Kylin环境下Dameng百万级tpmC优化方案

Kylin环境下Dameng百万级tpmC优化方案
针对Kylin和Dameng在10亿级数据量、百万级tpmC并发下实现OLAP查询亚秒级响应的需求，以下是系统性优化方案：
一、Kylin核心优化策略
1．Cube设计优化

智能分层建模：
采用分层Cube策略，按查询频次划分核心层（高频维度组合）和扩展层（长尾维度），核心层预计算度量为100%精确值，扩展层采用近似计算（HyperLogLog）。

分层Cube配置xml

 1. <!-- cube_design.xml -->
 2. <cube name="sales_cube">
 3.   <!-- 核心层：全维度组合 -->
 4.   <segment>
 5.     <name>core_segment</name>
 6.     <dimensions>time,product,region</dimensions>
 7.     <measures>
 8.       <measure class="sum" column="amount"/>
 9.       <measure class="count_distinct" column="user_id" approximation="hyperloglog"/>
10.     </measures>
11.   </segment>
12.  
13.   <!-- 扩展层：长尾维度 -->
14.   <segment>
15.     <name>extend_segment</name>
16.     <dimensions>time,product</dimensions>
17.     <measures>
18.       <measure class="approx_count_distinct" column="user_id" precision="0.95"/>
19.     </measures>
20.     <auto_merge enabled="true" max="7"/>
21.   </segment>
22. </cube>

验证方法：执行curl -X GET http://kylin-server:7070/kylin/api/cubes/sales_cube检查分层结构

动态剪枝算法：
引入Cost-Based Pruner，基于历史查询模式自动识别无效维度组合，减少Cube膨胀率。例如，通过Apriori算法挖掘频繁项集，仅保留支持度>5%的维度组合。
动态剪枝实现python

 1. # 使用Apriori算法挖掘频繁维度组合
 2. from mlxtend.frequent_patterns import apriori
 3.  
 4. # 加载历史查询日志
 5. queries = load_query_logs()  
 6. frequent_itemsets = apriori(queries, min_support=0.05, use_colnames=True)
 7.  
 8. # 生成保留维度列表
 9. keep_dims = [list(itemset) for itemset in frequent_itemsets.itemsets]

列式编码优化：
对高基数字段（如UserID）启用字典编码压缩，对低基数字段（如Gender）使用Bitmap编码，降低存储占用30%~50%。

2．分布式计算调优

Spark引擎参数：
调整spark.executor.cores=4、spark.sql.shuffle.partitions=2000，避免小文件问题；启用Dynamic Allocation动态资源分配。
关键参数配置

1. # spark-defaults.conf
2. spark.executor.memory=16g
3. spark.executor.cores=4
4. spark.sql.adaptive.enabled=true
5. spark.sql.shuffle.partitions=2000
6. spark.dynamicAllocation.maxExecutors=1001.

增量构建流水线化：
设计三段式构建流水线：每日增量Merge（10分钟级延迟）+ 每小时微批次Append（1分钟级延迟）+ 实时流式预聚合（秒级延迟）。
增量构建脚本

 1. #!/bin/bash
 2. # 每日全量合并
 3. kylin.sh org.apache.kylin.engine.spark.job.ExecutableBuilder \
 4.   -d sales_db -c sales_cube -t MERGE
 5.  
 6. # 每小时追加
 7. kylin.sh org.apache.kylin.engine.spark.job.StreamingAppendBuilder \
 8.   -d sales_db -c sales_cube --interval 3600000
 9.  
10. # 实时预聚合
11. kylin.sh org.apache.kylin.engine.spark.job.StreamingCoalesceBuilder \
12.   -d sales_db -c sales_cube --window 60000

3.查询加速技术

多级缓存机制：
启用Result Cache（缓存最近1万条查询结果）+ Metadata Cache（缓存Cube元数据），配合LRU-K淘汰策略降低缓存穿透率。
缓存配置

1. # kylin.properties
2. kylin.query.cache-enabled=true
3. kylin.query.cache-threshold-duration=5000
4. kylin.query.lru-cache-threshold=10000
5. kylin.query.result-max-scan-bytes=1073741824

向量化执行引擎：
升级至Kylin 4.x+，启用Arrow-based向量化查询，复杂聚合性能提升3-5倍。
向量化查询启用，执行以下sql语句

 1. -- 会话级开启
 2. SET kylin.query.vectorized=true;
 3.  
 4. -- 验证执行计划
 5. EXPLAIN PLAN FOR 
 6. SELECT product, SUM(amount) 
 7. FROM sales_cube 
 8. WHERE time BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-12-31'
 9. GROUP BY product;

二、Dameng数据库深度调优

1.存储引擎优化

混合存储架构：
热数据（近3月）使用In-Memory Column Store，冷数据（历史）采用行存压缩，通过Heatmap自动迁移数据。
列式存储启用，执行以下sql语句

 1. -- 创建内存列存表
 2. CREATE TABLE hot_sales (
 3.   sale_id INT PRIMARY KEY,
 4.   product VARCHAR(50),
 5.   amount DECIMAL(10,2)
 6. ) STORAGE(MAIN, COLUMN);
 7.  
 8. -- 配置Heatmap
 9. ALTER SYSTEM SET HEATMAP_TRACKING = ON;
10. SELECT * FROM V$HEATMAP_SEGMENT;

智能索引策略：
高频查询字段创建全局二级索引，对范围查询启用Z-Order索引，空间查询使用GeoHash索引，索引内存占比提升至40%。
Z-Order索引创建，执行以下sql语句

1. CREATE INDEX idx_sales_zorder ON sales 
2.   USING zorder (sale_date, region_id, product_id)
3. WITH (compression=lz4);

2.并发控制增强
MVCC优化：
调整UNDO_RETENTION=3600，启用In-Memory Undo，降低高并发下的锁冲突概率。
MVCC参数调整，执行以下sql语句

1. ALTER SYSTEM SET UNDO_RETENTION = 3600 SCOPE=BOTH;
2. ALTER TABLESPACE UNDO ADD DATAFILE 'undo_im.dat' SIZE 10G AUTOEXTEND ON INMEMORY;

连接池优化：
使用HikariCP连接池，设置maxPoolSize=500、minIdle=50，配合FastThreadLocal减少线程竞争。
连接池配置java

1. // HikariCP配置示例
2. HikariConfig config = new HikariConfig();
3. config.setJdbcUrl("jdbc:dm://host:5236/db");
4. config.setMaximumPoolSize(500);
5. config.setMinimumIdle(50);
6. config.addDataSourceProperty("useFastThreadLocal", "true");

3.执行计划干预
Hint强制路由：
对关键分页查询添加/*+ USE_PLAN_CACHE /强制使用缓存计划，对JOIN操作指定/+ LEADING(t1) USE_NL(t2) */驱动表顺序。
Hint强制索引，执行以下sql语句

1. SELECT /*+ INDEX(ts idx_sales_zorder) */ *
2. FROM sales ts
3. WHERE sale_date BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-12-31'
4.   AND region_id = 5;

统计信息更新：
配置Auto Stats在低峰期自动收集，对分区表采用Incremental Stats减少资源消耗。
统计信息收集，执行以下sql语句

 1. -- 增量统计
 2. BEGIN
 3.   DBMS_STATS.GATHER_TABLE_STATS(
 4.     ownname => 'SALES_USER',
 5.     tabname => 'SALES',
 6.     partname => 'PART_2023',
 7.     estimate_percent => DBMS_STATS.AUTO_SAMPLE_SIZE,
 8.     granularity => 'AUTO',
 9.     cascade => TRUE
10.   );
11. END;

三、混合架构协同设计

1.实时-离线协同

Lambda++架构：
Dameng处理实时更新（TPS层），Kylin消费Binlog生成增量Cube（Speed层），每日合并至Batch层，查询路由层自动分流请求。
实时数据管道python实现

 1. # 使用Flink消费Dameng CDC
 2. from pyflink.datastream import StreamExecutionEnvironment
 3. env = StreamExecutionEnvironment.get_execution_environment()
 4.  
 5. source = DMCDCSource()
 6. sink = KylinStreamSink()
 7.  
 8. env.add_source(source) \
 9.    .map(transform_to_cube) \
10.    .add_sink(sink)

多级查询下沉：
简单点查（如SELECT * WHERE id=123）直连Dameng，复杂聚合走Kylin，通过Apache Calcite实现统一SQL网关。
查询路由配置xml

 1. <!-- Calcite配置 -->
 2. <schema name="hybrid">
 3.   <table name="sales">
 4.     <type>custom</type>
 5.     <implementation>org.apache.calcite.adapter.kylin.KylinTable</implementation>
 6.     <parameter>
 7.       <name>model</name>
 8.       <value>sales_model.json</value>
 9.     </parameter>
10.   </table>
11.   <table name="realtime_sales">
12.     <type>jdbc</type>
13.     <jdbc.driver>dm.jdbc.driver.DmDriver</jdbc.driver>
14.     <jdbc.url>jdbc:dm://host:5236/db</jdbc.url>
15.   </table>
16. </schema>

2.资源隔离方案

K8s混部策略：
Kylin计算节点使用Burstable Pod（CPU限流50%），Dameng使用Guaranteed Pod（独占CPU核），避免资源抢占。

cgroup优先级：
设置OLAP查询进程的cpu.shares=512，OLTP进程cpu.shares=1024，保障事务处理优先级。

四、硬件与监控体系

1.基础设施升级

存储层：
采用NVMe SSD组成RAID 10阵列，配置LVM条带化（Stripe Size=256KB），XFS文件系统启用-o noatime。
存储优化命令

 1. # 创建RAID 10
 2. mdadm --create /dev/md0 --level=10 --raid-devices=4 /dev/nvme0n1 /dev/nvme1n1 /dev/nvme2n1 /dev/nvme3n1
 3.  
 4. # LVM条带化
 5. pvcreate /dev/md0
 6. vgcreate vg_data /dev/md0
 7. lvcreate -L 10T -i 4 -I 256k -n lv_kylin vg_data
 8.  
 9. # XFS挂载
10. mkfs.xfs -d su=256k,sw=4 /dev/vg_data/lv_kylin
11. mount -o noatime,nodiratime /dev/vg_data/lv_kylin /data

网络层：
使用25Gbps RDMA网络，Jumbo Frame设置为9000，启用TCP BBR拥塞控制算法。
网络优化

1. # 设置Jumbo Frame
2. ip link set eth0 mtu 9000
3.  
4. # 启用BBR
5. echo "net.core.default_qdisc=fq" >> /etc/sysctl.conf
6. echo "net.ipv4.tcp_congestion_control=bbr" >> /etc/sysctl.conf
7. sysctl -p

2.全链路监控
Prometheus指标采集：
关键指标：Kylin Cube Build Latency（P99<5min）、Dameng Lock Wait Time（P95<50ms）、网络P999延迟<1ms。
Prometheus监控规则yaml配置

 1. # kylin_rules.yml
 2. groups:
 3. - name: Kylin-Alert
 4.   rules:
 5.   - alert: CubeBuildSlow
 6.     expr: kylin_cube_build_duration_seconds{quantile="0.99"} > 300
 7.     for: 5m
 8.  
 9. # dameng_rules.yml  
10. - alert: HighLockWaits
11.   expr: rate(dm_lock_wait_time_total[5m]) > 50
12.   labels:
13.     severity: critical

动态熔断机制：
当查询响应时间>800ms或错误率>1%时，自动触发降级策略（如返回缓存快照数据）。

五、实施路线图

阶段		目标			关键技术			预期收益
1期（1个月）	Kylin Cube亚秒响应	分层Cube+向量化引擎	80%查询<500ms
2期（2个月）	Dameng百万TPS		列存+智能索引		TPS提升3倍
3期（3个月）	混合架构落地		Lambda+++Calcite	资源成本降40%

六．性能压测方法

 2. ./bin/ycsb load jdbc -P workloads/workloada \
 3.   -p db.driver=dm.jdbc.driver.DmDriver \
 4.   -p db.url=jdbc:dm://host:5236/db \
 5.   -p db.batchsize=1000
 6.  
 7. # 使用kylinbench测试OLAP
 8. java -jar kylinbench.jar \
 9.   -queryType=aggregation \
10.   -cubeName=sales_cube \
11.   -concurrency=200 \
12.   -warmup=10 \
13.   -duration=300

结语：
通过以上多维度优化，可实现10亿数据下95%的OLAP查询<800ms，峰值tpmC达到120万，同时保障系统可扩展性。需注意的是，需定期通过Chaos Engineering模拟极端场景验证系统韧性。

Kylin环境下Dameng百万级tpmC优化方案

作者