HBase Rowkey的散列与预分区设计

1.如何防止热点？
2.如何预分区？
       
        HBase中，表会被划分为1...n个Region，被托管在RegionServer中。Region二个重要的属性:StartKey与EndKey表示这个Region维护的rowKey范围，当我们要读/写数据时，如果rowKey落在某个start-end key范围内，那么就会定位到目标region并且读/写到相关的数据。简单地说，有那么一点点类似人群划分，1-15岁为小朋友,16-39岁为年轻人，40-64为中年人,65岁以上为老年人。(这些数值都是拍脑袋出来的，只是举例，非真实),然后某人找队伍，然后根据年龄，处于哪个范围，就找到它所属的队伍。 : ( 有点废话了。。。。
        然后，默认地，当我们只是通过HBaseAdmin指定TableDescriptor来创建一张表时，只有一个region,正处于混沌时期，start-end key无边界,可谓海纳百川。啥样的rowKey都可以接受，都往这个region里装，然而，当数据越来越多，region的size越来越大时，大到一定的阀值，hbase认为再往这个region里塞数据已经不合适了，就会找到一个midKey将region一分为二，成为2个region,这个过程称为分裂(region-split).而midKey则为这二个region的临界，左为N无下界，右为M无上界。< midKey则为阴被塞到N区，> midKey则会被塞到M区。

        如何找到midKey?涉及的内容比较多，暂且不去讨论，最简单的可以认为是region的总行数 / 2 的那一行数据的rowKey.虽然实际上比它会稍复杂点。
        如果我们就这样默认地，建表，表里不断地Put数据，更严重的是我们的rowkey还是顺序增大的，是比较可怕的。存在的缺点比较明显。
        首先是热点写，我们总是会往最大的start-key所在的region写东西，因为我们的rowkey总是会比之前的大，并且hbase的是按升序方式排序的。所以写操作总是被定位到无上界的那个region中。
        其次，由于写热点，我们总是往最大start-key的region写记录，之前分裂出来的region不会再被写数据，有点被打进冷宫的赶脚，它们都处于半满状态，这样的分布也是不利的。
        如果在写比较频率的场景下，数据增长快，split的次数也会增多，由于split是比较耗时耗资源的，所以我们并不希望这种事情经常发生。
        看到这些缺点，我们知道，在集群的环境中，为了得到更好的并行性，我们希望有好的load blance，让每个节点提供的请求处理都是均等的。我们也希望，region不要经常split，因为split会使server有一段时间的停顿，如何能做到呢？
随机散列与预分区。二者结合起来，是比较完美的，预分区一开始就预建好了一部分region,这些region都维护着自已的start-end keys，再配合上随机散列，写数据能均等地命中这些预建的region，就能解决上面的那些缺点，大大地提高了性能。
提供2种思路: hash 与 partition.
    hash就是rowkey前面由一串随机字符串组成,随机字符串生成方式可以由SHA或者MD5等方式生成，只要region所管理的start-end keys范围比较随机，那么就可以解决写热点问题。

    long currentId = 1L;    byte [] rowkey = Bytes.add(MD5Hash.getMD5AsHex(Bytes.toBytes(currentId)).substring(0, 8).getBytes(),                        Bytes.toBytes(currentId));

        假设rowKey原本是自增长的long型，可以将rowkey转为hash再转为bytes，加上本身id 转为bytes,组成rowkey，这样就生成随便的rowkey。那么对于这种方式的rowkey设计，如何去进行预分区呢？

    1.取样，先随机生成一定数量的rowkey,将取样数据按升序排序放到一个集合里

    2.根据预分区的region个数，对整个集合平均分割，即是相关的splitKeys.

    3.HBaseAdmin.createTable(HTableDescriptor tableDescriptor,byte[][] splitkeys)可以指定预分区的splitKey，即是指定region间的rowkey临界值.

   1.创建split计算器，用于从抽样数据中生成一个比较合适的splitKeys

    public class HashChoreWoker implements SplitKeysCalculator{        //随机取机数目        private int baseRecord;        //rowkey生成器        private RowKeyGenerator rkGen;        //取样时，由取样数目及region数相除所得的数量.        private int splitKeysBase;        //splitkeys个数        private int splitKeysNumber;        //由抽样计算出来的splitkeys结果        private byte[][] splitKeys;        public HashChoreWoker(int baseRecord, int prepareRegions) {            this.baseRecord = baseRecord;            //实例化rowkey生成器            rkGen = new HashRowKeyGenerator();            splitKeysNumber = prepareRegions - 1;            splitKeysBase = baseRecord / prepareRegions;        }        public byte[][] calcSplitKeys() {            splitKeys = new byte[splitKeysNumber][];            //使用treeset保存抽样数据，已排序过            TreeSet<byte[]> rows = new TreeSet<byte[]>(Bytes.BYTES_COMPARATOR);            for (int i = 0; i < baseRecord; i++) {                rows.add(rkGen.nextId());            }            int pointer = 0;            Iterator<byte[]> rowKeyIter = rows.iterator();            int index = 0;            while (rowKeyIter.hasNext()) {                byte[] tempRow = rowKeyIter.next();                rowKeyIter.remove();                if ((pointer != 0) && (pointer % splitKeysBase == 0)) {                    if (index < splitKeysNumber) {                        splitKeys[index] = tempRow;                        index ++;                    }                }                pointer ++;            }            rows.clear();            rows = null;            return splitKeys;        }    }

    KeyGenerator及实现    //interface    public interface RowKeyGenerator {        byte [] nextId();    }    //implements    public class HashRowKeyGenerator implements RowKeyGenerator {        private long currentId = 1;        private long currentTime = System.currentTimeMillis();        private Random random = new Random();        public byte[] nextId() {            try {                currentTime += random.nextInt(1000);                byte[] lowT = Bytes.copy(Bytes.toBytes(currentTime), 4, 4);                byte[] lowU = Bytes.copy(Bytes.toBytes(currentId), 4, 4);                return Bytes.add(MD5Hash.getMD5AsHex(Bytes.add(lowU, lowT)).substring(0, 8).getBytes(),                        Bytes.toBytes(currentId));            } finally {                currentId++;            }        }    }

        unit test case测试

    @Test    public void testHashAndCreateTable() throws Exception{            HashChoreWoker worker = new HashChoreWoker(1000000,10);            byte [][] splitKeys = worker.calcSplitKeys();                        HBaseAdmin admin = new HBaseAdmin(HBaseConfiguration.create());            TableName tableName = TableName.valueOf("hash_split_table");                        if (admin.tableExists(tableName)) {                try {                    admin.disableTable(tableName);                } catch (Exception e) {                }                admin.deleteTable(tableName);            }            HTableDescriptor tableDesc = new HTableDescriptor(tableName);            HColumnDescriptor columnDesc = new HColumnDescriptor(Bytes.toBytes("info"));            columnDesc.setMaxVersions(1);            tableDesc.addFamily(columnDesc);            admin.createTable(tableDesc ,splitKeys);            admin.close();        }

        查看建表结果：执行 scan 'hbase:meta'

          以上我们只是显示了部分region的信息，可以看到region的start-end key 还是比较随机散列的。同样可以查看hdfs的目录结构,的确和预期的38个预分区一致：

         以上，就已经按hash方式，预建好了分区，以后在插入数据的时候，也要按照此rowkeyGenerator的方式生成rowkey,有兴趣的话，也可以做些试验，插入些数据，看看数据的分布。

         partition故名思义，就是分区式，这种分区有点类似于mapreduce中的partitioner,将区域用长整数(Long)作为分区号，每个region管理着相应的区域数据，在rowKey生成时，将id取模后，然后拼上id整体作为rowKey.这个比较简单，不需要取样，splitKeys也非常简单，直接是分区号即可。直接上代码吧：

    public class PartitionRowKeyManager implements RowKeyGenerator,            SplitKeysCalculator {        public static final int DEFAULT_PARTITION_AMOUNT = 20;        private long currentId = 1;        private int partition = DEFAULT_PARTITION_AMOUNT;        public void setPartition(int partition) {            this.partition = partition;        }        public byte[] nextId() {            try {                long partitionId = currentId % partition;                return Bytes.add(Bytes.toBytes(partitionId),                        Bytes.toBytes(currentId));            } finally {                currentId++;            }        }        public byte[][] calcSplitKeys() {            byte[][] splitKeys = new byte[partition - 1][];            for(int i = 1; i < partition ; i ++) {                splitKeys[i-1] = Bytes.toBytes((long)i);            }            return splitKeys;        }    }

        calcSplitKeys方法比较单纯，splitKey就是partition的编号,我们看看测试类:

    @Test        public void testPartitionAndCreateTable() throws Exception{                        PartitionRowKeyManager rkManager = new PartitionRowKeyManager();            //只预建10个分区            rkManager.setPartition(10);                        byte [][] splitKeys = rkManager.calcSplitKeys();                        HBaseAdmin admin = new HBaseAdmin(HBaseConfiguration.create());            TableName tableName = TableName.valueOf("partition_split_table");                        if (admin.tableExists(tableName)) {                try {                    admin.disableTable(tableName);                } catch (Exception e) {                }                admin.deleteTable(tableName);            }            HTableDescriptor tableDesc = new HTableDescriptor(tableName);            HColumnDescriptor columnDesc = new HColumnDescriptor(Bytes.toBytes("info"));            columnDesc.setMaxVersions(1);            tableDesc.addFamily(columnDesc);            admin.createTable(tableDesc ,splitKeys);            admin.close();        }

        同样我们可以看看meta表和hdfs的目录结果，其实和hash类似，region都会分好区，在这里就不上图了。

        通过partition实现的loadblance写的话，当然生成rowkey方式也要结合当前的region数目取模而求得，大家同样也可以做些实验，看看数据插入后的分布。
在这里也顺提一下，如果是顺序的增长型原id,可以将id保存到一个数据库，传统的也好,redis的也好，每次取的时候，将数值设大1000左右，以后id可以在内存内增长，当内存数量已经超过1000的话，再去load下一个，有点类似于oracle中的sqeuence.

        随机分布加预分区也不是一劳永逸的。因为数据是不断地增长的，随着时间不断地推移，已经分好的区域，或许已经装不住更多的数据，当然就要进一步进行split了，同样也会出现性能损耗问题，所以我们还是要规划好数据增长速率，观察好数据定期维护，按需分析是否要进一步分行手工将分区再分好，也或者是更严重的是新建表，做好更大的预分区然后进行数据迁移。小吴只是菜鸟，运维方面也只是自已这样认为而已，供大家作简单的参考吧。如果数据装不住了，对于partition方式预分区的话，如果让它自然分裂的话，情况分严重一点。因为分裂出来的分区号会是一样的，所以计算到partitionId的话，其实还是回到了顺序写年代，会有部分热点写问题出现，如果使用partition方式生成主键的话，数据增长后就要不断地调整分区了，比如增多预分区，或者加入子分区号的处理.(我们的分区号为long型，可以将它作为多级partition)

        OK,写到这里，基本已经讲完了防止热点写使用的方法和防止频繁split而采取的预分区。但rowkey设计，远远也不止这些，比如rowkey长度，然后它的长度最大可以为char的MAXVALUE,但是看过之前我写KeyValue的分析知道，我们的数据都是以KeyValue方式存储在MemStore或者HFile中的，每个KeyValue都会存储rowKey的信息，如果rowkey太大的话，比如是128个字节，一行10个字段的表，100万行记录，光rowkey就占了1.2G+所以长度还是不要过长，另外设计，还是按需求来吧。

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