摘要：在本文中 360 数科的周鹏详细讲解了业务从 JanusGraph 迁移到 Nebula Graph 带来的性能提升，在机器资源不到之前 JanusGraph 配置三分之一的情况下，业务性能提升至少 20 倍。
本文作者系 360 数科开发工程师：周鹏
迁移背景
我们之前图数据用的是单机版的 AgensGraph, 后面因为单机带来的性能限制问题，迁移到了分布式数据库 JanusGraph，详细的迁移信息可以看我之前的一篇文章《百亿级图数据JanusGraph迁移之旅》。但是随着数据量和业务调用量的增加，新的问题又出现了——单次查询的耗时很高个别业务场景已经到了 10s，数据量稍微多点，逻辑复杂点的查询耗时也在 2~3s 左右，这严重影响了整个业务流程的性能和相关业务的发展。
JanusGraph 的架构决定了单次耗时高，核心的原因在于它的存储依赖外部，自身不能很好地控制外部存储，我们生产环境用的便是 HBase 集群，这导致所有的查询没法下推到存储层进行处理，只能把数据从 HBase 查询到 JanusGraph Server 内存再做相应的过滤。
举个例子，查询一层关联关系年龄大于 50 岁的用户，如果一层关联有 1,000 人，年龄大于 50 岁的只有 2 个人。介于 JanusGraph 查询请求发送到 HBase 时做不了一层关联顶点属性的过滤，我们不得不通过并发请求去查询 HBase 获取这 1,000 人的顶点属性，再在 JanusGraph Server 的内存做过滤，最后返回给客户端满足条件的 2 个用户。
这样做的问题就是磁盘 IO、网络 IO 浪费很大，而且查询返回的大多数据在而后查的查询并未用到。我们生产环境用的 HBase 为 19 台高配 SSD 服务器的，具体的网络 IO、磁盘 IO 使用情况如下图：
我们对比相同的业务场景，但是只有 6 台相同配置的 SSD 服务器 Nebua Graph 的磁盘 IO 和网络 IO 情况如下：
Nebula Graph 性能确实优秀太多，而且是在机器资源只有之前 Hbase 集群 30% 的情况下。我们再来看下业务场景下的耗时情况，之前业务场景中查询耗时需要 23s 情况的在 Nebula Graph 这边 100ms 左右返回了，之前需要 1020s 情况的业务场景现在也基本在 2s 就能返回，并且平均耗时也基本在 500ms 左右就能搞定，性能提升至少 20 倍以上 :)
就冲上面的这些数据，如果你还在用 JanusGraph，就应该立马把这篇文章转发给你的领导，并立个项开始迁移到 Nebua Graph 👏
历史数据迁移
数据迁移这块，因为我们的数据量比较大，20 亿左右的顶点，200 亿左右的边，好在 Nebula Graph 提供 Spark 导入工具——Spark Writer，整个数据导入过程还算比较流畅。这里有个可分享经验，当时使用 Spark 导入工具采用异步方式导入导致了不少 error，稍微改下导入方式换成同步写入就没问题了。另外一个经验是关于 Spark 的，如果导入的数据量比较大，对应的 partitions 需要设置大一点，我们就设置过 8w 个 patitions。如果你设置的 partitions 比较小，单个 partition 的数据量便会比较大，容易导致 Spark 任务 OOM Fail。
查询调优
我们现在生产环境 Nebula Graph 用的是 1.0 的版本，生产环境上 ID 生产我们用的是 hash 函数， uuid 导入数据会很慢，后面官方也不会再支持 uuid。
在我们的生产环境主要参数调优配置如下，主要是 nebula-storage 需要调优
# The default reserved bytes for one batch operation
--rocksdb_batch_size=4096
# The default block cache size used in BlockBasedTable.
# The unit is MB. 我们生产服务器内存为128G
--rocksdb_block_cache=44024
############## rocksdb Options ##############
--rocksdb_disable_wal=true
# rocksdb DBOptions in json, each name and value of option is a string, given as "option_name":"option_value" separated by comma
--rocksdb_db_options={"max_subcompactions":"3","max_background_jobs":"3"}
# rocksdb ColumnFamilyOptions in json, each name and value of option is string, given as "option_name":"option_value" separated by comma
--rocksdb_column_family_options={"disable_auto_compactions":"false","write_buffer_size":"67108864","max_write_buffer_number":"4","max_bytes_for_level_base":"268435456"}
# rocksdb BlockBasedTableOptions in json, each name and value of option is string, given as "option_name":"option_value" separated by comma
--rocksdb_block_based_table_options={"block_size":"8192"}
--max_handlers_per_req=10
--heartbeat_interval_secs=10
# 新添加参数
--raft_rpc_timeout_ms=5000
--raft_heartbeat_interval_secs=10
--wal_ttl=14400
--max_batch_size=512
# 参数配置减小内存使用
--enable_partitioned_index_filter=true
--max_edge_returned_per_vertex=10000
Linux 机器的调优主要就是把服务的 swap 关闭掉，开启后会因为磁盘 IO 影响查询性能。另外关于 minor compact 和 major compact 调优，我们生产环境是开启 minor compact 关闭 major compact。关闭 major compact 主要是因为这个操作很占磁盘 IO，并且很难通过线程数（--rocksdb_db_options={"max_subcompactions":"3","max_background_jobs":"3"}）控制，后续 Nebula Graph 官方有计划优化这块。
最后，来重点提下 max_edge_returned_per_vertex 这个参数，能想到这个参数 Nebula Graph 不愧是图数据行业的老司机——我们之前的图查询一直受到超级节点的困扰，线上环境如果查询遇到这种关联几百万数据的超级节点能直接把 JanusGraph 的 HBase 集群查崩掉（我们生产环境出现过几次）。之前在查询 JanusGraph 的 Gremlin 语句上加各种 limit 限制都没能很好的解决这个问题，在 Nebula Graph 有了这个 max_edge_returned_per_vertex 参数，数据在最底层存储层直接做了过滤，生产环境就不会再有这种超级节点的困扰，就这一点就应该给 NebulaGraph 一个 FIVE STAR ！
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