隨著微服務(wù)架構(gòu)的廣泛應(yīng)用,系統(tǒng)復(fù)雜度急劇增加,全鏈路監(jiān)控成為保障服務(wù)穩(wěn)定性、提升運(yùn)維效率的關(guān)鍵。在商業(yè)大規(guī)模場景下,海量的日志、指標(biāo)與追蹤數(shù)據(jù)對數(shù)據(jù)處理服務(wù)提出了極高要求:需要具備實(shí)時(shí)攝入、高性能分析、高并發(fā)查詢和低成本存儲等能力。Apache Doris,作為一款現(xiàn)代化的MPP分析型數(shù)據(jù)庫,憑借其卓越的性能和靈活的架構(gòu),在全鏈路監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)處理領(lǐng)域展現(xiàn)出了獨(dú)特的優(yōu)勢。
一、全鏈路監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)處理的核心挑戰(zhàn)
典型的微服務(wù)全鏈路監(jiān)控體系會產(chǎn)生三類核心數(shù)據(jù):
- 指標(biāo)數(shù)據(jù)(Metrics):高頻、時(shí)序性強(qiáng)的性能指標(biāo),如QPS、延遲、錯(cuò)誤率。
- 追蹤數(shù)據(jù)(Traces):記錄一次請求在所有微服務(wù)間的調(diào)用路徑與耗時(shí),數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)性強(qiáng)。
- 日志數(shù)據(jù)(Logs):服務(wù)產(chǎn)生的文本日志,用于故障排查與行為分析。
這些數(shù)據(jù)共同構(gòu)成了可觀測性的三大支柱。其處理挑戰(zhàn)在于:數(shù)據(jù)體量巨大(日增量可達(dá)PB級)、寫入吞吐要求高(百萬級事件/秒)、查詢模式多樣(既有實(shí)時(shí)聚合分析,也有對單條追蹤的明細(xì)查詢),同時(shí)需要控制總體成本。
二、Apache Doris 的技術(shù)特性與優(yōu)勢
Apache Doris 的以下特性使其非常適合作為監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)的統(tǒng)一分析服務(wù)層:
- 高性能與實(shí)時(shí)性:
- 向量化執(zhí)行引擎:充分利用現(xiàn)代CPU的SIMD指令集,大幅提升掃描和計(jì)算效率。
- 預(yù)聚合(Aggregate Key 模型):對于指標(biāo)類數(shù)據(jù),可在數(shù)據(jù)攝入時(shí)自動進(jìn)行預(yù)聚合,將原始數(shù)據(jù)在存儲層合并,極大提升匯總查詢速度,并減少存儲空間。
- 實(shí)時(shí)攝入:支持通過Stream Load、Routine Load等方式毫秒級延遲接入Kafka等消息隊(duì)列中的數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)的實(shí)時(shí)分析與告警。
- 高并發(fā)與易用性:
- MPP架構(gòu):查詢?nèi)蝿?wù)并行分發(fā)到所有節(jié)點(diǎn),線性擴(kuò)展能力強(qiáng),輕松應(yīng)對成百上千的Dashboard并發(fā)查詢。
- 兼容MySQL協(xié)議:運(yùn)維和開發(fā)人員可直接使用熟悉的SQL進(jìn)行復(fù)雜查詢和BI工具對接,學(xué)習(xí)成本低。
- 支持標(biāo)準(zhǔn)SQL:便于實(shí)現(xiàn)跨表、跨數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)分析,例如將追蹤ID與錯(cuò)誤日志關(guān)聯(lián)。
- 靈活的建模與成本控制:
- 多種數(shù)據(jù)模型:除Aggregate Key外,還支持Duplicate Key(明細(xì)模型,適合存儲原始追蹤和日志)、Unique Key(支持upsert,用于狀態(tài)更新)。用戶可以根據(jù)不同監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)類型選擇最優(yōu)模型。
- 智能物化視圖:自動匹配查詢,透明加速,無需改寫業(yè)務(wù)SQL。
- 分層存儲與冷熱數(shù)據(jù)分離:支持將較舊的歷史數(shù)據(jù)自動遷移到更廉價(jià)的存儲介質(zhì)(如S3、HDFS),同時(shí)保持對上層應(yīng)用的查詢透明性,顯著降低長期數(shù)據(jù)存儲成本。
三、實(shí)踐架構(gòu)設(shè)計(jì)
在典型的商業(yè)實(shí)踐中,可以構(gòu)建如下數(shù)據(jù)處理鏈路:
- 數(shù)據(jù)采集與傳輸:各微服務(wù)通過Agent(如SkyWalking Agent、OpenTelemetry Collector)采集指標(biāo)、追蹤和日志,統(tǒng)一發(fā)送至消息隊(duì)列(如Apache Kafka)。
- 實(shí)時(shí)流處理與攝入:
- 對于指標(biāo)和高度結(jié)構(gòu)化的追蹤數(shù)據(jù),通過Doris的Routine Load任務(wù)直接從Kafka消費(fèi),實(shí)時(shí)寫入Doris對應(yīng)的聚合表和明細(xì)表。
- 對于原始日志等半結(jié)構(gòu)化文本,可先經(jīng)過Flink進(jìn)行解析、清洗、結(jié)構(gòu)化,再寫入Doris;或直接寫入Doris的明細(xì)表,利用其強(qiáng)大的字符串檢索功能。
- 統(tǒng)一數(shù)據(jù)服務(wù)層:Apache Doris 作為核心OLAP引擎,承擔(dān)所有監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)的存儲和查詢分析任務(wù):
- 實(shí)時(shí)告警:通過定時(shí)查詢或與流處理引擎結(jié)合,對閾值指標(biāo)進(jìn)行實(shí)時(shí)判斷。
- 交互式分析:支撐Grafana等可視化工具,為運(yùn)維和研發(fā)人員提供靈活的Dashboard,進(jìn)行多維下鉆、對比分析。
- 問題排查:通過SQL快速關(guān)聯(lián)查詢某個(gè)錯(cuò)誤請求的完整追蹤鏈、相關(guān)指標(biāo)波動及當(dāng)時(shí)各服務(wù)的日志,實(shí)現(xiàn)根因定位。
- 數(shù)據(jù)服務(wù)API:通過Doris提供的HTTP接口或經(jīng)由應(yīng)用層封裝,為其他系統(tǒng)提供監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)服務(wù)。
- 數(shù)據(jù)生命周期管理:利用Doris的分區(qū)功能和冷熱分離策略,將近期熱數(shù)據(jù)保存在高速SSD上,將歷史冷數(shù)據(jù)自動轉(zhuǎn)存至對象存儲,在保證查詢可用的同時(shí)優(yōu)化成本。
四、實(shí)踐收益與最佳建議
通過引入Apache Doris,企業(yè)通常能獲得以下收益:
- 簡化技術(shù)棧:一個(gè)系統(tǒng)同時(shí)處理指標(biāo)、追蹤、日志的查詢分析,降低運(yùn)維復(fù)雜度。
- 提升排查效率:借助SQL的強(qiáng)大關(guān)聯(lián)能力,將原本需要在多個(gè)系統(tǒng)間切換的排查流程一體化,平均故障恢復(fù)時(shí)間(MTTR)顯著降低。
- 支撐業(yè)務(wù)決策:基于全鏈路數(shù)據(jù),可以進(jìn)行更深層次的容量規(guī)劃、性能優(yōu)化和用戶體驗(yàn)分析。
最佳實(shí)踐建議:
按數(shù)據(jù)類型分表分模型設(shè)計(jì):指標(biāo)、追蹤、日志建議分表存儲,并根據(jù)查詢模式選用最合適的數(shù)據(jù)模型(聚合、明細(xì)等)。
重視數(shù)據(jù)分區(qū)與分桶:合理設(shè)置分區(qū)鍵(如按時(shí)間dt)和分桶鍵,這是保證高性能查詢和集群擴(kuò)展性的基礎(chǔ)。
利用物化視圖預(yù)計(jì)算:對頻繁出現(xiàn)的聚合查詢、固定維度組合查詢,創(chuàng)建物化視圖以獲得極致查詢體驗(yàn)。
規(guī)劃冷熱數(shù)據(jù)策略:在項(xiàng)目初期就設(shè)計(jì)好數(shù)據(jù)分層方案,平衡性能與成本。
五、
在微服務(wù)全鏈路監(jiān)控場景下,數(shù)據(jù)處理服務(wù)是核心中樞。Apache Doris憑借其極致的性能、無縫的實(shí)時(shí)體驗(yàn)、標(biāo)準(zhǔn)SQL的易用性以及出色的成本效益,成功解決了大規(guī)模監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)處理的痛點(diǎn)。它不僅能作為強(qiáng)大的分析引擎支撐實(shí)時(shí)告警與可視化,更能通過統(tǒng)一的數(shù)據(jù)服務(wù)層,打通可觀測性的“最后一公里”,將數(shù)據(jù)價(jià)值直接賦能于運(yùn)維穩(wěn)定性和業(yè)務(wù)洞察,是構(gòu)建現(xiàn)代化、高效率監(jiān)控平臺的理想選擇。