标签

PostgreSQL , pipelinedb , 流计算 , patch , bug , libcheck , zeromq , kafka , kinesis , IoT , 物联网

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背景

pipelinedb是基于PostgreSQL的一个流式计算数据库，纯C代码，效率极高(32c机器,单机日处理流水达到了250.56亿条)。同时它具备了PostgreSQL强大的功能基础，正在掀起一场流计算数据库制霸的腥风血雨。

在物联网(IoT)有非常广泛的应用场景，越来越多的用户开始从其他的流计算平台迁移到pipelineDB。

pipelinedb的用法非常简单，首先定义stream(流)，然后基于stream定义对应的transform(事件触发模块)，以及Continuous Views(实时统计模块)

数据往流里面插入，transform和Continuous Views就在后面实时的对流里的数据进行处理，对开发人员来说很友好，很高效。

值得庆祝的还有，所有的接口都是SQL操作，非常的方便，大大降低了开发难度。

pipelinedb基本概念

1. 什么是流
流是基础，Continuous Views和transform则是基于流中的数据进行处理的手段。

对于同一份数据，只需要定义一个流，写入一份即可。

如果对同一份数据有多个维度的统计，可以写在一条SQL完成的（如同一维度的运算或者可以支持窗口的多维度运算），只需定义一个Continuous Views或transform。如果不能在同一条SQL中完成计算，则定义多个Continuous Views或transform即可。

如果有多份数据来源（例如设计时就已经区分了不同的表）时，定义不同的流即可；

2. 什么是流视图？

流视图，其实就是定义统计分析的QUERY， 例如select id, count(*), avg(x), ... from stream_1 group by ...; 就属于一个流视图。

定义好之后，数据插入流(stream_1)，这个流视图就会不断增量的进行统计，你只要查询这个流视图，就可以查看到实时的统计结果。

数据库中存储的是实时统计的结果（实际上是在内存中进行增量合并的，增量的方式持久化）。

3. 什么是Transforms

与流视图不同的是，transform是用来触发事件的，所以它可以不保留数据，但是可以设定条件，当记录满足条件时，就触发事件。

例如监视传感器的值，当值的范围超出时，触发报警（如通过REST接口发给指定的server），或者将报警记录下来（通过触发器函数）。

4. pipelinedb继承了PostgreSQL很好的扩展性，例如支持了概率统计相关的功能，例如HLL等。用起来也非常的爽，例如统计网站的UV，或者红绿灯通过的汽车编号唯一值车流，通过手机信号统计基站辐射方圆多少公里的按时UV等。

Bloom Filter
Count-Min Sketch
Filtered-Space Saving Top-K
HyperLogLog
T-Digest

5. Sliding Windows

因为很多场景的数据有时效，或者有时间窗口的概念，所以pipelinedb提供了窗口分片的接口，允许用户对数据的时效进行定义。

例如仅仅统计最近一分钟的时间窗口内的统计数据。

比如热力图，展示最近一分钟的热度，对于旧的数据不关心，就可以适应SW进行定义，从而保留的数据少，对机器的要求低，效率还高。

6. 流视图 支持JOIN，支持JOIN，支持JOIN，重要的事情说三遍。

流 JOIN 流(未来版本支持,目前可以通过transform间接实现)

流 JOIN TABLE(已支持)

欲了解pipelineDB详情请参考

http://docs.pipelinedb.com/

如果你还想了解一下PostgreSQL请参考

《PostgreSQL 前世今生》

pipelinedb在github上面可以下载。

https://github.com/pipelinedb/pipelinedb/releases

pipelinedb适用场景

凡是需要流式处理的场景，pipelinedb都是适用的，例如 ：

1. 交通

流式处理交通传感器（如路感、红绿灯）上报的数据，实时的反应交通情况如车流（流视图中完成）。动态的触发事件响应（transform中完成）如交通事故。

2. 水文监测

流式监测传感器的数据，水质的变化，动态的触发事件响应（transform中完成）如水质受到污染。

3. 车联网

结合PostGIS，实现对汽车的位置实时跟踪和轨迹合并，动态的绘制大盘数据（分时，车辆区域分布）。

4. 物流动态

动态的跟踪包裹在每个环节的数据，聚合结果，在查询时不需要再从大量的数据中筛选多条（降低离散扫描）。

5. 金融数据实时处理

例如用户设定了某个股票达到多少时，进行买入或卖出的操作，使用transform的事件处理机制，可以快速的进行买卖。

又比如，实时的对股票的指标数据进行一些数学模型的运算，实时输出运算结果，绘制大盘数据。

6. 公安刑侦

例如在已知可疑车辆的车牌时，在流式处理天眼拍摄并实时上传的车牌信息时，通过transform设置的规则，遇到可疑车牌时，触发事件，快速的知道可疑车辆的实时行踪。

7. app埋点(feed)数据实时分析

很多APP都会设置埋点，方便对用户的行为，或者业务处理逻辑进行跟踪，如果访问量大，数据量可能非常庞大，在没有流式处理前，我们可能需要将数据收集到一个大型的数据仓库，进行离线分析。

但是有些时候，离线分析可能是不够用的，比如要根据用户的实时行为，或者大盘的实时行为，对用户做出一些动态的推荐，或者营销，那么就要用到流式实时处理了。

8. 网络协议层流量分析

比如对办公网络、运营商网关、某些服务端的流量分析。

还有诸多场景等你来发掘。

pipelinedb文档中提到的一些例子

实时监测每个URL的日访问UV
CREATE CONTINUOUS VIEW uniques AS
SELECT date_trunc('day', arrival_timestamp) AS day,referrer, COUNT(DISTINCT user_id)
FROM users_stream GROUP BY day, referrer;实时监测两个列的线性相关性，比如湿度与温度，大盘与贵州茅台，路口A与路口B的车流，某商场的人流量与销售额
CREATE CONTINUOUS VIEW lreg AS
SELECT date_trunc('minute', arrival_timestamp) AS minute,regr_slope(y, x) AS mx,regr_intercept(y, x) AS b
FROM datapoints_stream GROUP BY minute;最近5分钟的计数
CREATE CONTINUOUS VIEW imps AS
SELECT COUNT(*) FROM imps_stream
WHERE (arrival_timestamp > clock_timestamp() - interval '5 minutes');网站的访问品质，99th的用户访问延时, 95th的用户访问延时,.....
CREATE CONTINUOUS VIEW latency AS
SELECT percentile_cont(array[90, 95, 99]) WITHIN GROUP (ORDER BY latency)
FROM latency_stream;西斯科方圆1000公里有多少车子
-- PipelineDB ships natively with geospatial support
CREATE CONTINUOUS VIEW sf_proximity_count AS
SELECT COUNT(DISTINCT sensor_id)
FROM geo_stream WHERE ST_DWithin(-- Approximate SF coordinatesST_GeographyFromText('SRID=4326;POINT(37 -122)'), sensor_coords, 1000);

pipeline的优势

这是个拼爹的年代，pipelinedb有个很牛逼的爸爸PostgreSQL，出身伯克利大学，有扎实的理论基础，历经了43年的进化，在功能、性能、扩展能力、理论基础等方面无需质疑一直处于领先的位置。

搞流式计算，计算是灵魂，算法和支持的功能排在很重要的位置。

PostgreSQL的强大之处在于统计维度极其丰富，数据类型也极其丰富。

build-in 数据类型参考

https://www.postgresql.org/docs/9.6/static/datatype.html

build-in 聚合，窗口，数学函数请参考

https://www.postgresql.org/docs/9.6/static/functions.html

同时还支持扩展，常见的例如

MADLib

PostGIS

路径规划

wavelet

基因

化学

还有好多好多(为什么这么多？原因是PostgreSQL的BSD-Like许可，致使了PG的生态圈真的很大很大，深入各行各业)。

你能想到的和想不到的几乎都可以在pipelinedb 中进行流式处理，大大提高开发效率。

快速部署pipelinedb

OS最佳部署

《PostgreSQL on Linux 最佳部署手册》

部署依赖

安装 zeromq

http://zeromq.org/intro:get-the-software

wget https://github.com/zeromq/libzmq/releases/download/v4.2.0/zeromq-4.2.0.tar.gz    tar -zxvf zeromq-4.2.0.tar.gz    cd zeromq-4.2.0    ./configure
make
make install    vi /etc/ld.so.conf
/usr/local/lib    ldconfig

rhel6需要更新libcheck

删除老版本的check

yum remove check

安装 check

http://check.sourceforge.net/

https://libcheck.github.io/check/web/install.html#linuxsource

https://github.com/libcheck/check/releases

wget http://downloads.sourceforge.net/project/check/check/0.10.0/check-0.10.0.tar.gz?r=&ts=1482216800&use_mirror=ncu    tar -zxvf check-0.10.0.tar.gz    cd check-0.10.0    ./configure
make
make install

下载pipelinedb

wget https://github.com/pipelinedb/pipelinedb/archive/0.9.6.tar.gz    tar -zxvf 0.9.6.tar.gz    cd pipelinedb-0.9.6

pipelinedb for rhel 6 or CentOS 6有几个BUG需要修复一下

rhel6需要调整check.h

vi src/test/unit/test_hll.c
vi src/test/unit/test_tdigest.c
vi src/test/unit/test_bloom.c
vi src/test/unit/test_cmsketch.c
vi src/test/unit/test_fss.c     添加
#include "check.h"

rhel6需要修复libzmq.a路径错误

libzmq.a的路径修正

vi src/Makefile.global.in    LIBS := -lpthread /usr/local/lib/libzmq.a -lstdc++ $(LIBS)

修复test_decoding错误

cd contrib/test_decoding    mv specs test    cd ../../

编译pipelinedb

export C_INCLUDE_PATH=/usr/local/include:C_INCLUDE_PATH
export LIBRARY_PATH=/usr/local/lib:$LIBRARY_PATH    export USE_NAMED_POSIX_SEMAPHORES=1    LIBS=-lpthread CC="/home/digoal/gcc6.2.0/bin/gcc" CFLAGS="-O3 -flto" ./configure --prefix=/home/digoal/pgsql_pipe    make world -j 32    make install-world

初始化集群

配置环境变量

vi env_pipe.sh     export PS1="$USER@`/bin/hostname -s`-> "
export PGPORT=$1
export PGDATA=/$2/digoal/pg_root$PGPORT
export LANG=en_US.utf8
export PGHOME=/home/digoal/pgsql_pipe
export LD_LIBRARY_PATH=/home/digoal/gcc6.2.0/lib:/home/digoal/gcc6.2.0/lib64:/home/digoal/python2.7.12/lib:$PGHOME/lib:/lib64:/usr/lib64:/usr/local/lib64:/lib:/usr/lib:/usr/local/lib:$LD_LIBRARY_PATH
export PATH=/home/digoal/cmake3.6.3/bin:/home/digoal/gcc6.2.0/bin:/home/digoal/python2.7.12/bin:/home/digoal/cmake3.6.3/bin:$PGHOME/bin:$PATH:.
export DATE=`date +"%Y%m%d%H%M"`
export MANPATH=$PGHOME/share/man:$MANPATH
export PGHOST=$PGDATA
export PGUSER=postgres
export PGDATABASE=pipeline
alias rm='rm -i'
alias ll='ls -lh'
unalias vi

假设端口为1922，目录放在/u01中

. ./env_pipe.sh 1922 u01

初始化集群

pipeline-init -D $PGDATA -U postgres -E SQL_ASCII --locale=C

修改配置

cd $PGDATA    vi pipelinedb.conf    listen_addresses = '0.0.0.0'
port = 1922
max_connections = 2000
superuser_reserved_connections = 13
unix_socket_directories = '.'
shared_buffers = 64GB
maintenance_work_mem = 1GB
dynamic_shared_memory_type = posix
vacuum_cost_delay = 0
bgwriter_delay = 10ms
bgwriter_lru_maxpages = 1000
bgwriter_lru_multiplier = 5.0
synchronous_commit = off
full_page_writes = off
checkpoint_timeout = 35min
checkpoint_completion_target = 0.1
random_page_cost = 1.0
effective_cache_size = 400GB
log_destination = 'csvlog'
logging_collector = on
log_truncate_on_rotation = on
log_checkpoints = on
log_connections = on
log_disconnections = on
log_error_verbosity = verbose
log_timezone = 'PRC'
autovacuum = on
log_autovacuum_min_duration = 0
datestyle = 'iso, mdy'
timezone = 'PRC'
lc_messages = 'C'
lc_monetary = 'C'
lc_numeric = 'C'
lc_time = 'C'
default_text_search_config = 'pg_catalog.english'
continuous_query_combiner_synchronous_commit = off
continuous_query_combiner_work_mem = 2GB
continuous_view_fillfactor = 50
continuous_query_max_wait = 10
continuous_query_commit_interval = 500
continuous_query_batch_size = 500000
continuous_query_num_combiners = 12
continuous_query_num_workers = 8

pipelinedb新增的配置

#------------------------------------------------------------------------------
# PIPELINEDB OPTIONS
#------------------------------------------------------------------------------    # synchronization level for combiner commits; off, local, remote_write, or on
continuous_query_combiner_synchronous_commit = off    # maximum amount of memory to use for combiner query executions
continuous_query_combiner_work_mem = 512MB    # the default fillfactor to use for continuous views
continuous_view_fillfactor = 50    # the time in milliseconds a continuous query process will wait for a batch
# to accumulate
continuous_query_max_wait = 10    # time in milliseconds after which a combiner process will commit state to
# disk
continuous_query_commit_interval = 50    # the maximum number of events to accumulate before executing a continuous query
# plan on them
continuous_query_batch_size = 50000    # the number of parallel continuous query combiner processes to use for
# each database
continuous_query_num_combiners = 2    # the number of parallel continuous query worker processes to use for
# each database
continuous_query_num_workers = 2    # allow direct changes to be made to materialization tables?
#continuous_query_materialization_table_updatable = off    # synchronization level for stream inserts
#stream_insert_level = sync_read    # continuous views that should be affected when writing to streams.
# it is string with comma separated values for continuous view names.
#stream_targets = ''    # the default step factor for sliding window continuous queries (as a percentage
# of the total window size)
#sliding_window_step_factor = 5    # allow continuous queries?
#continuous_queries_enabled = on    # allow anonymous statistics collection and version checks?
#anonymous_update_checks = on

启动pipelinedb

pipeline-ctl start

连接方法

如何连接PostgreSQL，就如何连接pipelinedb，它们是全兼容的。

psql
psql (9.5.3)
Type "help" for help.    pipeline=# \dt
No relations found.
pipeline=# \l    List of databases    Name    |  Owner   | Encoding  | Collate | Ctype |   Access privileges
-----------+----------+-----------+---------+-------+-----------------------    pipeline  | postgres | SQL_ASCII | C       | C     |     template0 | postgres | SQL_ASCII | C       | C     | =c/postgres          +    |          |           |         |       | postgres=CTc/postgres    template1 | postgres | SQL_ASCII | C       | C     | =c/postgres          +    |          |           |         |       | postgres=CTc/postgres
(3 rows)    pipeline=#

测试

创建流结构

id为KEY， val存储值，统计时按ID聚合

CREATE STREAM s1 (id int, val int);

创建流式视图

流视图统计count, avg, min, max, sum几个常见维度

CREATE CONTINUOUS VIEW cv1 AS
SELECT id,count(*),avg(val),min(val),max(val),sum(val)
FROM s1 GROUP BY id;

PostgreSQL的强大之处在于统计维度极其丰富，数据类型也极其丰富。

build-in 数据类型参考

https://www.postgresql.org/docs/9.6/static/datatype.html

build-in 聚合，窗口，数学函数请参考

https://www.postgresql.org/docs/9.6/static/functions.html

同时还支持扩展，常见的例如 PostGIS, wavelet, 基因，化学，图类型，等等。

你能想到的和想不到的都可以在pipelinedb 中进行流式处理，大大提高开发效率。

激活流计算

activate ;

插入压测

100万个随机group，插入的值为500万内的随机值

vi test.sql    \setrandom id 1 1000000
\setrandom val 1 5000000
insert into s1(id,val) values (:id, :val);

使用1000个连接，开始压测，每秒约处理24万流水

pgbench -M prepared -n -r -P 1 -f ./test.sql -c 1000 -j 1000 -T 100    ...
progress: 2.0 s, 243282.2 tps, lat 4.116 ms stddev 5.182
progress: 3.0 s, 237077.6 tps, lat 4.211 ms stddev 5.794
progress: 4.0 s, 252376.8 tps, lat 3.967 ms stddev 4.998
...

如果主机有很多块硬盘，并且CPU很强时，可以在一台主机中部署2个或多个pipelinedb实例，进行分流。

比如我在32Core的机器上，部署2个pipelinedb实例，可以达到29万/s的流处理能力，一天能处理 250.56亿 流水。

小伙伴们都惊呆了。

250.56亿，使用jstrom框架的话，估计要几十倍甚至上百倍于pipelinedb的硬件投入才能达到同样效果。

pipelinedb集群化部署

虽然pipelinedb的性能很强(前面测的32C机器约250.56亿/天的流水处理能力)，但是单机总会有瓶颈，所以我们还是需要考虑集群化的部署。

写入操作，如果不需要特定的分片规则，使用haproxy分发就可以了。如果需要加入分片规则，可以使用plproxy。

查询聚合，需要使用plproxy，非常简单，写个动态函数即可。

plproxy 相关文档介绍

《使用Plproxy设计PostgreSQL分布式数据库》

《A Smart PostgreSQL extension plproxy 2.2 practices》

《PostgreSQL 最佳实践 - 水平分库(基于plproxy)》

pipelinedb 文档结构

http://docs.pipelinedb.com/

从文档目录，可以快速了解pipelinedb可以干什么，可以和什么结合，处理那些场景的问题?

1. 介绍

What PipelineDB is
What PipelineDB is not

2. Continuous Views

定义流视图，其实就是定义 统计分析的QUERY， 例如select id, count(*), avg(x), ... from table group by ...;

定义好之后，数据插入table，这个流视图就会不断增量的进行统计，你只要查询这个流视图，就可以查看到实时的统计结果。

数据库中存储的是实时统计的结果（实际上是在内存中进行增量合并的，增量的方式持久化）。

CREATE CONTINUOUS VIEW
DROP CONTINUOUS VIEW
TRUNCATE CONTINUOUS VIEW
Viewing Continuous Views
Data Retrieval
Time-to-Live (TTL) Expiration
Activation and Deactivation
Examples

3. Continuous Transforms

与流视图不同的是，transform是用来触发事件的，所以它可以不保留数据，但是可以设定条件，当记录满足条件时，就触发事件。

例如监视传感器的值，当值的范围超出时，触发报警（如通过REST接口发给指定的server），或者将报警记录下来（通过触发器函数）。

CREATE CONTINUOUS TRANSFORM
DROP CONTINUOUS TRANSFORM
Viewing Continuous Transforms
Built-in Transform Triggers
Creating Your Own Trigger

4. Streams

流视图和transform都是基于流的，所以流是基础。

我们首先需要定义流，往流里面写数据，然后在流动的数据中使用流视图或者transform对数据进行实时处理。

Writing To Streams
Output Streams
stream_targets
Arrival Ordering
Event Expiration

5. Built-in Functionality

内置的函数

General
Aggregates
PipelineDB-specific Types
PipelineDB-specific Functions
Miscellaneous Functions

6. Continuous Aggregates

聚合的介绍，通常流处理分两类，即前面讲的

流视图（通常是实时聚合的结果），比如按分钟实时的对红绿灯的车流统计数据绘图，或者按分钟对股票的实时数据进行绘图。

transform（事件处理机制），比如监控水质，传感器的值超出某个范围时，记录日志，并同时触发告警（发送给server）。

PipelineDB-specific Aggregates
Combine
CREATE AGGREGATE
General Aggregates
Statistical Aggregates
Ordered-set Aggregates
Hypothetical-set Aggregates
Unsupported Aggregates

7. Clients

几种常见的客户端用法，实际上支持PostgreSQL的都支持pipelinedb，他们的连接协议是一致的。

Python
Ruby
Java

8. Probabilistic Data Structures & Algorithms

概率统计相关的功能，例如HLL等。用起来也非常的爽，例如统计网站的UV，或者红绿灯通过的汽车编号唯一值车流，通过手机信号统计基站辐射方圆多少公里的按时UV等。

Bloom Filter
Count-Min Sketch
Filtered-Space Saving Top-K
HyperLogLog
T-Digest

9. Sliding Windows

因为很多场景的数据有时效，或者有时间窗口的概念，所以pipelinedb提供了窗口分片的接口，允许用户对数据的时效进行定义。

例如仅仅统计最近一分钟的时间窗口内的统计数据。

比如热力图，展示最近一分钟的热度，对于旧的数据不关心，就可以适应SW进行定义，从而保留的数据少，对机器的要求低，效率还高。

Examples
Sliding Aggregates
Temporal Invalidation
Multiple Windows
step_factor

10. Continuous JOINs

流视图 支持JOIN，支持JOIN，支持JOIN，重要的事情说三遍。

流 JOIN 流(未来版本支持,目前可以通过transform间接实现)

流 JOIN TABLE(已支持)

Stream-table JOINs
Supported Join Types
Examples
Stream-stream JOINs

11. Integrations

pipelinedb继承了PostgreSQL的高扩展性，所以支持kafka, aws kinesis也是易如反掌的，可以适应更多的场景。

https://aws.amazon.com/cn/kinesis/streams/

Apache Kafka
Amazon Kinesis

12. Statistics

统计信息，对于DBA有很大的帮助

pipeline_proc_stats
pipeline_query_stats
pipeline_stream_stats
pipeline_stats

13. Configuration

参考

https://yq.aliyun.com/articles/166