Jerry 是一家位于北美的科技公司，利用人工智能和机器学习技术，简化汽车保险和贷款的比价和购买流程。在美国，Jerry 的应用在其所属领域排名第一。
随着数据规模的增长，Jerry 在使用 AWS Redshift 时遇到了一些性能与成本的挑战。Jerry 重新设计了系统架构，使用 ClickHouse 后，数据查询性能提升了 20 倍，并大幅降低了成本。但在使用过程中也遇到了磁盘损坏和数据恢复等诸多存储挑战。作为初创公司，Jerry 希望避免对 ClickHouse 集群进行大量的维护工作。
于是，Jerry 采纳了 JuiceFS， 并创新性地使用其快照功能实现了 ClickHouse 主从架构。这一架构不仅确保了数据的高可用性和稳定性，还显著提高了系统的性能和数据恢复能力。在超过一年的时间里无停机和无复制错误，并提供了可预期的性能。
起初，我们很自然地选择使用 Redshift 来满足分析查询的需求。然而，随着数据量的急剧增长，我们开始遭遇严重的性能和成本挑战。例如，在生成漏斗和 AB 测试报表时，我们面临着长达数十分钟的加载等待时间。即便在规模合理的 Redshift 集群上，这些操作也耗时过长，导致数据服务一度陷入不可用状态。
我们需要一个更快、更经济的解决方案，并且我们可以接受其不支持实时的更新和删除操作的特性。基于这些条件，在三四年前的时间背景下，ClickHouse 成为了我们的首选。随后，我们成功切换到 ClickHouse，并引入了全新的数据仓库设计，最终取得的成果如下：
重要报表的加载时间从原先的十几分钟到几十分钟大幅缩短至几秒，显著提升了数据处理的效率。我们的总成本降低至原来的四分之一，甚至更低。这一变革让我们的团队以及其他相关部门倍感欣喜，因为他们现在能够更高效地工作，迭代速度更快，且能够编写直观的 SQL 查询。对于 Jerry 而言，是一次巨大的成功。
Jerry 目前采用的架构以 ClickHouse 为核心，辅以 Snowflake。在大部分场景下，即 99% 的数据应用场景中，都依赖 ClickHouse 的高效处理能力。当面临 ClickHouse 无法处理的 1%的数据任务时，我们采取将数据转移至 Snowflake 进行处理的策略。我们做了一些工作以确保用户平滑地在 ClickHouse 与 Snowflake 之间进行数据交换。
我们预计在较长一段时间内维持单机状态。在决定采用此种方法前，我们审慎地评估了单机部署的可持续性，并非仅着眼于眼前的部署需求，而是基于对未来几年内是否适合我们方案的长期考量。
首要考虑因素是性能。在同等计算资源条件下，由于避免了集群的开销，单机部署表现出色，这也符合官方的推荐。我们可以坚持采用单机部署，直至其无法满足业务需求。
另一重要原因在于单机部署对我们而言具有最低的维护成本。这不仅涵盖了集成维护成本，还涉及应用数据设置以及应用层暴露的维护成本。
我们发现目前的硬件条件已经可以支持很大规模的单机 ClickHouse。例如，现在我们可以在 AWS上 买到 24TB 内存和 488 个 vCPU 的 EC2 实例，这个规模比很多投入部署的 ClickHouse 集群都大，使用最新的硬件技术，硬盘带宽也能达到我们设想的规划容量。
因此，从内存、CPU 和存储带宽等角度考虑，单机 ClickHouse 是一个可行的方案，预计在可预见的未来将继续有效。
当然，ClickHouse 方案亦存在其固有的问题。
首先，当遭遇硬件故障时，ClickHouse 的宕机时间相对较长，这对业务的连续性和稳定性构成了威胁。
其次，数据迁移和备份在 ClickHouse 中至今仍是一项具有挑战性的任务，实现良好的数据备份和迁移方案尚显困难。
在我们部署该项目后，还遇到了一些问题。
首要问题是常规的存储扩展和维护需求，由于数据量迅猛增长，保持合理的磁盘利用率变得尤为重要，每次操作都需要我们投入大量精力。
另一问题则是由磁盘故障引发的一系列连锁反应。ClickHouse 被设计为疯狂使用硬件资源以提供最好的查询性能，它对磁盘的读写操作非常频繁，经常接近最高带宽，这就带来更大的硬盘硬件故障的可能性。当发生硬件故障的时候，根据数据量的大小，故障恢复通常需要几小时到十几小时，我们也在一些使用者中听到了类似的情况。虽然数据分析系统通常被看作是其他系统的数据副本，但这带来的影响还是非常大的。因此，我们必须对可能出现的硬件故障做好充分准备，而数据备份、恢复和迁移等任务也极具挑战性，需要我们投入更多的精力和资源来应对。
因此，我们萌生了一个思路，即考虑将 ClickHouse 迁移到基于 JuiceFS 的共享存储环境中运行。这篇文章当时给我提供了一些参考：ClickHouse 存算分离架构探索。
为了验证此方案的可行性，我们进行了一系列测试。测试结果显示，在启用缓存的情况下，JuiceFS 的读取性能与本地硬盘的性能接近，与 JuiceFS 博客中展示的结果相似。
写入性能虽降至写入磁盘速度的 10%至 50% ，但对于我们而言，这是一个可接受的范围。
以下是我们对 JuiceFS 挂载进行了针对性的调优操作：
最主要的调优目标是提高缓存命中率。由于我们使用的是 JuiceFS 云服务版，我们成功将缓存命中率提升至 95%。若仍需进一步提高，我们将考虑增加硬盘资源。
ClickHouse 结合 JuiceFS 的方案显著减少了运维工作。我们不再需要频繁进行硬盘扩展，而是着重监控缓存命中率，从而大大减轻了扩展硬盘的紧迫性。其次，在硬件故障发生时，我们无需进行数据迁移，这极大地减少了潜在的风险和损失。
JuiceFS 快照（snapshot）功能提供了方便的数据备份与恢复手段，这对我们来说非常有价值。使用快照功能，我可以在未来某个时刻再次运行在数据快照上运行数据库服务，以查看其原始状态，这在文件系统层面上解决了以往需要在应用层面解决的问题。（社区版用户使用克隆功能，实现类似功能，点击此处了解。）
此外，由于无需进行数据迁移，宕机时间得到了大幅减少。我们能够迅速应对故障，或者让自动化系统在另一台机器上挂载目录，确保业务的连续性。值得一提的是，ClickHouse 的启动时间仅需几分钟，这进一步提升了系统的故障恢复速度。
再者，我们的读取性能在迁移后保持稳定，整个公司都未察觉到任何变化，这充分证明了该方案在性能方面的稳定性。
最后，我们的成本也得到了大幅下降。通过将昂贵的云存储产品替换为廉价的对象存储，我们实现了成本的优化，进一步提升了整体效益。
在迁移 ClickHouse 后，我们遇到了如下问题，这些问题最终促使我们考虑构建主从架构。
第一：资源竞争所引发的性能下降。在当前的 ClickHouse 使用方式中，我们把所有的任务都放在了这个架构中，当时 ETL 任务与报表任务之间时常发生冲突，影响了整体性能。
第二：硬件故障导致的宕机问题。对于需要随时查看数据的公司而言，长期的宕机是不可接受的。因此，我们考虑在现有基础上寻找解决方案，从而引出了构建主从架构的构想。
JuiceFS 支持在不同地点挂载多个挂载点。于是我们尝试在其他地方直接挂载 JuiceFS 文件系统，并在相同位置运行 ClickHouse。然而，在实施过程中我们遇到了一些问题。
首先，ClickHouse 通过文件锁机制限制同一份文件只能由一个实例运行，这确实带来了一些挑战。但幸运的是，这个问题相对容易解决，我们只需修改 ClickHouse 的源代码并对其进行锁定即可。
其次，即便在应用过程中仅进行只读操作，ClickHouse 仍会保留一些状态信息，如写入时的缓存。
最后，元数据同步也是一个问题。当 JuiceFS 上运行多个 ClickHouse 实例时，写入实例的部分数据可能无法被其他实例感知，这需要我们重启实例以解决问题。
这当然是不理想的，所以我们决定利用 JuiceFS snapshot 功能来实现主从架构。这个架构的使用方式与常规理解的主从架构并无显著差异。所有的数据更新操作均发生在主实例上，包括数据同步和 ETL 等任务；而从实例则专注于为用户提供查询能力。
使用 JuiceFS 的快照功能命令：从主实例的 ClickHouse 数据目录创建出一个快照目录，并在此目录上部署一个 ClickHouse 服务。
暂停 Kafka 消费队列：在启动可用于 ClickHouse 的实例之前，必须确保停止对其他数据源的有状态内容的消费。对于我们而言，这意味着暂停 Kafka 消息队列的运行，以避免与主实例竞争 Kafka 数据。
在快照目录上运行 ClickHouse: 启动 ClickHouse 服务后，我们还将注入一些元数据，以向访问者提供关于 ClickHouse 创建时间等信息。
删除 ClickHouse data mutation：在从实例上删除所有的 data mutation，这有助于提升系统性能。
如何进行连续复制：值得注意的是，快照仅保留创建时的状态，为了让“从实例”读到最新的数据，我们定期重新创建副本实例，并替换原有实例。这种方法直观且高效，每个副本实例都从两个副本开始，并有一个指向某个副本的指针。我们可以根据时间间隔或特定条件来重新创建另一个副本，并将指针指向新创建的副本实例，从而无需停机更新。我们设定的最小时间间隔为 10 分钟，通常每小时运行一次即可满足需求。
ClickHouse 的主从架构已稳定运行超过一年，期间完成了超过 2 万次的复制操作而未曾失败，展现了其极高的可靠性。工作负载隔离和数据副本的稳定性是提升性能的关键。我们成功地将整体报表的可用性从不足 95% 提升至 99% ，而且这一提升无需任何应用层面的优化。此外，该架构支持弹性扩展，极大地增加了灵活性，使我们能够根据需求随时开发和部署新的 ClickHouse 服务，而无需额外的复杂操作。
我们期望开发一个更为优化的控制界面，以实现自动化实例的生命周期管理、创建操作以及缓存管理功能。
在运行主从架构的过程中，我们观察到主实例在 JuiceFS 上相较于本地硬盘更易发生崩溃现象。尽管大多数情况下可以同步数据，并且同步的数据通常随时可由其他副本访问，但在处理失败时仍需考虑这一特殊情况。尽管我们从概念和原则上对崩溃原因有所了解，但至今仍未完全解决这一问题。简而言之，由于文件系统上的 I/O 系统调用时间较本地硬盘更长，这些异常情况可能会传导至其他组件，进而引发主实例的崩溃。
优化写入性能。主要涉及两个方面。首先，从应用层面来看，由于当前对 Parquet 开放格式的支持已经相当完善，因此，对于大部分负载，我们可以在 ClickHouse 之外将其直接写入 JuiceFS，以便于访问。这样，我们可以采用传统方式实现并行写入，从而提高写入性能。
我们注意到一个新项目 chDB，该项目允许用户在 Python 环境中直接嵌入 ClickHouse 功能，无需 ClickHouse Server。结合 CHDB 和 JuiceFS 我们可以实现完全 serverless 的 ClickHouse。这是一个我们在探索的方向。
第一个原因十分明确，JuiceFS 在当时是我们唯一可选的能在对象存储上运行的 POSIX 文件系统。
第二个原因在于其无限的容量特性。自我们使用以来，基本上无需再为容量问题而担忧。
第三个原因则是其成本优势显著，相较于其他方案，JuiceFS 的成本大幅降低。
第四个令人称道的功能是其强大的快照（snapshot） 能力。它巧妙地将 Git 分支的思维模型引入文件系统层面，并正确、高效地实现了这一模型。当两个不同层面的概念结合得如此完美时，往往能带来极具创意的解决方案，使得之前需要付出巨大努力才能解决的问题变得轻而易举。正如我们之前所面临的主从架构问题，若在其他层面处理，无疑会是一个庞大的项目。
数据交换：我们聚焦于 ClickHouse 的应用。利用其访问共享存储的特性进行数据交换，为我们提供了诸多有趣的场景。其中，将 JuiceFS 挂载在 JupyterHub 上尤为引人注目。一些数据科学家将数据输出到特定目录中，这使得在编写报表时，我们可以用这个数据直接对所有 ClickHouse 中的表进行联合查询，极大地优化了整个工作流程。尽管许多工程师认为将数据同步写入并不困难，但长期累积下来，若每日都能省去这一步骤，将极大地减轻心智负担。
机器学习管线：在 JuiceFS 上存储所有机器学习管线所需的数据，包括训练数据等，JuiceFS 为我们打通工作流提供了便捷的途径。通过这种方式，我们可以轻松地将训练时的 notebook 输出放置到指定位置，从而在 JupyterHub 上实现快速访问，使得整个管线流畅无阻。
Kafka + JuiceFS：我们将 Kafka 存储在 JuiceFS 上，尽管我们直接访问 Kafka的应用场景并不多，但考虑到其作为数据资产的长期存储价值，我们仍选择采用这种方式。相较于使用 AWS 相应产品，我们通过这种方式保守估计节省了约 10-20 倍的成本。经过性能测试，我们发现单机性能有所下降，但是这个方案具备良好的水平扩展能力，可以通过添加节点获得我们所需要的吞吐量。该方案的信息延迟相较于本地存储稍大，且存在某些不稳定问题，不适合用在需要实时流处理的场景。
最初，我作为个人用户开始使用 JuiceFS， 在我看来，JuiceFS 的设计优雅、是一个能让开发者的生活变得简单的产品，这一点非常重要。当我在工作中引入 JuiceFS 时，它也总能把事情变得简单。希望这篇文章能给创业型公司，或者大公司里的小型业务，带来有价值的参考。
服务不稳定是一类常态，面对此类场景恰当的应对策略应该是什么？退一步说，即使我们能够确保第一方服务的稳定性，我们又应该如何面对网络延迟以及掌控以外的不确定性？这都是本篇文章会谈到的内容