Presto在滴滴的探索与实践
桔妹导读：Presto在滴滴内部发展三年，已经成为滴滴内部Ad-Hoc和Hive SQL加速的首选引擎。目前服务6K+用户，每天读取2PB ~ 3PB HDFS数据，处理30万亿~35万亿条记录，为了承接业务及丰富使用场景，滴滴Presto需要解决稳定性、易用性、性能、成本等诸多问题。我们在3年多的时间里，做了大量优化和二次开发，积攒了非常丰富的经验。本文分享了滴滴对Presto引擎的改进和优化，同时也提供了大量稳定性建设经验。
完全基于内存的并行计算 流水线 本地化计算 动态编译执行计划 小心使用内存和数据结构 GC控制 无容错
Hive SQL查询加速 数据平台Ad-Hoc查询 报表（BI报表、自定义报表） 活动营销 数据质量检测 资产管理 固定数据产品
PrestoSQL社区活跃度更高，PR和用户问题能够及时回复 PrestoDB主要主力还是Facebook维护，以其内部需求为主 PrestoDB未来方向主要是ETL相关的，我们有Spark兜底，ETL功能依赖Spark、Hive
隐式类型转换 语义兼容 语法兼容 支持Hive视图 Parquet HDFS文件读取支持 大量UDF支持 其他
latency高，QPS较低 不能查实时数据，如果有实时数据需求，需要再构建一条实时数据链路，增加了系统的复杂性 要想获得极限性能，必须与HDFS DataNode 混部，且DataNode使用高级硬件，有自建HDFS的需求，增加了运维的负担
结合 Druid 的预聚合、计算能力（过滤聚合）、Cache能力，提升Presto性能（RT与QPS） 让 Presto 具备查询 Druid 实时数据能力 为Druid提供全面的SQL能力支持，扩展Druid数据的应用场景 通过Druid Broker获取Druid元数据信息 从Druid Historical直接获取数据 实现了Limit下推、Filter下推、Project下推及Agg下推
无法划分多个Split，查询性能差 请求查询Broker，之后再查询Historical，多一次网络通信 对于一些场景，如大量Scan场景，会导致Broker OOM Project及Agg下推支持不完善
租户与权限 与内部Hadoop打通，使用HDFS SIMPLE协议做认证 使用Ranger做鉴权，解析SQL使Presto拥有将列信息传递给下游的能力，提供用户名+数据库名/表名/列名，四元组的鉴权能力，同时提供多表同时鉴权的能力 用户指定用户名做鉴权和认证，大账号用于读写HDFS数据 支持视图、表别名鉴权
语法拓展 支持add partition 支持数字开头的表 支持数字开头的字段
特性增强 insert数据时，将插入数据的总行数写入HMS，为业务方提供毫秒级的元数据感知能力 支持查询进度滚动更新，提升了用户体验 支持查询可以指定优先级，为用户不同等级的业务提供了优先级控制的能力 修改通信协议，支持业务方可以传达自定义信息，满足了用户的日志审计需要等 支持DeprecatedLzoTextInputFormat格式 支持读HDFS Parquet文件路径
通过Presto Plugin实现日志审计功能 通过JMX获取引擎指标将监控信息写入Ganglia 将日志审计采集到HDFS和ES；统一接入运维监控体系，将所有指标发到 Kafka； Presto UI改进：可以查看Worker信息，可以查看Worker死活信息
在Presto交流社区，Presto的稳定性问题困扰了很多Presto使用者，包括Coordinator和Worker挂掉，集群运行一段时间后查询性能变慢等。我们在解决这些问题时积累了很多经验，这里说下解决思路和方法。
根据职责划分，Presto分为Coordinator和Worker模块，Coordinator主要负责SQL解析、生成查询计划、Split调度及查询状态管理等，所以当Coordinator遇到OOM或者Coredump时，获取元信息及生成Splits是重点怀疑的地方。而内存问题，推荐使用MAT分析具体原因。如下图是通过MAT分析，得出开启了FileSystem Cache，内存泄漏导致OOM。
使用HDFS FileSystem Cache导致内存泄漏，解决方法禁止FileSystem Cache，后续Presto自己维护了FileSystem Cache Jetty导致堆外内存泄漏，原因是Gzip导致了堆外内存泄漏，升级Jetty版本解决 Splits太多，无可用端口，TIME_WAIT太高，修改TCP参数解决 JVM Coredump，显示"unable to create new native thread"，通过修改pid_max及max_map_count解决 Presto内核Bug，查询失败的SQL太多，导致Coordinator内存泄漏，社区已修复
通过Resource Group控制业务并发，防止严重超卖 通过JVM调优，解决一些常见内存问题，如Young GC Exhausted 善用MAT工具，发现内存瓶颈
Sys load过高，导致业务查询性能影响很大，研究jvm原理，通过参数（-XX:PerMethodRecompilationCutoff=10000 及 -XX:PerBytecodeRecompilationCutoff=10000）解决，也可升级最新JVM解决 Worker查询hang住问题，原因HDFS客户端存在bug，当Presto与HDFS混部署，数据和客户端在同一台机器上时，短路读时一直wait锁，导致查询Hang住超时，Hadoop社区已解决 超卖导致Worker Young GC Exhausted，优化GC参数，如设置-XX:G1ReservePercent=25 及 -XX:InitiatingHeapOccupancyPercent=15 ORC太大，导致Presto读取ORC Stripe Statistics出现OOM，解决方法是限制ProtoBuf报文大小，同时协助业务方合理数据治理 修改Presto内存管理逻辑，优化Kill策略，保障当内存不够时，Presto Worker不会OOM，只需要将大查询Kill掉，后续熔断机制会改为基于JVM，类似ES的熔断器，比如95% JVM 内存时，Kill掉最大SQL
某业务集群进行了JVM调优，将Ref Proc由单线程改为并行执行，普通查询由30S~1分钟降低为3-4S，性能提升10倍+ ORC数据优化，将指定string字段添加了布隆过滤器，查询性能提升20-30%，针对一些业务做了调优 数据治理和小文件合并，某业务方查询性能由20S降低为10S，性能提升一倍，且查询性能稳定 ORC格式性能优化，查询耗时减少5% 分区裁剪优化，解决指定分区但获取所有分区元信息问题，减少了HMS的压力 下推优化，实现了Limit、Filter、Project、Agg下推到存储层
Presto on Alluxio查询性能提升35%，但是内存占用和性能提升不成正比，所以我们放弃了Presto on Alluxio，后续可能会对一些性能要求敏感的业务使用 Presto on Carbondata是在18年8月份测试的，当时的版本，Carbondata稳定性较差，性能没有明显优势，一些场景ORC更快，所以我们没有再继续跟踪调研Presto on Carbondata。因为滴滴有专门维护Druid的团队，所以我们对接了Presto on Druid，一些场景性能提升4~5倍，后续我们会更多关注Presto on Clickhouse及Presto on Elasticsearch
通过以上工作，滴滴Presto逐渐接入公司各大数据平台，并成为了公司首选Ad-Hoc查询引擎及Hive SQL加速引擎，下图可以看到某产品接入后的性能提升：
上图可以看到大约2018年10月该平台开始接入Presto，查询耗时TP50性能提升了10+倍，由400S降低到31S。且在任务数逐渐增长的情况下，查询耗时保证稳定不变。
而高性能集群，我们做了很多稳定性和性能优化工作，保证了平均查询时间小于2S。如下图所示：
但是如果看最近一个月的CPU使用率会发现，平均CPU使用率比较低，且波峰在白天10~18点，晚上基本上没有查询，CPU使用率不到5%。如下图所示：
所以，解决晚上资源浪费问题是我们今后需要解决的难题。
同时，为了不与开源社区脱节，我们打算升级PrestoDB 0.215到PrestoSQL 340版本，届时会把我们的Presto on Druid代码开源出来，回馈社区。
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滴滴Presto引擎负责人，负责带领引擎团队深入Presto内核，解决在海量数据规模下Presto遇到的稳定性、性能、成本方面的问题。搜索引擎及OLAP引擎爱好者，公众号：FFCompute
关于团队
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滴滴大数据架构部 OLAP & 检索平台组负责以 Elasticsearch、Clickhouse、Presto 及 Druid 为代表的 OLAP 引擎的内核级极致优化，为滴滴各个产品线提供稳定可靠的 PB 级海量数据的实时数据分析、日志检索、监控及即席查询服务。
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