查询速度快 30 倍的 ClickHouse，凭什么替代 ELK？

背景

SaaS 服务未来会面临数据安全、合规等问题。公司的业务需要沉淀一套私有化部署能力，帮助业务提升行业竞争力。为了完善平台系统能力、我们需要沉淀一套数据体系帮助运营分析活动效果、提升运营能力。然而在实际的开发过程中，如果直接部署一套大数据体系，对于使用者来说将是一笔比较大的服务器开销。为此我们选用折中方案完善数据分析能力。

1、elasticsearch vs clickhouse

ClickHouse 是一款高性能列式分布式数据库管理系统，我们对 ClickHouse 进行了测试，发现有以下优势：

ClickHouse 写入吞吐量大，单服务器日志写入量在 50MB 到 200MB/s，每秒写入超过 60w 记录数，是 ES 的 5 倍以上。在 ES 中比较常见的写 Rejected 导致数据丢失、写入延迟等问题，在 ClickHouse 中不容易发生。

查询速度快，官方宣称数据在 pagecache 中，单服务器查询速率大约在2-30GB/s；没在 pagecache 的情况下，查询速度取决于磁盘的读取速率和数据的压缩率。经测试 ClickHouse 的查询速度比 ES 快 5-30 倍以上。

CH 比 ES 服务器成本更低。一方面 CH 的数据压缩比 ES 高，相同数据占用的磁盘空间只有 ES 的 1/3 到 1/30，节省了磁盘空间的同时，也能有效的减少磁盘IO，这也是 CH 查询效率更高的原因之一；另一方面 CH 比 ES 占用更少的内存，消耗更少的 CPU 资源。我们预估用 ClickHouse 处理日志可以将服务器成本降低一半。

2、成本分析

备注：在没有任何折扣的情况下，基于aliyun分析

3、环境部署

a) zookeeper 集群部署

yum install java-1.8.0-openjdk-devel.x86_64/etc/profile 配置环境变量
更新系统时间yum install ntpdatentpdate asia.pool.ntp.org
mkdir zookeepermkdir ./zookeeper/datamkdir ./zookeeper/logswget --no-check-certificate https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/zookeeper/zookeeper-3.7.1/apache-zookeeper-3.7.1-bin.tar.gztar -zvxf apache-zookeeper-3.7.1-bin.tar.gz -C /usr/zookeeper
export ZOOKEEPER_HOME=/usr/zookeeper/apache-zookeeper-3.7.1-binexport PATH=$ZOOKEEPER_HOME/bin:$PATH
进入ZooKeeper配置目录
cd $ZOOKEEPER_HOME/conf
新建配置文件vi zoo.cfg
tickTime=2000initLimit=10syncLimit=5dataDir=/usr/zookeeper/datadataLogDir=/usr/zookeeper/logsclientPort=2181server.1=zk1:2888:3888server.2=zk2:2888:3888server.3=zk3:2888:3888
在每台服务器上执行，给zookeeper创建myidecho "1" > /usr/zookeeper/data/myidecho "2" > /usr/zookeeper/data/myidecho "3" > /usr/zookeeper/data/myid
进入ZooKeeper bin目录cd $ZOOKEEPER_HOME/binsh zkServer.sh start

b) Kafka 集群部署

mkdir -p /usr/kafkachmod 777 -R /usr/kafkawget --no-check-certificate https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/kafka/3.2.0/kafka_2.12-3.2.0.tgz
tar -zvxf kafka_2.12-3.2.0.tgz -C /usr/kafka
不同的broker Id 设置不一样，比如 1,2,3broker.id=1listeners=PLAINTEXT://ip:9092socket.send.buffer.bytes=102400socket.receive.buffer.bytes=102400socket.request.max.bytes=104857600log.dir=/usr/kafka/logsnum.partitions=5num.recovery.threads.per.data.dir=3offsets.topic.replication.factor=2transaction.state.log.replication.factor=3transaction.state.log.min.isr=3log.retention.hours=168log.segment.bytes=1073741824log.retention.check.interval.ms=300000zookeeper.connect=zk1:2181,zk2:2181,zk3:2181zookeeper.connection.timeout.ms=30000group.initial.rebalance.delay.ms=0
后台常驻进程启动kafkanohup /usr/kafka/kafka_2.12-3.2.0/bin/kafka-server-start.sh /usr/kafka/kafka_2.12-3.2.0/config/server.properties >/usr/kafka/logs/kafka.log >&1 &
/usr/kafka/kafka_2.12-3.2.0/bin/kafka-server-stop.sh
$KAFKA_HOME/bin/kafka-topics.sh --list --bootstrap-server  ip:9092
$KAFKA_HOME/bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server ip:9092 --topic test --from-beginning
$KAFKA_HOME/bin/kafka-topics.sh  --create --bootstrap-server  ip:9092  --replication-factor 2 --partitions 3 --topic xxx_data

c) FileBeat 部署

sudo rpm --import https://packages.elastic.co/GPG-KEY-elasticsearch
Create a file with a .repo extension (for example, elastic.repo) in your /etc/yum.repos.d/ directory and add the following lines:在/etc/yum.repos.d/ 目录下创建elastic.repo
[elastic-8.x]name=Elastic repository for 8.x packagesbaseurl=https://artifacts.elastic.co/packages/8.x/yumgpgcheck=1gpgkey=https://artifacts.elastic.co/GPG-KEY-elasticsearchenabled=1autorefresh=1type=rpm-md
yum install filebeatsystemctl enable filebeatchkconfig --add filebeat

FileBeat 配置文件说明，坑点1（需设置keys_under_root: true）。如果不设置kafka的消息字段如下：

文件目录：/etc/filebeat/filebeat.yml
filebeat.inputs:- type: log  enabled: true  paths:    - /root/logs/xxx/inner/*.log  json:  如果不设置该索性，所有的数据都存储在message里面，这样设置以后数据会平铺。       keys_under_root: true output.kafka:  hosts: ["kafka1:9092", "kafka2:9092", "kafka3:9092"]  topic: 'xxx_data_clickhouse'  partition.round_robin:            reachable_only: false            required_acks: 1            compression: gzipprocessors: 剔除filebeat 无效的字段数据    - drop_fields:          fields: ["input", "agent", "ecs", "log", "metadata", "timestamp"]        ignore_missing: false
nohup ./filebeat -e -c /etc/filebeat/filebeat.yml > /user/filebeat/filebeat.log & 输出到filebeat.log文件中，方便排查

d) clickhouse 部署

检查当前CPU是否支持SSE 4.2，如果不支持，需要通过源代码编译构建grep -q sse4_2 /proc/cpuinfo && echo "SSE 4.2 supported" || echo "SSE 4.2 not supported"返回 "SSE 4.2 supported" 表示支持，返回 "SSE 4.2 not supported" 表示不支持
创建数据保存目录，将它创建到大容量磁盘挂载的路径mkdir -p /data/clickhouse修改/etc/hosts文件，添加clickhouse节点举例：10.190.85.92 bigdata-clickhouse-0110.190.85.93 bigdata-clickhouse-02
服务器性能参数设置：cpu频率调节，将CPU频率固定工作在其支持的最高运行频率上，而不动态调节，性能最好echo 'performance' | tee /sys/devices/system/cpu/cpu*/cpufreq/scaling_governor
内存调节，不要禁用 overcommitecho 0 | tee /proc/sys/vm/overcommit_memory
始终禁用透明大页(transparent huge pages)。它会干扰内存分配器，从而导致显着的性能下降echo 'never' | tee /sys/kernel/mm/transparent_hugepage/enabled
首先，需要添加官方存储库：yum install yum-utilsrpm --import <https://repo.clickhouse.tech/CLICKHOUSE-KEY.GPG>yum-config-manager --add-repo <https://repo.clickhouse.tech/rpm/stable/x86_64>
查看clickhouse可安装的版本：yum list | grep clickhouse运行安装命令：yum -y install clickhouse-server clickhouse-client
修改/etc/clickhouse-server/config.xml配置文件，修改日志级别为information，默认是trace<level>information</level>执行日志所在目录：
正常日志/var/log/clickhouse-server/clickhouse-server.log异常错误日志/var/log/clickhouse-server/clickhouse-server.err.log
查看安装的clickhouse版本：clickhouse-server --versionclickhouse-client --password
sudo clickhouse stopsudo clickhouse tartsudo clickhouse start

e) 基于 Clickvisual 的可视化

ClickVisual 是一个轻量级的开源日志查询、分析、报警的可视化平台，致力于提供一站式应用可靠性的可视化的解决方案。既可以独立部署使用，也可作为插件集成到第三方系统。目前是市面上唯一一款支持 ClickHouse 的类 Kibana 的开源业务日志查询平台。

它具备的特性，部分符合我们的需求：

支持可视化的查询面板，可查询命中条数直方图和原始日志；
支持设置日志索引功能，分析不同索引的占比情况；
支持 Proxy Auth 功能，能被非常轻松地集成到第三方系统；
支持基于 ClickHouse 日志的实时报警功能。

还提供了原始的SQL查询功能，直接输入SQL聚合语句，即时简单地对日志进行聚合分析：

体验总体类似 Kibana，细节稍有不足，通过这个查询分析界面作为一个入口，搭配日志告警模块，快速定位问题和故障排除方面的能力得到了大大的提升，基本无缝从Kibana上切换过来，拥有不错的排障体验。

优化方法

在此基础上，我们进行了优化方面的思考，其中也踩了一些 Clickhouse 的坑，使用了一些 Clickhouse 的新特性，是一个很有意思的过程。

1、日志查询优化探索

得益于Clickhouse的高压缩率和查询性能，小日志量的表直接配合时间分区搜索即可，但是当日志量涨到一定程度的时候，查询缓慢总是一个难受的事，我们对一些场景进行了总结：

traceid场景：在 Skywalking 中根据 traceid 查询链路日志时，使用tokenbf_v1 索引，并通过 hasToken 查询，由于跳过大部分无效parts，可快速命中返回；
无结构化日志：对于这种无结构化日志，用like性能会非常慢且消耗CPU甚至内存，新版本的 Clickhouse 已经支持了倒排索引，也开始基于倒排索引优化，可大大提高响应速度；
聚合场景：一些常规的聚合需求，可通过 Clickhouse 的 Projection 功能来满足。

2、本地表还是分布式表

本地表是Clickhouse的存储表，分布式表只是逻辑表，本身并不存储数据，在日志高频写入的场景，还是推荐写本地表，原因有这么几点：

当我们大批量写入日志时，可以直接往分布式表写，但数据会先拆分成不同parts，再通过Zookeeper进行分发，增加了集群间网络的负载，导致写入变慢，甚至出现Too many parts问题；
写分布式表更容易出现数据一致性问题；
Zookeeper压力变大。

3、Clickhouse的限制策略

随着日志中心的建设，日志体量越来越大，开始暴露一些配置层面的问题，我们开始对Clickhouse增加一些限制，以免错误的SQL导致集群缓慢甚至OOM的问题，对于日志查询用户，单独做了SQL复杂度的限制，users.xml中有几个参数：

max_memory_usage：单个服务器上运行查询的最大内存；max_memory_usage_for_user：单个服务器上运行用户查询的最大内存；max_memory_usage_for_all_queries：单个服务器上运行所有查询的最大内存；max_rows_to_read：运行查询时可从表中读取的最大行数；max_result_rows：限制结果中的行数；max_bytes_to_read：运行查询时可以从表中读取的最大字节数（未压缩数据）。

总结

整个部署的过程踩了不少坑，尤其是 filebeat yml 的参数设置。clickhouse 的配置说明我会再更新一篇跟大家同步一下过程中踩的坑。经常看到博客35岁以后怎么办的问题。说实话我自己也没想好以后怎么办，核心还是持续的学习&输出。不断的构建自己的护城河，不管是技术专家、业务专家、架构、管理等。

个人建议如果能持续写代码就奋战在一线，管理彻底与公司绑定。除非你是有名的大厂，这另外看。如果所在的公司缺乏较大的行业影响力，个人感觉可以奋战在一线，未来选择新的工作。考量更多的还是行业影响、商业 sense、技术架构能力。现在的我已35，从容的面对每一天。

来源：https://juejin.cn/post/7120880190003085320