陈宏智：字节跳动自研万亿级图数据库ByteGraph及其应用与挑战
作者：互联网
导读： 作为一种基础的数据结构，图数据的应用场景无处不在，如社交、风控、搜广推、生物信息学中的蛋白质分析等。如何高效地对海量的图数据进行存储、查询、计算及分析，是当前业界热门的方向。本文将介绍字节跳动自研的图数据库ByteGraph及其在字节内部的应用和挑战。
本文将围绕以下五点展开：
- 了解图数据库
- 适用场景介绍举例
- 数据模型和查询语言
- ByteGraph架构与实现
- 关键问题分析
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01 了解图数据库
目前，字节内部有如下表三款自研的图数据产品。
1. 对比图数据库与关系数据库
图模型的基本元素包括点、边和属性。举例：张三的好友所在的公司有多少名员工？传统关系型数据库需要多表join，而图作为半结构化数据，在图上进行遍历和属性的过滤会更加高效。
2. 什么是图数据库？
近五年来，图数据库在领域内热度上升趋势非常明显，各个大厂与开源社区都推出了自己的图数据库。用户规模比较大、有一定影响力的查询语言包括Cypher、Apache开源项目的Gremlin等。从集群规模来看，过往有单机数据库，现在大多图数据库都具备分布式能力，这就需要考虑数据的防丢失问题、主副本之间的一致性、多台机器数据上的shard问题。
部分图数据库把图数据库与图计算引擎二者合并在一起，目前字节内部采用的暂时分离的两套系统。
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02 适用场景介绍举例
1. ByteGraph适用的业务数据模型
ByteGraph初始立项是在2018年，主要目的是对头条的用户行为及好友关系进行存储来替换Mysql；2019年6月承接对抖音用户关系的数据存储任务，接着在字节内部各种微服务重承接了相关业务。
2. 已上线业务场景分类
目前有1.5万台物理机，服务于600+业务集群。
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03 数据模型和查询语言
1. 有向属性图建模
目前来看，图数据库通常有两大类，一种是属性图，另一种是RDF图。属性图在节点和边上有属性表，从某种角度上讲，它仍带有关系数据库的基本特性，类似表结构的形式，实际是采用Key-Value形式来存储的，如用户A关注了用户B，用户C点赞了某个视频等，则会把关注的时间、点赞时间、评论的内容等以不同的有向边存储在属性图中，用图来描述业务逻辑。
2. Gremlin查询语言接口
选用Gremlin语言是考虑到之后方便对图计算、图数据库二者进行融合，本身是图灵完备的图遍历语言，相较于Cypher等类SQL语言，对于善用Python的数据分析师更容易上手。
举例：写一条用户A所有一跳好友中满足粉丝数量大于100的子集。首先定位用户A在图中的点，其次求一跳查询中的所有邻居，判断入度邻居整体数量是否大于100，拉取满足条件的所有用户。
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04 ByteGraph架构与实现
1. ByteGraph整体架构
ByteGraph整体架构分为查询引擎层（Graph Query Engine，下文简称GQ）、存储引擎层（Graph Storage Engine，下文简称GS）和磁盘存储层三层，整体上计算和存储分离，每层由多个进程实例组成集群。
2. ByteGraph读写流程
拿“读流程”举例，请求获取用户A的一跳邻居。首先一个查询进来后，从client端随机挑选一个查询层响应，对应到GQ2上，获取对应的数据存放的位置是哪一台机器，接着把请求给到GS1，检查数据是否在该层以及是否为最新数据，如果不在则去KV store把所需数据拉取至GS1 缓存中。
3. ByteGraph实现：GQ
GQ同MySQL的SQL层一样，负责查询的解析和处理，其中的“处理”可以分为下述三个步骤：
- Parser阶段：利用递归下降解析器将查询语言解析为一个查询语法树。
- 生成查询计划：将Parser阶段得到的查询语法树按照查询优化策略（RBO&CBO）转换为执行计划。
- 执行查询计划：理解GS数据分Partition的逻辑，找到相应数据并下推部分算子，保证网络开销不会太大，最后合并查询结果，完成查询计划。
RBO主要基于Gremlin开源实现中的自带优化规则、针对字节应用中的算子下推、自定义的算子优化（fusion）三大规则。CBO本质上是对每个点的出入度做统计，把代价用方程量化表示。
对于不同支持场景使用不同策略，图分区算法的选择与workload强相关，图分区算法能有效减少网络通信次数。
- Brute force哈希分区：即根据起点和边的类型进行一致性哈希分区，可以大部分查询场景需求，尤其是一度查询场景。
- 知识图谱场景：点、边类型极多，但每种类型边数量相对较少，此时根据边类型进行哈希分区，将同种边类型数据分布在一个分区内。
- 社交场景：更容易出现大V，利用facebook于2016年提出的social hash算法，通过离线计算尽量将有关联的数据放置在同一分片内，降低延迟。
4. ByteGraph实现：GS
- 存储结构
单个Partition定义为一个起点+一种特定的边类型扇出的一跳邻居。在GS中，将一个Partition按照排序键（可显式设置或系统默认维护）组织成Btree。每棵Btree都有独立的WAL序列，独立维护自增logid。这种设计有利于支持GNN场景，做分布式采样。
Edge Page、Meta Page分别是位于Btree中的叶子结点、非叶子结点（充当index作用），分别用于存储图中的边数据和指向子节点的Key。Meta page长度是固定的，但是一个meta page会放多少edge page是可配的，通常配置为2000一片。如上图，Partition在磁盘中将每个page都存储为一个独立的键值对（下文简称KV対）。meta page的key是起点＋边类型，edge page的key存在meta page中实现对特定edge page的查找。
单机内存引擎整体采用hash map的结构，partition和page按需加载到内存中，根据LRU策略（Least Recent Used），swap到磁盘；某个page被修改后，WAL同步写到磁盘，page会插入到dirty链表中，考虑当前机器状态，异步写回。
- 日志管理：单个起点+边类型组成一棵Btree，每个结点是一个KV对。
每棵Btree单一写者，防止并发写入导致不完整；每棵树都有独立的WAL日志流，且写入请求处理流程中只写入WAL，并修改内存中数据，compaction时再将数据落盘，解决由于每个KV对可能由多条边组成而导致的写放大。即使内存数据丢失，仍可通过更新后的logid在磁盘上进行WAL的查询并写入。
- 缓存实现：根据不同场景及当下cpu的开销有不同策略。
图原生缓存：相对于Memcached等直接缓存二进制数据而言，能更好的理解图的语义，并支持一度查询中的部分计算下推功能。
高性能LRU Cache：支持缓存逐出，且逐出的频率和触发阈值可调；采用numa aware和cpu cacheline aware设计，提高性能；支持Intel AEP等新硬件。
Write-through cache：支持多种与底层存储同步数据的模式，可以每次写入或定时落盘；支持定期与底层存储校验数据，防止数据过旧；支持负缓存等常见优化策略。
缓存与存储分离：当数据规模不变、请求流量增大的情况下，缓存与存储分离的模式可以快速扩容缓存以提高服务能力。
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05 关键问题分析
1. 索引
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局部索引：给定一个起点和边类型，对边上的属性构建索引
特点：边上元素皆可做索引项，能够加速查询，提高属性过滤和排序性能；但会额外维护一份索引数据，与对应的原数据使用同一条日志流，保证一致性。 -
全局索引：目前只支持点的属性全局索引，即指定一个属性值查询出对应的点。
数据存储在不同机器上，索引数据的一致性使用分布式事务解决。
2. 热点读写
- 热点读
场景举例：某热点视频被频繁刷新，查看其点赞数量。
应用机制：GQ层采用多个bgdb并发处理同一热点的读请求，单节点缓存命中读性能可达20万以上；GS层采用copy on write（即先拷贝，再写入并替换）保证读写、读读均可并发。
- 热点写
场景举例：某热点视频短时间内被疯狂转发、点赞。
问题溯源：单机cpu使用率被拉高，磁盘写入iops有上限，当客户端写入qps>磁盘iops时，就会发生请求排队。
应对机制：采用group commit机制，即将多个写入请求组合至一个batch写入KV，再批量返回，降低磁盘层iops的上限。
3. 轻重查询资源分配
将轻重查询的资源池分离，轻查询走light线程池，负责数量多的小查询；重查询则走heavy线程池，负责数量少的重查询。当heavy线程池空闲时，轻查询也可走。
4. 高可用
城域网双机房，如国内的两个机房，延迟较低。follow一写多读策略，备机房把写流量转入主机房，只有主机房会把WAL更新到KV存储上。
广域网容灾部署，如新加坡和美国的两台机器，延迟较高。follow了mysql的思想，每次写入在本地写入成功后，会被转化为binlog，再发送给其他单元；并通过hybrid logical clock保证各单元对于一条边的操作顺序一致性。
5. 离线在线数据流融合
导入存量数据、写入在线数据，将二者集成在公司内部数据平台进行离线数据分析，具体流程如图。
今天的分享就到这里，谢谢大家。
本文首发于微信公众号“DataFunTalk”。
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