魔鬼存在于细节中：从Redshift迁移到ClickHouse后再无数据丢失

柔光的暖阳◎ 2022-02-22 11:56 1076阅读 0赞

> FunCorp是一家国际性娱乐App开发商，知名App iFunny就是由FunCorp出品的。iFunny是一款非常有趣的图片和GIF App，用户可以用它来打发时间，比如看模因、漫画、有趣的图片、宠物GIF等，也可以上传和分享自己的内容。iFunny一直使用Redshift作为后端服务和移动App的事件存储数据库。他们之所以选择Redshift，是因为当时从成本和便利性方面来看确实没有更好的选择。然而，ClickHouse的发布改变了这种状况。他们对它进行了一番彻底的研究，对成本和可能的架构作了一番比较。去年夏天，他们终于决定要尝试一下，看看是否可以使用它。这篇文章将介绍Redshift曾经帮助他们解决的挑战，以及他们如何将这个解决方案迁移到ClickHouse。

## 我们面临的挑战 ##

iFunny需要类似Yandex.Metrika那样的服务，但要求专门为内部使用而设计。让我解释一下原因。

外部客户端——包括移动App、网站或内部后端服务——会创建很多事件。如果后端服务出现问题，我们很难向这些客户端说明事件处理服务当前不可用，让它们“在15分钟或者一小时后再试一次”。我们有很多客户端，它们持续不断地发送事件消息，一丁点都不想等待。

当然，我们的一些内部服务和用户在这方面却相当宽容：即使分析服务不可用，它们也能够正常运行。大多数产品指标和A/B测试每天只需要检查一次，甚至可能更少。这就是为什么读取吞吐量会很低。如果发生故障或进行协调更新，数据库有可能在几个小时内（最坏的情况下可能是几天）不可用或无法保持一致。

从数字方面来看：我们每天需要接收大约50亿个事件（300 GB的压缩数据），同时将数据保存在热存储中三个月，以便为SQL查询提供服务。我们还需要将数据保存在冷存储中几年或更长时间，同时能够在短短几天内将数据恢复到热存储中。

通常，我们的数据是按时间排序的事件集。大约有三百种类型的事件，每种事件都有自己的一组属性。我们还有一些来自外部源（例如MongoDB或外部AppsFlyer服务）的数据需要与分析数据库同步。

最终我们需要为数据库提供大约40 TB的磁盘空间，以及大约250 TB的磁盘空间用于冷存储。

## 基于Redshift的解决方案 ##

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我们有发送事件的移动客户端和后端服务。HTTP服务接收数据，执行基本的验证，按照分钟将事件分组到文件中，保存在本地磁盘上，然后压缩并发送到S3存储。这个服务的可用性取决于应用程序服务器和AWS S3的可用性。应用程序是无状态的，所以容易进行负载均衡、缩放和替换。S3是一个相当简单的文件存储服务，具有良好的声誉和高可用性，我们认为完全可以信任它。

然后我们需要以某种方式将数据发送到Redshift。这部分相对简单：我们使用内置的S3导入器将数据上传到Redshift。每10分钟执行一次脚本，脚本连接到Redshift，并要求接收以s3://events-bucket/main/year=2018/month=10/day=14/10\_3\*为前缀的请求数据。

我们使用Apache Airflow来跟踪任务上传状态，可以在发生错误时重启任务，而且它提供了易于读取的任务执行日志，如果任务数量很大，那么这些日志就非常有用。如果我们出现任何问题，可以重复上传特定时间间隔的数据，或者上传S3存储中的冷数据，最早可以追溯到一年前。

Airflow还提供了一些调度脚本，可连接到数据库，并定期从外部存储上传数据或使用类似INSERT INTO…SELECT…的操作进行事件聚合。

Redshift的可用性保证很差。AWS每周一次停止集群进行更新或计划维护，每次最长可达半小时。当一个节点离线时，集群也将变为不可用，直到离线的主机重新上线。这通常需要约15分钟，这种情况大约每年发生两次。这对当前系统来说这不是问题，因为我们从一开始就知道数据库会定期不可用。

我们为Redshift使用了4个ds2.8xlarge实例（36核CPU、16个TB硬盘），总磁盘空间为64 TB。

最后一个问题是备份。备份计划可以在集群中设置，运行得非常顺利。

## 为什么要迁移到ClickHouse ##

当然，如果没有遇到任何问题，没有人会想到要迁移到ClickHouse。我们也不例外。

在将ClickHouse的存储模式与Redshift进行比较时，我们发现它们的结构非常相似。这两个数据库都是基于列的，它们都擅长处理大量的列和压缩磁盘上的数据（在Redshift中，你甚至可以为每个列配置压缩类型）。甚至数据的存储方式都可以是一样的：它们按照主键排序，因此在读取时只读取特定的块，并且不需要在内存中保留特定的索引，这在处理大量数据时起到至关重要的作用。

但是，魔鬼存在于细节之中。

### 一天一张表 ###

当运行VACUUM命令时，数据会在磁盘上排序，并从Redshift中删除。

vacuum过程适用于表中的所有数据。但是，如果三个月的数据都在一个表中，完成这个过程需要很长时间，而我们需要每天至少运行一次，因为在删除旧数据的同时也会添加新数据。我们必须每天创建一张特殊的表，并使用视图合并它们，这不仅使视图轮换和支持变得更加复杂，还减慢了查询速度。“explain”显示，在执行查询时会扫描所有表，即使扫描一张表只需要不到一秒钟的时间，但当我们有90张这样的表时，每个查询至少需要一分钟才能执行完。

### 数据重复 ###

第二个问题是数据重复问题。在线传输数据总会出现两个问题：数据丢失或数据重复。我们不允许丢失消息，所以只能接受出现一小部分重复数据。为了给日数据表去重，我们先创建新表，将旧表中具有唯一ID的数据（使用窗口函数删除具有相同ID的行）插入到新表中，然后删除旧表并重命名新表。因为视图是从日数据表派生出来的，在重命名表时需要将它们删除。我们还要注意锁，如果收到一个锁定视图或某个表的查询，将会导致这个过程变长。

### 监控和维护 ###

针对Redshift的查询几乎没有几个是少于几秒的。即使你只是想添加用户或列出活跃查询的清单，也需要等待上几十秒。当然，我们习惯了等待，对于这类数据库来说，这样的延迟是可接受的，但不管怎样，我们还是浪费了很多时间。

### 成本 ###

根据我们的计算，在具有相同资源的AWS实例上部署ClickHouse只需要一半的成本。这是有道理的，因为Redshift是一个开箱即用的数据库。你只需要在AWS控制台中单击几下，然后使用PostgreSQL客户端连接数据库，剩下的事情就交给AWS。但这些真的值那么些钱吗？我们已经拥有了基础设施，并且知道如何进行备份、监控和配置内部服务。既然这样，为什么不使用СlickHouse呢？

## 迁移 ##

最初，我们部署了一个小型的ClickHouse：只有一台机器。我们使用内置工具定期从S3导入数据。因此，我们能够测试我们对ClickHouse性能和功能的假设。在花了几个星期测试一个小数据副本之后，我们找到了在用Clickhouse完全替换Redshift之前需要解决的一些问题：

*  应该使用哪些类型的实例和磁盘进行部署？
 *  需要进行复制吗？
 *  如何安装、配置和启动它？
 *  如何监控？
 *  应该使用什么样的schema？
 *  如何从S3将数据发送给它？
 *  如何将所有的标准SQL重写为非标准SQL？

**实例和磁盘类型**。我们决定使用当前安装的Redshift作为参考来确定CPU的核心数量、磁盘数量和内存。我们有几种选择，包括带有本地NVMe磁盘的i3实例，但最终我们选择了r5.4xlarge和8T ST1 EBS存储。根据我们的估计，这样的性能可能与Redshift相当，而价格只有原来的一半。有了EBS磁盘，我们就可以通过磁盘快照进行简单的备份和恢复，这与Redshift几乎相同。

**复制**。因为是将现有的Redshift配置作为参考，所以我们决定不使用复制。这样做的另一个好处是我们不需要去学习ZooKeeper，我们的基础设施中本来就没有这项服务（但我们现在可以在需要时进行复制）。

**安装**。这是最简单的部分，我们只需要用一个Ansible角色来安装RPM软件包，并在每台主机上使用相同的配置。

**监控**。我们使用Prometheus、Telegraf和Grafana来监控所有的服务。我们将Telegraf代理安装到ClickHouse主机上，并准备了一个Grafana仪表盘，用来显示服务器CPU、内存和磁盘的工作负载。我们使用了一个Grafana插件来显示对当前集群的查询情况、从S3导入数据的状态以及其他有用的东西。效果比AWS控制台提供的仪表盘更好，信息更丰富，速度更快！

**schema**。我们在Redshift中犯的主要错误之一是将主要事件字段保存在单独的列中，然后将其他很少用到的列合并成一个叫作properties的列。事实上，在早期我们还不了解所收集的事件以及它们具有哪些属性（它们可能每天变5次）时，我们能够灵活地编辑字段。但另一方面，对properties列查询所花费的时间越来越长。在ClickHouse中，我们决定从一开始就把事情做对，我们采用了所有可能的列，并为它们指定最合适的类型。最终，我们得到了一张包含约两千个列的表。

下一步是为存储和分区选择合适的引擎。

至于分区，我们决定不重新发明轮子：我们重用了在Redshift中使用的方法，即每天创建一个分区，只是现在所有分区都存储在一个表中，这大大加快了查询速度并简化了维护工作。我们选择了ReplacingMergeTree引擎，因为我们可以使用OPTIMIZE…FINAL命令从特定分区中删除重复数据。此外，因为使用了日分区模型，我们只处理一天的数据，如果发生错误或故障，比处理一个月的数据要快得多。

**将数据从S3传输到ClickHouse**。这是最耗时的过程之一，因为我们无法使用ClickHouse的内置工具上传数据。S3以JSON格式存储数据，因此必须通过jsonpath提取每个字段，有时候甚至不得不进行转换：例如，将UUID从标准格式DD96C92F-3F4D-44C6-BCD3-E25EB26389E9转换为字节，并放入FixedString（16位）。

我们想要一个类似于Redshift COPY命令那样的特殊服务，但无法找到开箱即用的解决方案，所以我们必须自己开发。要描述这个解决方案可能需要另写一篇文章，所以长话短说，它就是一个HTTP服务，部署在与ClickHouse相同的主机上。在查询参数中，我们指定了S3前缀（表示应该从哪里获取文件）、jsonpath列表（用于将JSON转换为一组列），以及每列的转换集。接收查询的服务器从S3扫描文件，并将解析任务分配给其他主机。我们需要将无法导入的行保存到单独的СlickHouse表中，并记录错误消息，这个非常重要。这对于诊断事件处理服务和生成这些事件的客户端来说非常有用。当我们直接将导入器部署在数据库主机上时，我们利用了空闲的资源，因为它们不会全天候接收到复杂的查询。如果查询数量增加，我们还可以将导入器服务移动到独立主机。

从外部导入数据对我们来说并不是个大问题。我们在已有的脚本中将目的地从Redshift更改为ClickHouse。

还有一种办法，就是将MongoDB作为字典，而不是每日进行复制。可惜的是，这种方式并不适合我们，因为字典必须始终保存在内存中，而大多数MongoDB集合的大小不允许这么做。不过，我们仍然使用了字典，因为从MaxMind连接GeoIP数据库非常方便，而且在查询时也非常有用。为此，我们使用服务提供的ip\_trie布局和CSV文件。例如，geoip\_asn\_blocks\_ipv4字典的配置像下面这样：

\u0026lt;dictionaries\u0026gt;    \u0026lt;dictionary\u0026gt;        \u0026lt;name\u0026gt;geoip_asn_blocks_ipv4\u0026lt;/name\u0026gt;        \u0026lt;source\u0026gt;            \u0026lt;file\u0026gt;                \u0026lt;path\u0026gt;GeoLite2-ASN-Blocks-IPv4.csv\u0026lt;/path\u0026gt;                \u0026lt;format\u0026gt;CSVWithNames\u0026lt;/format\u0026gt;            \u0026lt;/file\u0026gt;        \u0026lt;/source\u0026gt;        \u0026lt;lifetime\u0026gt;300\u0026lt;/lifetime\u0026gt;        \u0026lt;layout\u0026gt;            \u0026lt;ip_trie /\u0026gt;        \u0026lt;/layout\u0026gt;        \u0026lt;structure\u0026gt;            \u0026lt;key\u0026gt;                \u0026lt;attribute\u0026gt;                    \u0026lt;name\u0026gt;prefix\u0026lt;/name\u0026gt;                    \u0026lt;type\u0026gt;String\u0026lt;/type\u0026gt;                \u0026lt;/attribute\u0026gt;            \u0026lt;/key\u0026gt;            \u0026lt;attribute\u0026gt;                \u0026lt;name\u0026gt;autonomous_system_number\u0026lt;/name\u0026gt;                \u0026lt;type\u0026gt;UInt32\u0026lt;/type\u0026gt;                \u0026lt;null_value\u0026gt;0\u0026lt;/null_value\u0026gt;            \u0026lt;/attribute\u0026gt;            \u0026lt;attribute\u0026gt;                \u0026lt;name\u0026gt;autonomous_system_organization\u0026lt;/name\u0026gt;                \u0026lt;type\u0026gt;String\u0026lt;/type\u0026gt;                \u0026lt;null_value\u0026gt;?\u0026lt;/null_value\u0026gt;            \u0026lt;/attribute\u0026gt;        \u0026lt;/structure\u0026gt;    \u0026lt;/dictionary\u0026gt;\u0026lt;/dictionaries\u0026gt;

将这个配置放在/etc/clickhouse-server/geoip\_asn\_blocks\_ipv4\_dictionary.xml中，你就可以通过IP地址向字典发出请求以获取提供者名称：

SELECT dictGetString('geoip_asn_blocks_ipv4','autonomous_system_organization',tuple(IPv4StringToNum('192.168.1.1')));

**更改数据schema**。如前所述，我们决定放弃复制，因为我们可以承受因发生故障或进行计划维护导致的不可用，而且S3中已经保存了一个数据副本，可以在合理的时间内恢复到ClickHouse。如果我们不使用复制，就不需要部署ZooKeeper，但少了ZooKeeper就无法在DDL查询中使用ON CLUSTER表达式。我们用一个Python脚本解决了这个问题，这个脚本会连接到任意一台ClickHouse主机（现在只有8台）并执行指定的SQL查询。

**ClickHouse对SQL的不完整支持**。在我们开发导入器的同时，我们将查询语法从Redshift转换为ClickHouse，这个任务主要是由分析师团队完成的。我们的问题主要不在于JOIN，而在于窗口函数，这看起来可能有点奇怪。我们花了几天时间了解如何使用数组和lambda函数来实现它们。庆幸的是，这个问题在ClickHouse的众多文章中已经得到了解决，例如，https://events.yandex.ru/lib/talks/5420/。当时，我们的数据同时被记录到两个地方，Redshift和新的ClickHouse数据库，因此我们可以在传输查询时对结果进行比较。尽管如此，要比较性能仍然相当困难，因为我们删除了一个属性列，并且大多数查询只使用了实际需要的列。当然，在这种情况下，性能方面的提升还是很容易看得出来的。对于未解决属性列的查询，具有相当或略高的性能。

结果，数据库schema看起来像下面这样：

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## 结果 ##

最后，我们获得了以下这些东西：

*  一张表，而不是90张；
 *  毫秒级的服务查询；
 *  成本减半；
 *  可以简单删除重复事件。

当然也有一些缺点，但我们为它们做好了应对准备：

*  如果发生故障，我们必须自己恢复集群；
 *  必须分别在每台主机上执行schema变更；
 *  我们必须自己更新系统。

我们无法对查询速度进行直接比较，因为数据schema发生了很大变化。很多查询的速度得到明显的提升，因为从需要从磁盘读取的数据更少了。

我们花了三个月的时间准备和实现迁移。7月初，两名专家开始参与该项目，并于9月份完成。9月27日，我们关闭了Redshift。从那时起，我们一直在使用ClickHouse。已经过去三个月了，时间不算很长，不过我们确实没有遇到会导致整个集群离线的数据丢失或严重错误。我们期待升级到新版本！

**英文原文：**https://www.altinity.com/blog/migrating-from-redshift-to-clickhouse

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