Apache Doris并发控制：多用户高并发访问优化
项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/doris/doris 你是否在使用Apache Doris时遇到过大量用户同时查询导致系统响应变慢的问题？或者在高并发写入场景下出现数据一致性问题？本文将从锁机制、连接池管理、查询调度等方面，详细介绍Apache Doris的并发控制机制及优化方法，帮助你轻松应对多用户高并发访问挑战。读完本文，你将了解Doris的并发控制核心组件、配置优化技巧以及最佳实践案例。
并发控制核心组件
Apache Doris作为分布式SQL查询引擎，其并发控制机制涉及多个核心组件，共同保障高并发场景下的系统稳定性和数据一致性。
锁机制
Doris实现了多种锁机制来协调多用户对共享资源的访问。MonitoredReentrantLock和MonitoredReentrantReadWriteLock是其中的关键实现，它们在Java的重入锁基础上增加了监控功能，便于跟踪锁的状态和性能。
public class MonitoredReentrantLock extends ReentrantLock {
@Override
public void lock() {
super.lock();
// 记录锁获取时间、持有者等监控信息
}
@Override
public void unlock() {
// 更新锁释放信息，进行 metrics 统计
super.unlock();
}
}
相关实现代码位于fe/fe-core/src/main/java/org/apache/doris/common/MonitoredReentrantLock.java和fe/fe-core/src/main/java/org/apache/doris/common/MonitoredReentrantReadWriteLock.java。
连接池管理
ConnectPoolMgr负责管理客户端与Doris FE的连接，通过连接池复用机制减少频繁创建和销毁连接的开销。ThreadPoolManager则统一管理系统中的线程池资源，避免线程过多导致的系统开销。
public class ConnectPoolMgr {
private final GenericObjectPool<ConnectContext> connectionPool;
public ConnectContext borrowConnection() {
try {
return connectionPool.borrowObject();
} catch (Exception e) {
// 处理连接获取异常
return null;
}
}
public void returnConnection(ConnectContext ctx) {
connectionPool.returnObject(ctx);
}
}
连接池管理的核心实现位于fe/fe-core/src/main/java/org/apache/doris/qe/ConnectPoolMgr.java，线程池管理实现位于fe/fe-core/src/main/java/org/apache/doris/common/ThreadPoolManager.java。
查询调度
ConnectScheduler负责查询请求的调度，根据系统负载和查询优先级合理分配资源。QueryQueue则对等待执行的查询进行排队管理，避免系统过载。
public class ConnectScheduler {
private final QueryQueue queryQueue;
public void submitQuery(QueryTask task) {
if (systemLoadIsHigh()) {
queryQueue.enqueue(task);
} else {
executorService.submit(task);
}
}
}
查询调度相关代码位于fe/fe-core/src/main/java/org/apache/doris/qe/ConnectScheduler.java。
并发控制配置优化
合理配置Doris的并发控制参数，可以显著提升系统在高并发场景下的性能表现。以下是一些关键配置项的优化建议：
连接数配置
在fe.conf中调整以下参数控制最大连接数：
max_connections = 1000
max_user_connections = 800
该配置文件位于conf/fe.conf。这些参数控制了Doris FE能同时处理的最大连接数和每个用户的最大连接数，应根据实际业务场景调整。
线程池配置
通过ThreadPoolManager配置线程池参数，优化线程资源使用：
// 创建一个处理查询的线程池
ThreadPoolExecutor queryExecutor = ThreadPoolManager.newDaemonFixedThreadPool(
64, // 核心线程数
1000, // 队列大小
"query-pool", // 线程池名称
true // 注册监控指标
);
线程池的详细配置可通过修改fe/fe-core/src/main/java/org/apache/doris/common/ThreadPoolManager.java中的相关参数实现。
查询超时设置
在SessionVariable中设置查询超时时间，防止长查询占用资源过久：
public class SessionVariable {
private int queryTimeoutS = 300; // 默认查询超时时间为300秒
public void setQueryTimeoutS(int timeout) {
this.queryTimeoutS = timeout;
}
}
相关代码位于fe/fe-core/src/main/java/org/apache/doris/qe/SessionVariable.java。你可以通过SET GLOBAL query_timeout = 300命令全局设置，或通过SET SESSION query_timeout = 300为当前会话设置。
高并发场景最佳实践
读写分离
通过Doris的多副本机制实现读写分离，将写请求路由到主副本，读请求分发到从副本，减轻主副本压力。
-- 创建表时指定3个副本
CREATE TABLE user_log (
user_id INT,
log_time DATETIME,
action STRING
) DISTRIBUTED BY HASH(user_id) BUCKETS 32
PROPERTIES (
"replication_num" = "3"
);
查询结果缓存
启用Doris的查询结果缓存功能，缓存常用查询结果，减少重复计算。
public class SqlCache {
private LoadingCache<String, ResultSet> cache;
public ResultSet getCachedResult(String sql) {
try {
return cache.get(sql);
} catch (ExecutionException e) {
return null;
}
}
}
查询缓存实现位于fe/fe-core/src/main/java/org/apache/doris/qe/SqlCache.java。可以通过设置enable_sql_cache = true启用缓存。
批量写入优化
使用Doris的批量写入接口，减少小批量写入带来的频繁锁竞争。
// 使用StreamLoad进行批量数据导入
StreamLoadClient client = new StreamLoadClient(feHost, fePort, dbName, tableName);
client.setUser("root");
client.setPassword("");
client.sendData(dataStream);
StreamLoad客户端实现位于extension/DataX/doriswriter/src/main/java/com/alibaba/datax/plugin/writer/doriswriter/StreamLoad.java。
性能监控与调优
关键指标监控
Doris提供了丰富的metrics指标，帮助你监控并发控制相关性能。主要关注以下指标：
doris_fe_query_count: 查询总数doris_fe_query_duration_seconds: 查询延迟分布doris_fe_connection_count: 当前连接数doris_be_thread_pool_active_threads: BE节点活跃线程数
慢查询分析
通过慢查询日志定位并发控制中的瓶颈：
# 慢查询日志位于fe/log/fe.audit.log
2023-10-03 10:00:00,000 [slow_query] Query: SELECT COUNT(*) FROM user_log WHERE date = '2023-10-01' Time: 2000ms
调优案例
某电商平台在促销活动期间，通过调整以下参数将系统并发处理能力提升了3倍：
# fe.conf 优化
max_connections = 2000
thread_pool_size = 128
query_queue_size = 10000
# be.conf 优化
be_thread_pool_size = 256
max_scan_concurrency = 10
总结
Apache Doris通过完善的锁机制、连接池管理和查询调度等并发控制手段，能够有效支持多用户高并发访问场景。合理配置相关参数，结合读写分离、查询缓存和批量写入等最佳实践，可以进一步提升系统的并发处理能力。在实际应用中，还需根据具体业务场景进行监控和调优，确保系统稳定高效运行。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
