logo
咨询企业版

用户案例技术分享产品实践

图数据库选型 | 360 数科的图数据库迁移史

本文为 360 数科大数据工程师周鹏在 nMeetup 深圳场的演讲文字稿,演讲视频参见:B站

360 数科的图数据库迁移史

大家好!我先大概介绍一下我们公司。不知道大家对 360 数科了不了解,我们之前的名字是叫360 金融,然后今年开始往数科进行转型,所以它的品牌改成了 360 数科。360 数科最主要的产品是 360 借条,估计大家刷抖音或今日头条时刷到过。

所以说我们核心的就是贷款业务。有对个人的贷款也有对小微企业的,还有一些增强的业务。因为我们直接给出去的就是钱,所以对反欺诈这一块其实要求是非常高的。目前 NebulaGraph 是直接应用到生产环境的,而不仅是拿来做一些探索,因此,360 数科对 NebulaGraph 的可用性和数据承载能力要求非常高

再分享一下我跟 NebulaGraph 结缘的过程。我们之前生产环境用 JanusGraph 图数据库,当时在使用过程中遇到了很多性能瓶颈,比如它的查询性能随着数据量的增长恶化得厉害。另外有一个很痛的痛点,就是 JanusGraph 的顶点和属性是分开存储的,打个比方,某个用户关联到了 1,000 个人,我们要基于年龄做数据过滤,找到 1,000 个人里年龄大于 30 岁的,JanusGraph 要分批或者单次去查询,无法在关联 1000 个人的过程中就直接用年龄去过滤顶点。 因此我们一直在寻找替代 JanusGraph 的解决方案,机缘巧合,认识了 NebulaGraph 的老板 Sherman,后来 Sherman 和吴敏来 360 数科给我们做了一次分享,交流的时候就针对这个问题问了 Sherman,然后他针对 NebulaGraph 的架构,给了一个我们非常满意的方案,我觉得按照他们这种思路肯定是可以解决这个问题的。所以,我们马上开始 PoC,跟他们的工程师一起做生产上的验证,大概在几个月的时间里就把 NebulaGraph 这一套方案推到生产环境。在 PoC 过程中,360 数科体验到了 NebulaGraph 团队的优质服务。

360 数科的图数据库迁移史

我今天的演讲大概分四个部分,一个是我们图数据库用在哪里;

360 数科的图数据库迁移史

第二是我们经历了几个版本的迭代,最开始用的是 AgensGraph,不知道大家有没有听过这个版本的 graph;第三个版本就是 JanusGraph;最后迁移到我们现在生产在用的 NebulaGraph。

360 数科的图数据库迁移史

目前我们生产环境的数据量,大概是 20 多亿顶点(这是之前我们导数据的时候的情况,现在应该比 20 亿多一些),200 多亿边,三个副本,包括顶点和边上的属性,我粗略算了一下,数据量大概是 7 T。我们用这个图做了内部业务相关的一些预警,风险节点大概 94 万个,然后发现社区 91 万个。

刚才腾讯安全的大佬也说到发现社区,其实我们也有很强烈的需求,为什么?因为我们发现现在有些黑产,都是团伙作案,就是一个团伙来找我们平台借钱,而我们需要去发现有哪些团伙具备欺诈性质,需要反欺诈。通过团伙的设备以及 WiFi 使用的情况,我们就可以发现他们,目前360 数科就是通过这些规则发现了大概 91 万个社区。接着我们针对头部的一个社区,顺藤摸瓜,发现他们就是一个传销团伙,人数特别大。最后我们针对这个团伙的借款,直接驳回或是采取其他反欺诈措施,挽回了很大的经济损失。

360 数科的图数据库迁移史

360 数科的反欺诈场景大概分为几类:

一是群体关系分析,很简单,就是分析一批人之前是什么关系,我们需要知道他们是通过什么东西关联起来的,是通过 WiFi 设备还是其他的关系。

二是风险节点预警,某个用户刚授信,想申请借款的时候就开始预警,这个节点可能有很大的风险,跟之前一些风险节点是有关系的。

三是风险社区的发现,因为我们发现现在有些黑产,都是团伙作案的,就是一个团伙来找我们平台借钱,而我们需要去发现有哪些团伙具备欺诈性质,需要反欺诈。通过团伙的设备以及 WiFi 使用的情况,我们就可以发现他们,目前 360 数科就是通过这些规则发现了大概 91 万个社区。

四是客户关系网查询,查一些高危疑似用户,这个用户我有点怀疑他,但我不确定,我拿他来我们实时生产环境查一下他的用户关系网到底是什么样的,他跟一些风险节点的关联是什么样的。

最后就是我们需要比较大的统计量,就是我们需要关联出用户的一层关系和二层关系的一些统计变量,就是这个人大概一层关联多少人,二层关联多少人,他跟风险关联多少人,很多维的一个数据,现在我们大概有三四十个相关的变量。

360 数科的图数据库迁移史

这是我们生产环境的一个图。你把你把一些用户的信息拿过来,我可以直接找出他现在是什么关系。图上有不同颜色的点,不同颜色意义是不一样的。比如图中桃红色的就是风险点,黄色的是疑似比较危险,但是他还没有达到真正危险的级别,灰色的是没有特别影响的一些用户。

360 数科的图数据库迁移史

这是一个真实的危险社区。你可以看到看到这个中间带一个 WiFi 标志的,就是这些用户是通过通过相同的 WiFi 进行关联出来的。

通过顶点的属性状态,我们可以判断在 360 借钱 App 上获得授信以及已有借款的用户的分布情况,通过这种分布可以很好地发现团案。目前我们通过这些图发现了很多关系,这里只是截取了里面的一个典型。

360 数科的图数据库迁移史

下面分享一下 AgensGraph 的迁移史。我们最开始用 AgensGraph,大家如果用过就比较了解,它的底层是基于 Postgre 的,所以其实它是基于关系型数据库改造的,在关系型数据库上面加了一层壳,适应图数据库的一些功能。

360 数科的图数据库迁移史

360 数科数据量比较大,并且每个顶点的属性都比较多,所以我们当时采取的架构是,把核心的属性放在图上面,全量的属性放在 HBase 里面。

所以我们在做探索找关系的时候,先在图上找,找到以后我想了解更多的信息,我们再去 HBase 里找。其实这也是迫不得已的,如果把全量数据上图,数据量占用会非常大,并且查询性能会有影响,所以我们采取了一个折中的状态。另外,AgensGraph 集群我们用的都是高配的机器,大概 4 个 Slave,后面实在加不动了。

360 数科的图数据库迁移史

这里讲一下 AgensGraph 的一些瓶颈。最主要的瓶颈就是它不是分布式的,一个节点要存所有数据,这就导致我们单盘的磁盘的容量无法满足需求,我们申请的机器容量是 4T,但是数据量已经超过 4T 了,所以一台机器已经存不下了,没办法,所以必须去探索未来的分布式的场景。磁盘数据量大还导致了高吞吐情况下查询耗时变长的问题,因为一个磁盘加载这么多数据量,即使是分了很多块磁盘,也是有问题的。单块磁盘数据量太大了,导致单次查询的耗时也会变长,这就直接影响到业务审批的流程。假设你现在申请一笔贷款,我们承诺的时间是几分钟返回结果,因为我们会跑很多流程,如果单次查询耗时变长,那么用户等待时间就会变长,体验变差。最后一点就是难以支撑更复杂的场景。因为只有核心的属性上图,所以当我们希望在图上做更多探索、查询更多关系的时候是查不出来的,AgensGraph 跟 HBase 没有做到无缝连接,需要做二次查询。因为在使用 AgensGraph 过程中遇到了上面这些问题,我们开始启动 AgensGraph 替代方案的探索。

360 数科的图数据库迁移史

于是我们开始迁移到 JanusGraph。为什么一上来说是痛呢?因为当时在分布式图这一块,根本就没有好用的方案,当时我们也看过 TigerGraph,他们到 360 数科来交流,但是 TigerGraph 如果大家了解的话,其实它更多的是针对 AP 的分析,不是针对 TP 场景的,所以我们没有选择 TigerGraph。最后我们选择了当时看着还算可以的 JanusGraph。

360 数科的图数据库迁移史

但是从一开始选择 JanusGraph,我们就遇到了很多的问题。这里放一张 JanusGraph 的架构图,其实最主要一点就是它的存储不是自己做的,是基于 HBase 的,因此我们生产环境也是这么用的,底层是 HBase,这就为后来埋下了非常大的隐患。后面我会讲到为什么这个地方会有那么多坑。

360 数科的图数据库迁移史

JanusGraph 的痛,第一点就是它的数据导入,非常痛苦。

PPT 下面有一个链接,这是我当初在简书上写的一篇文章,叫“百亿数据集的迁移之旅”,直到最近还有人发邮件问我,这个问题怎么解决,后来我都直接回复说,我们放弃 JanusGraph 了,现在用 NebulaGraph。为什么我会写这篇文章?因为我当时在做 JanusGraph 迁移的时候,国内没有很多介绍文章,我就去看 JanusGraph 社区的一些评论,非常痛苦,于是就写了这篇文章,希望对国内的人有些帮助。这篇文章的访问量还不错,在图数据库这一块算还好。

我们现在来讲一讲,Spark 导入这一块为什么这么痛苦?之前探索的方案是把顶点和边分离导入,先导顶点,后导边,这就有一个问题,因为我们的属性是没有,它所有的 ID 都自己生成的,假设我们有一个业务唯一属性,我放进去,我把这个顶点导进去了,我现在怎么得到这个 ID?这是个很麻烦的事情。

插入边的时候,我要找出这个 ID,如果数据量小还好,但是你想一下我们边有 200 多亿,那时候算了一下,要两三年才能导完。后来我们就想了一个方案,其实它内部提供了一个方案叫 Bulk Load,但是它要求的数据格式特别的 BT,怎么个 BT 法呢?它的第一行的第一列是这个顶点的 ID,其他所有的列就是把这个顶点关联的所有的入边和出边关联成一行。大家可以理解吗?假设顶点有 1 万行,那就是这 1 万行的 ID 是唯一的,但是它的每一列都是它关联的,所有的边要一次性要导进去。

所以我们就用到了 Spark 的一个比较特别的叫 Code Loop 的操作,大家可以下去了解一下,它就可以把这个顶点和边合起来,我们为了洗成这种格式的数据,就用一顿猛操作,搞成了这种格式,然后开始往(JanusGraph)里面导。往里面导的过程更痛苦,(因为)只要失败一点点就要从头来。

你想一下这个数据量这么大,不可能那么快导完,所以说基本上都是要一整天的,要 24 小时。另外,导入的时候集群的压力比较大,因为一些超时、异常的情况经常出现,所以说就导了好几次导不成功。最终我们就是调各种 Spark 的参数,在一个凌晨的时候,大概是十一二点的时候导完了,那个时候还想出去吃个夜宵,庆祝一下,因为实在太痛苦了。

导完数据以后,我们就开始来使用它查询,也遇到了一个巨大的坑。就像前面讲到的,我找到 了 1,000 个顶点,要获取这 1,000 个顶点的属性做过滤,比如,年龄大于 30,怎么办?我要过滤是不是?JanusGraph 的查询默认机制,你知道是啥吗?就是一条一条的去查,能相信这种机制吗?1,000 个顶点我要查 1,000 次,所以说当时那个版本就根本就不支持,但是我翻社区翻到了一个参数,_multiPreFetch. 这是 0.4 版本提供的一个最新功能,它支持 1,000 个顶点批量去查,这个就还好一点,可以解决一部分问题,所以它也做不到数据下推。NebulaGraph 能做到啥呢?我在扫到这 1,000 个顶点的时候,不用返回回来,因为属性和顶点是放在一起的,它直接把 1,000 个顶点过滤了,可能只剩下 100 个顶点了,那直接返回(过滤后的数据)它就非常快,数据的 IO 消耗也非常小。所以我当时在里面的评论就是,如果没有(_multiPreFetch)这个属性,那基本上 JanusGraph 在生产环境是不可用的,因为你不可能一条条的去查,性能太差了。

这就引出了第三个问题,就是 JanusGraph 的查询无法下推

回到刚才 JanusGraph 那个架构图,因为它的存储是不是自己做的,是别人的,它用了 HBase,它就没办法把这些查询过滤的条件下推到存储层去做,所以说它必须把所有关联的数据全部返回到它的 Server 端,然后在内存里面一条条的过滤掉,你说这得多浪费 IO 和时间是不是?

第 4 个痛,一直痛到了我们迁移到 NebulaGraph。为什么它非常痛呢?因为我们现在数据这么大,肯定会出现一些超级节点。打个比方,一些默认的 WiFi 信息,默认的设备信息,一个顶点可能关联的数据是 100 多万、几百万的,如果你偶尔线上一次查询触碰到了这个超级节点,你知道直接后果是什么?直接把集群查挂了,HBase 直接查挂了。针对这个问题我们做了很多优化,加了很多 limit、尽量各种限制,其实都解决不了这个问题。最主要的问题就是它的存储做不了下推,它没办法在 HBase 做一层数据的过滤,这样会有非常大的困扰。

下面就讲一讲 NebulaGraph 是怎么很好地解决这个问题的。

360 数科的图数据库迁移史

JanusGraph 讲完了,就开始讲我们用 NebulaGraph 的情况。

可以看一下对比图,这是一个图,

360 数科的图数据库迁移史

这是另外一个图。

360 数科的图数据库迁移史

上面的是网络 IO,下面是磁盘 IO 的情况。

大家可以感受一下哪个是 JanusGraph 的图,应该可以猜到,其实这就是 JanusGraph 的情况。当时我们线上用的是 20 台高配的 SSD 机器去做 HBase 集群。为什么说有些线它不是完全打在一起的,因为我们有一些网卡是升级了的,就从千兆网卡直接升到了万兆网卡,所以说它的那个最大值是可以往上偏的,那磁盘的话大家可以感受到一个感觉,基本上是在高峰期的话,磁盘和 IO 是直接打满的,机器的情况。

然后可以看一下我们切换到 NebulaGraph 的情况,网络 IO 消耗是很大比例下降,磁盘也基本上是很小的,高峰期的话。这里我还透露一下我们这边生产这么多数据,NebulaGraph 用了才用了 6 台机器。之前 JanusGraph 光搭 HBase 集群就用了 20 台 SSD,还不包括 6 台 Gremlin Server 的机器。所以要感谢 NebulaGraph 社区,机器资源都节省了很多钱,一台机器高配置机器也要十几万。

360 数科的图数据库迁移史

这是我们生产的一个数据,左边是一个 cat 耗时的情况,JanusGraph 的数据情况没有截到,所以大家看不到对比。我写了一个性能提升的情况,查询性能基本上就(比 JanusGraph 提升) 20 倍以上,然后之前业务比较复杂的情况的话,(JanusGraph)2 秒 10 秒的情况基本上(NebulaGraph)在 100 毫秒和 2 秒的情况都会返回。(查询性能提升)其实对在线应用带来的影响是很大的,相当于是在查询这个环节,耗时非常小

可以看一下新的(NebulaGraph)耗时,基本上最复杂的场景,就是二度的风险变量的计算,(NebulaGraph)也才 2 秒,之前(JanusGraph)是要 20 秒的。

360 数科的图数据库迁移史

为什么讲一下这个参数,这是 NebulaGraph storage 设置的一个参数,他大概的意思就是,每一个顶点返回的最大的边数。大家想一下这个参数能解决我们之前最大的痛是哪个?对。就是超级节点。自从我们线上用到这个属性,半夜就没起来过。

下面是我写的我们(从 JanusGraph)迁移(到 NebulaGraph)的一篇文章,里面大概介绍了我们迁移的一个过程,以及遇到的一些问题,就像上面讲的,图数据库维护人特别喜欢这个参数,你知道吧,真的是半夜不用被电话打起来。所以说感谢 NebulaGraph 非常贴心地设置了这么个参数,我觉得不是行业的老司机真的想不到这个参数,是吧?

以上便是 360 数科——周鹏的技术分享,Thanks。

360 数科的图数据库迁移史

喜欢这篇文章?来来来,给我们的 GitHub 点个 star 表鼓励啦~~ 🙇‍♂️🙇‍♀️ [手动跪谢]

交流图数据库技术?加入 Nebula 交流群请先填写下你的 Nebula 名片,Nebula 小助手会拉你进群~~