平台|StarRocks VS ClickHouse，携程大住宿智能数据平台的应用_缓存|访问|场景|应用|智能|消息

携程是全球领先的一站式旅行平台，现有员工约30000人，公司旗下的平台可面向全球用户提供一套完整的旅行产品、服务及差异化的旅行内容。携程大住宿部是国内最大的酒店分销电子商务平台，在全球拥有约63万家国内酒店和70万家国际酒店。携程大住宿数据智能平台中70%的实时数据场景已经接入StarRocks ，查询响应速度平均在200ms左右，超过500ms的慢查询数大幅度减少，同时人力和硬件成本大大降低。后续会将剩余的实时场景和离线场景全部迁入StarRocks 。
（作者：史文俊携程大住宿数据智能部资深开发工程师，负责携程大住宿数据智能平台的研发）
平台现状
大住宿数据智能平台（简称HData）是一个为携程大住宿业务提供数据可视化的平台，简而言之，就是用图表的形式更为直观地展示与解读数据，帮助业务获得知识和洞察，形成正确的决策，做出快速决策，少犯错误。在大住宿内部，每个部门关心的指标侧重点会不同，权限控制也都会不一样，所以数据展示的方式也是多样化。

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HData每天有将近2200左右的UV ， 10w左右的PV来访问我们的系统，而节假日期间的访问量基本都会翻2到3倍。

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从2018年开始使用ClickHouse以来，我们90%的业务线都强依赖于ClickHouse ， 95%左右的接口响应时长都在1s以内， ClickHouse强悍的查询性能得到了充分体现。
现在总数据行数大概700亿左右，每天有超过2000个左右的流程，需要更新的数据行数大概有150亿左右。
未压缩前的数据总容量：8T ，压缩后的数据总容量：1.75T 。

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但是ClickHouse无法支持高并发查询的缺陷也很明显，现在CPU大部分情况下消耗是在30%以内，不过当有用户大量查询时CPU使用率可能就会被拉的很高。并且如果出现一个复杂的高消耗查询，只靠人工手刷，可能在很短的时间内就可以把40C的CPU使用率打满：

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工作日的早上9点一般会有一波访问高峰，为了保持系统稳定，我们采用主动建立缓存+用户被动触发缓存的机制来降低ClickHouse服务器的压力。
一方面我们会将一些高频访问的页面查询结果进行缓存。另一方面，在离线数据更新完成后，我们通过分析用户行为数据，主动给最近5天来访问过相关数据的用户缓存默认条件的数据，降低波峰。

平台|StarRocks VS ClickHouse，携程大住宿智能数据平台的应用

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