实时 OLAP， 从 0 到 1

作者｜高正炎

本文主要介绍 BTC.com 团队在实时 OLAP 方面的技术演进过程及生产优化实践，内容如下：

1. 业务背景

2. 机遇挑战

3. 架构演进

4. 架构优化

5. 未来展望

一、业务背景

1.1 业务介绍 - ABCD

BTC.com 是一家区块链技术方案提供者，我们的业务主要分为四个部分，总结来说就是 ABCD：A 是人工智能机器学习，B 是区块链，C 代表云，D 是数据。这些模块不仅相互独立的，也可以互相结合。近几年人工智能、区块链的加速发展与大数据在背后提供的支持息息相关。

1.2 业务介绍 - 区块链技术方案提供商

区块链通俗来讲可以理解为一个不可逆的分布式账本，我们的作用是让大家能更好的浏览账本，挖掘账本背后的信息数据。目前比特币的数据量级大概在几十亿到百亿，数据量大概在数十 T，当然我们也有其他的一些业务，如以太坊货币、智能合约分析服务等。

整体而言我们是一家区块链技术方案的提供商，提供挖矿的服务。与金融行业的银行一样，我们也有很多的 OLAP 需求，比如当黑客攻击交易所或供应链进行资产转移或者洗钱时，需要经过链上的操作，我们可以在链上对其进行分析，以及交易上的跟踪，统计数据等，为警方提供协助。

二、机遇挑战

2.1 之前的架构

大概 2018 年的时候，竞争对手比较少，我们整体的架构如上。底层是区块链的节点，通过 Parser 不断的解析到 MySQL ，再从 MySQL 抽取到 Hive 或者 Presto，从 Spark 跑各种定时任务分析数据，再通过可视化的查询，得到报表或者数据。架构的问题也是显而易见的：

• 不能做到实时处理数据

• 存在单点问题，比方某一条链路突然挂掉，此时整个环节都会出现问题

2.2 遇到的需求与挑战

• 效率，效率问题是非常常见的。我们的表大概在几十亿量级，跑这种 SQL ，可能需要很长时间， SQL 查询比较慢，严重影响统计效率。

• 实时，数据不是实时的，需要等到一定的时间才会更新，如昨天的数据今天才能看到。

• 监控，实时需求，如实时风控，每当区块链出现一个区块，我们就要对它进行分析，但是区块出现的时间是随机的。缺乏完整的监控，有时候作业突然坏了，或者是没达到指标，我们不能及时知道。

2.3 技术选型我们需要考虑什么

在技术选型的时候我们需要考虑什么呢？首先是缩容，2020 年行情不太好，大家都在尽力缩减成本，更好的活下去。在成本有限的情况下，我们如何能做更多的东西，必须提高自身的效率，同时也要保证质量。所以我们需要找到一种平衡，在成本效率还有质量这三者之间进行一定的平衡。

三、架构演进

3.1 技术选型

俗话说，工具选的好，下班下的早，关于是否引入 Flink，我们想了很久，它和 Spark 相比优势在哪里？

我们实际调研以后，发现 Flink 还是有很多优势，比方说灵活的窗口，精准的语义，低延迟，支持秒级的，实时的数据处理。因为团队本身更熟练 Python ，所以我们当时就选择了 PyFlink ，有专业的开发团队支撑，近几个版本变化比较大，实现了很多功能。在实时 OLAP 方面，数据库我们采用了 ClickHouse 。

3.2 为什么使用 ClickHouse

为什么要使用 ClickHouse ？首先是快，查询的效率高。字节跳动，腾讯，快手等大公司都在用。同时我们也有 C++方面的技术积累，使用起来比较容易，成本不是太高。

3.3 实时 OLAP 架构

基于以上的技术选型，我们就形成了上图的架构，底层是数据源，包括区块链的节点，通过 Parser 解析到 Kafka，Kafka 负责对接 Flink 和 Spark 任务，然后 Flink 把数据输出到 MySQL 和 ClickHouse，支持报表导出，数据统计，数据同步，OLAP 统计等。

数据治理方面，我们参考了业界的分层，分成了原始层、明细层、汇总层以及应用层。我们还有机器学习的任务，这些都部署在 K8s 平台之上。

3.4 架构演进历程

我们的架构演进过程如下图，从 2018 年的 Spark 和 Hive ，到后来的 Tableau 可视化，今年接触了 Flink ，下半年开始使用 ClickHouse ，后来 Flink 任务比较多了，我们开发了简易的调度平台，开发者只需要上传任务，就会定时或者实时的跑任务。

3.5 架构演进思考

• 为什么演进这么慢，因为区块链的发展还没有达到一定量级，无法像某些大公司有上亿级别或者 PB 级别的数据量。我们的数据量没有那么大，区块链是一个新鲜的事物，没有一定的历史。另外的问题就是资源问题，由于人员不足，人员成本上也有所控制。

• 刚才讲的架构，我们总结了它适合怎样的企业。首先是有一定的数据规模，比说某个企业 MySQL 只有几千万的数据，用 MySQL , Redis , MongoDB 都可以，就不适合这套架构。其次是需要一定的成本控制，这一整套成本算下来比 Spark 那一套会低很多。要有技术储备，要开发了解相关的东西。

• 区块链数据的特点。数据量比较多，历史数据基本上是不变的，实时数据相对来说是更有价值的，数据和时间存在一定的关联。

3.6 实时 OLAP 产生的价值

在实时 OLAP 上线后，基本满足了业务需求，同时成本也在可控的范围内。

• 适合的是最好的，不要盲目追求新技术，比如数据湖，虽然好，但是我们的数据量级实际上用不到。

• 我们不考虑建设技术中台，我们的公司规模是中小型，部门沟通起来比较容易，没有太多的隔阂，没有发展到一定的组织规模，所以我们没有打算发展技术中台，数据中台，不盲目跟风上中台。

• 我们达到的效果是缩短了开发的时长，减少作业的运行时间。

四、架构优化

4.1 Flink 和 ClickHouse

Flink 和 ClickHouse 之间有一些联动，我们自定义了三个工作：

• 自定义 sink 。

• ClickHouse 要一次性插入很多数据，需要控制好写入的频次，优先写入本地表，耗时比较多。

• 我们主要用在智能合约的交易分析，新增的数据比较多，比较频繁，每几秒就有很多数据。数据上关联比较多。

4.2 ClickHouse 遇到的问题

• 批量导入时失败和容错。

• Upsert 的优化。

• 开发了常用 UDF ，大家知道 ClickHouse 官方是不支持 UDF 的吗？只能通过打补丁，保证 ClickHouse 不会挂。

我们也在做一些开源方面的跟进，做一些补丁方面的尝试，把我们业务上，技术上常用的 UDF ，集合在一起。

4.3 批量导入策略

• 历史数据，可以认为是一种冷数据，相对来说不会经常改变。导入的时候按照大小切分，按照主键排序，类似于 bitcoind ，底层的 Checker 和 Fixer 工作，导入过程中及时进行报警和修复。比如导入某一数据失败了，如何更好的及时发现，之前就只能人肉监控。

• 实时数据，我们需要不断解析实时数据，大家可能对重组，51%的概念不太熟悉，这里简单讲一下，上图最长的链也是最重要的链，它上面的一条链是一个重组并且分叉的一条链，当有一个攻击者或者矿工去挖了上面的链，最终的结果会导致这条链被废弃掉，拿不到任何奖励。

如果超过 51%的算力，就会达到这样的效果，成为最长的链，这个是累计难度比较高的，此时我们会认为数据导入失败，同时我们会利用回撤的功能，不断将其回滚和重组，直到满足最完整的链。当然我们也会设置一些记录和 CheckPoint ，这里的 CheckPoint 和 Flink 的 CheckPoint 的概念也有所区别。

它是区块链方面的 CheckPoint ，区块链有一个币种叫 bch ，会定义 CheckPoint，当满足一定的长度时，它就无法再进行回滚，避免了攻击者的攻击。我们主要是利用 CheckPoint 记录信息，防止回滚，同时还会按照级别/表记录批量插入的失败或者成功，如果失败则会进行重试，以及报警回滚等操作。

4.4 Upsert 的优化

ClickHouse 不支持 Upsert ，主要在 SDK 方面做兼容，之前是直接往 MySQL 写数据，目标是通过 SQL 语句修改对应的 SDK 增加临时小表的 join ，通过 join 临时小表，进行 Upsert 的操作。

举个例子，区块链地址账户余额，就像银行的账户余额，必须非常精确。

4.5 Kubernetes 方面优化

Kubernetes 方面的优化。Kubernetes 是一个很完整的平台。

• 高可用的存储，在早期的时候，我们就尽可能的将服务部署在 Kubernetes，包括 Flink 集群，基础业务组件，币种节点，ClickHouse 节点，在这方面 ClickHouse 做的比较好，方便兼容，支持高可用操作。

• 支持横向扩展。

• 服务发现方面，我们做了一些定制。

4.6 如何保证一致性？

• 采用 Final 进行查询，等待数据合并完成。

• 在数据方面的话，实现幂等性，保证唯一性，通过主键排序，整理出来一组数据，再写入。

• 写入异常时就及时修复和回填，保证最终一致性。

4.7 监控

使用 Prometheus 作为监控工具。使用方便，成本较低。

五、未来展望

5.1 从 1 到 2

• 扩展更多的业务和数据。之前我们的业务模式比较单一，只有数据方面的统计，之后会挖掘更多信息，包括链上追踪，金融方面的审计。

• 赚更多的钱，尽可能的活下去，我们才能去做更多的事情，去探索更多的盈利模式。

• 跟进 Flink 和 PyFlink 的生态，积极参与开源的工作，优化相关作业。探索多 sink 方面的工作，原生 Kubernetes 的实践。

5.2 从 2 到 3

• 数据建模的规范，规定手段，操作。

• Flink 和机器学习相结合。

• 争取拿到实时在线训练的业务，Flink 做实时监控，是非常不错的选择。大公司都已经有相关的实践。包括报警等操作。