基于 Nebula Graph 构建百亿关系知识图谱实践

本文首发于 Nebula Graph Community 公众号

一、项目背景

微澜是一款用于查询技术、行业、企业、科研机构、学科及其关系的知识图谱应用，其中包含着百亿级的关系和数十亿级的实体，为了使这套业务能够完美运行起来，经过调研，我们使用 Nebula Graph 作为承载我们知识图谱业务的主要数据库，随着 Nebula Graph 的产品迭代，我们最终选择使用 v2.5.1 版本的 Nebula Graph 作为最终版本。

二、为什么选择 Nebula Graph？

在开源图数据库领域，无疑存在着很多选择，但为了支撑如此大规模数据的知识图谱服务，Nebula Graph 对比其他的图数据库具有以下几个优点，这也是我们选择 Nebula Graph 的原因：

1. 对于内存的占用较小

在我们的业务场景下，我们的 QPS 比较低且没有很高的波动，同时相比起其他的图数据库，Nebula Graph 具有更小的闲时内存占用，所以我们可以通过使用内存配置更低的机器去运行 Nebula Graph 服务，这无疑为我们节省了成本。

2. 使用 multi-raft 一致性协议

multi-raft 相比于传统的 raft，不仅增加了系统的可用性，而且性能比传统的 raft 要高。共识算法的性能主要在于其是否允许空洞和粒度切分，在应用层无论 KV 数据库还是 SQL ，能成功利用好这两个特性，性能肯定不会差。由于 raft 的串行提交极其依赖状态机的性能，这样就导致即使在 KV 上，一个 key 的 op 慢，显著会拖慢其他 key。所以，一个一致性协议的性能高低的关键，一定是在于状态机如何让可以并行地尽量并行，纵使 multi-raft 的粒度切分比较粗（相比于 Paxos），但对于不允许空洞的 raft 协议来说，还是有巨大的提升。

3. 存储端使用 RocksDB 作为存储引擎

RocksDB 作为一款存储引擎/嵌入式数据库，在各种数据库中作为存储端得到了广泛地使用。更关键的是 Nebula Graph 可以通过调整 RocksDB 的原生参数来改善数据库性能。

4. 写入速度快

我们的业务需要频繁地大量写入，Nebula Graph 即使在具有大量长文本内容的 vertex 的情况下（集群内3 台机器、3 份数据，16 线程插入）插入速度也能达到 2 万/s 的插入速度，而无属性边的插入速度在相同条件下可以达到 35 万/s。

三、使用 Nebula Graph 时我们遇到了哪些问题？

在我们的知识图谱业务中，很多场景需要向用户展示经过分页的一度关系，同时我们的数据中存在一些超级节点，但根据我们的业务场景，超级节点一定会是用户访问可能性最高的节点，所以这不能被简单归类到长尾问题上；又因为我们的用户量并不大，所以缓存必然不会经常被撞到，我们需要一套解决方案来使用户的查询延迟更小。

举例：业务场景为查询这个技术的下游技术，同时要根据我们设置的排序键进行排序，此排序键是局部排序键。比如，某个机构在某一领域排名特别高，但是在全局或者其他领域比较一般，这种场景下我们必须把排序属性设置在边上，并且对于全局排序项进行拟合与标准化，使得每个维度的数据的方差都为 1，均值都为 0，以便进行局部的排序，同时还要支持分页操作方便用户查询。

语句如下：

MATCH (v1:technology)-[e:technologyLeaf]->(v2:technology) WHERE id(v2) == "foobar" \ 
RETURN id(v1), v1.name, e.sort_value AS sort ORDER BY sort | LIMIT 0,20;

此节点有 13 万邻接边，这种情况下即使对 sort_value 属性加了索引，查询耗时还是将近两秒。这个速度显然无法接受。

我们最后选择使用蚂蚁金服开源的 OceanBase 数据库来辅助我们实现业务，数据模型如下：

technologydownstream

technology_id	downstream_id	sort_value
foobar	id1	1.0
foobar	id2	0.5
foobar	id3	0.0

technology

id	name	sort_value
id1	aaa	0.3
id2	bbb	0.2
id3	ccc	0.1

查询语句如下：

SELECT technology.name FROM technology INNER JOIN (SELECT technologydownstream.downstream_id FROM technologydownstream 
WHERE technologydownstream.technology_id = 'foobar' ORDER BY technologydownstream.sort_value DESC LIMIT 0,20) AS t 
WHERE t.downstream_id=technology.id; 

此语句耗时 80 毫秒。这里是整个架构设计

四、使用 Nebula Graph 时我们如何调优？

前面讲过 Nebula Graph 的一个很大的优势就是可以使用原生 RocksDB 参数进行调优，减少学习成本，关于调优项的具体含义以及部分调优策略我们分享如下：

RocksDB 参数	含义
max_total_wal_size	一旦 wal 的文件超过了 max_total_wal_size 会强制创建新的 wal 文件，默认值为 0时，max_total_wal_size = write_buffer_size max_write_buffer_number 4
delete_obsolete_files_period_micros	删除过期文件的周期，过期的文件包含 sst 文件和 wal 文件， 默认是 6 小时
max_background_jobs	最大的后台线程数目 = max_background_flushes + max_background_compactions
stats_dump_period_sec	如果非空，则每隔 stats_dump_period_sec 秒会打印 rocksdb.stats 信息到 LOG 文件
compaction_readahead_size	压缩过程中预读取硬盘的数据量。如果在非 SSD 磁盘上运行 RocksDB，为了性能考虑则应将其设置为至少 2 MB。如果是非零，同时会强制new_table_reader_for_compaction_inputs=true
writable_file_max_buffer_size	WritableFileWriter 使用的最大缓冲区大小 RocksDB 的写缓存，对于 Direct IO 模式的话，调优该参数很重要。
bytes_per_sync	每次sync的数据量，累计到 bytes_per_sync 会主动 Flush 到磁盘，这个选项是应用到 sst 文件，wal 文件使用 wal_bytes_per_sync
wal_bytes_per_sync	wal 文件每次写满 wal_bytes_per_sync 文件大小时，会通过调用 sync_file_range 来刷新文件，默认值为 0 表示不生效
delayed_write_rate	如果发生 Write Stall， 写入的速度将被限制在 delayed_write_rate 以下
avoid_flush_during_shutdown	默认情况下，DB 关闭时会刷新所有的 memtable，如果设置了该选项那么将不会强制刷新，可能造成数据丢失
max_open_files	RocksDB 可以打开文件的句柄数量(主要是 sst文件)，这样下次访问的时候就可以直接使用，而不需要重新在打开。当缓存的文件句柄超过 max_open_files 之后，一些句柄就会被 close 掉，要注意句柄 close 的时候相应 sst 的 index cache 和 filter cache 也会一起释放掉，因为 index block 和 filter block 缓存在堆上，数量上限由 max_open_files 选项控制。依据 sst 文件的 index_block 的组织方式判断，一般来说 index_block 比 data_block 大 1 到 2 个数量级，所以每次读取数据必须要先加载 index_block，此时 index 数据放在堆上，并不会主动淘汰数据；如果大量的随机读的话，会导致严重的读放大，另外可能导致 RocksDB 不明原因的占据大量的物理内存，所以此值的调整非常重要，需要根据自己的 workload 在性能和内存占用上做取舍。如果此值为 -1，RocksDB 将一直缓存所有打开的句柄，但这个会造成比较大量的内存开销
stats_persist_period_sec	如果非空，则每隔 stats_persist_period_sec 自动将统计信息保存到隐藏列族___ rocksdb_stats_history___。
stats_history_buffer_size	如果不为零，则定期获取统计信息快照并存储在内存中，统计信息快照的内存大小上限为 stats_history_buffer_size
strict_bytes_per_sync	RocksDB 把数据写入到硬盘时为了性能考虑，默认没有同步 Flush，因此异常情况下存在丢失数据的可能，为了对丢失数据数量的可控，需要一些参数来设定刷新的动作。如果此参数为 true，那么 RocksDB 将严格的按照 wal_bytes_per_sync 和 bytes_per_sync 的设置刷盘，即每次都刷新完整的一个文件，如果此参数为 false 则每次只刷新部分数据：也就是说如果对可能的数据丢失不怎么 care，就可以设置 false，不过还是推荐为 true
enable_rocksdb_prefix_filtering	是否开启 prefix_bloom_filter，开了之后会根据写入 key 的前 rocksdb_filtering_prefix_length 位在 memtable 构造 bloom filter
enable_rocksdb_whole_key_filtering	在 memtable 创建 bloomfilter，其中映射的 key 是 memtable 的完整 key 名，所以这个配置和 enable_rocksdb_prefix_filtering 冲突，如果 enable_rocksdb_prefix_filtering 为 true，则这个配置不生效
rocksdb_filtering_prefix_length	见 enable_rocksdb_prefix_filtering
num_compaction_threads	后台并发 compaction 线程的最大数量，实际是线程池的最大线程数，compaction 的线程池默认为低优先级
rate_limit	用于记录在代码里通过 NewGenericRateLimiter 创建速率控制器的参数，这样重启的时候可以通过这些参数构建 rate_limiter。rate_limiter 是 RocksDB 用来控制 Compaction 和 Flush 写入速率的工具，因为过快的写会影响数据的读取，我们可以这样设置：rate_limit = {"id":"GenericRateLimiter"; "mode":"kWritesOnly"; "clock":"PosixClock"; "rate_bytes_per_sec":"200"; "fairness":"10"; "refill_period_us":"1000000"; "auto_tuned":"false";}
write_buffer_size	memtable 的最大 size，如果超过了这个值，RocksDB 就会将其变成 immutable memtable，并创建另一个新的 memtable
max_write_buffer_number	最大 memtable 的个数，包含 mem 和 imm。如果满了，RocksDB 就会停止后续的写入，通常这都是写入太快但是 Flush 不及时造成的
level0_file_num_compaction_trigger	Leveled Compaction 专用触发参数，当 L0 的文件数量达到 level0_file_num_compaction_trigger 的值时，则触发 L0 和 L1 的合并。此值越大，写放大越小，读放大越大。当此值很大时，则接近 Universal Compaction 状态
level0_slowdown_writes_trigger	当 level0 的文件数大于该值，会降低写入速度。调整此参数与level0_stop_writes_trigger 参数是为了解决过多的 L0 文件导致的 Write Stall 问题
level0_stop_writes_trigger	当 level0 的文件数大于该值，会拒绝写入。调整此参数与level0_slowdown_writes_trigger 参数是为了解决过多的 L0 文件导致的 Write Stall 问题
target_file_size_base	L1 文件的 SST 大小。增加此值会减少整个 DB 的 size，如需调整可以使target_file_size_base = max_bytes_for_level_base / 10，也就是 level 1 会有 10 个 SST 文件即可
target_file_size_multiplier	使得 L1 上层(L2...L6)的文件的 SST 的 size 都会比当前层大 target_file_size_multiplier 倍
max_bytes_for_level_base	L1 层的最大容量（所有 SST 文件大小之和），超过该容量就会触发 Compaction
max_bytes_for_level_multiplier	每一层相比上一层的文件总大小的递增参数
disable_auto_compactions	是否禁用自动 Compaction

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