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31 12 月 2020

图数据库 Nebula Graph 在 Boss 直聘的应用

图数据库 Nebula Graph 在 Boss 直聘的应用

資深大佬 : NebulaGraph 5

图数据库 Nebula Graph 在 Boss 直聘的应用

本文首发于 Nebula Graph 官方博客：https://nebula-graph.com.cn/posts/nebula-graph-risk-control-boss-zhipin/

摘要：在本文中，BOSS 直聘大数据开发工程师主要分享一些他们内部的技术指标和选型，以及很多小伙伴感兴趣的 Dgraph 对比使用经验。

业务背景

在 Boss 直聘的安全风控技术中，需要用到大规模图存储和挖掘计算，之前主要基于自建的高可用 Neo4j 集群来保障相关应用，而在实时行为分析方面，需要一个支持日增 10 亿关系的图数据库，Neo4j 无法满足应用需求。

针对这个场景，前期我们主要使用 Dgraph，踩过很多坑并和 Dgraph 团队连线会议，在使用 Dgraph 半年后最终还是选择了更贴合我们需求的 Nebula Graph。具体的对比 Benchmark 已经有很多团队在论坛分享了，这里就不再赘述，主要分享一些技术指标和选型，以及很多小伙伴感兴趣的 Dgraph 对比使用经验。

技术指标

硬件

配置如下：

  • 处理器：Intel(R) Xeon(R) Gold 6230 CPU @ 2.10GHz 80(cores)
  • 内存：DDR4，128G
  • 存储：1.8T SSD
  • 网络：万兆

Nebula Graph 部署 5 个节点，按官方建议 3 个 metad / 5 个 graphd / 5 个 storaged

软件

  • Nebula Graph 版本：V1.1.0
  • 操作系统：CentOS Linux release 7.3.1611 (Core)

配置

主要调整的配置和 storage 相关 # 按照文档建议，配置内存的 3 分之 1 --rocksdb_block_cache=40960  # 参数配置减小内存使用 --enable_partitioned_index_filter=true --max_edge_returned_per_vertex=100000

指标

目前安全行为图保存 3 个月行为，近 500 亿边，10 分钟聚合写入一次，日均写入点 3,000 万，日均写入边 5.5 亿，插入延时 <=20 ms 。

图数据库 Nebula Graph 在 Boss 直聘的应用

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读延时 <= 100 ms，业务侧接口读延时 <= 200 ms，部分超大请求 < 1 s

图数据库 Nebula Graph 在 Boss 直聘的应用

图数据库 Nebula Graph 在 Boss 直聘的应用

当前磁盘空间占用 600G * 5 左右

图数据库 Nebula Graph 在 Boss 直聘的应用

CPU 耗用 500% 左右，内存使用稳定在 60 G 左右

图数据库 Nebula Graph 在 Boss 直聘的应用

Dgraph 使用对比

目前来说原生分布式图数据库国内选型主要比对 Dgraph 和 Nebula Graph，前者我们使用半年，整体使用对比如下，这些都是我们踩过坑的地方。

图数据库 Nebula Graph 在 Boss 直聘的应用

就我们使用经验，Dgraph 设计理念很好，但是目前还不太满足我们业务需求，GraphQL 的原生支持还是有很大吸引力，但是存储结构决定容易 OOM （边存储也分组的话会优化很多，官方之前计划优化）；另外，采用自己编写的 badger 和 ristretto，目前最大的问题是从官方释放的使用案例来看，未经大规模数据场景验证，在我们实际使用中，大数据量和高 QPS 写入场景下容易出现崩溃和 OOM，且如果采用 SSD 存储海量数据，Dgraph 的磁盘放大和内存占用也需要优化。

如果没有高 QPS 写入，目前 Dgraph 还是值得一试，对于很多快速原型的场景，作为 GraphQL 原生图数据库使其非常适合做基于图的数据中台，这是目前的一个大趋势，它也上线了自己的云服务，业内标杆 TigerGraph 也在做相关探索，另外事务的完善支持也是它的优势，这块暂时用不到，所以没做相关评测。实测 Dgraph 在线写入并发不高或只是离线导入数据使用的情况下还是很稳定的，如果想借助它的高可用和事务功能，可以尝试下。

对比来说，Nebula Graph 很优秀，特别是工程化方面，体现在很多细节，可以看出开发团队在实际使用和实现上做较了较好的平衡：

  • 1.支持手动控制数据平衡时机，自动固然很好，但是容易导致很多问题
  • 2.控制内存占用（ enable_partitioned_index_filter 优化和设置单次最大返回边数目），都放在内存固然快，但有时候也需要考虑数据量和性能的平衡
  • 3.多图物理隔离，多张图实在太有必要
  • 4.nGQL 最大程度接近最常用 MySQL 语句，2 期兼容 Cypher 更加完美；对比 GraphQL 固然香，但写起复杂图查询真的让人想爆炸，可能还是更加适合做数据中台查询语言
  • 5.和图计算框架的结合，最近释放的 Spark GraphX 结合算法非常有用，原先我们的图计算都是基于 GraphX 从 Neo4j 抽取后离线计算团伙，后续打算尝试 Nebula Graph 抽取

这里主要从实际经验对比分享，二者都在持续优化，都在快速迭代，建议使用前多看看最新版本 release 说明。

建议

当前 Nebula Graph 做得很优秀，结合我们现在的需求也提一点点建议：

  • 1.更多离线算法，包括：现有的图神经网络这块的支持，图在线查询多用在分析，真正线上应用目前很多还是图计算离线算完后入库供查询
  • 2.Plato 框架的合并支持，Spark GraphX 相对计算效率还是低一些，如果能整合腾讯的 Plato 框架更好
  • 3.借鉴 TigerGraph 和 Dgraph，支持固化 nGQL 查询语句直接生成服务 REST 端点，HTTP 传入参数即可查询，这样可快速生成数据查询接口，不用后台再单独连接数据库写 SQL 提供数据服务

目前 Boss 直聘将 Nebula Graph 图数据库应用在安全业务，相关应用已经线上稳定运行大半年，本文分享了一点经验，抛砖引玉，期望更多技术伙伴来挖掘 Nebula 这座宝库。

Dgraph 遇到的一些问题，供有需要小伙伴参考

  • 给 Dgraph 一些 issues
  • 给 Dgraph 提交的 PRs

参考文章

  • 360 的 JanusGraph 到 Nebula Graph 数据迁移

本文系 Boss 直聘·安全技术中心 文洲 撰写

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