中原银行 OLAP 架构实时化演进

1. OLAP 实时化建设背景
2. OLAP 全链路实时化
3. OLAP 实时化探索
4. 未来探索方向

中原银行成立于 2014 年，是河南省唯一的省级法人银行，2017 年在香港联交所主板上市，2022 年 5 月经中国银保监会批准正式吸收合并洛阳银行、平顶山银行及焦作中旅银行。合并后总资产突破 1.2 万亿，在国内城市商业银行排名第八位，下辖 18 家分行、700 余家营业网点及 17 家附属机构，先后荣获“年度十佳城市商业银行”、“铁马十佳银行”、“最佳上市公司”等称号。

1. OLAP 实时化建设背景

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近几年实时需求涌现，尤其是银行更加重视挖掘实时数据的使用与价值。主要表现在逐年增多的实时报表、实时大屏等面向 BI 的场景。还有实时指标或特征计算等面向 AI 的场景。从技术角度，实时 OLAP 相较于传统 OLAP 发展起步较晚，多种多样的实时数据需求对实时 OLAP 体系也提出了更高的要求。随着近年来技术迭代，如 StarRocks、ClickHouse 等支持实时 OLAP 场景的数据库也是推陈出新，对于解决银行业的实时场景也带来了更多可能。
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银行业想要获取实时报表数据，这样基本的 OLAP 场景需要解决哪些困难呢？

首先需要全链路实时化。全链路是指数据实时采集、实时分析、实时写入数据库以及实时提供查询分析。整个链路的实时化相较于传统的 OLAP，各个环节均有一些难点需要克服。比如受到银行记账模型无法变更、数据库管理严格、数据安全要求较高等多方面的限制，当前金融行业数据实时采集也不是一路畅通的。另一方面来说，对于流计算业务，实时计算面临数据源多、整合困难、技术复杂、监控运维成本较高等问题。业务需求也往往涉及多个数据部门配合，多种业务类型交织，一旦流计算任务出现问题，监控分析排查也会比较困难。

其次，从生产实践得知，实时场景仅有实时数据往往是不够的，需要配合离线数据才能计算出所需的业务数据。尤其是在银行体系下，面向规范化、精准化加工的传统离线数仓体系，能够较好的解决财务分析等场景，且在很长时间内仍是主流方案。离线数据加工的复杂度往往也较高，当前阶段尚无法达到全部业务数据的实时化计算。

最后，普遍依赖维度表。众所周知，在 kimball 维度建模中，分为事实表和维度表。在我行，基于事实表的场景基本上已经解决。但银行业的报表大多都基于维度表的统计分析，该场景也是银行业实时报表落地困难的关键因素之一。

为了解决该场景，我行进行了大量的生产实践，但仍未有较好的解决落地方案。希望随着实时技术的发展能够彻底解决该场景。

2. OLAP 全链路实时化

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首先介绍一下实时化的演进历程，对整个发展过程和未来的方向有一个概括性的了解。

第一阶段：起步。基于 Kafka 的实时 ETL，包括实时采集、实时加工、实时载入、实时OLAP。该架构能够解决的问题大都是基于事实表的统计分析，已经在行内有大量的落地案例，但无法解决银行基于维度表的统计分析。另外，该方案很难形成规模化的数据分层复用，Kafka数据无法查询和长期持久化等问题也比较突出。
第二阶段：探索。为了解决银行业大量基于维度表统计分析场景，先载入后分析，也就是 ELT 的方式。过程是先实时采集，然后不进行逻辑加工直接实时载入，最后再实时 OLAP 查询阶段进行逻辑加工。
- 在 ELT 探索初期，我们采用过微批全量的方式，在数据实时写入到数据库后，定时执行全量加工逻辑，类似于离线数仓跑批的概念。只不过是从每天跑批缩短到了小时级别，甚至分钟级别，达到准时加工的效果。显而易见这种方式不可取，存在时效性差、跑批不稳定等问题。
- 随着 MPB 数据库的发展，查询性能也得到了极大的提升。使用 View 视图嵌套加工逻辑的方式也进行了探索，也就是把业务数据以 CDC 的方式载入 MPP 数据库的明细层，分析查询逻辑使用 View 封装，在查询时触发底层计算。这种方式也可以解决维度表的统计分析，但每次查询资源消耗太大，无法大范围推广。这种 ELT 方式虽然能够解决一部分的实时场景，但局限很大。
第三阶段：优化。接下来到了优化升级和未来方向选择的节点。为了解决银行业基于维度表的实时 OLAP，必须把部分计算向前移动到 Flink计算。数据湖 Flink Table Store(Apache Paimon)的出现，使基于维度表的全量统计分析成为了可能。也就是前期一部分的加工工作在 Flink 中完成，另一部分聚合等计算工作在 OLAP数据库中完成，两者分摊了计算的时间消耗。
第四阶段：未来。在未来还是希望能够把全部加工逻辑在 Flink 端完成，向着存算分离流批一体的流式数仓方向发展。

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全链路实时化具体是怎么做的呢？承载哪些业务或者使用了哪些组件呢？上图我们从下往上看。最下面是数据源，分为了四类实时数据，分别是业务的数据库数据、客户的行为埋点数据、网络流量日志类数据、应用消息直接产生的数据。所有数据均打入 Kafka，供后续的实时计算平台使用。

中间是实时计算平台，加工逻辑使用 Flink SQL 和自定义函数处理，Flink 任务运行在 Yarn 或 K8s 上，当前主要推广运行在云环境上。使用 Kafka 和 Flink Table Store(Apache Paimon) 作为数据的传输和存储，维表统一使用 ES 提供。在银行业维表使用比较普遍，同一张维度表可能使用其中的多列进行关联，且维度表往往需要实时的，如在新开户场景。在我们平台上，使用频率较高的维表，引用次数达 60 多次。

再往上来到了数据服务层，提供在线服务的同时需要支持实时数据的写入，常用场景是直接写入业务目标数据库 Oracle 或 MySQL 提供在线服务。大多数场景数据是写入公共的 ES 或者 StarRocks，提供查询或者在线分析服务，后期也会提供直接对 Flink Table Store(Apache Paimon) 的查询。

最上层是各个业务场景的实时数据需求，如实时反欺诈、实时营销、数据安全行为分析、实时报表等场景。
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左边的数据源有关系型数据库 Oracle、MySQL，还有在起步阶段的国产 OceanBase。银行当前主要使用的还是 Oracle，我们采用商业的实时数据采集工具 Attunity Replicate，该工具在部署方式、抽取数据的时延和吞吐表现优秀。对少数 MySQL 采用了开源的 Flink CDC 工具，该工具满足各个场景的需求。明年行内将大范围推广国产的 OceanBase 数据库，其自带的 OMS 数据迁移工具是抽取该库的最好选择。

这几种关系数据库均采用 JOSN 格式，全部写入 Kafka 中。对于手机银行、微信银行等用户行为埋点数据，使用的是商业神策平台提供的能力。实时计算平台直接从神策的 Kafka 进行数据消费。交换机的流量镜像等日志经过报文解析后也直接写入 Kafka，这部分的实时流量是最大的。另外还有少量产品是把相关的实时数据直接写入 Kafka。

对于 Kafka 中的 topic，也有多种方式适配不同的数据场景。对于关系型数据库，一张表对应一个 topic。对于用户行为，采用大宽表的形式把所有数据都写入同一个 topic。采用 Kafka 作为统一对接下游流计算平台，达到复用 topic 的目的，如核心的交易流水表复用了三十多次。

通过介绍发现不同场景的实时数据最优的采集工具也不同，通过各种采集工具抽取了各个业务部门的数据，但海纳百川，都需要流入 Kafka 对接后续的实时计算。

最后抛出来一个疑问，对于纷繁复杂的数据源，大家是如何统一管理起来的呢？
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2018 年首次引入实时计算业务，主要以代码开发为主。2019 年开始系统的建设实时计算平台，以 Flink SQL 开发实时业务，能够界面配置、启停、监控任务。2020 年支持运行在 K8s 云平台上，能够手机小程序远程监控，承载的任务也达到了 100 多个。2021 年开始支持 CDC 同步场景，探索实时 OLAP，承载的业务也达到了 200 多个。2022 年支持了最新的 Flink Table Store(Apache Paimon) 湖存储，也引入了高性能的 OLAP 引擎 StarRocks，探索实时报表场景，承载的业务也达到了 300 多个。
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几年实时任务的运行现状如下：

实时任务个数 380+，以每年 100+的速度稳步增长。支撑了二十多个项目组的业务需求。日均处理数据行数 50 亿+，日均接收数据量 20T+。

这么多的实时任务多种多样，如流量日志计算指标，数据量大但逻辑简单；监控用户账户信息，数据量小但引用维表个数较多；监控用户行为埋点数据，使用了 CEP 进行复杂事件处理。
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显然数据加工实时化在链路中处于关键位置，平台化也能够降低使用门槛，加快开发效率。用户能够像使用普通的 SQL 一样，对实时的数据进行处理，不需要关注流计算底层复杂的处理过程，极大地降低了实时数据开发的门槛。

其中主要的功能有数据源管理、实时任务开发、任务运维监控、项目管理、集群管理等功能。在实时任务开发模块中，主要有数据源配置、源表/维表/结果表配置、SQL 开发、自定义函数、SQL 语法检测，包括上线过程中需要的导出和导入功能。

在任务运维中有收发统计、集群资源监控、异常短信告警、远程小程序监控等，同时具备企业级的权限管理、租户管理等功能。该平台涵盖了实时数据开发的全生命周期，平台化可以彻底规避繁重的底层流计算处理逻辑，繁琐的提交过程等。为用户打造一个只需要关注实时计算逻辑的平台，助力企业向实时化、智能化大数据转型。
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前面也已经提到了，实时计算的场景往往离不开离线数据，不管是在数据加工阶段，还是在查询分析阶段，实时数据主要是写入 Oracle、MySQL、ES、StarRocks 等。

以 StarRocks 为例，写入的既有离线数据，也有实时数据。既有写入 ODS 层明细层数据，也有计算汇总后的 ADS 层汇总数据。StarRocks 作为一款 MPP 架构的高性能数据库，能够支撑 PB 级的数据量，拥有灵活的建模方式，可以通过向量化引擎、物化视图、位图索引、稀疏索引等手段构建统一的数据存储系统。

我行搭建了一站式商业智能 BI 平台，该平台有客户行为分析系统——知秋、一站式报表平台——鲁班、一站式大屏——鸿图、自助分析平台——云间、一站式活动运营平台——智赢等系统，未来还会加大对 Table Store 的投入，作为实时数据的统一存储。
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接下来我们看一下典型 ELT 链路的工作过程。当前银行业的数据库主要还是 Oracle，采用商业的 Attunity Replicate 实时采集数据。该工具提供全量和增量的实时同步，秒级时延，数据以 JOSN 格式统一写入 Kafka，以便复用 topic。也可以按照主键哈希顺序写入 topic，以保证分区有序性。

然后基于 Flink SQL 构建的实时计算平台进行业务逻辑处理，统一使用 ES 作为维表，关联离线和实时的数据。这里没有选择 Hbase 和 Redis 作为维表是因为他们只能主建关联，构建二级索引又比较麻烦。另一方面，维表数据量最大也就是千万级别，使用 ES 能够满足所有场景。

最后数据实时写入 StarRocks 中，StarRocks 支持快速 update，提供高效 OLAP 的能力，能够应对多种查询场景。这个典型的 ETL 链路对于事实表的行为分析有很好的效果，比如用来统计交易笔数、交易金额、业务量等指标，但对于维度表的分析却无能为力，比如计算分支行存款余额场景。

3. OLAP 实时化探索

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我们以银行的典型动账场景为例，一次动账操作其实是一个事务，至少要操作两张表。第一张表是交易流水表，记录转账的一次行为，第二张则是用户的属性表，其中有一个字段是用户的余额，需要随着转账同步更新。

上图中的两个表是演示两次转账动作，该场景在 12:00:01 秒张三转入 100 元，客户表张三的余额也从 100 更新为 200。12:00:02 秒，李四转出来 100 元，客户表李四的余额也从 200 元更新为 100 元，在这个转账场景下进行分析。

流水表的特点，主要是 insert 操作，记录行为信息，适合增量计算，如统计开户、取款、贷款、购买理财等行为事件。刚才提到的典型的基于 Kafka 的实时计算能够较好的解决该场景，比如实时营销包括大额动账提醒、工资代发、理财产品购买、申请反欺诈、交易反欺诈等。在贷后管理也有应用，如零贷贷后临期催收、扣款等。

客户属性表的特点，主要是 update 操作，记录属性信息，客户的总资产、贷款、理财、基金、保险等产品的余额是在维度表中，所以常使用维度表全量计算资产信息，如资产余额类的计算等。

应用的场景主要是实时报表和实时大屏，比如对公 CRM、零售 CRM；经营管理；资产负债管理等。
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接下来主要探讨的是基于维度表的实时全量计算场景。以在行内落地的对公 CRM 实时存贷款场景为例，来讲解一下涉及哪些方面的工作。对公 CRM 实时存贷款功能面向总分行领导、支行行长、客户经理等，可以随时查看行内分支行及客户的存贷款情况，从而时刻掌握全行的资产最新状况。

从数据的角度来看，分为三个部分，实时数据、离线数据、实时查询分析数据，也就是在查询的时候才开始进行逻辑计算。

先来看一下实时数据，不断变化的有存款余额、贷款余额、应解汇款、实时汇率、新开账户等。刚才提到实时场景往往离不开离线数据一起进行配合计算，离线数据主要包括员工信息、机构层级、归属关系等基本信息，还有离线跑批生成的年末月末余额、绩效关系、管户关系等。

这两部分数据均载入到实时 OLAP 引擎，用户查询的时候在引擎内计算资产负债明细汇总，根据绩效关系对资产负债进行分组聚合。实时的存贷款和日终、月终进行比较，分支行根据存贷款进行排序等。对公 CRM 提供的查询功能有全行汇总、分支行汇总、分支行明细、分支行下转、客户明细、年末月末比较、趋势分析等。
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了解了实时存贷款业务功能，下面我们来看一下是如何实现的。上图是该案例的技术架构图，也就是使用了实时的 ELT。

首先，实时数据全部来自于 Oracle 数据库，通过实时采集导入到 Kafka。使用流计算平台，以 CDC 的形式写入到 StarRocks，在其中构建全量和增量的数据。作为 ODS 原始层，离线数据在数仓中跑批生成，使用离线同步工具，百川平台以 T+1 的形式写入 StarRocks，然后在 StarRocks 中使用 view 灵活的对数据进行转换处理。View 视图可以随业务进行调整，上层应用直接查询封装好的视图实现即席查询。当用户进行点击的时候，触发原始的数据进行计算，如查询某分行的存款余额。

该方案可以解决基于维表的实时全量计算场景，无需跑批，现场计算，端到端分钟级甚至秒级完成。尤其是在月末、季末等关键节点，给分支行的领导查询最新资产负债等信息带来了极大的便利。

当然，该方案并不完美，缺点是当 view 的逻辑较为复杂，数据量较多时，查询性能影响较大，因此比较适合数据量不大、对 QPS 要求不高、灵活性要求较高的场景，且需要计算资源比较充足。

该方案的探索也让我们得出了一个宝贵的经验。虽然 OLAP 引擎性能强大，但仍然不能把所有的计算逻辑全部在引擎中执行，必须向前推移。但是 Flink 只有计算没有存储，这个问题该怎么解决呢？具体有哪些方面的困难呢？下面来分析一下。
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想要解决基于维度表的实时全量计算，存储需要以下三个能力。

第一、存储全量数据，并支持快速更新。维度表有大量的更新操作，比如在结息日源库进行跑批的时候。
第二、支持流批写、流批读，尤其是流读。流读是数据驱动计算分析，只有能够流读才能使用数据自动计算分析，而不是使用微批调度或者查询时触发分析计算。
第三、支持存储“完整”的 changelog。完整的数据库日志存储是数据驱动计算正确性的重要保证。

4. 未来探索方向

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今年发布的 Flink Table Store(Apache Paimon) 能够很好的解决之前遇到的问题。Flink Table Store(Apache Paimon) 是一个统一的存储，用于在 Flink 中构建流式处理和批处理的动态表，支持高速数据摄取和快速查询，是一种湖存储格式，存储和计算分离。导入数据时双写到数据文件和日志系统，并且支持流批写入、流批读取，支持快速 update 操作。还支持丰富的 OLAP 引擎生态，比如 Hive 等。我还了解到 StarRocks 也在支持数据湖查询，相信在不久的将来 StarRocks 也能够支持查询 Flink Table Store(Apache Paimon)。
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在加入 Flink Table Store(Apache Paimon) 后，原有的 ELT 架构的基础上进行优化升级，带来了如下变化。

在流计算平台中，把原始数据写入 Flink Table Store(Apache Paimon)，实时存储历史全量和实时更新的表数据，然后计算逻辑使用 Flink SQL 实现，最后把初步汇总的数据写入 StarRocks 中，原始明细数据在 Flink 中计算，极大减少了 StarRocks 的计算量。
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这种架构我们在生产上已经进行了初步尝试，效果非常显著。但这并不是终点，上图展示的就是未来的蓝图，我们将朝着流式数仓的方向进行演进。流式数仓能够支持存储全量的数据和完整的 changelog，也支持批量导入离线数据。使用廉价的存储和存算分离，能够更加灵活的进行弹性计算。

数仓的分层可以解决实时数据的复用，多指标随着数据的实时流动而实时变化，数据主动的变化驱动分析，从另一个角度说也是在使用空间换取时间。当数据在源头发生变化时就能够即刻捕捉到，让所有数据实时的流动起来，并且对所有流动中的数据都可以进行实时或批量的查询。

离线数据和实时数据共同存储在 Flink Table Store(Apache Paimon) 中，离线分析 SQL 和实时 SQL 完全一样，最终达到流批一体的效果。那么为什么现在不直接采用这种架构进行构建呢？当前阶段这个架构还无法落地，比如其中聚合计算有大量的撤销动作，多个层次间的实时数据流动也需要大量的资源和调试技能，不过我相信流式数仓一定会到来。