作者：霖雾，携程数据开发工程师，关注图数据库等领域。
0. 背景
2017 年 9 月携程金融成立，在金融和风控业务中，有多种场景需要对图关系网络进行分析和实时查询，传统关系型数据库难以保证此类场景下的关联性能，且实现复杂性高，离线关联耗时过长，因此对图数据库的需求日益增加。携程金融从 2020 年开始引入大规模图存储和图计算技术，基于 NebulaGraph 构建了千亿级节点的图存储和分析平台，并取得了一些实际应用成果。
本文主要分享 NebulaGraph 在携程金融的实践，希望能带给大家一些实践启发。
本文主要从以下几个部分进行分析：
- 图基础介绍
- 图平台建设
- 内部应用案例分析
- 痛点与优化
- 总结规划
1. 图基础
首先我们来简单介绍下图相关的概念：
1.1 什么是图
在计算机科学中，图就是一些顶点的集合，这些顶点通过一系列边结对（连接）。比如我们用一个图表示社交网络，每一个人就是一个顶点，互相认识的人之间通过边联系。
在图数据库中，我们使用（起点,边类型,rank,终点）表示一条边。起点和终点比较好理解，表示一条边两个顶点的出入方向。边类型则是用于区分异构图的不同边，如我关注了你，我向你转账，关注和转账就是两种不同种类的边。而 rank 是用来区分同起始点同终点的不同边，如 A 对 B 的多次转账记录，起点、终点、边类型是完全相同的，因此就需要如时间戳作为 rank 来区分不同的边。
同时，点边均可具有属性，如：A 的手机号、银行卡、身份证号、籍贯等信息均可作为 A 的点属性存在，A 对 B 转账这条边，也可以具有属性，如转账金额，转账地点等边属性。
1.2 什么时候用图
（信息收集于开源社区、公开技术博客、文章、视频）
1.2.1 金融风控
- 诈骗电话的特征提取，如不在三步社交邻居圈内，被大量拒接等特征。实时识别拦截。（银行 / 网警等）
- 转账实时拦截（银行 / 支付宝等）
- 实时欺诈检测，羊毛党的识别（电商）
- 黑产群体识别，借贷记录良好用户关联，为用户提供更高额贷款、增加营收
1.2.2 股权穿透
影子集团、集团客户多层交叉持股、股权层层嵌套复杂关系的识别（天眼查 / 企查查）
1.2.3 数据血缘
在数据仓库开发过程中， 会因为数据跨表关联产生大量的中间表，使用图可直接根据关系模型表示出数据加工过程和数据流向，以及在依赖任务问题时快速定位上下游。
1.2.4 知识图谱
构建行业知识图谱。
1.2.5 泛安全
IP 关系等黑客攻击场景，计算机进程与线程等安全管理。
1.2.6 社交推荐
- 好友推荐，行为相似性，咨询传播路径，可能认识的人，大V 粉丝共同关注，共同阅读文章等，商品相似性，实现好友商品或者咨询的精准推荐；
- 通过对用户画像、好友关系等，进行用户分群、实现用户群体精准管理；
1.2.7 代码依赖分析
分析代码依赖关系。
1.2.8 供应链上下游分析
如：汽车供应链上下游可涉及上万零件及供应商，分析某些零件成本上涨 / 供应商单一 / 库存少等多维度的影响。（捷豹）
1.3 谁在研发图，谁在使用图
（信息收集于开源社区、公开技术博客、文章、视频）
目前国内几家大公司都有各自研发的图数据库，主要满足内部应用的需求，大多数都是闭源的，开源的仅有百度的 HugeGraph。其他比较优秀的开源产品有 Google Dgraph，vesoft 的 NebulaGraph 等，其中 NebulaGraph 在国内互联网公司应用非常广泛。结合我们的应用场景，以及外部公开的测试和内部压测，我们最终选择 NebulaGraph 构建金融图平台。
2. 图平台建设
2.1 图平台建设
我们的图平台早期只有 1 个 3 节点的 Nebula 集群。随着图应用场景的不断扩充，需要满足实时检索、离线分析、数据同步与校验等功能，最终演化成上述架构图。
2.1.1 离线图
主要用于图构建阶段（建模、图算法分析），通过 spark-connector 同集团的大数据平台打通，此外我们还将 NebulaGraph 提供的数 10 种常用图算法进行工具化包装，方便图分析人员在 Spark 集群提交图算法作业。
2.1.2 线上图
经过离线图分析确定最终建模后，会通过 spark-connector 将数据导入线上图。通过对接 qmq 消息（集团内部的消息框架）实时更新，对外提供实时检索服务。同时也会有 T+1 的 HIVE 增量数据通过 spark-connector 按天写入。
2.1.3 全量校验
虽然 NebulaGraph 通过 TOSS 保证了正反边的插入一致性，但仍不支持事务，随着数据持续更新，实时图和离线（HIVE 数据）可能会存在不一致的情况，因此我们需要定期进行全量数据的校验（把图读取到 Hive，和 Hive 表存储的图数据进行比对，找出差异、修复），保证数据的最终一致性。
2.1.4 集群规模
为了满足千亿节点的图业务需求，实时集群采用三台独立部署的高性能机器，每台机器 64 core / 320 GB / 12 TB SSD ，版本为 Nebula v2.5，跨机房部署。离线集群 64 core / 320 GB / 3.6 TB SSD * 12 ，测试集群 48 core / 188 GB / 5T HDD * 4.
2.2 遇到的问题
在 NebulaGraph 应用过程中，也发现一些问题，期待逐步完善：
- 资源隔离问题，目前 Nebula 没有资源分组隔离功能，不同业务会相互影响；如业务图 A 在导数据，业务图 B 线上延迟就非常高。
- 版本升级问题：
- NebulaGraph 在版本升级过程中需要停止服务，无法实现热更新；对于类似实时风控等对可靠性要求非常高的场景非常不友好。此种情况下如需保证在线升级，就需要配备主备集群，每个集群切量后挨个升级，增加服务复杂性和运维成本。
- 客户端不兼容，客户端需要跟着服务端一起升级版本。对于已有多个应用使用的 Nebula 集群，想要协调各应用方同时升级客户端是比较困难的。
3. 内部应用案例分析
3.1 数据血缘图
数据治理是近年来比较热的一个话题，他是解决数仓无序膨胀的有效手段，其中数据血缘是数据有效治理的重要依据，携程金融借助 NebulaGraph 构建了数据血缘图，以支撑数据治理的系统建设。
数据血缘就是数据产生的链路，记录数据加工的流向，经过了哪些过程和阶段；主要解决 ETL 过程中可能产出几十甚至几百个中间表导致的复杂表关系，借用数据血缘可以清晰地记录数据源头到最终数据的生成过程。
图 a 是数据血缘的关系图，采用库名 + 表名作为图的顶点来保证点的唯一性，点属性则是分开的库名和表名，以便通过库名或者表名进行属性查询。在两张表之间会建立一条边，边的属性主要存放任务的产生运行情况，比如说：任务开始时间，结束时间、用户 ID 等等同任务相关的信息。
图 b 是实际查询中的一张关系图，箭头的方向表示了表的加工方向，通过上游或者下游表我们可以快速地找到它的依赖，清晰明了地显示从上游到下游的每一个链路。
如果要表达复杂的血缘依赖关系图，通过传统的关系型数据库需要复杂的 SQL 实现（循环嵌套），性能也比较差，而通过图数据库实现，则可直接按数据依赖关系存储，读取也快于传统 DB，非常简洁。目前，数据血缘也是携程金融在图数据库上的一个经典应用。
3.2 风控关系人图
关系人图常用于欺诈识别等场景，它是通过 ID、设备、手机标识以及其他介质信息关联不同用户的关系网络。比如说，用户 A 和用户 B 共享一个 Wi-Fi，他们便是局域网下的关系人；用户 C 和用户 D 相互下过单，他们便是下单关系人。简言之，系统通过多种维度的数据关联不同的用户，这便是关系人图。
构建模型时，通常要查询某个时点（比如欺诈事件发生前）的关系图，对当时的图进行模型抽取和特征构建，我们称这个过程为图回溯。随着回溯时间点的不同，返回的图数据也是动态变化的；比如某人上午，下午各自打了一通电话，需要回溯此人中午时间点时的图关系，只会出现上午的电话记录，具体到图，则每类边都具有此类时间特性，每一次查询都需要对时间进行限制。
对于图回溯场景，最初我们尝试通过 HIVE SQL 实现，发现对于二阶及以上的图回溯，SQL 表达会非常复杂，而且性能不可接受（比如二阶回溯 Hive 需要跑数小时，三阶回溯 Hive 几乎不能实现）；因此尝试借助图数据库来实现，把时间作为边 rank 进行建模，再根据边关系进行筛选来实现回溯。这种回溯方式更直观、简洁，使用简单的 API 即可完成，在性能上相比 Hive 也有 1 个数量级以上的提升（二阶回溯，图节点：百亿级，待回溯节点：10 万级)。
下面用一个例子说明：如图(a)，点 A 分别在 t0、t1、t2 时刻建立了一条边，t0、t1、t2为边 rank 值，需要返回 tx 时的的图关系数据，只能返回 t0、t1 对应的点 B、C，因为当回溯到 tx 时间点时候，t2 还没有发生；最终返回的图关系为 t0 和 t1 时候，VertexA ->VertexB、VertexA -> VertexC（见图(c)）。这个例子是用一种边进行回溯，实际查询中可能会涉及到 2~3 跳，且存在异构边（打电话是一种边，点外卖又是一种边，下单酒店机票是一种边，都是不同类型的边），而这种异构图的数据都具有回溯特征，因此实际的关系人图回溯查询也会变得复杂。
3.3 实时反欺诈图
用户下单时，会进入一个快速风控的阶段：通过基于关系型数据库和图数据库的规则进行模型特征计算，来判断这个用户是不是风险用户，要不要对该用户进行下单拦截（实时反欺诈）。
我们可以根据图关系配合模型规则，用来挖掘欺诈团伙。比如说，已知某个 uid 是犯欺团伙的一员，根据图关联来判断跟他关系紧密的用户是不是存在欺诈行为。为了避免影响正常用户的下单流程，风控阶段需要快速响应，因此对图查询的性能要求非常高（P95 < 15 ms)。我们基于 NebulaGraph 构建了百亿级的反欺诈图，在查询性能的优化方面进行了较多思考。
此图 Schema 为脱敏过后的部分图模型，当中隐藏很多建模信息。这里简单讲解下部分的查询流程和关联信息。
如上图为一次图查询流程，每一次图查询由多个起始点如用户 uid、用户 mobile 等用户信息同时开始，每条线为一次关联查询，因此一次图查询由几十次点边查询组成，由起始点经过一跳查询和 2 跳查询，最终将结果集返回给风控引擎。
系统会将用户的信息，转化为该用户的标签。在图查询的时候，根据这些标签，如 uid、mobile 进行独立查询。举个例子，根据某个 uid 进行一跳查询，查询出它关联的 5 个手机号。再根据这 5 个手机号进行独立的 2 跳查询，可能会出来 25 个 uid，查询会存在数据膨胀的情况。因此，系统会做一个查询限制。去查看这 5 个手机号关联的 uid 是不是超过了系统设定的热点值。如果说通过 mobile 查询出来关联的手机号、uid 过多的话，系统就会判断其为热点数据，不进行边结果返回。（二阶/三阶回溯，图点边：百亿级)。
4.1 痛点及优化
在上述应用场景中，对于风控关系人图和反欺诈图，由于图规模比较大（百亿点边），查询较多，且对时延要求较高，遇到了一些典型问题，接下来简单介绍一下。
4.1.1 查询性能问题
为了满足实时场景 2 跳查询 P95 15 ms 需求，我们针对图 Schema 和连接池以及查询端做了一些优化：
4.1.2 牺牲写性能换取读性能
首先，我们来看看这样的一个需求：查询 ID 关联的手机号，需要满足对于这个手机号关联边不超过 3 个。这里解释下为什么要限制关联边数量，因为我们正常个体关联边数量是有限的，会有一个对于大多数人的 P95 这样的阈值边数量，超过这个阈值就是脏数据。为了这个阈值校验， 就需要对每次查询的结果再多查询一跳。
如图(a)所示，我们需要进行 2 次查询，第一跳查询是为了查询用户 ID 关联的手机号，第二跳查询是为了保证我们的结果值是合法的（阈值内），这样每跳查询最终需要进行 2 跳查询来满足。如图给出了图查询的 nGQL 2 步伪码，这种情况下无法满足我们的高时效性。如何优化呢？看下图(b) ：
我们可以将热点查询固定在点属性上，这样一跳查询时就可以知道该点有多少关联边，避免进行图 a 中（2）语句验证。还是以图 (a)为例，从一个用户 ID 开始查询，查询他的手机号关联，此时因为手机号关联的边已经变成了点属性（修改了 schema），图(a) 2 条查询语句实现的功能就可以变成一条查询 go from $id over $edgeName where $手机号.用户id边数据 <5 | limit 5。
这种设计的好处就是，在读的时候可以加速验证过程，节约了一跳查询。带来的成本是：每写一条边，同时需要更新 2 个点属性来记录点的关联边情况，而且需要保证幂等（保证重复提交不会叠加属性 +1）。当插入一条边的时，先去图里面查询边是否存在，不存在才会进行写边以及点属性 +1 的操作。也就是我们牺牲了写性能，来换取读性能，并通过定期 check 保证数据一致。
4.1.3 池化连接降低时延
第二个优化手段是通过池化连接降低时延。Nebula 官方连接池每次进行查询均需要进行建立初始化连接-执行查询任务-关闭连接。而在高频（QPS 会达到几千）的查询场景中，频繁的创建、关闭连接非常影响系统的性能和稳定性。且建立连接过程耗时平均需要 6 ms， 比实际查询时长 1.5 ms 左右高出几倍，这是不可接受的。因此我们对官方客户端进行了二次封装，实现连接的复用和共享。最后，将查询 P95 从 20 ms 降低到了 4 ms。通过合理控制并发，我们最终将 2 跳查询性能控制在 P95 15 ms 。
这里贴下代码供参考：
public class SessionPool {
/**
* 创建连接池
*
* @param maxCountSession 默认创建连接数
* @param minCountSession 最大创建连接数
* @param hostAndPort 机器端口列表
* @param userName 用户名
* @param passWord 密码
* @throws UnknownHostException
* @throws NotValidConnectionException
* @throws IOErrorException
* @throws AuthFailedException
*/
public SessionPool(int maxCountSession, int minCountSession, String hostAndPort, String userName, String passWord) throws UnknownHostException, NotValidConnectionException, IOErrorException, AuthFailedException {
this.minCountSession = minCountSession;
this.maxCountSession = maxCountSession;
this.userName = userName;
this.passWord = passWord;
this.queue = new LinkedBlockingQueue<>(minCountSession);
this.pool = this.initGraphClient(hostAndPort, maxCountSession, minCountSession);
initSession();
}
public Session borrow() {
Session se = queue.poll();
if (se != null) {
return se;
}
try {
return this.pool.getSession(userName, passWord, true);
} catch (Exception e) {
log.error("execute borrow session fail, detail: ", e);
throw new RuntimeException(e);
}
}
public void release(Session se) {
if (se != null) {
boolean success = queue.offer(se);
if (!success) {
se.release();
}
}
}
public void close() {
this.pool.close();
}
private void initSession() throws NotValidConnectionException, IOErrorException, AuthFailedException {
for (int i = 0; i < minCountSession; i++) {
queue.offer(this.pool.getSession(userName, passWord, true));
}
}
private NebulaPool initGraphClient(String hostAndPort, int maxConnSize, int minCount) throws UnknownHostException {
List<HostAddress> hostAndPorts = getGraphHostPort(hostAndPort);
NebulaPool pool = new NebulaPool();
NebulaPoolConfig nebulaPoolConfig = new NebulaPoolConfig();
nebulaPoolConfig = nebulaPoolConfig.setMaxConnSize(maxConnSize);
nebulaPoolConfig = nebulaPoolConfig.setMinConnSize(minCount);
nebulaPoolConfig = nebulaPoolConfig.setIdleTime(1000 * 600);
pool.init(hostAndPorts, nebulaPoolConfig);
return pool;
}
private List<HostAddress> getGraphHostPort(String hostAndPort) {
String[] split = hostAndPort.split(",");
return Arrays.stream(split).map(item -> {
String[] splitList = item.split(":");
return new HostAddress(splitList[0], Integer.parseInt(splitList[1]));
}).collect(Collectors.toList());
}
private Queue<Session> queue;
private String userName;
private String passWord;
private int minCountSession;
private int maxCountSession;
private NebulaPool pool;
}
4.1.4 查询端优化
对于查询端，像 3.3 中的例图，每一次图查询由多个起始点开始，可拆解为几十次点边查询，需要让每一层的查询尽可能地并发进行，降低最终时延。我们可以先对 1 跳查询并发（约十几次查询），再对结果进行分类合并，进行第二轮的迭代并发查询（十几到几十次查询），通过合理地控制并发，可将一次组合图查询的 P95 控制在 15 ms 以内。
4.2 边热点问题
在图查询过程中，存在部分用户 ID 关联过多信息，如黄牛用户关联过多信息，这部分异常用户会在每一次查询时被过滤掉，不会继续参与下一次查询，避免结果膨胀。而判断是否为异常用户，则依赖于数据本身设定的阈值，异常数据不会流入下一阶段对模型计算造成干扰。
4.3 一致性问题
NebulaGraph 本身是没有事务的，对于上文写边以及点属性 +1 的操作，如何保证这些操作的一致性，上文提到过，我们会定期对全量 HIVE 表数据和图数据库进行 check，以 HIVE 数据为准对线上图进行修正，来实现最终一致性。目前来说，图数据库和 HIVE 表不一致的情况还是比较少的。
5. 总结与展望
基于 NebulaGraph 的图业务应用，完成了对数据血缘、对关系人网络、反欺诈等场景的支持，并将持续应用在金融更多场景下，助力金融业务。我们将持续跟进社区，结合自身应用场景推进图平台建设；同时也期待社区版能提供热升级、资源隔离、更丰富易用的算法包、更强大的 Studio 等功能。
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