Group Commit 不是一种新的导入方式，而是对INSERT INTO tbl VALUES(...)、Stream Load、Http Stream的扩展，大幅提升了高并发小写入的性能。您的应用程序可以直接使用 JDBC 将数据高频写入 Doris，同时通过使用 PreparedStatement 可以获得更高的性能。在日志场景下，您也可以利用 Stream Load 或者 Http Stream 将数据高频写入 Doris。

Group Commit 模式

Group Commit 写入有三种模式，分别是：

• 关闭模式（off_mode）

不开启 Group Commit，保持以上三种导入方式的默认行为。 - 同步模式（sync_mode）

Doris 根据负载和表的 group_commit_interval属性将多个导入在一个事务提交，事务提交后导入返回。这适用于高并发写入场景，且在导入完成后要求数据立即可见。 - 异步模式（async_mode）

Doris 首先将数据写入 WAL (Write Ahead Log)，然后导入立即返回。Doris 会根据负载和表的group_commit_interval属性异步提交数据，提交之后数据可见。为了防止 WAL 占用较大的磁盘空间，单次导入数据量较大时，会自动切换为sync_mode。这适用于写入延迟敏感以及高频写入的场景。

Group Commit 使用方式

假如表的结构为：

1. CREATE TABLE `dt` (
2. `id` int(11) NOT NULL,
3. `name` varchar(50) NULL,
4. `score` int(11) NULL
5. ) ENGINE=OLAP
6. DUPLICATE KEY(`id`)
7. DISTRIBUTED BY HASH(`id`) BUCKETS 1
8. PROPERTIES (
9. "replication_num" = "1"
10. );

使用 JDBC

当用户使用 JDBC insert into values方式写入时，为了减少 SQL 解析和生成规划的开销，我们在 FE 端支持了 MySQL 协议的 PreparedStatement 特性。当使用 PreparedStatement 时，SQL 和其导入规划将被缓存到 Session 级别的内存缓存中，后续的导入直接使用缓存对象，降低了 FE 的 CPU 压力。下面是在 JDBC 中使用 PreparedStatement 的例子：

1. 设置 JDBC URL 并在 Server 端开启 Prepared Statement

1. url = jdbc:mysql://127.0.0.1:9030/db?useServerPrepStmts=true

2. 配置 group_commit session 变量，有如下两种方式：

• 通过 JDBC url 设置，增加sessionVariables=group_commit=async_mode

1. url = jdbc:mysql://127.0.0.1:9030/db?useServerPrepStmts=true&sessionVariables=group_commit=async_mode - 通过执行 SQL 设置

1. try (Statement statement = conn.createStatement()) { 2. statement.execute("SET group_commit = async_mode;"); 3. }

3. 使用 PreparedStatement

1. private static final String JDBC_DRIVER = "com.mysql.jdbc.Driver";
2. private static final String URL_PATTERN = "jdbc:mysql://%s:%d/%s?useServerPrepStmts=true";
3. private static final String HOST = "127.0.0.1";
4. private static final int PORT = 9087;
5. private static final String DB = "db";
6. private static final String TBL = "dt";
7. private static final String USER = "root";
8. private static final String PASSWD = "";
9. private static final int INSERT_BATCH_SIZE = 10;

11. private static void groupCommitInsert() throws Exception {
12. Class.forName(JDBC_DRIVER);
13. try (Connection conn = DriverManager.getConnection(String.format(URL_PATTERN, HOST, PORT, DB), USER, PASSWD)) {
14. // set session variable 'group_commit'
15. try (Statement statement = conn.createStatement()) {
16. statement.execute("SET group_commit = async_mode;");
17. }

19. String query = "insert into " + TBL + " values(?, ?, ?)";
20. try (PreparedStatement stmt = conn.prepareStatement(query)) {
21. for (int i = 0; i < INSERT_BATCH_SIZE; i++) {
22. stmt.setInt(1, i);
23. stmt.setString(2, "name" + i);
24. stmt.setInt(3, i + 10);
25. int result = stmt.executeUpdate();
26. System.out.println("rows: " + result);
27. }
28. }
29. } catch (Exception e) {
30. e.printStackTrace();
31. }
32. }

34. private static void groupCommitInsertBatch() throws Exception {
35. Class.forName(JDBC_DRIVER);
36. // add rewriteBatchedStatements=true and cachePrepStmts=true in JDBC url
37. // set session variables by sessionVariables=group_commit=async_mode in JDBC url
38. try (Connection conn = DriverManager.getConnection(
39. String.format(URL_PATTERN + "&rewriteBatchedStatements=true&cachePrepStmts=true&sessionVariables=group_commit=async_mode", HOST, PORT, DB), USER, PASSWD)) {

41. String query = "insert into " + TBL + " values(?, ?, ?)";
42. try (PreparedStatement stmt = conn.prepareStatement(query)) {
43. for (int j = 0; j < 5; j++) {
44. // 10 rows per insert
45. for (int i = 0; i < INSERT_BATCH_SIZE; i++) {
46. stmt.setInt(1, i);
47. stmt.setString(2, "name" + i);
48. stmt.setInt(3, i + 10);
49. stmt.addBatch();
50. }
51. int[] result = stmt.executeBatch();
52. }
53. }
54. } catch (Exception e) {
55. e.printStackTrace();
56. }
57. }

关于 JDBC 的更多用法，参考使用 Insert 方式同步数据。

INSERT INTO VALUES

• 异步模式

``` 1. # 配置 session 变量开启 group commit (默认为 off_mode),开启异步模式 2. mysql> set group_commit = async_mode;

1. 这里返回的 label 是 group_commit 开头的，可以区分出是否使用了 group commit

2. mysql> insert into dt values(1, 'Bob', 90), (2, 'Alice', 99);
3. Query OK, 2 rows affected (0.05 sec)

4. {'label':'group_commit_a145ce07f1c972fc-bd2c54597052a9ad', 'status':'PREPARE', 'txnId':'181508'}

5. 可以看出这个 label, txn_id 和上一个相同，说明是攒到了同一个导入任务中

6. mysql> insert into dt(id, name) values(3, 'John');
7. Query OK, 1 row affected (0.01 sec)

8. {'label':'group_commit_a145ce07f1c972fc-bd2c54597052a9ad', 'status':'PREPARE', 'txnId':'181508'}

9. 不能立刻查询到

10. mysql> select * from dt;

11. Empty set (0.01 sec)

12. 10 秒后可以查询到，可以通过表属性 group_commit_interval 控制数据可见延迟。

13. mysql> select * from dt;
14. +------+-------+-------+
15. | id | name | score |
16. +------+-------+-------+
17. | 1 | Bob | 90 |
18. | 2 | Alice | 99 |
19. | 3 | John | NULL |
20. +------+-------+-------+
21. 3 rows in set (0.02 sec) ```
22. 同步模式

``` 1. # 配置 session 变量开启 group commit (默认为 off_mode),开启同步模式 2. mysql> set group_commit = sync_mode;

1. 这里返回的 label 是 group_commit 开头的，可以区分出是否谁用了 group commit，导入耗时至少是表属性 group_commit_interval。

2. mysql> insert into dt values(4, 'Bob', 90), (5, 'Alice', 99);
3. Query OK, 2 rows affected (10.06 sec)

4. {'label':'group_commit_d84ab96c09b60587_ec455a33cb0e9e87', 'status':'PREPARE', 'txnId':'3007', 'query_id':'fc6b94085d704a94-a69bfc9a202e66e2'}

5. 数据可以立刻读出

6. mysql> select * from dt;
7. +------+-------+-------+
8. | id | name | score |
9. +------+-------+-------+
10. | 1 | Bob | 90 |
11. | 2 | Alice | 99 |
12. | 3 | John | NULL |
13. | 4 | Bob | 90 |
14. | 5 | Alice | 99 |
15. +------+-------+-------+
16. 5 rows in set (0.03 sec) ```
17. 关闭模式

1. mysql> set group_commit = off_mode;

Stream Load

假如data.csv的内容为：

1. 6,Amy,60
2. 7,Ross,98

• 异步模式

``` 1. # 导入时在 header 中增加"group_commit:async_mode"配置

1. curl --location-trusted -u {user}:{passwd} -T data.csv -H "group_commit:async_mode" -H "column_separator:," http://{fe_host}:{http_port}/api/db/dt/_stream_load
2. {
3. "TxnId": 7009,
4. "Label": "group_commit_c84d2099208436ab_96e33fda01eddba8",
5. "Comment": "",
6. "GroupCommit": true,
7. "Status": "Success",
8. "Message": "OK",
9. "NumberTotalRows": 2,
10. "NumberLoadedRows": 2,
11. "NumberFilteredRows": 0,
12. "NumberUnselectedRows": 0,
13. "LoadBytes": 19,
14. "LoadTimeMs": 35,
15. "StreamLoadPutTimeMs": 5,
16. "ReadDataTimeMs": 0,
17. "WriteDataTimeMs": 26

18. }

19. 返回的 GroupCommit 为 true，说明进入了 group commit 的流程

20. 返回的 Label 是 group_commit 开头的，是真正消费数据的导入关联的 label

    ```
21. 同步模式

``` 1. # 导入时在 header 中增加"group_commit:sync_mode"配置

1. curl --location-trusted -u {user}:{passwd} -T data.csv -H "group_commit:sync_mode" -H "column_separator:," http://{fe_host}:{http_port}/api/db/dt/_stream_load
2. {
3. "TxnId": 3009,
4. "Label": "group_commit_d941bf17f6efcc80_ccf4afdde9881293",
5. "Comment": "",
6. "GroupCommit": true,
7. "Status": "Success",
8. "Message": "OK",
9. "NumberTotalRows": 2,
10. "NumberLoadedRows": 2,
11. "NumberFilteredRows": 0,
12. "NumberUnselectedRows": 0,
13. "LoadBytes": 19,
14. "LoadTimeMs": 10044,
15. "StreamLoadPutTimeMs": 4,
16. "ReadDataTimeMs": 0,
17. "WriteDataTimeMs": 10038

18. }

19. 返回的 GroupCommit 为 true，说明进入了 group commit 的流程

20. 返回的 Label 是 group_commit 开头的，是真正消费数据的导入关联的 label

    ```

关于 Stream Load 使用的更多详细语法及最佳实践，请参阅 Stream Load。

Http Stream

• 异步模式

``` 1. # 导入时在 header 中增加"group_commit:async_mode"配置

1. curl --location-trusted -u {user}:{passwd} -T data.csv -H "group_commit:async_mode" -H "sql:insert into db.dt select * from http_stream('column_separator'=',', 'format' = 'CSV')" http://{fe_host}:{http_port}/api/_http_stream
2. {
3. "TxnId": 7011,
4. "Label": "group_commit_3b45c5750d5f15e5_703428e462e1ebb0",
5. "Comment": "",
6. "GroupCommit": true,
7. "Status": "Success",
8. "Message": "OK",
9. "NumberTotalRows": 2,
10. "NumberLoadedRows": 2,
11. "NumberFilteredRows": 0,
12. "NumberUnselectedRows": 0,
13. "LoadBytes": 19,
14. "LoadTimeMs": 65,
15. "StreamLoadPutTimeMs": 41,
16. "ReadDataTimeMs": 47,
17. "WriteDataTimeMs": 23

18. }

19. 返回的 GroupCommit 为 true，说明进入了 group commit 的流程

20. 返回的 Label 是 group_commit 开头的，是真正消费数据的导入关联的 label

    ```
21. 同步模式

``` 1. # 导入时在 header 中增加"group_commit:sync_mode"配置

1. curl --location-trusted -u {user}:{passwd} -T data.csv -H "group_commit:sync_mode" -H "sql:insert into db.dt select * from http_stream('column_separator'=',', 'format' = 'CSV')" http://{fe_host}:{http_port}/api/_http_stream
2. {
3. "TxnId": 3011,
4. "Label": "group_commit_fe470e6752aadbe6_a8f3ac328b02ea91",
5. "Comment": "",
6. "GroupCommit": true,
7. "Status": "Success",
8. "Message": "OK",
9. "NumberTotalRows": 2,
10. "NumberLoadedRows": 2,
11. "NumberFilteredRows": 0,
12. "NumberUnselectedRows": 0,
13. "LoadBytes": 19,
14. "LoadTimeMs": 10066,
15. "StreamLoadPutTimeMs": 31,
16. "ReadDataTimeMs": 32,
17. "WriteDataTimeMs": 10034

18. }

19. 返回的 GroupCommit 为 true，说明进入了 group commit 的流程

20. 返回的 Label 是 group_commit 开头的，是真正消费数据的导入关联的 label

    ```

关于 Http Stream 使用的更多详细语法及最佳实践，请参阅 Stream Load。

自动提交条件

当满足时间间隔 (默认为 10 秒) 或数据量 (默认为 64 MB) 其中一个条件时，会自动提交数据。

修改提交间隔

默认提交间隔为 10 秒，用户可以通过修改表的配置调整：

1. # 修改提交间隔为 2 秒
2. ALTER TABLE dt SET ("group_commit_interval_ms" = "2000");

修改提交数据量

Group Commit 的默认提交数据量为 64 MB，用户可以通过修改表的配置调整：

1. # 修改提交数据量为 128MB
2. ALTER TABLE dt SET ("group_commit_data_bytes" = "134217728");

使用限制

• 当开启了 Group Commit 模式，系统会判断用户发起的INSERT INTO VALUES语句是否符合 Group Commit 的条件，如果符合，该语句的执行会进入到 Group Commit 写入中。符合以下条件会自动退化为非 Group Commit 方式：

• 事务写入，即Begin; INSERT INTO VALUES; COMMIT方式

• 指定 Label，即INSERT INTO dt WITH LABEL {label} VALUES
• VALUES 中包含表达式，即INSERT INTO dt VALUES (1 + 100)
• 列更新写入
• 表不支持 light schema change

• 当开启了 Group Commit 模式，系统会判断用户发起的Stream Load和Http Stream是否符合 Group Commit 的条件，如果符合，该导入的执行会进入到 Group Commit 写入中。符合以下条件的会自动退化为非 Group Commit 方式：

• 两阶段提交

• 指定 Label，即通过 -H "label:my_label"设置
• 列更新写入
• 表不支持 light schema change
• 对于 Unique 模型，由于 Group Commit 不能保证提交顺序，用户可以配合 Sequence 列使用来保证数据一致性

• 对max_filter_ratio语义的支持

• 在默认的导入中，filter_ratio是导入完成后，通过失败的行数和总行数计算，决定是否提交本次写入

• 在 Group Commit 模式下，由于多个用户发起的导入会被一个内部导入执行，虽然可以计算出每个导入的filter_ratio，但是数据一旦进入内部导入，就只能 commit transaction
• Group Commit 模式支持了一定程度的max_filter_ratio语义，当导入的总行数不高于group_commit_memory_rows_for_max_filter_ratio(配置在be.conf中，默认为10000行)，max_filter_ratio 工作

• WAL 限制

• 对于async_mode的 Group Commit 写入，会把数据写入 WAL。如果内部导入成功，则 WAL 被立刻删除；如果内部导入失败，通过导入 WAL 的方法来恢复数据

• 目前 WAL 文件只存储在一个 BE 上，如果这个 BE 磁盘损坏或文件误删等，可能导入丢失部分数据
• 当下线 BE 节点时，请使用DECOMMISSION命令，安全下线节点，防止该节点下线前 WAL 文件还没有全部处理完成，导致部分数据丢失

• 对于async_mode的 Group Commit 写入，为了保护磁盘空间，当遇到以下情况时，会切换成sync_mode

  • 导入数据量过大，即超过 WAL 单目录的 80% 空间
  • 不知道数据量的 chunked stream load
  • 导入数据量不大，但磁盘可用空间不足
  • 当发生重量级 Schema Change（目前加减列、修改 varchar 长度和重命名列是轻量级 Schema Change，其它的是重量级 Schema Change）时，为了保证 WAL 能够适配表的 Schema，在 Schema Change 最后的 FE 修改元数据阶段，会拒绝 Group Commit 写入，客户端收到 insert table ${table_name} is blocked on schema change 异常，客户端重试即可

相关系统配置

BE 配置

1. group_commit_wal_path

2. 描述：group commit 存放 WAL 文件的目录

3. 默认值：默认在用户配置的storage_root_path的各个目录下创建一个名为wal的目录。配置示例：

1. group_commit_wal_path=/data1/storage/wal;/data2/storage/wal;/data3/storage/wal

1. group_commit_memory_rows_for_max_filter_ratio**

2. 描述：当 group commit 导入的总行数不高于该值，max_filter_ratio 正常工作，否则不工作

3. 默认值：10000

性能

我们分别测试了使用Stream Load和JDBC在高并发小数据量场景下group commit(使用async mode) 的写入性能。

Stream Load 日志场景测试

机器配置

• 1 台 FE：8 核 CPU、16GB 内存、1 块 200GB 通用性 SSD 云磁盘
• 3 台 BE：16 核 CPU、64GB 内存、1 块 2TB 通用性 SSD 云磁盘
• 1 台测试客户端：16 核 CPU、64GB 内存、1 块 100GB 通用型 SSD 云磁盘

数据集

• httplogs 数据集，总共 31GB、2.47 亿条

测试工具

• doris-streamloader

测试方法

• 对比 非 group_commit 和 group_commit 的 async_mode 模式下，设置不同的单并发数据量和并发数，导入 247249096 行数据

测试结果

在上面的group_commit测试中，BE 的 CPU 使用率在 10-40% 之间。

可以看出，group_commit 模式在小数据量并发导入的场景下，能有效的提升导入性能，同时减少版本数，降低系统合并数据的压力。

JDBC

机器配置

• 1 台 FE：8 核 CPU、16 GB 内存、1 块 200 GB 通用性 SSD 云磁盘
• 1 台 BE：16 核 CPU、64 GB 内存、1 块 2 TB 通用性 SSD 云磁盘
• 1 台测试客户端：16 核 CPU、64GB 内存、1 块 100 GB 通用型 SSD 云磁盘

数据集

• tpch sf10 lineitem 表数据集，30 个文件，总共约 22 GB，1.8 亿行

测试工具

• DataX

测试方法

• 通过 txtfilereader 向 mysqlwriter 写入数据，配置不同并发数和单个 INSERT 的行数

测试结果

在上面的测试中，FE 的 CPU 使用率在 60-70% 左右，BE 的 CPU 使用率在 10-20% 左右。