作者：朱奥 /淘天集团高级数据工程师
导读：双 11 等大促场景会在短时间内集中爆发：运营与业务 BI 在开卖后的窗口期密集访问数据产品，瞬时请求量陡增，对查询引擎的稳定性、成本与治理体系提出极高要求。与此同时，业务对近实时数据产品的诉求持续增强，传统“多存储、多链路、依赖回刷”的模式在研发效率、回刷成本与响应速度上逐步暴露瓶颈。
本文围绕 Paimon 与 StarRocks 的组合实践，梳理淘天在大规模 OLAP 查询场景下的架构演进与双 11 保障体系：通过实时与离线统一入湖，消除数据同步链路与多份存储成本；基于稳定中间层叠加在线现算与维表实时关联，将高消耗回刷转化为秒级查询，核心场景回刷效率提升约 80%，年化节省成本接近 1000 万；同时结合 StarRocks + RoaringBitmap 低成本解决跨天交叉实时 UV 计算难题，满足大促近实时决策需求。
1 淘天集团营销活动 OLAP 查询的探索背景与核心策略
1.1 当前数据架构
首先，简要介绍当前的数据架构与数据流转方式。
从 DWD 层开始，我们的数据分为实时与离线两条主链路：
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实时数据主要存储在 TT中，在业界可类比为 Kafka 一类的消息队列；
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离线数据主要存储在 ODPS 中。
在数据加工与写入层面，我们会启动 Flink 流批一体任务：
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实时侧持续消费 TT 中的数据；
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离线侧消费 ODPS 中的数据；
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在计算过程中，任务会关联多类 ODPS 维表，例如类目维表、商家分层等维度信息。
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计算完成后，结果统一写入 ADS 层的Holo 表中，并在数据服务层对外透出。
在纯离线场景下，我们会通过 ODPS 任务读取 ODPS 数据，同时写入 ADS 层对应的 ODPS 表。这里既包含历史天级数据，也包含历史小时级数据。当存在查询加速需求时，我们还会将 ODPS 数据进一步导入到 Holo 中。
在数据服务层，我们主要通过 Holo 或 MC 对外提供数据服务。我们会根据查询时延要求选择不同的服务路径：当业务对响应速度要求更高、需要达到毫秒级时，通常通过 Holo 提供查询服务；当时延要求相对宽松，例如百毫秒级或秒级，则更多通过 MC 来承载查询请求。
1.2 业务诉求与核心痛点
随着业务发展，我们当前面临的诉求主要来自两个方向：一是业务侧希望获得更多实时数据产品；二是业务 BI 的实时分析需求持续增长。这对数据研发提出了新的挑战：进一步提升研发效率。
回到现有架构，其核心痛点主要体现在两方面：
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流批存储不统一 ：实时数据存储在 TT 中，离线数据存储在 ODPS 中；当存在查询加速需求时，部分数据还需要进一步落到 Holo 表中。
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整体开发架构较为复杂，数据需要在多个存储介质之间流转，导致端到端链路拉长。
在查询特性上，Holo 在点查场景具备更突出的性能优势，且整体稳定性较强，在淘天历年大促期间的表现也相对稳定。
但在更常见的 Shuffle 场景下，整体查询性能相对一般。尤其当 OLAP 查询负载更重、需要进行更复杂的计算，或需要关联规模较大的维表时，Shuffle 相关的执行效率会成为瓶颈，导致查询耗时明显拉长。
数据更新与维护上也存在较高成本。以 ODPS 中的维表为例（如类目维表、商家分层维表等），当维表发生业务变更时，往往需要触发 ADS 层任务的回刷，从而带来额外的回刷开销。
业务对“近实时”的诉求在部分场景下出现了被动降级。例如在跨天实时 UV 等场景中，由于 state 规模较大、成本较高等原因，方案不得不从实时级别降级到小时级别。从业务视角看，近实时能力仍然是明确存在的需求。
1.3 核心策略
1）架构简化提效
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架构上实现 存储介质的统一 ：将实时与离线数据统一沉淀到 Paimon 的湖存储中。在此基础上， StarRocks 可以直接面向湖存储进行高性能分析查询 ，从而能够消除数据同步链路以及多份存储带来的成本。
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降低使用门槛， 让数据更容易被上层分析与 BI 使用。以实时链路为例，原本实时数据存储在 TT 中，而 TT 的数据形态具有明显特征：每行数据是一个字符串、缺少 schema。在这种形态下，数据虽然可以被消费，但如果要面向 BI 分析使用，往往还需要额外进行反序列化与解析，这会带来不可忽视的工程与使用成本。
在统一存储之后，Paimon 将实时与离线数据沉淀在同一张表中，并提供明确的 schema。这意味着，上层使用方可以直接面向结构化数据开展分析：即使分析师的数据开发能力不强，也可以基于 Paimon 的近实时中间层，通过 StarRocks 自助完成对近实时数据的分析。
在这种模式下，过去一些相对简单的取数与分析需求，可以由 BI 或分析师通过自助方式直接完成，不再必须提交给数据研发排期处理，从而在一定程度上减少数据开发侧的需求量与交付压力。
2） 业务难点攻坚
通过稳定的中间层 Paimon，以及“OLAP 实时关联易变维度”的模式，将原本高消耗的 ADS 回刷任务转化为秒级查询来完成。在后续内容中，我会进一步展开这一改造如何将高消耗回刷去掉，并带来显著的成本收益——每年可节省近千万元级别的回刷成本。
同时，我们通过 StarRocks + RoaringBitmap 的方案，高性能解决了跨天交叉实时 UV 的计算难题，以更低成本的方式满足大促期间对近实时能力的诉求。
1.4 新数据架构
在秒级数据链路上，我们通过实时 Flink 任务消费 DWD 层的 Fluss（秒级实时数据），并将结果写入 ADS 层的 Fluss。
Fluss 提供“湖流一体”的同步开关。开启后，Fluss 中的数据会按配置周期自动同步到 Paimon 表中，默认周期可以是每 3 分钟，且该时间间隔支持用户自定义配置。同步完成后，Paimon 表中会形成当天分钟级数据（t 当天）以及 t−n 的历史数据。
在此基础上，我们会启动 Flink 流批一体任务，同时消费 DWD 层 Paimon 的 t 当天数据与 t−n 历史数据，并将加工结果写入 Paimon 表的 ADS 层与 DWD 层，分别沉淀 t 当天与历史数据。
此外，基于 Paimon 的 partial-update能力，我们也可以构建离线大宽表，用于承载同一业务对象的多状态聚合。以订单为例，订单存在支付、确收、退款等多种状态，可以构建一张以 order_id 为主键的 Paimon 大宽表，将这些状态写入同一行记录。这样在使用侧只需读取对应 order_id 的一条记录，即可获取该订单的多种状态信息，使用成本与分析便利性都会更高。
在 ADS 层，我们沉淀的计算结果主要面向“叶子粒度”的维度：例如类目侧以叶子类目为主；若涉及商家分层维表，则对应叶子商家分层。在数据服务层，我们通过 StarRocks 对外提供数据服务。具体而言，在 StarRocks 层既可以直接读取 ADS 层数据进行点查，也可以直接读取 DWD 层的中间层数据进行在线计算。后一种方式的查询负载通常更重、数据量更大，但在当前实践中，StarRocks 仍然能够将查询时延控制在秒级范围内，在查询量较大的情况下保持较快响应。在查询过程中，我们也可以进一步关联 Paimon 维表，最终将查询结果在数据产品端进行展示与交付。
在我们 的业务场景中 ，一般来说，DWD 层的中间层事实数据相对稳定；真正“易变”的往往是维度侧的数据，例如 Paimon 维表（类目维表、商家分层维表等）。当业务规则或口径发生调整时，通常只需要更新维表即可。相较于回刷大规模中间层数据，维表更新的成本更低、执行也更快。
更关键的是，我们在查询侧采用现算方式：维表更新后，查询会在读取中间层数据的基础上实时关联最新维表，因此中间层数据无需随业务变更反复回刷。由于中间层计算量较重，如果依赖回刷来响应业务调整，整体周期往往较长——快则一到两天，慢则可能需要一周。通过“更新维表 + 查询现算”的方式，业务变更后可以更快在数据产品侧看到最新结果。
在数据服务层，我们进一步利用 StarRocks 的 Warehouse 机制，对读集群进行隔离与分级保障，避免不同业务互相影响。我们按照业务重要性划分为三类：
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默认 Warehouse：保障级别相对一般；
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重保 Warehouse：承载最核心业务，保障级别最高；
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业务 BI 专用 Warehouse：面向业务 BI 或其他业务的专用资源池，保障级别相对一般。
2 Paimon+StarRocks 在双11大规模 OLAP 查询场景下的实践与优化
2.1 业务背景
在日常情况下，运营和业务 BI 往往在不同时间访问数据产品，因此 StarRocks的瞬时请求量（RPS）整体较低，压力相对平稳。
但在大促期间情况会明显不同。以开卖时段为例，运营和业务 BI 通常会在接下来的一小时内集中访问数据产品，导致 StarRocks 的瞬时请求 RPS 急剧升高，对 StarRocks 集群带来显著挑战。
因此，本部分的实践与优化工作主要围绕“大促场景稳定运行”这一目标展开。
2.2 集群侧保障
1）在应用层面推广数据集缓存策略 ：目前配置 180 秒的查询缓存窗口。也就是说，同一条查询在 180 秒内被多次触发时，实际下发到 StarRocks 执行的仅为首次请求；后续请求直接复用首次查询结果。通过该策略，可以有效降低大促高峰期 StarRocks 集群的瞬时压力。
2）集群层面的保护机制： 集群侧设置了 30 秒的全局超时：如果一条 SQL 在 30 秒内仍未执行完成，会被自动终止。该机制属于 StarRocks 的集群保护能力，当查询执行时间超过 30 秒，即可判定该 SQL 需要进一步优化，不适合直接上线，需要回退并完成优化后再进入生产环境。对于少量确有必要、且在 30 秒内无法完成的特殊 SQL，也支持为单条 SQL 配置更长的超时时间。但此类 SQL 数量通常极少，上线评估也会更加严格，以确保不会对整体集群稳定性产生影响。整体目标是避免单条慢 SQL 拖垮集群。
3）架构层隔离：按业务重要性划分只读实例。 基于业务重要性对只读查询资源进行分层，将不同业务的读请求隔离到不同的只读实例上，避免相互干扰。
4）集群初始化配置
在新的 StarRocks 集群初始化时，比较推荐先设置一套基础参数，如下：
- set global cbo_cte_reuse_rate=0;
当 CTE 被多处引用时，可能触发同一数据源的重复读取。例如，一个表在 select 中读取三次，那么 StarRocks会对同一张 Paimont 表执行三次读取，读 I/O 开销相当于被放大为 3 倍。将该参数设置为 0 后，可使同一张表在同一条查询中只读取一次。
•set global query_timeout=30;
设置 30 秒的集群全局查询超时 ， 避免单条慢 SQL 拖垮集群。
•set global new_planner_optimize_timeout=10000;
适当调大执行图优化器的超时时间。如果该参数设置过小，SQL 在调度过程中更容易直接失败；适当增大后，可降低 SQL 失败的频率。
•set global pipeline_dop=8;
调整 pipeline 的 DOP，用于控制每台机器上拉起的 driver 数量。压测结果显示，在大促场景中 SQL 请求高度集中，若 DOP 设置过大（例如 64），单条 SQL 在每台机器上会拉起大量 driver，带来调度开销飙升，甚至可能打满 driver 阻塞队列，导致 CPU 利用率反而上不去，集群进入不可用状态。
在我们StarRocks集群的双 11 压测中，DOP 调整到 8 时整体查询表现最优，因此给出 DOP=8 作为建议值。需要强调的是，该值是经验建议，最终仍应以各自集群的压测结果为准进行配置。
•set global scan_paimon_partition_num_limit=100; --限制scan paimon外表的最大分区，杜绝扫描全表的情况
限制 scan paimon外表的最大分区，用于杜绝因条件缺失或下推失败导致的全表/超大范围扫描。
2.3 核心指标监控
通过观察 StarRocks 核心指标的水位变化，可以持续评估实例健康状况。常用的核心指标如图。
2.4 报警规则
建立 StarRocks 实例的异常报警机制非常关键，它能够帮助及时发现实例异常并快速介入处理。报警项的设置通常围绕“资源水位、节点可用性、调度拥塞、查询失败与时延”几类核心信号展开，其中有一部分阈值来自大促压测与实战探索，具有较强参考价值：
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BE/CN 的 CPU 与内存使用率设置阈值，例如当使用率持续高于 70% 时触发告警；
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FE 的 CPU 与内存使用率同样设置 70% 的告警阈值；
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在可用性方面，可以监控 BE/CN 或 FE 的可用率是否低于 100%，一旦出现低于 100% 的情况，通常意味着有节点不可用或发生故障。
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当 BE 阻塞队列数超过 2000 时，StarRocks 集群的查询时延可能出现陡增；
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在查询侧，可以增加查询失败次数与查询时延分位数的告警，例如“查询失败次数大于 n”“查询延迟 TP99 大于 n”。其中 n 的取值需要结合业务特性与可接受的服务水平目标进行配置。
2.5 元数据监控
为更有效地治理 StarRocks的各类查询请求，可以实时获取审计日志，并基于审计日志构建元数据监控大盘，为后续的慢查询 SQL 治理提供数据支撑与定位依据。
select * from _starrocks_audit_db_.starrocks_audit_tbl;
审计日志相关数据落在 StarRocks 的内表中，对应信息可实时查询。也就是说，某条 SQL 执行完成后，可以立即在该内表中查到这条 SQL 的执行耗时等关键字段。基于这一基础能力，如果需要进一步做更细的源数据与查询行为监控，也可以围绕审计日志中记录的 SQL 信息进行扩展。
在监控大盘的组织方式上，支持按 Warehouse 维度拆分（例如划分为多个 Warehouse），同时也可以按数据集进行过滤。在筛选完成后，重点关注的数据字段通常包括：数据集名称、总 CPU 消耗、总查询大小、查询次数、查询行数、失败率与失败次数、单次查询的 CU 消耗、查询时间以及查询发起人等。这些指标支持排序与聚合，便于在优化过程中选取特定时间窗口，对总 CPU 消耗、总查询大小、总查询行数等维度进行 Top SQL 排查与治理。通过优先治理这些“高消耗/高影响”的 SQL，往往能够显著改善集群整体健康状况，因为在许多情况下，集群不稳定的根因来自少量高风险的“坏 SQL”。
2.6 大促保障
大促保障的目标，是把不确定性尽量前置消化，确保开卖高峰期间查询链路稳定可控。
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在资源侧， 会结合历史数据与业务预测，在大促开始前对 StarRocks 集群进行主动扩容，并在大促结束后主动缩容。
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在需求侧， 提前与业务负责人对齐本次大促的核心变更点，重点关注改造或新增页面，并将核心页面的 QPS 进行量化，为全链路压测与容量评估做准备。
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针对重保页面 ，我们还会建立一套智能应急机制，分为实例级与查询级两层。实例级故障切换方面，当 StarRocks 主实例不可用时，可通过自动化预案工具（FBI）将重保页面的查询请求批量切换到备库 Warehouse，完成实例级容灾；查询级自动容错方面，当重保页面出现单次查询失败或超时，系统会将该查询自动路由到备库 Warehouse 重试，尽量做到用户无感，为关键 SQL 增加一次“二次机会”，提升整体稳定性。
2.7 大促压测
大促压测通常分为两层： 核心页面单压与全链路压测。
在核心页面单压阶段，会先梳理大促期间的核心页面及新增页面，并对这些页面进行单独压测。这样做的目的，是尽可能在活动前置暴露并解决单点问题导致的性能瓶颈，为后续上线留出精细化优化空间。
在全链路压测阶段，会模拟“所有页面同时达到流量峰值”的极限场景，用以验证 StarRocks 集群在峰值冲击下的整体资源水位与关键性能指标是否符合预期。重点关注的资源水位通常包括 CPU、内存与 I/O，同时结合查询时延等指标，评估集群在极端并发与高负载下的稳定性与承载边界。
2.8 压测发现的问题和优化方案
1）分区裁剪失效或缺少分区过滤，导致扫全表
压测中发现，部分 SQL 因分区裁剪失效或未配置分区过滤条件，出现扫描范围过大甚至扫全表的风险。针对该类问题，治理原则是必须启用分区过滤并确保分区裁剪生效，不允许存在扫全表 SQL 在线运行。
分区裁剪生效的常见写法包括：对分区字段进行日期传参，直接基于分区字段触发裁剪；或使用日期函数触发裁剪，例如 date_format、date_add 等函数也可以触发分区裁剪。
分区裁剪失效的典型场景是分区字段与子查询结果进行比较，例如将分区字段与子查询返回的最小活动时间进行对比时，分区裁剪会失效。原因在于分区裁剪发生在 FE 阶段，而子查询需要到 BE 执行，FE 在规划阶段无法获得子查询结果，从而无法生成有效的分区裁剪信息。
2）读取 Paimon 生表时小文件过多，导致读取数据块数过大
压测还发现，读取 Paimon 表时存在小文件过多的问题。
定位方法 ：在 StarRocks 执行 SQL 时可开启 profile（通过 hint：/*+ SET_VAR(enable_profile = true) */）生成 profile 文件；在 profile 中搜索 “metadata”，其中 nativeReaderReadNum 表示读取的数据块数，nativeReaderReadBytes 表示读取的字节数。实践中，当单个分区的 nativeReaderReadNum 大于 200 时，通常建议考虑对表进行排序治理。
优化方案 ：在构建流批排序Paimon表时，建议采用分支表模式：离线分支将 bucket 设为 -1，实时分支按需设置 bucket。离线分支表通过 clustering columns 指定排序字段，可支持指定多个字段（如 f1、f2），一般选择 OLAP 查询中最常用的过滤字段，以提升过滤命中与读取效率。该能力仅支持 Flink 批写入，不支持 ODPS 写入；写入表时需要使用 hint： */*+ OPTIONS(‘sink.parallelism’ = ‘64’) / 。对于 ODPS 写入的 Paimon 表，则需要在任务下挂一个单独的 compact 排序任务。
为何有效 ：在双 11 场景下，活动周期往往持续数十天。当天数据属于实时增量，而从活动开始到昨天的历史数据占比更大；因此对离线数据进行表排序收益显著。压测实测显示，排序后读取的数据块数约为排序前的 1/1000。 离线分支完成排序后，活动开始到昨天（占比最大的历史数据）基本都处于“已排序、数据块读取量很小”的状态；实时分支由于无法排序，读取的数据块会相对多一些，但实时数据通常只存在于当天，整体占比小，因此对整条 SQL 的查询时延影响相对有限。
3）检查是否命中 MapJoin：小维表建议显式 broadcast
当 SQL 需要 join 小表（例如小于 10MB 的维表）时，建议在维表前显式加 broadcast，以触发类似离线 MapJoin 的执行策略。实测显示，引入 broadcast 后查询时延可显著下降，典型场景下可从十几秒优化到约 3 秒，整体查询时延约为原先的 1/3。
SELECT xxx
FROM table_a t0
LEFT JOIN [broadcast] dim_table_b t1
ON t0.cate_id = t1.slr_main_cate_id
AND t1.ds = 'xxx'
4）检查跨地域访问：计算与存储尽量同地域部署
还需要确认 StarRocks 实例与所读取的 Paimon 表是否处于同一地域。若不在同一地域，查询时延会明显增加。建议将 StarRocks 的部署地域与 Paimon 表存储地域保持一致。
5）主键表建议开启 deletion vectors：减少无效数据读取
对于 Paimon 主键表，建议开启 ‘deletion-vectors.enabled’ = 'true’参数。该能力会在写入阶段记录哪些主键数据已被删除；读取时可跳过已删除数据，减少无效扫描，从而提升查询性能。非主键表不需要开启该参数。
3 阶段成果与未来规划
3.1 阶段成果
整体来看，该方案带来了四方面阶段性成果。
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数据链路得到简化 ：通过统一存储与统一查询面，消除了数据同步链路，并降低了多份存储带来的成本与复杂度。
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数据使用门槛显著降低 ：基于 Paimon 的实时/离线中间层，不仅数据开发人员可以使用，业务分析师也可以通过 StarRocks 自助消费近实时数据，从而减少部分简单需求对数据研发排期的依赖。
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回刷开销得到明显削减 ： 核心场景的回刷效率提升约 80%，年化节省成本接近 1000 万。 其关键在于查询可以直接读取 Paimon 公共层并关联 Paimon 维表，业务变更时只需刷新维表，无需回刷与该维表相关的整条数据链路。
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在高性能实时分析方面，低成本解决了跨天交叉维度实时 UV 的计算难题，满足大促期间近实时决策需求。 具体做法是将可累加指标（如订单数、订单支付金额等）与不可累加指标（如 user_id）分开处理：可累加指标在查询侧直接聚合；不可累加指标则将 user_id 做 RB 化后存入中间层，StarRocks 读取 Paimon 表时通过 RB 相关函数计算 UV。
3.2 未来规划
面向下一阶段，规划主要集中在四个方向。
第一， 希望 StarRocks 具备更强的自动物化能力 ：针对用户高频查询的 SQL 自动生成物化结果，并在后续查询中自动完成改写，直接命中物化表。由于物化表往往已经完成聚合，其数据量相较直接查询中间层可以小很多个量级，从而显著降低扫描与计算开销，进一步提升查询速度与稳定性。
第二，计划进一步 丰富 StarRocks 的元数据能力 。
第三， 优化 StarRocks 的调度策略 ，重点是调度层面的 CPU 负载均衡能力。
第四，希望 StarRocks 具备直接读取 Fluss 的能力 ，从而支持秒级查询场景。目前 Paimon 仍以分钟级链路为主，如果能够在读取侧进一步下探到 Fluss，将更好覆盖对秒级实时性有明确诉求的业务场景。