圖數據庫 Nebula Graph 在 Boss 直聘的應用

本文首發於 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 直聘大數據開發工程師主要分享一些他們內部的技術指標和選型，以及不少小夥伴感興趣的 Dgraph 對比使用經驗。

業務背景

在 Boss 直聘的安全風控技術中，須要用到大規模圖存儲和挖掘計算，以前主要基於自建的高可用 Neo4j 集羣來保障相關應用，而在實時行爲分析方面，須要一個支持日增 10 億關係的圖數據庫，Neo4j 沒法知足應用需求。

針對這個場景，前期咱們主要使用 Dgraph，踩過不少坑並和 Dgraph 團隊連線會議，在使用 Dgraph 半年後最終仍是選擇了更貼合咱們需求的 Nebula Graph。具體的對比 Benchmark 已經有不少團隊在論壇分享了，這裏就再也不贅述，主要分享一些技術指標和選型，以及不少小夥伴感興趣的 Dgraph 對比使用經驗。

技術指標

硬件

配置以下：

• 處理器：Intel(R) Xeon(R) Gold 6230 CPU @ 2.10GHz 80(cores)
• 內存：DDR4，128G
• 存儲：1.8T SSD
• 網絡：萬兆

Nebula Graph 部署 5 個節點，按官方建議 3 個 metad / 5 個 graphd / 5 個 storaged

軟件

• Nebula Graph 版本：V1.1.0
• 操做系統：CentOS Linux release 7.3.1611 (Core)

配置

主要調整的配置和 storage 相關
# 按照文檔建議，配置內存的 3 分之 1
--rocksdb_block_cache=40960

# 參數配置減少內存使用
--enable_partitioned_index_filter=true
--max_edge_returned_per_vertex=100000

指標

目前安全行爲圖保存 3 個月行爲，近 500 億邊，10 分鐘聚合寫入一次，日均寫入點 3,000 萬，日均寫入邊 5.5 億，插入延時 <=20 ms。

讀延時 <= 100 ms，業務側接口讀延時 <= 200 ms，部分超大請求 < 1 s

當前磁盤空間佔用 600G * 5 左右

CPU 耗用 500% 左右，內存使用穩定在 60 G 左右

Dgraph 使用對比

目前來講原生分佈式圖數據庫國內選型主要比對 Dgraph和 Nebula Graph，前者咱們使用半年，總體使用對好比下，這些都是咱們踩過坑的地方。

就咱們使用經驗，Dgraph 設計理念很好，可是目前還不太知足咱們業務需求，GraphQL 的原生支持仍是有很大吸引力，可是存儲結構決定容易 OOM（邊存儲也分組的話會優化不少，官方以前計劃優化）；另外，採用本身編寫的 badger 和 ristretto，目前最大的問題是從官方釋放的使用案例來看，未經大規模數據場景驗證，在咱們實際使用中，大數據量和高 QPS 寫入場景下容易出現崩潰和 OOM，且若是採用 SSD 存儲海量數據，Dgraph 的磁盤放大和內存佔用也須要優化。

若是沒有高 QPS 寫入，目前 Dgraph 仍是值得一試，對於不少快速原型的場景，做爲 GraphQL 原生圖數據庫使其很是適合作基於圖的數據中臺，這是目前的一個大趨勢，它也上線了本身的雲服務，業內標杆 TigerGraph 也在作相關探索，另外事務的完善支持也是它的優點，這塊暫時用不到，因此沒作相關評測。實測 Dgraph 在線寫入併發不高或只是離線導入數據使用的狀況下仍是很穩定的，若是想借助它的高可用和事務功能，能夠嘗試下。

對比來講，Nebula Graph 很優秀，特別是工程化方面，體如今不少細節，能夠看出開發團隊在實際使用和實現上作較了較好的平衡：

• 1.支持手動控制數據平衡時機，自動當然很好，可是容易致使不少問題
• 2.控制內存佔用（enable_partitioned_index_filter 優化和設置單次最大返回邊數目），都放在內存當然快，但有時候也須要考慮數據量和性能的平衡
• 3.多圖物理隔離，多張圖實在太有必要
• 4.nGQL 最大程度接近最經常使用 MySQL 語句，2 期兼容 Cypher 更加完美；對比 GraphQL 當然香，但寫起復雜圖查詢真的讓人想爆炸，可能仍是更加適合作數據中臺查詢語言
• 5.和圖計算框架的結合，最近釋放的 Spark GraphX 結合算法很是有用，原先咱們的圖計算都是基於 GraphX 從 Neo4j 抽取後離線計算團伙，後續打算嘗試 Nebula Graph 抽取

這裏主要從實際經驗對比分享，兩者都在持續優化，都在快速迭代，建議使用前多看看最新版本 release說明。

建議

當前 Nebula Graph 作得很優秀，結合咱們如今的需求也提一點點建議：

• 1.更多離線算法，包括：現有的圖神經網絡這塊的支持，圖在線查詢多用在分析，真正線上應用目前不少仍是圖計算離線算完後入庫供查詢
• 2.Plato 框架的合併支持，Spark GraphX 相對計算效率仍是低一些，若是能整合騰訊的 Plato 框架更好
• 3.借鑑 TigerGraph 和 Dgraph，支持固化 nGQL 查詢語句直接生成服務 REST 端點，HTTP 傳入參數便可查詢，這樣可快速生成數據查詢接口，不用後臺再單獨鏈接數據庫寫 SQL 提供數據服務

目前 Boss 直聘將 Nebula Graph 圖數據庫應用在安全業務，相關應用已經線上穩定運行大半年，本文分享了一點經驗，拋磚引玉，指望更多技術夥伴來挖掘Nebula這座寶庫。

Dgraph 遇到的一些問題，供有須要小夥伴參考

• 給 Dgraph 一些 issues
• 給 Dgraph 提交的 PRs

參考文章

• 360 的 JanusGraph 到 Nebula Graph 數據遷移

本文系 Boss直聘·安全技術中心 文洲 撰寫

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