数据存储在多张表,缓存维度简单设计

概述


为了提升接口的响应速度,通常会使用中央缓存,比如增加一个memcache集群,用于存储热点数据。假设数据表是类似下面这样的:

table a{
 long id
 String name
 .........
 .........
}

table b{
long id
long a_id
String name
.........
........
}

table c {
long id
long a_id
String content //大字段
........
........
}

table d{
 long id
 long a_id
 String content//大字段
 ........
 .......
}

表b、c、d都通过一个a_id去引用a表的记录。假设这四张表的数据需要存储到memcache上,那么memcache 缓存维度该怎么设计呢?是使用一个key,然后把所有记录存储起来呢?还是使用多个key呢?
其实都可以,根据业务场景和具体数据来决定。


使用多个key


假设你的服务接口大部分情况下只需要输出a表和b表中的数据,那就可以使用多个key。比如说,
接口需要输出id=7对应的业务数据,那么key这样设计:

business_7
c_7
d_7

business_7这个key用于存储接口最经常输出的业务数据,也就是a表和b表的数据,c_7用于输出c表的数据,d_7用于输出d表的数据。这样设计基于以下几点:

1、c表和d表都有大字段,而且内容也无需经常输出,如果每次调用接口,不管对方要不要,都要从memcache中获取。大家应该知道,当数据体积比较大的时候,走网络从memcache中获取的时候,是比较慢的,会降低接口响应速度的
2、接口调用方,最经常要使用的数据,是a表和b表中的数据。

备注:

不建议针对每张表,都去设计一个key,这样做虽然粒度比较细。但是每次接口输出数据时,都得跟memcache做很多次交互。根据我们自己的性能压测结果,只要跟memcache交互的次数多了,接口性能立马就下去了。


使用一个key


如果大部分外部系统都需要使用到表a、b、c、d的数据,那么就使用一个key即可。减少跟memcache交互的次数。

<think>嗯,用户现在的问题是在大数据场景下,需要对二十多张进行关联处理,想调到最优。这听起来是一个比较典型的性能优化问题。首先,我需要理清楚用户的具体场景。大数据通常意味着数据量很大,可能是在Hadoop、Spark或者Flink这样的分布式系统中处理。二十多张关联,可能涉及复杂的JOIN操作,不同的关联顺序和方式都会影响性能。 首先,我要考虑用户可能的数据环境。比如,他们使用的是Spark SQL还是Hive?不同的引擎有不同的优化策略。比如,Spark的Catalyst优化器会自动优化执行计划,但如果有太多关联,可能需要手动调整。另外,数据量有多大?每个的大小是否差异很大?有没有小可以广播?数据倾斜是否存在?这些都是影响优化策略的因素。 然后,用户提到的二十多张关联,可能需要先分析这些之间的关系。比如,是否有星型或雪花模型?可能的事实维度分布在不同的中,这样可以通过识别维度来优先进行过滤或广播。比如,如果某些维度比较小,可以广播出减少Shuffle。 接下来,数据预处理是关键。比如,过滤掉不需要的数据,减少参与JOIN的数据量。还有分区和分桶,是否已经根据JOIN键进行了合理的设计?比如,按相同的分区键或分桶键来组织,可以大大减少Shuffle的开销。 然后是执行计划的优化。比如,调整JOIN顺序,把大之间的JOIN放在后面,先关联小,减少中间结果的数据量。但引擎的优化器可能已经了这些,不过当数量较多时,优化器可能不够准确,需要手动调整。此外,使用MapJoin或BroadcastJoin,将小广播到各个节点,避免大的Shuffle。 数据倾斜也是一个常见问题。比如,某些JOIN键的数据分布不均匀,导致部分任务拖慢整体进度。这时候可能需要处理倾斜键,比如加盐(salting)或者将倾斜键分开处理,再合并结果。 缓存中间结果是否有必要?如果某些被多次使用,可以考虑持久化,避免重复计算。但需要考虑存储成本。 参数调优方面,比如并行度、内存分配、Shuffle分区数等,都可能影响性能。比如,增加executor内存,调整spark.sql.shuffle.partitions,或者动态分区调整。 另外,是否可以考虑将部分逻辑下推到存储层?比如使用列式存储(Parquet、ORC)并利用谓词下推,减少IO。或者使用索引,比如Hudi、Iceberg等数据湖技术来加速查询。 用户可能已经尝试过一些方法但效果不佳,或者刚开始优化,需要系统的建议。需要提醒用户先进行性能分析,找出瓶颈所在,比如通过执行计划查看哪些阶段耗时最长,是否有数据倾斜,或者Shuffle数据量过大等。 总结下来,可能的优化步骤包括: 1. 分析关系和数据特征,识别大小,优先广播小2. 数据预处理:过滤、分区、分桶。 3. 调整JOIN顺序和策略,手动干预执行计划。 4. 处理数据倾斜,使用加盐或分离倾斜键。 5. 引擎参数调优,资源分配优化。 6. 利用缓存存储格式优化。 7. 考虑使用更高效的JOIN算法或分布式计算模型。 需要确认用户的具体情况,比如是否有数据倾斜,的大小分布,使用的引擎和资源情况,才能给出更具体的建议。但总体思路应该是减少Shuffle,减少处理的数据量,合理利用资源,处理倾斜问题。</think>在大数据场景下,对二十多张进行高效关联处理需要结合数据特征、引擎优化能力和分布式计算策略。以下是一些关键优化方向及具体方法: --- ### **1. 数据预处理与建模优化** - **过滤与列裁剪** - 提前过滤无效数据(如`WHERE`条件),仅保留关联所需的字段,减少I/O和计算量。 - **分区与分桶** - 根据关联键(JOIN Key)对进行**分区(Partition)**或**分桶(Bucket)**,避免全扫描,减少Shuffle数据量。 - 例如:Hive/Spark中通过`CLUSTERED BY (key) INTO N BUCKETS`对齐分桶。 - **数据压缩与格式优化** - 使用列式存储(Parquet/ORC)并启用压缩(Snappy/Zstd),减少磁盘和网络传输开销。 --- ### **2. 关联策略优化** - **小广播(Broadcast Join)** - 若小可放入内存(如维度),优先使用广播(如Spark的`broadcast hint`),避免大Shuffle。 - **适用场景**:小(通常建议 <100MB)与大关联。 - **分布式关联优化** - **Sort-Merge Join**:对关联键预先排序,减少计算复杂度(适合大间关联)。 - **Bucket Join**:若按相同键分桶且桶数一致,直接进行桶内关联(无需Shuffle)。 - **动态分区裁剪** - 引擎自动跳过无关分区(如Spark 3.0+的`spark.sql.optimizer.dynamicPartitionPruning=true`)。 --- ### **3. 执行计划调优** - **调整关联顺序** - 优先关联产出中间结果较小的,降低后续关联的数据量。 - 手动指定关联顺序(如Spark SQL的`/*+ BROADCASTJOIN(a, b) */`提示)。 - **拆分复杂关联** - 将多关联拆分为多个子任务,通过临时缓存中间结果复用数据。 - 例如:`(A JOIN B) AS T1 → (T1 JOIN C) AS T2 → ...`。 - **避免笛卡尔积** - 检查关联条件是否完整,防止误操作导致数据爆炸。 --- ### **4. 处理数据倾斜** - **识别倾斜键** - 统计高频关联键,单独处理(如`key IS NULL`或特定热点值)。 - **倾斜键打散(Salting)** - 对倾斜键添加随机前缀(如`CONCAT(key, '_', RAND()%10)`),分散到多个分区。 - **分离处理倾斜数据** - 将数据分为倾斜和非倾斜两部分,分别关联后合并结果。 --- ### **5. 引擎参数与资源调优** - **并行度调整** - 增加Shuffle分区数(如Spark的`spark.sql.shuffle.partitions=2000`)。 - 根据集群资源调整Executor内存、CPU核数,避免OOM或资源争抢。 - **内存管理** - 启用堆外内存(Off-Heap)和序列化缓存(Kryo Serializer)。 - **动态资源分配** - 根据负载自动扩缩容(如Spark的`dynamicAllocation`)。 --- ### **6. 其他高阶优化** - **物化视图/中间** - 预计算高频关联结果,直接复用(空间换时间)。 - **使用索引加速** - 数据湖格式(如Hudi/Iceberg)支持索引加速关联查询。 - **向量化引擎** - 升级计算引擎(如Spark 3.0+的向量化执行或Flink批处理)。 --- ### **优化步骤示例(以Spark为例)** 1. **分析执行计划**:通过`EXPLAIN`或Spark UI检查关联顺序、Shuffle量和倾斜情况。 2. **广播小**:强制广播维度。 ```sql SELECT /*+ BROADCAST(dim_table) */ * FROM fact_table JOIN dim_table ON ...; ``` 3. **调参**:调整`spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold`、内存配置等。 4. **处理倾斜**:对倾斜键添加随机后缀,分散计算。 5. **缓存中间**:对多次使用的中间结果调用`persist()`。 --- ### **工具推荐** - **性能诊断**:Spark UI、YARN Timeline Server、火焰图分析。 - **自动化调优**:Spark Adaptive Query Execution (AQE)、开源的Petastorm或Delta Engine。 --- 通过以上方法,结合业务逻辑逐步优化,通常可显著降低多关联的资源消耗与执行时间。若仍有瓶颈,建议深入分析具体任务指标(如GC时间、Shuffle Write/Read量),针对性调整。
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