腾讯云 CHDFS 助力微信秒级异常检测

本文主要是介绍腾讯云 CHDFS 助力微信秒级异常检测，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

1.微信全景监控平台介绍

微信全景监控平台，是微信的多维指标 OLAP 监控以及数据分析平台。支持自定义多维度指标上报，海量数据实时上卷下钻分析，提供了秒级异常检测告警能力。

项目高效支撑了视频号、微信支付、搜一搜等等业务快速迭代，已覆盖微信各产品线，峰值数据达到 30+亿条/min，3万亿+条/天。微信全景监控平台架构如下图所示：

全景监控平台的指标数据使用 Druid 引擎，Druid 引擎通将 CHDFS 作为其 DeepStorage 来进行数据存储和查询。

2.什么是 Druid

Druid 是一个分布式的、支持实时多维 OLAP 分析的数据处理系统。它既支持高速的数据实时摄入处理，也支持实时且灵活的多维数据分析查询。因此 Druid 最常用的场景就是大数据背景下、灵活快速的多维 OLAP 分析。

Druid 节点可以分为以下几类：

Master节点：Overlord、Coordinator
实时数据处理节点：MiddleManager、Peon
存储节点：Historical(数据分片)、HDFS(DeepStorage)(数据分片)、MetaDataStorage(数据表结构等)、Zookeeper(IndexingTask信息)
数据访问节点：Broker、Router

3.Druid 与 CHDFS 完美结合

CHDFS（Cloud HDFS）是提供标准 HDFS 访问协议和分层命名空间的高性能分布式文件系统，由腾讯云存储团队自研的云原生数据存储产品。通过 CHDFS，可以实现计算与存储分离，极大发挥计算资源灵活性，同时实现存储数据永久保存，降低大数据分析资源成本。

在和 Druid 系统结合过程中，CHDFS 起到了两个重要的作用：

1. 实时节点 (Peon) 和历史节点 (Historical) 数据交流的重要中转。

2. 全量数据分片，Historical 负载均衡和容灾的基石。

整体数据流转架构：

Overlord 节点将任务分配给若干个 MiddleManager 节点。
MiddleManager 节点创建 Peon 节点，Peon 节点拥有独立的端口和 JVM，作为基本 Worker 进行数据消费和处理。
Peon 节点处理数据，打包分片，达到任务周期时间后，将分片发布到 DeepStorage 中。
Coordinator 协调 Historical 节点从 CHDFS 中下载 Segment。
Historical 下载完成，一次实时分片任务完成，Historical 接管这个分片的数据查询，Peon 销毁。

实时任务分片是从 Peon -> CHDFS(DeepStorage) -> Historical，其中 Overlord 作为实时任务的总 Master 节点负责调度实时任务并且下发任务 MiddleManager，MiddleManager 顾名思义：中间管理者，它接收 Overlord 的调度，并且作为「监工」生产 Worker(Peon) 并且同步任务状态。

Segment 容灾

如果一个 Historical 节点宕机或者处于不可用状态，Coordinator 将会感知到并且认为这个 Historical 中的数据分片都丢掉了。

但是 Coordinator 不会立刻让其它的 Historical 从 CHDFS 中加载这些 Segments，会有一个过渡期的数据结构，存储这些丢掉的 Segments 信息，如果这个 Historical 又回来了，那么它还是会对外提供服务，不会有分片转移，如果 Historical 宕机超过一定时间，Coordinator 会调度其它的 Historical 从 DeepStorage 中加载分片。

Segment 负载均衡

为了确保 Segment 在 Historical 节点中均匀分布，Coordinator 会自动检查所有的 Historical 的分片分布情况，并且调度利用率最低的 Historical 从 CHDFS 中加载分片，并且让利用率最高的 Historical 丢弃分片，从而完成负载均衡。

4.轻松配置 CHDFS 为 Druid DeepStorage

1、创建 CHDFS，创建权限组、权限规则和挂载点；

2、下载 CHDFS jar GitHub - tencentyun/chdfs-hadoop-plugin: the hadoop plugin for chdfs（下载链接：https://github.com/tencentyun/chdfs-hadoop-plugin）；

3、将上述 jar 文件拷贝至extensions/druid-hdfs-storage 和hadoop-dependencies/hadoop-client/x.x.x ；

4、在 Druid 的 conf/druid/_common/common.runtime.properties 下，添加CHDFS 配置：


// segment存储
druid.storage.type=hdfs
druid.storage.storageDirectory=ofs://xxx.chdfs.ap-shanghai.myqcloud.com/usr/xxx/druid/segments// indexer日志
druid.indexer.logs.type=hdfs
druid.indexer.logs.directory=ofs://xxx.chdfs.ap-shanghai.myqcloud.com/usr/xxx/druid/indexing-logsconf/druid/_common/ 下添加 core-site.xml 和 hdfs-site.xml

5、配置 hadoop 环境配置 core-site.xml 和 hdfs-site.xml ；


// core-site.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
<configuration>
<!--chdfs 的实现类-->
<property><name>fs.AbstractFileSystem.ofs.impl</name><value>com.qcloud.chdfs.fs.CHDFSDelegateFSAdapter</value>
</property>
<property><name>fs.ofs.impl</name><value>com.qcloud.chdfs.fs.CHDFSHadoopFileSystemAdapter</value>
</property>
<property><name>fs.ofs.tmp.cache.dir</name><value>/home/xxx/data/chdfs_tmp_cache</value>
</property>
<!--appId-->
<property><name>fs.ofs.user.appid</name><value>00000000</value>
</property>
</configuration>// hdfs-site.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
<configuration>
<property><name>fs.AbstractFileSystem.ofs.impl</name><value>com.qcloud.chdfs.fs.CHDFSDelegateFSAdapter</value>
</property>
<property><name>fs.ofs.impl</name><value>com.qcloud.chdfs.fs.CHDFSHadoopFileSystemAdapter</value>
</property>
<!--本地 cache 的临时目录, 对于读写数据, 当内存 cache 不足时会写入本地硬盘, 这个路径若不存在会自动创建-->
<property><name>fs.ofs.tmp.cache.dir</name><value>/home/qspace/data/chdfs_tmp_cache</value>
</property>
<!--appId 用户需要换成自己的 appid，可前往 https://console.cloud.tencent.com/cam/capi 获取-->
<property><name>fs.ofs.user.appid</name><value>00000</value>
</property>
</configuration>

6、通过 Indexer 日志可以看到，数据已经成功写入 HDFS，并且可以被 Historical 节点下载。