分区缓存

需求场景

大部分数据分析场景是写少读多，数据写入一次，多次频繁读取，比如一张报表涉及的维度和指标，数据在凌晨一次性计算好，但每天有数百甚至数千次的页面访问，因此非常适合把结果集缓存起来。在数据分析或BI应用中，存在下面的业务场景：

高并发场景，Doris可以较好的支持高并发，但单台服务器无法承载太高的QPS
复杂图表的看板，复杂的Dashboard或者大屏类应用，数据来自多张表，每个页面有数十个查询，虽然每个查询只有数十毫秒，但是总体查询时间会在数秒
趋势分析，给定日期范围的查询，指标按日显示，比如查询最近7天内的用户数的趋势，这类查询数据量大，查询范围广，查询时间往往需要数十秒
用户重复查询，如果产品没有防重刷机制，用户因手误或其他原因重复刷新页面，导致提交大量的重复的SQL

以上四种场景，在应用层的解决方案，把查询结果放到Redis中，周期性的更新缓存或者用户手工刷新缓存，但是这个方案有如下问题：

数据不一致，无法感知数据的更新，导致用户经常看到旧的数据
命中率低，缓存整个查询结果，如果数据实时写入，缓存频繁失效，命中率低且系统负载较重
额外成本，引入外部缓存组件，会带来系统复杂度，增加额外成本

解决方案

本分区缓存策略可以解决上面的问题，优先保证数据一致性，在此基础上细化缓存粒度，提升命中率，因此有如下特点：

用户无需担心数据一致性，通过版本来控制缓存失效，缓存的数据和从BE中查询的数据是一致的
没有额外的组件和成本，缓存结果存储在BE的内存中，用户可以根据需要调整缓存内存大小
实现了两种缓存策略，SQLCache和PartitionCache，后者缓存粒度更细
用一致性哈希解决BE节点上下线的问题，BE中的缓存算法是改进的LRU

SQLCache

SQLCache按SQL的签名、查询的表的分区ID、分区最新版本来存储和获取缓存。三者组合确定一个缓存数据集，任何一个变化了，如SQL有变化，如查询字段或条件不一样，或数据更新后版本变化了，会导致命中不了缓存。

如果多张表Join，使用最近更新的分区ID和最新的版本号，如果其中一张表更新了，会导致分区ID或版本号不一样，也一样命中不了缓存。

SQLCache，更适合T+1更新的场景，凌晨数据更新，首次查询从BE中获取结果放入到缓存中，后续相同查询从缓存中获取。实时更新数据也可以使用，但是可能存在命中率低的问题，可以参考如下PartitionCache。

PartitionCache

设计原理

SQL可以并行拆分，Q = Q1 ∪ Q2 ... ∪ Qn，R= R1 ∪ R2 ... ∪ Rn，Q为查询语句，R为结果集
拆分为只读分区和可更新分区，只读分区缓存，更新分区不缓存

如上，查询最近7天的每天用户数，如按日期分区，数据只写当天分区，当天之外的其他分区的数据，都是固定不变的，在相同的查询SQL下，查询某个不更新分区的指标都是固定的。如下，在2020-03-09当天查询前7天的用户数，2020-03-03至2020-03-07的数据来自缓存，2020-03-08第一次查询来自分区，后续的查询来自缓存，2020-03-09因为当天在不停写入，所以来自分区。

因此，查询N天的数据，数据更新最近的D天，每天只是日期范围不一样相似的查询，只需要查询D个分区即可，其他部分都来自缓存，可以有效降低集群负载，减少查询时间。

MySQL [(none)]> SELECT eventdate,count(userid) FROM testdb.appevent WHERE eventdate>="2020-03-03" AND eventdate<="2020-03-09" GROUP BY eventdate ORDER BY eventdate;
+------------+-----------------+
| eventdate  | count(`userid`) |
+------------+-----------------+
| 2020-03-03 |              15 |
| 2020-03-04 |              20 |
| 2020-03-05 |              25 |
| 2020-03-06 |              30 |
| 2020-03-07 |              35 |
| 2020-03-08 |              40 | //第一次来自分区，后续来自缓存
| 2020-03-09 |              25 | //来自分区
+------------+-----------------+
7 rows in set (0.02 sec)

在PartitionCache中，缓存第一级Key是去掉了分区条件后的SQL的128位MD5签名，下面是改写后的待签名的SQL：

SELECT eventdate,count(userid) FROM testdb.appevent GROUP BY eventdate ORDER BY eventdate;

缓存的第二级Key是查询结果集的分区字段的内容，比如上面查询结果的eventdate列的内容，二级Key的附属信息是分区的版本号和版本更新时间。

下面演示上面SQL在2020-03-09当天第一次执行的流程：

从缓存中获取数据

+------------+-----------------+
| 2020-03-03 |              15 |
| 2020-03-04 |              20 |
| 2020-03-05 |              25 |
| 2020-03-06 |              30 |
| 2020-03-07 |              35 |
+------------+-----------------+

从BE中获取数据的SQL和数据

SELECT eventdate,count(userid) FROM testdb.appevent WHERE eventdate>="2020-03-08" AND eventdate<="2020-03-09" GROUP BY eventdate ORDER BY eventdate;

+------------+-----------------+
| 2020-03-08 |              40 |
+------------+-----------------+
| 2020-03-09 |              25 | 
+------------+-----------------+

最后发送给终端的数据

+------------+-----------------+
| eventdate  | count(`userid`) |
+------------+-----------------+
| 2020-03-03 |              15 |
| 2020-03-04 |              20 |
| 2020-03-05 |              25 |
| 2020-03-06 |              30 |
| 2020-03-07 |              35 |
| 2020-03-08 |              40 |
| 2020-03-09 |              25 |
+------------+-----------------+

发送给缓存的数据

+------------+-----------------+
| 2020-03-08 |              40 |
+------------+-----------------+

Partition缓存，适合按日期分区，部分分区实时更新，查询SQL较为固定。

分区字段也可以是其他字段，但是需要保证只有少量分区更新。

一些限制

只支持OlapTable，其他存储如MySQL的表没有版本信息，无法感知数据是否更新
只支持按分区字段分组，不支持按其他字段分组，按其他字段分组，该分组数据都有可能被更新，会导致缓存都失效
只支持结果集的前半部分、后半部分以及全部命中缓存，不支持结果集被缓存数据分割成几个部分

使用方式

开启SQLCache

确保fe.conf的cache_enable_sql_mode=true（默认是true）

vim fe/conf/fe.conf
cache_enable_sql_mode=true

在MySQL命令行中设置变量

MySQL [(none)]> set [global] enable_sql_cache=true;

注：global是全局变量，不加指当前会话变量

开启PartitionCache

确保fe.conf的cache_enable_partition_mode=true(默认是true)

vim fe/conf/fe.conf
cache_enable_partition_mode=true

在MySQL命令行中设置变量

MySQL [(none)]> set [global] enable_partition_cache=true;

如果同时开启了两个缓存策略，下面的参数，需要注意一下:

cache_last_version_interval_second=900

如果分区的最新版本的时间离现在的间隔，大于cache_last_version_interval_second，则会优先把整个查询结果缓存。如果小于这个间隔，如果符合PartitionCache的条件，则按PartitionCache数据。

监控

FE的监控项：

query_table            //Query中有表的数量
query_olap_table       //Query中有Olap表的数量
cache_mode_sql         //识别缓存模式为sql的Query数量
cache_hit_sql          //模式为sql的Query命中Cache的数量
query_mode_partition   //识别缓存模式为Partition的Query数量
cache_hit_partition    //通过Partition命中的Query数量
partition_all          //Query中扫描的所有分区
partition_hit          //通过Cache命中的分区数量

Cache命中率     = （cache_hit_sql + cache_hit_partition) / query_olap_table
Partition命中率 = partition_hit / partition_all

BE的监控项：

query_cache_memory_total_byte       //Cache内存大小
query_query_cache_sql_total_count   //Cache的SQL的数量
query_cache_partition_total_count   //Cache分区数量

SQL平均数据大小       = cache_memory_total / cache_sql_total
Partition平均数据大小 = cache_memory_total / cache_partition_total

其他监控：可以从Grafana中查看BE节点的CPU和内存指标，Query统计中的Query Percentile等指标，配合Cache参数的调整来达成业务目标。

优化参数

FE的配置项cache_result_max_row_count，查询结果集放入缓存的最大行数，FE的配置项cache_result_max_data_size，查询结果集放入缓存的最大数据大小，可以根据实际情况调整，但建议不要设置过大，避免过多占用内存，超过这个大小的结果集不会被缓存。

vim fe/conf/fe.conf
cache_result_max_row_count=3000

BE最大分区数量cache_max_partition_count，指每个SQL对应的最大分区数，如果是按日期分区，能缓存2年多的数据，假如想保留更长时间的缓存，请把这个参数设置得更大，同时修改cache_result_max_row_count和cache_result_max_data_size的参数。

vim be/conf/be.conf
cache_max_partition_count=1024

BE中缓存内存设置，有两个参数query_cache_max_size和query_cache_elasticity_size两部分组成（单位MB），内存超过query_cache_max_size + cache_elasticity_size会开始清理，并把内存控制到query_cache_max_size以下。可以根据BE节点数量，节点内存大小，和缓存命中率来设置这两个参数。

query_cache_max_size_mb=256
query_cache_elasticity_size_mb=128

计算方法：

假如缓存10000个Query，每个Query缓存1000行，每行是128个字节，分布在10台BE上，则每个BE需要约128M内存（10000 1000 128/10）。

未尽事项

T+1的数据，是否也可以用Partition缓存? 目前不支持
类似的SQL，之前查询了2个指标，现在查询3个指标，是否可以利用2个指标的缓存？目前不支持
按日期分区，但是需要按周维度汇总数据，是否可用PartitionCache？目前不支持

分区缓存

需求场景​

解决方案​

SQLCache​

PartitionCache​

设计原理​

一些限制​

使用方式​

开启SQLCache​

开启PartitionCache​

监控​

优化参数​

未尽事项​