字节跳动用Doris做湖仓分析，聊聊他们是怎么搞的，遇到啥问题和解决思路

这个事情主要来源于字节跳动技术团队自己分享的几篇博客文章,字节跳动基于Doris的湖仓分析技术实践》和《字节跳动Doris实时数仓建设》等，他们讲了自己是怎么一步步把Doris用起来，并且解决实际问题的。

一开始，他们为啥选Doris？

字节跳动的数据量太大了,业务又多又杂，以前那种老的数据架构，比如传统的数仓，处理离线数据还行，但速度慢，数据延迟高，可能今天才能看到昨天的数据，而一些专门的实时计算系统，虽然快，但又不太擅长处理复杂的查询分析，他们需要一个既能处理海量历史数据（像湖一样能存），又能快速响应交互式查询（像仓一样好用）的东西，这就是所谓的“湖仓一体”概念。

Doris作为一个开源的、基于MPP（大规模并行处理）架构的分析型数据库，正好有几个点吸引了他们：它兼容MySQL协议，这意味着公司里很多开发者和数据分析师用起来学习成本低，直接用熟悉的工具就能连上查询，它的性能不错，特别是对于多表关联、即席查询这种场景，它支持实时数据导入和更新，这符合他们对实时性的要求，他们就决定在Doris的基础上，搭建自己的湖仓分析平台。

他们具体是怎么“搞”的？

简单说,就是把Doris作为整个数据链路的核心“服务层”或者“加速层”，数据从哪儿来呢？四面八方都有：比如用户在使用抖音、今日头条等App时产生的实时日志，通过消息队列（如Kafka）流过来；还有业务数据库（比如MySQL）里变更的数据；以及已经存在数据湖（比如HDFS、Iceberg格式）里的海量历史数据。

他们的做法不是把所有这些原始数据都一股脑儿塞进Doris里,因为Doris虽然好，但存储成本也是要考虑的，他们采用了一种分层混合的策略：

1. 热数据加速： 对于最近的需要被频繁、快速查询的数据，比如过去几小时或几天的核心业务指标，他们会通过实时数据导入工具（如Routine Load）把这些数据直接摄入Doris内部表中，这样，业务方就能对最新的数据做非常快的交互式分析，延迟可以做到秒级甚至毫秒级。
2. 冷热数据结合： 对于更早的历史数据，可能查询没那么频繁，但偶尔也需要和热数据一起做全量分析，他们就利用了Doris支持的外部表功能，也就是说，数据物理上还保留在更便宜的数据湖（如Iceberg）里，但在Doris里创建一个“映射”或者叫“快捷方式”（外部表），这样，用户写一条SQL查询，Doris就能智能地同时查询自己内部的热数据和数据湖里的冷数据，然后把结果合并返回给用户，他感觉就是在查一个完整的数据集，不用关心数据具体存在哪里。

这样一来,Doris就像一个统一的查询入口，既保证了热点数据的高速访问，又借助数据湖降低了总体存储成本，实现了湖和仓的优势互补。

过程中遇到了啥问题？又是怎么解决的？

规模上去之后,问题自然就来了，他们遇到的挑战主要围绕“大”和“多”两个字。

• 元数据管理压力巨大。

  • 啥问题： 当表的数量达到成千上万甚至更多，每个表又有大量分区和副本时，Doris的FE（前端节点）负责的元数据管理压力会非常大，这可能导致FE节点不稳定，比如启动变慢、偶尔无响应，影响整个集群的可用性。
  • 解决思路： 他们做了好几方面的优化，一是对Doris内核进行了改进，优化了元数据的加载和同步逻辑，二是规范了用户建表的行为，比如避免创建过多不必要的分区，推广使用一些最佳实践，三是加强了监控，一旦发现元数据增长过快或异常，能及时干预，核心思路就是“减负”和“优化”。

• 大数据量导入时的稳定性。

  • 啥问题： 字节的数据流入量极其恐怖，在高速实时写入Doris时，尤其是在数据高峰期间，可能会把BE（后端存储节点）的磁盘IO或者网络带宽打满，导致导入变慢甚至失败，进而可能引起数据堆积。
  • 解决思路： 他们开发了更智能的流控和降级机制，不是一味地猛灌数据，而是根据后端节点的实际负载能力（比如CPU、内存、磁盘IO使用率）动态调整数据导入的速度，如果某个节点压力太大，就暂时少给它分点数据，或者让数据在消息队列里稍微等一等，等节点缓过来再继续导入，保证了整个导入过程的平稳。

• 应对超高并发的查询。

  • 啥问题： 公司内部成百上千的业务团队同时使用，可能会在某一时刻发起大量复杂查询，瞬间占满集群资源，导致查询排队、超时，影响所有用户。
  • 解决思路： 他们完善了资源隔离和多租户管理，可以想象成把一个大集群划分成多个“虚拟小组”，给重要的业务部门分配保证的资源配额（比如CPU、内存），这样即使其他部门有突发的大量查询，也不会把核心业务的资源抢光，他们对查询语句本身也做了更多的监控和优化，会识别并限制那些过于消耗资源的“慢查询”，避免一条坏SQL拖垮整个集群。

字节跳动用Doris做湖仓分析,不是一个简单的“拿来就用”，而是一个不断磨合、优化和增强的过程，他们看中了Doris的性能和易用性，然后结合自身超大规模的场景，在元数据管理、数据导入、查询并发等关键环节下了狠功夫进行改造和优化，最终才让Doris能够稳定支撑其庞大的数据分析需求，他们的经验表明，开源技术要想在极端场景下用好，离不开深入的定制化和持续的运维投入。