摘要：本文整理自美团买菜实时数仓技术负责人严书，在 Flink Forward Asia 2022 实时湖仓专场的分享。本篇内容主要分为四个部分：Tips：点击「阅读原文」免费领取 5000CU*小时 Flink 云资源
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美团买菜是美团自营生鲜零售平台，上面所有的商品都由美团亲自采购，并通过供应链物流体系，运输到距离用户 3km 范围内的服务站。用户从美团买菜平台下单后，商品会从服务站送到用户手中，最快 30 分钟内。上图中，左侧的时间轴展示了美团买菜的发展历程，右侧展示了美团买菜丰富的商品。目前，美团买菜在北上广深、武汉等城市均有业务覆盖，为人们日常的生活提供便利。在疫情场景下，起到了非常重要的保障民生作用。![]()
接下来，介绍一下实时数仓场景。美团买菜的实时数仓场景分为三个部分。- 第一个应用场景，数据分析部分。其主要用户是业务管理层、数据分析师、数据运营人员等等。他们通过数据大盘、数据看板等形式，获取数据指标，用于企业经营、运营、活动决策。
- 第二个应用场景，业务监控部分。其主要用户是大仓物流服务站的一线管理人员和总部的运营中台。他们会对线下作业情况进行异常监控，及时了解并处理线下业务的异动。
- 第三个应用场景，实时特征部分。其主要面向算法模型的实时特征，例如供应链场景的销量预测、履约场景的动态 ETA、用户的搜索排序推荐等等。
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技术愿景和架构设计。实时数仓的技术愿景是在新零售场景下，建设质量可靠、运行稳定、覆盖核心链路环节的实时数据体系。这里着重强调质量可靠、运行稳定、覆盖核心链路环节。美团买菜所处的新零售行业，是一个薄毛利率赛道，对数据准确性的要求较高。由于买菜业务的正常运转，对数据有着强依赖，所以要求数据必须运行稳定。与此同时，美团买菜是自营的全链条业务，业务的链条环节较多，我们希望能够覆盖核心的链路环节。![]()
基于上述的技术愿景，我们着重建设了质量保障体系、稳定性保障体系。这两个体系的主要目的是，提升实时数仓基线能力，让数据稳定生产，质量可信赖。希望质量保障体系、稳定性保障体系能够成为实时数仓的基石，建设好实时数仓的基本功。![]()
在做好实时数仓基本功的基础上，我们希望数据发挥它的最大价值。根据 DIKM 模型，从数据到信息，信息到知识，知识到智慧，价值会被不断放大。基于 DIKM 模型的理论指导，我们建立了全域数据中心、统一资产管理中心。其中，全域数据中心会有效组织原始事实和原始数据，让数据转换成信息。统一资产管理中心对信息加以提炼，提升洞察力、创造力，帮助信息更好的转换成知识、智慧。![]()
接下来，介绍一下实时数仓的整体架构。如上图所示，底层模块是数据平台部分，包含了数据的同步、加工、质量检测、管理权限、数据治理等环节设计的数据工具链。在数据平台工具模块之上是全域数据中心、质量保障体系、稳定性保障体系三个模块。其中，全域数据中心是基于数据源 ODS 层建设的数据仓库。在数据源 ODS 层，当前主要包含买菜业务数据、美团公共数据、灵犀流量数据、外部数据四个部分。数据仓库主要有 DWD 层、DWS 层、APP 层和一致性的 DIM 层组成。其中，DWD 层主要还原业务的数据加工过程，包含清洗、转换、过滤。原子指标的加工会在 DWD 层进行收口。DWS 层是面向分析场景建设的，主要的建模方式是维度建模。在 DWS 层常见的数据加工过程包含多个业务主题的数据关联，数据力度上的轻度汇总，衍生指标的加工。APP 层主要面向应用场景建设宽表模型，其目的是更好地满足应用场景的个性化需求，提升数据应用的效率和体验。质量保障体系主要包含流程规范、质量监控、问题处理、持续改进四个部分，形成了一个闭环的管理系统。稳定性保障体系从预防、发现、处理、规范四个角度建设。统一资产管理中心基于全域数据管理中心质量保障体系、稳定性保障体系，其建设基础是元数据管理。元数据包含指标、维度、实时流、画像标签、实时特征、数据大盘、数据接口等等。基于原数据之上是资产全景、资产应用、资产优化三个部分。资产全景将数据资产，通过分类检索的形式展示出来。数据应用部分包含了应用的管理、应用的血缘。资产优化部分包含模型优化、接口优化。
3.1 动态 ETA 实时特征
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实时数仓典型场景下的挑战和应对方法。首先，介绍一下动态 ETA 实时特征场景。如上图所示，展示了用户在美团买菜下单的页面情况。页面中显示的预计送达时间，涉及到了动态 ETA。动态 ETA 是动态的承诺送达时间。经过研究发现，承诺用户送达时间不准，会影响用户的下单意愿。与此同时，当订单预计送达时间和实际送达时间差异变大后，客诉率及取消率均有明显攀升。动态 ETA 的实现依赖算法模型预估履约时效。算法模型预估履约时效需要用到天气特征、用户下单商品特征、服务站内作业实时特征、配送实时特征。![]()
动态 ETA 算法模型需要的实时特征数量非常多。算法特征生产链路比较复杂，任何一个实质特征的缺失，都会影响到算法模型的准确性，从而直接影响 C 端用户。因此实时特征数据稳定性要求 3 个 9 以上。![]()
那么什么是 3 个 9 的稳定性呢？提升稳定性的本质，是提高系统的可用性。系统的可用性等于，平均无故障时间除以，平均无故障时间+平均故障修复时间。想要实现 3 个 9 的稳定性，要求平均每天故障时间少于 1.44 分钟。![]()
接下来，讲一讲提升数据稳定性的方式。提升数据稳定性需要提升可用性。提升可用性的本质是，降低不确定性带来的风险。降低不确定性带来的风险包含发现问题、解决问题两个部分。在发现问题方面，需要思考如何识别风险。在实时特征的生产中，我们会通过容量预估、性能压测、容灾演练、全链路监控，实时对账的方式，更好的识别风险。在解决问题方面，需要思考如何应对风险。一些常见应对风险的方式包含存储计算、双链路备份、实时特征、易购存储、降级预案、故障处理 SOP、事故复盘、完善工具和规范等。![]()
上图展示了，在故障发生的不同阶段，对稳定性的影响。事前阶段发生故障，对稳定性的影响最小。所以实时特征场景稳定性建设的关键策略是，尽可能在故障发生之前发现问题、解决问题。![]()
稳定性保障体系全景。稳定性保障体系全景包含预防、发现、处理、规范四个部分。其中，预防部分主要包括异构存储、双链路备份、性能压测、容量预估、容灾演练、特征分级等等。异构存储是指，Doris 和 ES 作为应用层的存储引擎。双链路备份是指，存储和计算，多机房部署两条数据生产链路。这两条数据生产链路互为储备，任何一条链路出现问题，都可以快速切换到另一条链路，从而保障数据的持续生产。在性能压测部分，主要通过数据回放和流量控制实现。容量预估是指 Flink 的并发数和内存配置。在发现部分，我们除了在硬件、组件、服务层建立完善的监控体系，还针对数据场景的常见风险、异常情况，着重建设了 ETL 任务监控、端到端数据延迟监控、实时离线 t+1 对账。在风险处理部分，我们主要通过故障处理、兜底策略、降低预案来实现。在预防、发现、处理三个部分的经验，通过规范的形式进行沉淀。规范部分主要包含事故的复盘规范、技术方案 review 规范、代码 review 机制、上线发布流程规范、巡检机制、值班制度。![]()
下面重点介绍一下性能压测部分。如上图所示，我们通过环境隔离的方式，建立了线上和测试两条完整的数据链路。在测试链路中，我们通过回拨 Kafka Offset，得到了非常大的数据流量。然后，通过流量控制模块得到需要的测试流量，从而实现按需构建压测流量。最后，我们通过记录不同流量下的链路性能，得到了需要的性能压测结果。![]()
上图展示了性能压测结果的评估指标体系，其中包含了过程指标和结果指标。主要指标有任务配置、机器状态、Source QPS、Sink QPS、瓶颈算子 QPS、最大可支撑流量倍数 N、端到端耗时。3.2 实时数据经营分析
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实时数据经营分析场景。美团买菜业务经常举行营销活动，提升用户的活跃度。在营销大促场景下，运营人员需要实时了解业务的经营状态，并制定运营策略。与此同时，买菜业务受工作日、非工作日、节假日因素的影响，数据指标波动较大。单纯看指标的大小，很难判断指标的好坏，往往需要结合周同比、年同比进行辅助判断。在近几年的疫情场景下，买菜业务经常出现抢单模式，流量短时间内暴涨。![]()
美团买菜面临的挑战。一方面，数据质量要求十分严苛。实时和离线数据差异不超过万分之三，端到端的数据差异不超过万分之一。在百万 QPS 流量下，需要保障无数据延迟。另一方面，数据架构本身复杂度高。在实时、离线两条生产链路下，Flink 只支持计算引擎内的 exactly-once。![]()
在上述情况下，数据质量的保障面临了很大挑战。数据质量是指，数据的一组满足固有特性（质量维度）要求的程度。上图中，左边展示了数据质量问题。数据不同程度缺失，数据集成流程中的数据不等价，在数据需求期限内未获取最新数据，数据与目标特征值之间的差异程度、数据标识不唯一。由于这些数据质量问题可以通过对应的指标来衡量，所以我们用数据完整性、数据一致性、数据及时性、数据准确性、数据唯一性，来衡量数据质量的好坏。![]()
数据质量保障体系的建设思路是基于闭环管理，事前通过流程规范，减少质量问题的发生。事中通过数据质量监控系统，发现问题并处理问题。事后通过复盘的形式，将遇到的问题总结提炼，持续对流程规范进行改进。由此可见，事前、事中、事后组成了完整的闭环。![]()
在数据保障体系的推进策略上，我们整体上分为三个阶段。
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上图是数据质量保障体系的能力图，数据质量保障体系包含流程规范、质量监控、问题处理、持续改进四个模块儿。流程规范部分包含数据开发规范、工程开发流程规范、产业合作机制运营三个部分。质量监控包含系统监控和服务监控。其中，系统监控包含存储引擎 Kafka 流量监控、计算引擎 Flink 核心指标监控、基于数据埋点的 Raptor 异常监控。在服务监控方面，包含了主链路差值监控、APP 从同环比监控、ODS 层同环比监控。在问题处理方面，主要包括影响周知，告警处理、数据修复。在持续改进方面，包含基于时间线梳理、声音定位、问归因、监控告警优化、作业调参优化、资源配置优化。![]()
在实时离线数据的一致性方面，我们基于 Doris 实现了存储一体架构。存储一体架构是基于 Lambda 架构改进实现的。在数据源部分，数据源通过两种数据同步的方式，分别同步到实时数仓和离线数仓。实时数仓通过 Flink 引擎，对数据进行分层加工。离线数仓通过 Spark 引擎，对数据进行分层加工。实时数仓的数据和离线数仓的数据，最终会写到 Doris 存储引擎的同一个数据模型上。Doris 数据模型按天进行分区，实时数仓的数据会写到当天分区，离线数仓的数据会写到历史分区。当外部的数据查询需要查询当天或历史数据时，只需要通过时间分区路由。从而保证数据指标、数据维度口径完全一致。![]()
在数据准确性方面，我们通过数据幂等和监控来实现。Kafka 只支持计算引擎内的 exactly once。为了实现端到端的 exactly once，我们一方面使用 Doris 的约定模型，实现数据幂等。另一方面，在数据加工过程中，按照业务组件进行数据去重。数据去重通常采用 row number 或 last value 的方式实践。在质量的监控上，监控指标体系包含窗口统计指标、波动监控窗口。窗口统计指标是指，数据量、最大值、最小值、平均值、空值、占比、正则匹配。波动监控是指，数据的同环比。![]()
在数据的及时性方面，我们通过性能瓶颈的定位和优化来解决。上图展示了数据生产链路性能瓶颈定位的过程。我们在 Flink ETL 任务里，植入算子处理的时间埋点。然后，将 ETL 任务输出的 Kafka，同步一份埋点数据到 Hive 引擎里。基于 Hive 引擎进行算子处理、性能分析，从而定位性能瓶颈。当算子定位到性能瓶颈之后，我们采用的优化方式包含 TM JVM 性能调优、Doris 性能优化、Flink 任务优化。具体的优化方式包括调整新生代、老年代比例；Doris 导入并发数；compaction 参数调优；模型合并；RSU 数据缓存；大状态消除；代码逻辑优化等等。
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接下来，讲一讲未来规划。实时数仓的未来规划主要包含三个部分。
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