HBase写入性能分析及改造—multi-thread flush and compaction(约能提高两到三倍吞吐量，带压缩测试)

首先描述一下现象

最近对HDFS底层做了许多优化，包括硬件压缩卡，内存盘及SSD。

在出测试报告时发现老问题，Hbase写入速度不稳定，这个大家都习以为常了吧，就是压测时，只要row size稍小一点，不管你怎么压，hbase的RegionServer总是不愠不火特淡定。有些人就怀疑是磁盘到瓶颈了？还有些人怀疑是不是GC拖累了？

总之网上大部分测试都是黑盒测试嘛，大家也就乱猜呗。

下面我仔细来分析下原因，并解决掉问题，详细的测试数据在http://blog.csdn.net/kalaamong/article/details/7290192，对数据感兴趣的同学可以直接跳过下面的内容。

大概全套问题都解决之后写入通量提高两到三倍。

在压测时HRegionServer的Handler很多情况下都被卡在reclaimMemStoreMemory()

 ps:这个方法在region数目过多时淘宝庄庄说过这个问题，会影响put速度。

因为他每次都会调这一段代码，当有几千上万个region时。。。。。每次put都检查自然有问题，不过这个相对于后面的事情是小问题了，先放这。

[java] view plain copy

1. public long getGlobalMemStoreSize() {  
2.     long total = 0;  
3.     for (HRegion region : onlineRegions.values()) {  
4.       total += region.memstoreSize.get();  
5.     }  
6.     return total;  
7.   }  

 

下面这段展示了这个方法。

[java] view plain copy

1. public synchronized void reclaimMemStoreMemory() {  
2.     if (isAboveHighWaterMark()) {  
3.       lock.lock();  
4.       try {  
5.         while (isAboveHighWaterMark() && !server.isStopped()) {  
6.           wakeupFlushThread();  
7.           try {  
8.             // we should be able to wait forever, but we've seen a bug where  
9.             // we miss a notify, so put a 5 second bound on it at least.  
10.             flushOccurred.await(5, TimeUnit.SECONDS);  
11.           } catch (InterruptedException ie) {  
12.             Thread.currentThread().interrupt();  
13.           }  
14.         }  
15.       } finally {  
16.         lock.unlock();  
17.       }  
18.     } else if (isAboveLowWaterMark()) {  
19.       wakeupFlushThread();  
20.     }  
21.   }  

 

其中flushOccurred.await(5, TimeUnit.SECONDS);这一部分将所有写入线程都block了，但这也不完全怪flush做得慢，我们实际压测时，flush还是很快的，只是compact不及时，flush就会被阻塞。

参这篇jira的内容

https://issues.apache.org/jira/browse/HBASE-2646

https://issues.apache.org/jira/browse/HBASE-2981 

https://issues.apache.org/jira/browse/HBASE-2832

run YCSB写入压测时，HBase有明显的停顿，写入性能有跳变。在EMC一篇关于hypertable和HBase的测试中，提到HBase的性能被GC所累，我觉得他们有可能错误地把

flush和compaction中的停顿当作Java gc了。因为在给RegionServer分配24GB内存时，GC的时间很短（毫秒级）。

 第一步：为flush添加线程池

HBase flush memorystore时是由一个线程顺序将数据

hbase.hstore.blockingStoreFiles （）同时flush时会获取Region writeLock的writeLock().来做snapshot,而所有的修改包括mult,put,delete都要获取readlock，

所以写入操作与flush大部分代码都只能串行执行，并不能像流水号线一样边写入边flush。所以压测时就会一顿一顿的。

 

当然这是其中一个原因，我们先来解决这个原因，将flush变成多线程并行flush再来探讨另一个导致flush无法并行执行的原因。

https://issues.apache.org/jira/browse/HBASE-2832

于是我仿照Jonathan的patch在90.4上实现了muti thread memstore flush，Jonathan的实现目前用于trunk，且只针对上面我提到的原因做了改进。

实际测试时并不能达到并行flush的效果。

 这一段的主要修改是在MemStoreFlusher 中添加了如下代码，同时每处flush都调用performFlush(HRegion)。

FlushRegionHandler的代码比较多，详细见patch，我会贴到Git上https://github.com/ICT-Ope，也可以到微博上@我。

[java] view plain copy

1. <p>  ExecutorService executor;  
2.   public void performFlush(HRegion r) {  
3.     executor.submit(new FlushRegionHandler(this.server, r,this));  
4.   }  
5. </p>  

 第二步：修改HLog 获取sequenceId时的锁类型

这样做之后，遇到阻碍并行flush的第二个问题，HLog。但测试时发现一次flush的region并没有增加，依然没有效果。

我怀疑HLog中每次flush部分的检查可能还是限制了并发。并在regionserver.wal.HLog.startCacheFlush()中的一段代码找出了问题。
PS：即使用户在每次put时设定不写HLog，HLog也是要在每次flush之后检查有效log的位置，并roll log等操作也不会因此关闭。（测试中每次put时设定不写HLog）

在regionserver.wal.HLog中有如下代码：

[java] view plain copy

1. /** 
2.  * By acquiring a log sequence ID, we can allow log messages to continue while 
3.  * we flush the cache. 
4.  * 
5.  * Acquire a lock so that we do not roll the log between the start and 
6.  * completion of a cache-flush. Otherwise the log-seq-id for the flush will 
7.  * not appear in the correct logfile. 
8.  * 
9.  * @return sequence ID to pass {@link #completeCacheFlush(byte[], byte[], long, boolean)} 
10.  * (byte[], byte[], long)} 
11.  * @see #completeCacheFlush(byte[], byte[], long, boolean) 
12.  * @see #abortCacheFlush() 
13.  */  
14. public long startCacheFlush() {  
15.   this.cacheFlushLock.lock();  
16.   return obtainSeqNum();  
17. }  

这部分被HRegion的internalFlushcache调用，用以得到当前HLog的sequenceId，不得不说这个lock加得太大了，一个RegionServer共用一个HLog啊。。。

此处无非是得到log sequence 然后在store internalFlushcache时写到文件里，hlog roll时从而得知哪段已经写到磁盘了。

所以此处的cacheFlushLock 应当改为ReentrantReadWriteLock，并在此处只加readLock。rolllog时加writeLog。

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1.    this.updatesLock.writeLock().lock();//此处已经将本Region所有修改操作lock了。  
2.     final long currentMemStoreSize = this.memstoreSize.get();  
3.     List<StoreFlusher> storeFlushers = new ArrayList<StoreFlusher>(stores.size());  
4.     boolean compactionRequested = false;     
5. try {  
6. sequenceId = (wal == null)? myseqid: wal.startCacheFlush();//在这，上面那个方法又加了个RegionServer级的锁，且还不是RW锁。  
7.       completeSequenceId = this.getCompleteCacheFlushSequenceId(sequenceId);  
8.   
9.       for (Store s : stores.values()) {  
10.         storeFlushers.add(s.getStoreFlusher(completeSequenceId));  
11.       }  
12.   
13.       // prepare flush (take a snapshot)  
14.       for (StoreFlusher flusher : storeFlushers) {  
15.         flusher.prepare();  
16.       }  

做以上修改之后HBase多线程flush没有问题了。下面是第三步：

第三步：为compact添加线程池，顺便注释掉split部分。

不过随之而来的另外一个问题就是当flush频繁之后系统吞吐量显著提高，但生成的小文件数量变多，compaction的负担就大了。

由于下面这段代码，compact忙不过来时，flush也是会被阻塞的，如此写入也就被阻塞了。

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1. private boolean flushRegion(final FlushRegionEntry fqe) {  
2.     HRegion region = fqe.region;  
3.     if (!fqe.region.getRegionInfo().isMetaRegion() &&  
4.         isTooManyStoreFiles(region)) {  
5.       if (fqe.isMaximumWait(this.blockingWaitTime)) {  
6.         LOG.info("Waited " + (System.currentTimeMillis() - fqe.createTime) +  
7.           "ms on a compaction to clean up 'too many store files'; waited " +  
8.           "long enough... proceeding with flush of " +  
9.           region.getRegionNameAsString());  
10.       } else {  

当StoreFile数到7（默认），flush就要等compact把StoreFile压到一个文件里。如此单线程的compact又成为瓶颈阻碍HBase的写入吞吐量了。所以最后又把compact也改成了线程池，同时顺便把split的代码给注释掉了。然后把blockflush的storefile数目从7改到两千，这样写入流水基本顺畅了。最后的效果是HBase压测时cpu一直利用充分。HBase中 multi flush compact的流水线基本并行化了。整个系统的吞吐量大幅度提升。此时当打开gz软件压缩（no native，用native压时，压缩是单线程的）时，系统的cpu利用率才充分一些。

第四步：为HBaseClient添加到RegoinServer的连接池。

但即使如此，cpu也没有用到100%啊，既然是压测那一定要达到某个硬件瓶颈才算压出效果吧。此时突然意识到HBaseClient端的一个问题：所有线程共用一个socket连接与RS交换数据，so果端修改了HBaseClient的代码使用了连接池。（线上系统如非某应用独占，最好不要改这个地方）。改完之后用70个线程压测时总算达到了我要的效果，RS 16核2.4GHz的CPU满载(no compression,multi-thread flush and compact)。更详细的测试报告我将会在后续的博文中放出，测试的效果大概是写入吞吐量有两到三倍提升。