X银行用户画像应用中，需要完成客群交集计算。客群数量多达数千个，每个客群包含的客户数量不等，从几十万到上亿都有。要计算出任意N（一般是2-10）个客群共同的客户。例如：滴滴出行客群有几百万客户，手机银行客群有几千万客户，需要求出滴滴出行和手机银行共同的客户数量。对客群交集计算的结果，还要进行维度筛选。比如：滴滴出行和手机银行共同的客户，要对性别、年龄段和地域维度进行筛选，最终计算出满足各个维度条件的客户数量。为了从时间维度做分析，每次要计算一年的结果，因此要保存十二个月的历史数据，每个月一套。针对十二个月的明细数据进行客户交集运算称为一个单任务。X银行基于Hadoop体系某知名OLAP Server产品来实现客群交集计算，发现性能很差。动用了100个CPU（核）的虚拟机集群，完成一个单任务平均也要2分钟左右。而期望的性能指标是要在10秒内并发完成10-20个单任务，差距过于巨大。采用该OLAP Server产品推荐的预计算方式可以满足性能要求。即预先计算好客群交集，把结果保存下来，再在结果基础上计算维度筛选。但是，几千个客群，仅仅考虑任意两个客群交集的组合就会上千万种，这勉强还可以存储下来，更多个客群交集想事先保存下来是个不可能完成的任务。第一步，深入理解数据和计算特征，分析性能瓶颈。
客户的每个维度的取值都是唯一的，每个客户一条记录即可存储，一亿个客户是一亿条记录。维度没有层次关系，维度的属性一般是几个到几十个。比如：性别的属性是两个，年龄段的属性是十几个。参与过滤的维度总数是十到二十个。一个客户平均属于10个客群，如果用数据库表来存储的话，客户-客群表就有十亿多条记录。表结构如下图：select count(*) from ( select count(g.cg) from customer_group g left join customer_dim d on g.id=d.id where g.cg in ('18','25') and d.d2 in ('2','4') and d.d4 in ('8','10','11') group by g.id having count(g.cg)=2)
这个SQL中有个JOIN可能拖累计算性能，但如果把两个大表行JOIN成一个宽表，那么相同的维度值会出现十倍以上的冗余，查询速度还会更慢。如果将多个客群号用逗号分隔字符串存入一个字段cg中，虽然可以避免维度值冗余，但是要做字符串拆分的计算，数据量大时，还是很慢。例如：cg为“18,25,157”表示这个客户属于三个客群，算交集时要用字符子串比较，计算量仍然很大。经过一些实验后发现，在当前的技术环境下，继续使用这个表结构和该SQL语句的性能还是最好的。这个JOIN虽然涉及大表，但都有过滤条件，过滤之后会变成小表内存JOIN，性能损失不算很严重，更重要的运算瓶颈就在过滤条件中的IN条件上，IN是一种计算效率很差的集合运算，且和IN的枚举值个数有关，枚举值越多，性能就越差。每个月都保存完整数据，X银行标配的虚拟机是16G内存，一个月的数据都存不下，无法实施全内存计算。从外存读取数据并计算，首先要考虑减少数据存储量和访问量。如果继续使用两个表的方式，那么需要分别读取并做关联，会加大访问量和计算量。因此我们考虑将两个表合并成一个，每个客户一行数据，同时存储维度属性和所属客群。这样，全部数据量就等于客户数量。特别地，维度属性要用整数存储，存储量和计算量都比字符串小。客群有几千个，用整数保存的话数据量太大，而客群是个标签属性，只有是否两种状态，只需要一个bit（位）就能保存。一个小整型的二进制表示有16位，每一位都可以表示一个客群。为了计算方便，我们把一个小整型的15个bit用于保存客群标签，600个小整数就可以保存9000个客群标签。在数据表中用600个字段c1到c600，每个字段表示15个客群的位置。0表示不属于这个客群，1表示属于这个客群。做两个客群的交叉时，取其中的最多2列即可；做n个客群交叉，取其中最多n列即可。我们采用列式存储，在n小于10的时候，能大量减少读取数量。维度字段d1到d20，不再保存相应维度值，而是保存维度值在维度列表中的顺序号。例如：d2为年龄维度，客户001的年龄段是20-30岁，在年龄维度列表中对应的枚举值序号是3，那么就将这个客户的d1字段设置为3。做维度过滤的时候，输入的年龄段条件计算成布尔序列，序列的长度是年龄段维度属性的个数。如果条件是20到30岁，就要将序列第3个成员设置为true，其他设置为false。对新存储文件条件过滤的时候，遍历到客户001这一行，取得d1的值是3，找布尔序列第3个元素是true，所以客户001符合过滤条件。这种算法我们称为布尔维序列，每个客户的维度取值，只用一行数据中的20个整数即可存储。布尔维序列的好处是在查询时不用判断IN。如上所述，IN的性能很差并和枚举值数量有关，而布尔维序列判断是常数时间。按照新的思路，算法的主体是对大列存数据表做按位计算和布尔维序列的过滤遍历。AND关系的过滤条件有很多，涉及多个字段。可以考虑遍历时，排在前面的条件对应字段先读取计算。如果满足条件，再读取后序条件对应字段；如果不满足，就不再读取后面的字段了。这种算法称为游标前过滤，可以有效减少数据的读取量。只有个别商用数据库的SQL能支持位运算，但又和整个技术体系不相配，强行采用会导致非常繁琐的架构。在当前平台的SQL增加UDF实现位运算，其代码复杂度很高。继续基于平台的SQL体系完成这次优化的成本过高。使用Java或C++等高级语言当然可以实现上述算法，但和使用UDF类似，代码依然非常复杂。上述的计算方法都要用几百上千行代码实现。过大的编码量会导致实现周期过长，还容易出现代码错误隐患，也很难调试和维护。例如，Java从硬盘读取数据需要对象化。而Java生成对象很慢，如果不采用上面提到的游标前过滤，就要把很多列都读入内存再判断，会生成很多没有用的对象，对性能影响较大。如果用Java从无到有的编写代码实现游标前过滤算法，是非常费时费力的。开源的集算器SPL语言提供上述所有的算法支持，包括高性能压缩列存、布尔维、按位计算、小整数对象、游标前过滤等机制，能够让我们用较少的代码快速实现这种个性化的计算。第四步，执行优化方案。用集算器SPL编写代码，将数据中客户的维度属性和所属客群合并，按照新的存储结构存入集算器高性能二进制列存文件。以后每个月的月初，将新增数据抽取出来同样存放。再编写查询的SPL代码，将输入条件（维度属性和求交集的客群）转化为布尔维和按位计算需要的格式，对新的存储结构做游标前过滤、计数。集算器对外提供JDBC接口，前端应用可以像调用数据库存储过程一样调用集算器的方法，输入参数，获取查询结果。经过两周左右的编码和测试，实际优化效果非常明显。12CPU（核）的虚拟机执行12个月的查询，只需要4秒。而原先100CPU（核）的虚拟机执行同样的查询需要120秒，性能提高了250倍（100CPU*120秒÷12CPU*4秒）。要进一步达到期望的性能目标，也就是10秒内并发完成10-20个单任务，资源消耗完全可以控制在100CPU（核）之内。这个方案是不需要预计算的，直接在明细数据上查询，非常灵活。任意N个客群交集都是这个计算速度，彻底解决了客群交集的性能问题。从开发难度来看，SPL做了大量封装，提供了丰富的函数，内置了上述优化方案需要的基本算法。上述算法对应的SPL代码也只有二十行： 解决性能优化难题，最重要的是设计出高性能的计算方案，有效降低计算复杂度，最终把速度提上去。因此，一方面要充分理解计算和数据的特征，另一方面也要熟知常见的高性能算法，才能因地制宜地设计出合理的优化方案。本次工作中用到的基本高性能算法，都可以从下面这门课程中找到：点击这里学习性能优化课程（底部原文中可点击链接），有兴趣的同学可以参考。很遗憾的是，当前业界主流大数据体系仍以关系数据库为基础，无论是传统的 MPP 还是 HADOOP 体系以及新的一些技术，都在努力将编程接口向 SQL 靠拢。兼容 SQL 确实能让用户更容易上手，但受制于理论限制的 SQL 却无法实现大多数高性能算法，眼睁睁地看着硬件资源被浪费，还没有办法改进。SQL 不应是大数据计算的未来。有了优化方案后，还要用好的程序语言来高效地实现这个算法。虽然常见的高级语言能够实现大多数优化算法，但代码过于冗长，开发效率过低，会严重影响程序的可维护性。开源的集算器 SPL 是个很好的选择，它有足够的算法底层支持，代码能做到很简洁，还提供了友好的可视化调试机制，能有效提高开发效率，以及降低维护成本。正在为 SQL 性能优化头疼的同学们，可以和我们一起探讨：简单好用的SPL开源啦！
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