及到查询新写入或者合并后的数据，而 JuiceFS 目前不会在写入时缓存大文件，会对查询性能造成一定影响，之后会提供参数允许缓存写入数据来改善新数据的查询性能。

总结

通过 ClickHouse 的存储策略可以很简单地将 SSD 和 JuiceFS 结合使用，实现性能与成本的两全方案。从写入和查询性能测试的结果上来看 JuiceFS 完全可以满足 ClickHouse 的使用场景，用户不必再担心容量问题，在增加少量成本的情况下轻松应对未来几倍的数据增长需求。JuiceFS 目前已经支持超过 20 家公有云的对象存储，结合完全兼容 POSIX 的特性，不需要改动 ClickHouse 任何一行代码就可以轻松接入云上的对象存储。

展望

在当前越来越强调云原生的环境下，存储计算分离已经是大势所趋。ClickHouse 2021 年的 roadmap 上已经明确把存储计算分离作为了主要目标，虽然目前 ClickHouse 已经支持把数据存储到 S3 上，但这个实现还比较粗糙。未来 JuiceFS 也会与 ClickHouse 社区紧密合作共同探索存算分离的方向，让 ClickHouse 更好地识别和支持共享存储，实现集群伸缩时不需要做任何数据拷贝。

如果你对 JuiceFS 感兴趣，就访问 GitHub 开始试用吧：https://github.com/juicedata/juicefs

参考资料：

https://clickhouse.tech/docs/en/development/architecture/
https://github.com/ClickHouse/clickhouse-presentations/blob/master/meetup41/merge_tree.pdf
https://clickhouse.tech/docs/en/engines/table-engines/special/buffer/
https://clickhouse.tech/docs/en/engines/table-engines/mergetree-family/custom-partitioning-key/
https://clickhouse.tech/docs/en/engines/table-engines/mergetree-family/mergetree/#table_engine-mergetree-multiple-volumes
https://github.com/ClickHouse/clickhouse-presentations/blob/master/meetup44/S3.pdf
https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/issues/17623

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