Hbase 布隆过滤器BloomFilter介绍

来源：互联网发布：网络信息安全资质编辑：程序博客网时间：2024/06/01 09:56

1、主要功能

提高随机读的性能

2、存储开销

bloom filter的数据存在StoreFile的meta中，一旦写入无法更新，因为StoreFile是不可变的。Bloomfilter是一个列族（cf）级别的配置属性，如果你在表中设置了Bloomfilter，那么HBase会在生成StoreFile时包含一份bloomfilter结构的数据，称其为MetaBlock；MetaBlock与DataBlock（真实的KeyValue数据）一起由LRUBlockCache维护。所以，开启bloomfilter会有一定的存储及内存cache开销。

3、控制粒度

a)ROW

根据KeyValue中的row来过滤storefile

举例：假设有2个storefile文件sf1和sf2，

sf1包含kv1（r1 cf:q1 v）、kv2（r2 cf:q1 v）

sf2包含kv3（r3 cf:q1 v）、kv4（r4 cf:q1 v）

如果设置了CF属性中的bloomfilter为ROW，那么get(r1)时就会过滤sf2，get(r3)就会过滤sf1

b)ROWCOL

根据KeyValue中的row+qualifier来过滤storefile

举例：假设有2个storefile文件sf1和sf2，

sf1包含kv1（r1 cf:q1 v）、kv2（r2 cf:q1 v）

sf2包含kv3（r1 cf:q2 v）、kv4（r2 cf:q2 v）

如果设置了CF属性中的bloomfilter为ROW，无论get(r1,q1)还是get(r1,q2)，都会读取sf1+sf2；而如果设置了CF属性中的bloomfilter为ROWCOL，那么get(r1,q1)就会过滤sf2，get(r1,q2)就会过滤sf1

4、常用场景

1、根据key随机读时，在StoreFile级别进行过滤

2、读数据时，会查询到大量不存在的key，也可用于高效判断key是否存在

5、举例说明

假设x、y、z三个key存在于table中，W不存在

使用Bloom Filter可以帮助我们减少为了判断key是否存在而去做Scan操作的次数

step1）分别对x、y、z运算hash函数取得bit mask，写到Bloom Filter结构中

step2）对W运算hash函数，从Bloom Filter查找bit mask

如果不存在：三个Bit位至少有一个为0，W肯定不存在该（Bloom Filter不会漏判）

如果存在：三个Bit位全部全部等于1，路由到负责W的Region执行scan，确认是否真的存在（Bloom Filter有极小的概率误判）

6、源码解析

1.get操作会enable bloomfilter帮助剔除掉不会用到的Storefile

在scan初始化时（get会包装为scan）对于每个storefile会做shouldSeek的检查，如果返回false，则表明该storefile里没有要找的内容，直接跳过

               if (memOnly == false  
                       && ((StoreFileScanner) kvs).shouldSeek(scan, columns)) {  
                     scanners.add(kvs);  
           }

shouldSeek方法：如果是scan直接返回true表明不能跳过，然后根据bloomfilter类型检查。

               if (!scan.isGetScan()) {  
                   return true;  
           }  
           byte[] row = scan.getStartRow();  
           switch (this.bloomFilterType) {  
             case ROW:  
               return passesBloomFilter(row, 0, row.length, null, 0, 0);  
            
             case ROWCOL:  
               if (columns != null && columns.size() == 1) {  
                 byte[] column = columns.first();  
                 return passesBloomFilter(row, 0, row.length, column, 0, column.length);  
               }  
               // For multi-column queries the Bloom filter is checked from the  
               // seekExact operation.  
               return true;  
            
             default:  
               return true;
           }

2.指明qualified的scan在配了rowcol的情况下会剔除不会用掉的StoreFile。

对指明了qualify的scan或者get进行检查：seekExactly

               // Seek all scanners to the start of the Row (or if the exact matching row  
           // key does not exist, then to the start of the next matching Row).  
           if (matcher.isExactColumnQuery()) {  
             for (KeyValueScanner scanner : scanners)  
             scanner.seekExactly(matcher.getStartKey(), false);  
           } else {  
             for (KeyValueScanner scanner : scanners)  
             scanner.seek(matcher.getStartKey());  
           }

如果bloomfilter没命中，则创建一个很大的假的keyvalue，表明该storefile不需要实际的scan

               public boolean seekExactly(KeyValue kv, boolean forward)  
                 throws IOException {  
               if (reader.getBloomFilterType() != StoreFile.BloomType.ROWCOL ||  
                   kv.getRowLength() == 0 || kv.getQualifierLength() == 0) {  
                 return forward ? reseek(kv) : seek(kv);  
               }  
             
               boolean isInBloom = reader.passesBloomFilter(kv.getBuffer(),  
                   kv.getRowOffset(), kv.getRowLength(), kv.getBuffer(),  
                   kv.getQualifierOffset(), kv.getQualifierLength());  
               if (isInBloom) {  
                 // This row/column might be in this store file. Do a normal seek.  
                 return forward ? reseek(kv) : seek(kv);  
               }  
             
               // Create a fake key/value, so that this scanner only bubbles up to the top  
               // of the KeyValueHeap in StoreScanner after we scanned this row/column in  
               // all other store files. The query matcher will then just skip this fake  
               // key/value and the store scanner will progress to the next column.  
               cur = kv.createLastOnRowCol();  
               return true;  
           }

这边为什么是rowcol才能剔除storefile纳，很简单，scan是一个范围，如果是row的bloomfilter不命中只能说明该rowkey不在此storefile中，但next rowkey可能在。而rowcol的bloomfilter就不一样了，如果rowcol的bloomfilter没有命中表明该qualifiy不在这个storefile中，因此这次scan就不需要scan此storefile了！

7、总结

1.任何类型的get（基于rowkey或row+col）Bloom Filter的优化都能生效，关键是get的类型要匹配Bloom Filter的类型

2.基于row的scan是没办法走Bloom Filter的。因为Bloom Filter是需要事先知道过滤项的。对于顺序scan是没有事先办法知道rowkey的。而get是指明了rowkey所以可以用Bloom Filter，scan指明column同理。

3.row+col+qualify的scan可以去掉不存在此qualify的storefile，也算是不错的优化了，而且指明qualify也能减少流量，因此scan尽量指明qualify。

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