导读:DataTester 是由火山引擎推出的 A/B 测试平台,覆盖推荐、广告、搜索、UI、产品功能等业务应用场景,提供从 A/B 实验设计、实验创建、指标计算、统计分析到最终评估上线等贯穿整个 A/B 实验生命周期的服务。DataTester 经过了字节跳动业务的多年打磨,在字节内部已累计完成 150 万次 A/B 实验,在外部也应用到了多个行业领域。
指标查询的产品高性能是 DataTester 的一大优势。作为产品最复杂的功能模块之一,DataTester 的指标查询能够在有限资源的前提下,发挥出最极致的 A/B 实验数据查询体验,而在这背后是多次的技术方案的打磨与迭代。
本文将分享 DataTester 在查询性能提升过程中的 5 个优化思路。
01
现状及问题
1. 挑战 1:版本管理
实验指标报告页是 DataTester 系统最核心的功能之一,报告页的使用体验直接决定了 DataTester 作为数据增长和实验评估引擎在业界的竞争力。该功能具有以下特点:
① 牵连系统多、链路长:报告页涉及到控制台(Console)、科学计算模块、查询引擎、OLAP 存储引擎。整个链路包括了:DSL 到 sql 转化、后端查询结果缓存处理、查询结果的加工计算、前端查询接口的组装和数据渲染。
② 实现复杂:实验指标有多种算子,在查询引擎侧中都有一套定制 SQL,通过 DSL 将算子转换成 SQL。这是 DataTester 中最复杂的功能模块之一。
02
优化思路
从一条 SQL 说起。
举一个例子,在 DataTester 中一次 AB 测试的查询分三部分逻辑。
① 实时扫描事件表,做过滤
② 根据用户首次进组时间过滤出用户
③ 做聚合运算
需要查询详细的 SQL 代码,也可以点击展开查看详情。
DataTester 底层 OLAP 引擎采用的是 clickhouse,根据 clickhouse 引擎的特点,主要有两个优化方向:
① 减少 clickhouse 的 join,因为 clickhouse 最擅长的是单表查询和多维度分析,如果做一些轻量级聚合把结果做到单表上,性能可以极大提升。也就是把 join 提前到数据构建阶段,构建好的数据就是 join 好的数据。
② 需要 join 的场景,则通过减小右表大小来加速查询。因为 join 的时候会把右表拉到本地构建 hash 表,所以必然会占用大量内存,影响性能。
1. 重点优化方案
2. 方案一:预聚合,压缩查询事件量
虽然指标很灵活,但是大多数场景用户进入报告页只会查看进组信息,实验结论,指标天级统计数据等,很少实时带条件去查询。因此,天级查询是我们主要使用场景。天级查询可以通过「预计算」加速。为了支持置信度的计算,「预计算」可以从人的粒度着手,即每天保存一条人的聚合后结果,记录下这个人在所有实验下进组之后各指标下的累积值。这样每天数据量与日活量相当,可以大大压缩总体查询量。
(1)方案详情
总体流程图:
分为如下几个关键步骤:Dump、Parse、Build、Query
- Dump
即把事件 dump 到离线存储中。私有化采用 flume 来实现:
a. 自定义 timestamp interceptor 防止数据漂移
b. 使用 file channel 文件缓冲保证数据不丢失
- Parse
从指标 DSL 中解析出聚合字段、聚合类型,事件名、过滤条件指标四要素,再根据这些信息生成 md5 作为 clickhouse 存储的 key。考虑到不同指标配置可能会配置相同的聚合字段、聚合类型,事件名、过滤条件,生成 md5 的目的是保证唯一防止多次聚合。聚合类型包括 count,sum,max,min,latest,distinct(暂不支持),任何算子都可以用这几个基础聚合结果计算出来。如 avg 可以通过 sum/count 来计算。
- Build
离线构建最核心的部分在于自定义聚合函数(UDAF),自带的聚合函数无法满足我们的要求。
- Query
即数据如何查询,通过对查询引擎增加参数控制是否走预聚合逻辑,同时针对预聚合定制了查询实现。
(2)资源使用限制
私有化场景用户机器资源是非常宝贵的,夜间也有很多定时任务在执行会争抢资源。为了保证不占用太多资源,提交任务时会对 spark 参数做控制。
以如下参数为基准,对 spark.dynamicAllocation.maxExecutors 进行控制:
driver-memory:4g
executor-memory:2g
executor-cores:2
配置梯度表:
(3)性能提升表现
4 亿事件量,100w 用户量,查询提升超过 4 倍。
3. 方案二:ab_log,减小 join 时右表的大小
(1)背景
(2)方案概览
① 从实时流中过滤出曝光事件,把用户和进组时间写进实时 clickhouse 表。
② 从 clickhouse 实时表中构建出天粒度的离线用户进组信息表,每天每个用户仅有 1 条进组记录,记录了该用户该天最早的进组时间。
③ 查询的时候,为了获得用户首次进组时间,取 min(「实时表中该用户当天的进组时间」,「离线表实验开始到 T-1 天数据中该用户进组时间」)。
(3)提升效果
① 通过天级进组表大大加速服务端实验进组人群的圈选。
② 彻底解决私有化进组用户属性的隐患。
③ 在私有化环境可以一定程度上减少曝光事件量。在某些客户下,可减少 30%以上事件量。
4. 方案三:GroupBy 查询优化
(1)背景
DataTester 的数据查询和其他数据应用产品不同,DataTester 在数据查询时,所有的查询都会针对每一个实验版本都查一遍,而过程中中唯一的区别就在于实验版本 ID,所以和 SQL 中 GroupBy 的应用场景特别契合,通过 GroupBy 查询不仅可以极大的减少查询的数量,也可以降低多次查询造成的重复扫表,提高查询效率。
(2)优化方案
DataTester 对每个实验版本的查询语句都是类似的,只是版本 id 不同。对 DataTester 用到的所有查询类型和算子做 GroupBy 的改造,实现细节这里不做过多展开。
(3)提升效果
测试数据规模为日均一亿,7 天,3 个实验版本
查询引擎接口响应时长(取 10 次平均):
5. 方案四:au 类指标优化,减少重复查询次数
(1)背景
指标查询引擎对 DataTester 的 au 类型算子都做了定制,一个指标查询会产生两条 sql,一条正常指标的查询 sql,另一条是对 any_event 的 au 的查询,在最后结果处理的时候对两条 sql 的查询结果做了一个合并,一起返回到 DataTester 的科学计算模块。但是,每次打开报告页都必定会查进组人数,它和 any_event 的 au 是同一个值,au 类型算子查询的时候无法复用进组人数的结果,而 au 查询又可以算是最慢的查询之一,降低了报告页打开的速度。
对有进组指标的算子做了缓存优化,减少重复查询。
(2)优化方案
6. 方案五:异步查询优化,解决页面超时问题
(1)背景
DataTester 报告页等一些查询数据的接口本身确实比较耗时,需要实时计算,而大部分网关都有超时限制,这个问题在私有化中尤为明显,所以对报告页的整体交互做了优化改造。
(2)方案介绍
- 前后端交互
- 服务端架构设计
(3)用户体验改进效果
① 大幅缩短请求延时,避免出现页面请求失败的情况
② 通过增加 redis 缓存,同页面的多次刷新响应时间可以控制在 100ms 左右
7. 其他优化方案
① 业务逻辑优化,报告概览核心指标显著性和进组共用查询结果,去除实验版本按照核心指标显著性的排序,14 个 SQL 降至 10 个,降低 28.5%⬇️
② 多维度并发控制,限制资源使用
③ 默认使用备查询,充分利用备节点的算力
④ 灵活开关多种报告的缓存,保证核心链路正常运行
03
总结
作为一站式 A/B 测试平台,火山引擎 DataTester 最核心的功能之一就是指标查询部分,它关系到产品体验和资源占用情况。而作为 TOB 领域的数据产品,DataTester 能在有限的资源下发挥最极致的产品数据体验,也是产品最为重要的竞争力之一。
本次分享了 DataTester 在报告页查询优化过程中的 5 个技术方案落地。预聚合和 ablog 是从数据构建角度减少查询数据量的角度的优化,groupby 和 au 类指标的优化是从减少并发的角度,异步查询是从产品体验角度。
查询和数据构建密不可分,DataTester 未来的产品优化也会按照“去肥”和“增瘦”两个方向进行,“去肥”是优化科学计算模块和查询引擎的整体架构,优化业务逻辑,使得报告页查询逻辑更加清晰和简洁;另一方面“增瘦”就是通过合理的数据构建和数据模型优化加速查询,同时定向对部分难点问题重点优化,比如留存、盒须快照、同期群等等。
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