伴鱼事件分析平台设计
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2021-07-30 17:19
背景
在伴鱼，服务器每天收集的用户行为日志达到上亿条，我们希望能够充分利用这些日志，了解用户行为模式，回答以下问题：
最近三个月，来自哪个渠道的用户注册量最高？
最近一周，北京地区的，发生过绘本浏览行为的用户，按照年龄段分布的情况如何？
最近一周，注册过伴鱼绘本的用户，7 日留存率如何？有什么变化趋势？
最近一周，用户下单的转化路径上，各环节的转化率如何？
为了回答这些问题，事件分析平台应运而生。本文将首先介绍平台的功能，随后讨论平台在架构上的一些思考。
功能
总的来说，为了回答各种商业分析问题，事件分析平台支持基于事件的指标统计、属性分组、条件筛选等功能的查询。其中，事件指用户行为，例如登录、浏览伴鱼绘本、购买付费绘本等。更具体一些，事件分析平台支持三类分析：「事件分析」，「漏斗分析」，和「留存分析」。
事件分析
事件分析是指，用户指定一系列条件，查询目的指标，用于回答一个具体的分析问题。这些条件包括：
事件类型：指用户行为，采集自埋点数据；例如登录伴鱼绘本，购买付费绘本
指标：指标分为两类，基础指标和自定义指标基础指标：总次数（pv），总用户数（uv），人均次数（pv/uv）自定义指标：事件属性 + 计算类型，例如 「用户下单金额」的「总和/均值/最大值」
过滤条件：用于筛选查询所关心的用户群体
维度分组：基于分组，可以进行分组之间的对比
时间范围：指定事件发生的时间范围
让我们举个具体的例子。我们希望回答「最近一周，在北京地区，不同年龄段的用户在下单一对一课程时，下单金额的平均数对比」这个问题。这个问题可以很直观地拆解为下图所示的事件分析，其中：
事件类型 = 下单一对一课程
指标 = 下单金额的平均数
过滤条件 = 北京地区
维度分组 = 按照年龄段分组
时间范围 = 最近一周
图注：事件分析创建流程
图注：事件分析界面
漏斗分析
漏斗分析用于分析多步骤过程中，每一步的转化与流失情况。
例如，伴鱼绘本用户的完整购买流程可能包含以下步骤：登录 app -> 浏览绘本 -> 购买付费绘本。我们可以将这个流程设置为一个漏斗，分析整体以及每一步转化情况。
此外，漏斗分析还需要定义「窗口期」，整个流程必须发生在窗口期内，才算一次成功转化。和事件分析类似，漏斗分析也支持选择维度分组和时间范围。
图注：漏斗分析创建流程
图注：漏斗分析界面
留存分析
在留存分析中，用户定义初始事件和后续事件，并计算在发生初始事件后的第 N 天，发生后续事件的比率。这个比率能很好地衡量伴鱼用户的粘性高低。
在下图的例子中，我们希望了解伴鱼绘本 app 是否足够吸引用户，因此我们设置初始事件为登录 app，后续事件为浏览绘本，留存周期为 7 天，进行留存分析。
图注：留存分析创建流程
图注：留存分析界面
架构
在架构上，事件分析平台分为两个模块，如下图所示：
数据写入：埋点日志从客户端或者服务端被上报后，经过 Kafka 消息队列，由 Flink 完成 ETL，然后写入 ClickHouse。
分析查询：用户通过前端页面，进行事件、条件、维度的勾选，后端将它们拼接为 SQL 语句，从 ClickHouse 中查询数据，展示给前端页面。
图注：总架构图
不难看出，ClickHouse 是构成事件分析平台的核心组件。我们为了确保平台的性能，围绕 ClickHouse 的使用进行了细致的调研，回答了以下三个问题：
如何使用 ClickHouse 存储事件数据？
如何高效写入 ClickHouse?
如何高效查询 ClickHouse？
如何使用 ClickHouse 存储事件数据?
事件分析平台的数据来源有两大类：来源于埋点日志的用户行为数据，和来源于「用户画像平台」的用户属性数据。本文只介绍埋点日志数据的存储，对「用户画像平台」感兴趣的同学，可以期待一下我们后续的技术文章。
在进行埋点日志的存储选型前，我们首先明确了几个核心需求：
支持海量数据的存储。当前，伴鱼每天产生的埋点日志在亿级别。
支持实时聚合查询。由于产品和运营同学会使用事件分析平台来探索多种用户行为模式，分析引擎必须能灵活且高效地完成各种聚合。
ClickHouse 在海量数据存储场景被广泛使用，高效支持各类聚合查询，配套有成熟和活跃的社区，促使我们最终选择 ClickHouse 作为存储引擎。
根据我们对真实埋点数据的测试，亿级数据的简单查询，例如 PV 和 UV，都能在 1 秒内返回结果；对于留存分析、漏斗分析这类的复杂查询，可以在 10 秒内返回结果。
「存在哪」的问题解决后，接下来回答「怎么存」的问题。ClickHouse 的列式存储结构非常适合存储大宽表，以支持高效查询。但是，在事件分析平台这个场景下，我们还需要支持「自定义属性」的存储，这时「大宽表」的存储方式就不尽理想。
所谓「自定义属性」，即埋点日志中一些事件所独有的属性，例如：「下单一对一课程」这一事件在上报时，会带上「订单金额」这个很多其它事件所没有的属性。如果为了支持「下单一对一课程」这个事件的存储，就需要改变 ClickHouse 的表结构，新增一列，这将使得表结构的维护成本极高，因为每个新事件都可能附带多个「自定义属性」。
为了解决这个问题，我们将频繁变动的自定义属性统一存储在一个 Map 中，将基本不变的公共属性存为列，使之兼具大宽表方案的高效性，和 Map 方案的灵活性。
如何高效写入 ClickHouse?
在设计 ClickHouse 的部署方案时，我们采用了业界常用的读写分离模式：写本地表，读分布式表。在写入侧，分为 3 个分片，每个分片都有双重备份。
由于事件分析的绝大多数查询，都是以用户为单位，为了提高查询效率，我们在写入时，将数据按照 user_id 均匀分片，写入到不同的本地表中。如下图所示：
图注：将埋点数据写入到 ClickHouse
之所以不写分布式表，是因为我们使用大量数据对分布式表进行写入测试时，遇到过几个问题：
Too many parts error：分布式表所在节点接收到数据后，需要按照 sharding_key 将数据拆分为多个 parts，再转发到其它节点，导致短期内 parts 过多，并且增加了 merge 的压力；
写放大：分布式表所在节点，如果在短时间内被写入大量数据，会产生大量临时数据，导致写放大。
如何高效查询 ClickHouse?
我们可以使用 ClickHouse 的内置函数，轻松实现事件分析平台所需要提供的事件分析、漏斗分析和留存分析三个功能。
事件分析可以用最朴素的 SQL 语句实现。例如，最近一周，北京地区的，发生过绘本浏览行为的用户，按照年龄段的分布，可以表述为：
SELECT count(1) as cnt, toDate(toStartOfDay(toDateTime(event_ms))) as date, ageFROM event_analyticsWHERE event = "view_picture_book_home_page" AND city = "beijing" AND event_ms >= 1613923200000 AND event_ms <= 1614528000000GROUP BY (date, age);
留存分析使用 ClickHouse 提供的 retention 函数。例如，注册伴鱼绘本后，计算浏览绘本的次日留存、7 日留存可以表述为：
SELECT sum(ret[1]) AS original, sum(ret[2]) AS next_day_ret, sum(ret[3]) AS seven_day_retFROM(SELECT user_id, retention( event = "register_picture_book" AND toDate(event_ms) = toDate('2021-03-01'), event = "view_picture_book" AND toDate(event_ms) = toDate('2021-03-02'), event = "view_picture_book" AND toDate(event_ms) = toDate('2021-03-08') ) as retFROM event_analyticsWHERE event_ms >= 1614528000000 AND event_ms <= 1615132800000GROUP BY user_id);
漏斗分析使用 ClickHouse 提供的 windowFunnel 函数。例如，在 浏览绘本 -> 购买绘本，窗口期为 2 天的这个转化路径上，转化率的计算可以被表达为：
SELECTarray( sumIf(count, level >= 1), sumIf(count, level >= 2) ) AS funnel_uv,FROM (SELECTlevel,count() AS countFROM (SELECT uid, windowFunnel(172800000)( event_ms, event = "view_picture_book" AND event_ms >= 1613923200000 AND event_ms <= 1614009600000, event = "buy_picture_book") AS levelFROM event_analyticsWHERE event_ms >= 1613923200000 AND event_ms <= 1614182400000GROUP BY uid )GROUP BY level)
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