DataFunTalk導讀：作為一種基礎的數據結構，圖數據的應用場景無處不在，如社交、風控、搜廣推、生物信息學中的蛋白質分析等。如何高效地對海量的圖數據進行存儲、查詢、計算及分析，是當前業界熱門的方向。本文將介紹字節跳動自研的圖數據庫ByteGraph及其在字節內部的應用和挑戰。

本文將圍繞以下五點展開：

了解圖數據庫

適用場景介紹舉例

數據模型和查詢語言

ByteGraph架構與實現

關鍵問題分析

01了解圖數據庫

目前，字節內部有如下表三款自研的圖數據產品。

1. 對比圖數據庫與關系數據庫

圖模型的基本元素包括點、邊和屬性。舉例：張三的好友所在的公司有多少名員工？傳統關系型數據庫需要多表join，而圖作為半結構化數據，在圖上進行遍歷和屬性的過濾會更加高效。

2. 什么是圖數據庫？

近五年來，圖數據庫在領域內熱度上升趨勢非常明顯，各個大廠與開源社區都推出了自己的圖數據庫。用戶規模比較大、有一定影響力的查詢語言包括Cypher、Apache開源項目的Gremlin等。從集群規模來看，過往有單機數據庫，現在大多圖數據庫都具備分布式能力，這就需要考慮數據的防丟失問題、主副本之間的一致性、多臺機器數據上的shard問題。

部分圖數據庫把圖數據庫與圖計算引擎二者合并在一起，目前字節內部采用的暫時分離的兩套系統。

02適用場景介紹舉例

1. ByteGraph適用的業務數據模型

ByteGraph初始立項是在2018年，主要目的是對頭條的用戶行為及好友關系進行存儲來替換Mysql；2019年6月承接對抖音用戶關系的數據存儲任務，接著在字節內部各種微服務重承接了相關業務。

2. 已上線業務場景分類

目前有1.5萬臺物理機，服務于600+業務集群。

03數據模型和查詢語言

1. 有向屬性圖建模

目前來看，圖數據庫通常有兩大類，一種是屬性圖，另一種是RDF圖。屬性圖在節點和邊上有屬性表，從某種角度上講，它仍帶有關系數據庫的基本特性，類似表結構的形式，實際是采用Key-Value形式來存儲的，如用戶A關注了用戶B，用戶C點贊了某個視頻等，則會把關注的時間、點贊時間、評論的內容等以不同的有向邊存儲在屬性圖中，用圖來描述業務邏輯。

2. Gremlin查詢語言接口

選用Gremlin語言是考慮到之后方便對圖計算、圖數據庫二者進行融合，本身是圖靈完備的圖遍歷語言，相較于Cypher等類SQL語言，對于善用Python的數據分析師更容易上手。

舉例：寫一條用戶A所有一跳好友中滿足粉絲數量大于100的子集。首先定位用戶A在圖中的點，其次求一跳查詢中的所有鄰居，判斷入度鄰居整體數量是否大于100，拉取滿足條件的所有用戶。

04ByteGraph架構與實現

1. ByteGraph整體架構

ByteGraph整體架構分為查詢引擎層（Graph Query Engine，下文簡稱GQ）、存儲引擎層（Graph Storage Engine，下文簡稱GS）和磁盤存儲層三層，整體上計算和存儲分離，每層由多個進程實例組成集群。

2. ByteGraph讀寫流程

拿“讀流程”舉例，請求獲取用戶A的一跳鄰居。首先一個查詢進來后，從client端隨機挑選一個查詢層響應，對應到GQ2上，獲取對應的數據存放的位置是哪一臺機器，接著把請求給到GS1，檢查數據是否在該層以及是否為最新數據，如果不在則去KV store把所需數據拉取至GS1 緩存中。

3. ByteGraph實現：GQ

GQ同MySQL的SQL層一樣，負責查詢的解析和處理，其中的“處理”可以分為下述三個步驟：

Parser階段：利用遞歸下降解析器將查詢語言解析為一個查詢語法樹。

生成查詢計劃：將Parser階段得到的查詢語法樹按照查詢優化策略（RBO&CBO）轉換為執行計劃。

執行查詢計劃：理解GS數據分Partition的邏輯，找到相應數據并下推部分算子，保證網絡開銷不會太大，最后合并查詢結果，完成查詢計劃。

RBO主要基于Gremlin開源實現中的自帶優化規則、針對字節應用中的算子下推、自定義的算子優化（fusion）三大規則。CBO本質上是對每個點的出入度做統計，把代價用方程量化表示。

對于不同支持場景使用不同策略，圖分區算法的選擇與workload強相關，圖分區算法能有效減少網絡通信次數。

Brute force哈希分區：即根據起點和邊的類型進行一致性哈希分區，可以大部分查詢場景需求，尤其是一度查詢場景。

知識圖譜場景：點、邊類型極多，但每種類型邊數量相對較少，此時根據邊類型進行哈希分區，將同種邊類型數據分布在一個分區內。

社交場景：更容易出現大V，利用facebook于2016年提出的social hash算法，通過離線計算盡量將有關聯的數據放置在同一分片內，降低延遲。

4. ByteGraph實現：GS

存儲結構

單個Partition定義為一個起點+一種特定的邊類型扇出的一跳鄰居。在GS中，將一個Partition按照排序鍵（可顯式設置或系統默認維護）組織成Btree。每棵Btree都有獨立的WAL序列，獨立維護自增logid。這種設計有利于支持GNN場景，做分布式采樣。

Edge Page、Meta Page分別是位于Btree中的葉子結點、非葉子結點（充當index作用），分別用于存儲圖中的邊數據和指向子節點的Key。Meta page長度是固定的，但是一個meta page會放多少edge page是可配的，通常配置為2000一片。如上圖，Partition在磁盤中將每個page都存儲為一個獨立的鍵值對（下文簡稱KV対）。meta page的key是起點＋邊類型，edge page的key存在meta page中實現對特定edge page的查找。

單機內存引擎整體采用hash map的結構，partition和page按需加載到內存中，根據LRU策略（Least Recent Used），swap到磁盤；某個page被修改后，WAL同步寫到磁盤，page會插入到dirty鏈表中，考慮當前機器狀態，異步寫回。

日志管理：單個起點+邊類型組成一棵Btree，每個結點是一個KV對。

每棵Btree單一寫者，防止并發寫入導致不完整；每棵樹都有獨立的WAL日志流，且寫入請求處理流程中只寫入WAL，并修改內存中數據，compaction時再將數據落盤，解決由于每個KV對可能由多條邊組成而導致的寫放大。即使內存數據丟失，仍可通過更新后的logid在磁盤上進行WAL的查詢并寫入。

緩存實現：根據不同場景及當下cpu的開銷有不同策略。

圖原生緩存：相對于Memcached等直接緩存二進制數據而言，能更好的理解圖的語義，并支持一度查詢中的部分計算下推功能。

高性能LRU Cache：支持緩存逐出，且逐出的頻率和觸發閾值可調；采用numa aware和cpu cacheline aware設計，提高性能；支持Intel AEP等新硬件。

Write-through cache：支持多種與底層存儲同步數據的模式，可以每次寫入或定時落盤；支持定期與底層存儲校驗數據，防止數據過舊；支持負緩存等常見優化策略。

緩存與存儲分離：當數據規模不變、請求流量增大的情況下，緩存與存儲分離的模式可以快速擴容緩存以提高服務能力。

05關鍵問題分析

1. 索引

局部索引：給定一個起點和邊類型，對邊上的屬性構建索引

特點：邊上元素皆可做索引項，能夠加速查詢，提高屬性過濾和排序性能；但會額外維護一份索引數據，與對應的原數據使用同一條日志流，保證一致性。

全局索引：目前只支持點的屬性全局索引，即指定一個屬性值查詢出對應的點。

數據存儲在不同機器上，索引數據的一致性使用分布式事務解決。

2. 熱點讀寫

熱點讀

場景舉例：某熱點視頻被頻繁刷新，查看其點贊數量。

應用機制：GQ層采用多個bgdb并發處理同一熱點的讀請求，單節點緩存命中讀性能可達20萬以上；GS層采用copy on write（即先拷貝，再寫入并替換）保證讀寫、讀讀均可并發。

熱點寫

場景舉例：某熱點視頻短時間內被瘋狂轉發、點贊。

問題溯源：單機cpu使用率被拉高，磁盤寫入iops有上限，當客戶端寫入qps>磁盤iops時，就會發生請求排隊。

應對機制：采用group commit機制，即將多個寫入請求組合至一個batch寫入KV，再批量返回，降低磁盤層iops的上限。

3. 輕重查詢資源分配

將輕重查詢的資源池分離，輕查詢走light線程池，負責數量多的小查詢；重查詢則走heavy線程池，負責數量少的重查詢。當heavy線程池空閑時，輕查詢也可走。

4. 高可用

城域網雙機房，如國內的兩個機房，延遲較低。follow一寫多讀策略，備機房把寫流量轉入主機房，只有主機房會把WAL更新到KV存儲上。

廣域網容災部署，如新加坡和美國的兩臺機器，延遲較高。follow了mysql的思想，每次寫入在本地寫入成功后，會被轉化為binlog，再發送給其他單元；并通過hybrid logical clock保證各單元對于一條邊的操作順序一致性。

5. 離線在線數據流融合

導入存量數據、寫入在線數據，將二者集成在公司內部數據平臺進行離線數據分析，具體流程如圖。