百亿级监控场景大数据分位值计算实践
The following article is from 商业平台技术实践 Author 荆佳颉
全文3286字，预计阅读时间7分钟
一、背景
百度广告业务系统建立在分布式系统之上，面向商业服务，每天发生各类接口调用PV达到百亿次，产生TB级的监控数据，对监控系统的设计也提出了巨大的挑战。分位值对接口性能的敏感度高，在性能分析中具有很大价值。
1.1 分位值是什么
分位值是一组数据中排名在某个百分比的值。如：开机时360提示“您的电脑击败了全国80%的用户”，即代表启动时间在全国所有电脑中排名20%分位值。
1.2 Why分位值？
在接口性能分析中，分位值至关重要。因为许多极端请求都集中在99%分位值以上，数量少但影响大，通过平均值无法观察到。99%的正常请求会把1%的极端数字平均掉，导致看起来系统响应很快。但这些少数极端请求会造成1%用户极为不好的用户体验。
二、分位值常见计算方案
2.1 流式计算
实时采集数据样本，上传到Spark，Flink等计算集群，进行流式计算。
优点：最高可以得到100%精确的分位值； 缺点：在百亿级场景下，将全量数据导入计算集群，消耗资源巨大，成本极高。不适用监控场景。
2.2 离线计算
离线计算，将数据直接导入数仓，再由定时进行任务批量计算分位值。
对于APM线上监控的场景，对实时性要求较高，不适用离线计算架构。
2.3 压测端计算
使用JMeter，LoadRunner等压测工具，在压测过程中采集数据样本，实时排序，即时计算。
优点：精度高，实时性强； 缺点：但局限于单个应用，压测阶段。规模有限，且没有长周期的变化趋势等分析能力。
2.4 即席查询计算
如Prometheus等监控工具，可收集各个实例数据样本，在需要查询分位值时，再即时计算。
优点：节约计算资源，可按需计算，灵活性强； 缺点：耗费存储资源，尤其是在百亿级场景下，存储数据结构的选取大幅影响资源开销和即席查询响应时间，对技术可行性有决定性影响。
三、分而治之的计算架构
3.1 分而治之
分而治之是大数据计算的基本思路。但是分位值如何归并，是分而治之的重点难题。分位值的特点决定了分位值不能简单地分治计算再归并。与平均值不能再求平均同理，同一个应用的多个实例求得的分位值再求平均没有数学意义，不能代表集群整体的分位值。
既然分位值本身不能归并，那么原始数据可以归并吗？当然是可以的。既然原始数据可以归并，那么原始数据的摘要可以归并吗？也是可以的。
解释：摘要是对原数据样本的一个数据分布的抽象，可以在一定误差内，等同于原数据样本。常见的数据摘要算法有，直方图，T-Digest，GK算法等。
3.2 采集端聚合
基于数据摘要，我们可以在各个实例本地维护一个数据分布（即摘要），每次得到一个请求耗时样本数据，就更新数据分布，在本地实现一次聚合。每隔固定周期将本地聚合的数据分布上传到数据仓库。
「这是第一次聚合」，可以将单个实例每小时数百万次请求，压缩成占用几十kb的数据分布，大幅降低数据规模，使承载百亿级场景成为可能。
3.3 汇聚层归并
在数据仓库中存储各个实例上传的数据分布，不进行计算。直到有用户查询某个接口的分位值数据时，才筛选出该接口下的所有数据分布，归并成一个数据分布，再用该数据分布推算出分位值。
「这是二次聚合」，假设一个接口有100台实例，每小时采集一次，则一天只有2400个数据分布。归并2400个数据分布，在0.1s内就可以完成。
通过两级聚合，可将计算开销分摊至数万实例上，对业务性能几乎没有影响，又无需引入额外计算资源。结合即席计算的优势，可实现秒级查询，和高度灵活性，高度符合APM场景。
四、具体实现
总体架构如下图：
▲总体架构
原理具体分为如下步骤：
「接口拦截」 在接口调用时进行拦截，获取接口响应时间； 「端上聚合」 将拦截到的响应时间聚合进数据分布中，每到达聚合时间区间后，将本地的数据分布上传到数据仓库，然后清空数据分布； 「二次聚合」 在数据仓库端，对各个实例上传的数据分布按接口名进行二次聚合，按每个接口分别合并成接口总数据分布，从而推算接口总分位值。
Step1. 接口拦截
在接口拦截阶段，需要实现拦截应用的各个接口，在接口执行前后执行监测逻辑，从而计算出接口的响应时间，然后将响应时间发送到数据分布，以进行后续聚合逻辑。具体逻辑如下图：
▲接口拦截
接口拦截的具体技术可以通过手工埋点、Java字节码增强等方式来实现。
Step2. 端上聚合
数据分布是对接口响应时间数据样本的摘要，用来在后面的环节中近似估算分位值。数据分布需要满足如下特征的数据结构：
描述原数据样本的分布结构 可接收新的数据样本，调整数据分布 符合结合律，即多个数据分布可以合并成一个总的数据分布 可以用数据分布估算出原数据样本的近似分位值 使用常数大小内存空间，且精度可控
数据分布的具体实现有很多种，如 直方图，T-Digest，Q-Digest，DK算法 等。分位值的精度取决于数据分布算法选型，我们在实践中选用T-Digest结构。
每次拦截到接口调用后，获取到本次调用的相应时间，然后更新本接口的数据分布。流程如下：
▲更新分布
由于每个应用实例上会包含若干个（几十到上百个）接口。对于每个接口我们需要分别记录响应时间的数据分布。我们利用一个表格数据结构来存储各个接口的数据分布。聚合项存储数据结构：
实例元信息：
「应用名：app1」 「实例：instance1 (10.20.30.40)」 「聚合开始时间：2020-10-10 18:00:00」 「聚合周期：1h」 「下次提交时间：2020-10-10 19:00:00」
聚合信息：
| 接口（名字仅作示意） | 响应时间数据分布 |
com.baidu.app1.Foo.play() | <数据分布> |
com.baidu.app1.Bar.play() | <数据分布> |
com.baidu.app1.Cool.play() | <数据分布> |
...... |
当采集到数据样本时，先根据接口名，在上述表格中找到接口对应的行（如果没有则新建一行），然后将数据样本（即本次调用响应时间）合并进接口名对应的数据分布中。流程如下图：
聚合
应用实例在本地分别记录各个接口和其响应时间的数据分布。每到达既定时间后，将上表全部内容发送到数据仓库，并清空本地表格。流程如下：
上传
数据分布数据为内存中的二进制数据，在上传的过程中需要进行序列化。序列化的具体实现一般推荐如下处理：
「采用小端格式」数据仓库多为C++实现。如果选择C/C++实现的数据仓库，则需采用小端格式序列化。因为x86架构基于小端格式，序列化数据保持一致格式，方便C/C++解析。如果采用Java实现或其它大端格式的数仓（如Hive），则无需采用小端格式。实践中，我们采用百度自研的Apache Doris数仓，并使用C++开发分位值二次聚合算子。 「压缩」由于接口响应时间样本数据往往具有强偏向性，数据分布数据结构内部会存在大量零值，启用压缩可以显著压缩数据体积，减小网络传输和存储资源占用。具体压缩算法可以采用GZIP，BZIP2等。实践中我们采用GZIP算法，压缩比率在30%-40%左右。 「编码」由于直方图数据本身是二进制格式，通过例如BASE64等算法编码成文本格式，更加易于传输、存储和调试。实践中，BASE64编码对体积有20%左右增加，但存储空间相对廉价，相比带来的优势，可以接受。
Step3. 二次聚合
数据仓库中存储了分布式系统中所有接口的响应时间直方图。大体表结构如下：
| 列名 | 类型 | 含义 |
app | 字符串 | 所属应用 |
method | 字符串 | 所属接口 |
quantile_data | 数据分布 | 分布内容 |
log_date | 日期 | 记录时间 |
为了计算某个接口的响应时间分位值p，我们需要将各个实例上传的该接口的数据分布聚合项做二次聚合，用二次聚合后的数据分布聚合项来计算分位值p，则此分位值即代表该接口在整个应用集群（所有实例）上的总分位值。
▲二次聚合
这里分位值p是由用户查询时实时指定的。也就是说，每次计算分位值的时候，都可以支持任意分位值的计算，而不是预设的分位值。我们的T-Digest结构在百亿数据下每日1GB左右数仓存储，最高精度0.1%左右。
五、技术优点
总体架构简单，性能高，成本高度可控，易于维护，稳定，风险低，多快好省地满足线上系统监控分位值计算场景。同时对于其它大数据分位值需求场景，也是一种非常优秀的参考方案。
参考阅读：
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