百度搜索ExGraph图执行引擎：从架构设计到生产实践

2025年12月16日 互联网

百度搜索ExGraph图执行引擎：从架构设计到生产实践

一、背景与需求分析

在搜索场景中，图结构数据（如网页链接图、知识图谱、用户行为图）的实时分析与处理是提升搜索质量的核心环节。传统图计算框架（如基于BSP模型的某开源系统）在处理超大规模动态图时，面临计算延迟高、资源利用率低、调度僵化等问题。例如，在处理万亿级边数的网页链接图更新时，传统框架的批处理模式会导致小时级延迟，无法满足搜索结果实时性的要求。

ExGraph引擎的设计目标聚焦于三大场景：实时图特征计算（如PageRank实时更新）、动态图模式挖掘（如垃圾网页团伙检测）、异构图联合推理（如知识图谱与行为图的融合分析）。其核心挑战包括：支持每秒百万级边更新的动态图、毫秒级延迟的子图查询、混合负载下的资源隔离。

二、架构设计：分层解耦与动态扩展

1. 逻辑架构分层

ExGraph采用四层架构设计：

  • 存储层：基于分布式KV存储构建图元数据索引，支持边数据的分片存储与局部更新。例如，将网页链接图按域名分片，每个分片独立维护出入边列表，降低单节点故障影响范围。
  • 计算层：采用”有向无环图（DAG）+动态任务拆分”模式，将图计算任务分解为可并行执行的子任务。例如，PageRank计算被拆分为”边数据加载→迭代计算→结果聚合”三个阶段，每个阶段可独立扩展。
  • 调度层：实现两级调度机制。全局调度器负责跨节点任务分配，基于资源预留与负载预测算法动态调整计算资源；局部调度器在单个节点内采用工作窃取（Work Stealing）策略，平衡多线程负载。
  • 接口层：提供图查询API（如子图匹配、最短路径）与计算API（如矩阵运算、聚合函数），支持通过SQL-like语法定义图计算流程。示例代码如下： 
    1. -- 实时计算网页出度TOP100
    2. SELECT node_id, COUNT(*) as out_degree 
    3. FROM edges 
    4. WHERE edge_type = 'OUTLINK' 
    5. GROUP BY node_id 
    6. ORDER BY out_degree DESC 
    7. LIMIT 100;

2. 关键设计决策

  • 计算模型选择：摒弃传统BSP模型，采用异步计算（ASP）与屏障控制（Barrier Control）混合模式。在迭代计算场景（如PageRank）中，允许慢节点延迟收敛，通过动态阈值判断全局迭代终止，减少同步等待开销。
  • 数据分片策略：采用”顶点切割+边分片”混合策略。对于高密度子图（如社交网络），按顶点范围分片；对于稀疏图（如网页链接图），按边数据哈希分片，平衡计算与通信开销。
  • 故障恢复机制：基于检查点（Checkpoint）与日志重放（Log Replay）实现分钟级恢复。计算过程中定期将中间状态写入分布式存储，故障时从最近检查点恢复，仅重放故障后的增量日志。

三、核心模块实现

1. 动态图更新处理

针对动态图场景，设计”增量计算+影子副本”机制：

  • 增量计算：维护图的版本号与变更日志（Delta Log），计算时仅处理变更部分。例如，新增边时仅更新相关顶点的PageRank值，而非全图重新计算。
  • 影子副本：为实时查询提供快照视图，计算任务在影子副本上执行，避免阻塞在线服务。通过多版本并发控制（MVCC）保证数据一致性。

2. 混合负载调度

为解决计算密集型（如矩阵运算）与IO密集型（如子图查询）任务的资源竞争，采用以下策略：

  • 资源配额管理：为不同任务类型分配CPU、内存、网络带宽配额，通过cgroups实现硬隔离。
  • 动态优先级调整：基于任务截止时间（Deadline）与资源需求动态调整优先级。例如，实时查询任务优先级高于离线分析任务。
  • 反压机制：当计算节点负载超过阈值时，自动拒绝新任务并向上游发送反压信号，避免系统过载。

3. 性能优化实践

  • 数据局部性优化：通过图重划分（Graph Repartitioning）减少跨节点通信。例如，将频繁交互的顶点对分配到同一节点，使90%的边数据访问本地化。
  • 向量化执行：对计算密集型操作（如稀疏矩阵乘法）采用SIMD指令优化，在某测试集群中实现3倍性能提升。
  • 缓存预热：对热点子图（如首页链接）提前加载到内存，通过布隆过滤器（Bloom Filter）快速判断边是否存在，减少磁盘访问。

四、生产环境挑战与解决方案

1. 长尾请求处理

在搜索场景中，5%的复杂查询可能消耗80%的资源。ExGraph通过以下方式优化：

  • 分级队列：将查询分为简单（毫秒级）、中等（秒级）、复杂（分钟级）三级，分别分配不同资源池。
  • 超时中断：为复杂查询设置硬性超时时间，超时后终止任务并返回部分结果，避免阻塞后续请求。
  • 异步化改造：将非实时需求（如离线分析）转为异步任务，通过消息队列削峰填谷。

2. 跨机房部署优化

为满足全球搜索的低延迟需求，ExGraph支持多机房部署：

  • 数据同步：采用基于Paxos的强一致性协议同步元数据，边数据通过异步复制实现最终一致性。
  • 就近计算：根据用户IP将查询路由到最近机房，减少网络传输延迟。
  • 容灾切换：当主机房故障时，自动将流量切换至备用机房，通过Zookeeper实现配置动态更新。

五、未来演进方向

当前ExGraph已在百度搜索核心链路稳定运行，未来计划在以下方向深化：

  • 图神经网络（GNN）支持：集成图嵌入计算能力，支持搜索结果排序中的深度特征提取。
  • 流图一体：统一批处理与流处理接口，实现动态图与静态图的无缝切换。
  • 硬件加速：探索基于FPGA/GPU的异构计算，进一步提升大规模图计算的吞吐量。

通过持续优化，ExGraph已成为支撑百度搜索图计算需求的核心基础设施，其设计理念与实现方法可为同类大规模图数据处理场景提供参考。

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