Hbase学习笔记（四）Hbase进阶

2020-07-17  本文已影响0人  做个合格的大厂程序员

1. RegionServer 架构

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1.1 StoreFile

保存实际数据的物理文件，StoreFile以Hfile的形式存储在HDFS上。每个Store会有一个或多个StoreFile（HFile），数据在每个StoreFile中都是有序的。

1.2 MemStore

写缓存，由于HFile中的数据要求是有序的，所以数据是先存储在MemStore中，排好序后，等到达刷写时机才会刷写到HFile，每次刷写都会形成一个新的HFile。

1.3 WAL

由于数据要经MemStore排序后才能刷写到HFile，但把数据保存在内存中会有很高的概率导致数据丢失，为了解决这个问题，数据会先写在一个叫做Write-Ahead logfile的文件中，然后再写入MemStore中。所以在系统出现故障的时候，数据可以通过这个日志文件重建。

每间隔hbase.regionserver.optionallogflushinterval(默认1s)， HBase会把操作从内存写入WAL。

一个RegionServer上的所有Region共享一个WAL实例。

WAL的检查间隔由hbase.regionserver.logroll.period定义，默认值为1小时。检查的内容是把当前WAL中的操作跟实际持久化到HDFS上的操作比较，看哪些操作已经被持久化了，被持久化的操作就会被移动到.oldlogs文件夹内（这个文件夹也是在HDFS上的）。一个WAL实例包含有多个WAL文件。WAL文件的最大数量通过hbase.regionserver.maxlogs（默认是32）参数来定义。

1.4 BlockCache

读缓存，每次查询出的数据会缓存在BlockCache中，方便下次查询

2. 写流程

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写流程：

  1. Client先访问zookeeper，获取hbase:meta表位于哪个Region Server。
  2. 访问对应的Region Server，获取hbase:meta表，根据读请求的namespace:table/rowkey，查询出目标数据位于哪个Region Server中的哪个Region中。并将该table的region信息以及meta表的位置信息缓存在客户端的meta cache，方便下次访问。
  3. 与目标Region Server进行通讯；
  4. 将数据顺序写入（追加）到WAL；
  5. 将数据写入对应的MemStore，数据会在MemStore进行排序；
  6. 向客户端发送ack；
  7. 等达到MemStore的刷写时机后，将数据刷写到HFile

3. 读流程

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读流程:

  1. Client先访问zookeeper，获取hbase:meta表位于哪个Region Server。
  2. 访问对应的Region Server，获取hbase:meta表，根据读请求的namespace:table/rowkey，查询出目标数据位于哪个Region Server中的哪个Region中。并将该table的region信息以及meta表的位置信息缓存在客户端的meta cache，方便下次访问。
  3. 与目标Region Server进行通讯
  4. 分别在Block Cache（读缓存），MemStore和Store File（HFile）中查询目标数据，并将查到的所有数据进行合并。此处所有数据是指同一条数据的不同版本（time stamp）或者不同的类型（Put/Delete）。
  5. 将查询到的数据块（Block，HFile数据存储单元，默认大小为64KB）缓存到Block Cache。
  6. 将合并后的最终结果返回给客户端。

4. MemStore Flush

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MemStore存在的意义是在写入HDFS前，将其中的数据整理有序。

MemStore刷写时机：

1.当某个memstore的大小达到了hbase.hregion.memstore.flush.size（默认值128M），其所在region的所有memstore都会刷写。

当memstore的大小达到了:

2.当region server中memstore的总大小达java_heapsize

3.到达自动刷写的时间，也会触发memstore flush。自动刷新的时间间隔由该属性进行配置hbase.regionserver.optionalcacheflushinterval（默认1小时）。

4.当WAL文件的数量超过hbase.regionserver.max.logs，region会按照时间顺序依次进行刷写，直到WAL文件数量减小到hbase.regionserver.max.log以下（该属性名已经废弃，现无需手动设置，最大值为32）。

5. StoreFile Compaction

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由于Hbase依赖HDFS存储，HDFS只支持追加写。所以，当新增一个单元格的时候，HBase在HDFS上新增一条数据。当修改一个单元格的时候，HBase在HDFS又新增一条数据，只是版本号比之前那个大（或者自定义）。当删除一个单元格的时候，HBase还是新增一条数据！只是这条数据没有value，类型为DELETE，也称为墓碑标记（Tombstone）

HBase每间隔一段时间都会进行一次合并（Compaction），合并的对象为HFile文件。合并分为两种
minor compaction和major compaction。

在HBase进行major compaction的时候，它会把多个HFile合并成1个HFile，在这个过程中，一旦检测到有被打上墓碑标记的记录，在合并的过程中就忽略这条记录。这样在新产生的HFile中，就没有这条记录了，自然也就相当于被真正地删除了。

由于memstore每次刷写都会生成一个新的HFile，且同一个字段的不同版本（timestamp）和不同类型（Put/Delete）有可能会分布在不同的HFile中，因此查询时需要遍历所有的HFile。为了减少HFile的个数，以及清理掉过期和删除的数据，会进行StoreFile Compaction。

Compaction分为两种，分别是Minor Compaction和Major Compaction。Minor Compaction会将临近的若干个较小的HFile合并成一个较大的HFile，但不会清理过期和删除的数据。Major Compaction会将一个Store下的所有的HFile合并成一个大HFile，并且会清理掉过期和删除的数据。

6. Region Split

默认情况下，每个Table起初只有一个Region，随着数据的不断写入，Region会自动进行拆分。刚拆分时，两个子Region都位于当前的Region Server，但处于负载均衡的考虑，HMaster有可能会将某个Region转移给其他的Region Server。

Region Split时机:

  1. 当1个region中的某个Store下所有StoreFile的总大小超过hbase.hregion.max.filesize，该Region就会进行拆分（0.94版本之前）。

  2. 0.94版本之后的切分策略:默认使用IncreasingToUpperBoundRegionSplitPolicy策略切分region, getSizeToCheck()是检查region的大小以判断是否满足切割切割条件。

具体的切分策略为tableRegionsCount在0和100之间，则为initialSize（默认为2*128）

第一次split：1^3 * 256 = 256MB
第二次split：2^3 * 256 = 2048MB
第三次split：3^3 * 256 = 6912MB
第四次split：4^3 * 256 = 16384MB > 10GB，因此取较小的值10GB

后面每次split的size都是10GB了。

tableRegionsCount超过100个，则超过10GB才会切分region。

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