HBase Compaction流程

HBase Compaction策略

RegionServer这种类LSM存储引擎需要不断的进行Compaction来减少磁盘上数据文件的个数和删除无用的数据从而保证读性能。

RegionServer后台有一组负责flush region的线程(MemStoreFlusher)，每次从flushQueue中拿出一个flush region请求，会检查这个region是否有某个store包含的storefile个数超过配置

hbase.hstore.blockingStoreFiles，默认7，如果超过,说明storefile个数已经到了会影响读性能的地步，那么就看这个flush region

请求是否已经有blockingWaitTime（hbase.hstore.blockingWaitTime,默认90s）没有执行了,如果是，这时候需要立即执行flush region，为了防止OOM。如果没有超过blockingWaitTime，那么先

看看region是否需要分裂，如果不需要，则向后台的CompactionSplitThread请求做一次

Compaction(从这里可以看出，split优先级比compaction高)，然后重新将这个flush region加入

flushQueue，延后做flush.

重点看Compaction

Compaction以store为单位，

CompactSplitThread会为region的每个store生成一个CompactionRequest.

一个Compaction根据它包含的storefile的总大小，可以分为

large compaction和small compaction，这两种compaction分别被两个不同的线程池处理。

系统一般认为small compaction占大多数，所以上文中由于storefile过多而触发的system compaction hbase默认将其看作small compaction.每个store的compaction大体分为

两个步骤:

1. 根据某种策略生成compact的目标storefile集合
2. 进行compaction

这两步都在CompactionRunner这个runnable任务中完成。 这里主要说第一个步骤：入口在HStore::requestCompaction.

首先创建storeEngine相应的CompactionContext，这个context用来存各种compact相关的信息，

最重要的就是CompactionRequest，作为上面第二个步骤的输入. HBase 0.98主要有两种存储引擎,DefaultStoreEngine和 StripeStoreEngine ，这里的存储引擎主要是管理磁盘上的storefile文件和flush 内存中的snapshot memstore到磁盘。StripStoreEngine比较特别，

一个snapshot memstore刷到磁盘上有可能多于一个storefile文件，这里不讨论.大部分人都使用默认的storeEngine.

其次，创建完context后，然后调用compactionPolicy的selectCompaction()，将store下面的所有storefile传进去，供其挑选.HBase的compaction policy可通过

配置项hbase.hstore.defaultengine.compactionpolicy.class配置，默认是

ExploringCompactionPolicy.class

下面看selectCompaction()，主要有几个步骤：

1. 从store下面的storefiles中过滤掉比正在compacting的storefilelist中最新的storefile更老的storefile(输入的storefile按照如下规则排序)

   public static final Comparator<StoreFile> SEQ_ID = Ordering.compound(ImmutableList.of( Ordering.natural().onResultOf(new GetSeqId()), Ordering.natural().onResultOf(new GetFileSize()).reverse(), Ordering.natural().onResultOf(new GetBulkTime()), Ordering.natural().onResultOf(new GetPathName()) ));

   seq id是storefile对应的snapshot memstore在flush时，从region内部的全局递增计

   数器sequenceId中取到的，可以看到，seq id越大的storefile越新.对多个文件进行compact后产生的新的storefile的seq id被设置为多个文件中最大的seq id

2. 如果不是major compaction，就检查：如果配置了删除ttl到期的storefile，并且ttl是一个有限的值，那么这次compaction只会选ttl到期的storefile，如果目前确实存在ttl过期的storefile，则这次compaction选取的文件列表就是这些过期的storefile，选取文件流程结束,CompactionRequest产生。如果没有配置，则过滤掉文件大小大于配置值 
   hbase.hstore.compaction.max.size(默认是 Long.MAX_VALUE)的storefile(实际上，这块实现有问题)

3. 根据一些规则和参数，判断是否升级为major compaction，比较烦，直接贴代码

    // Force a major compaction if this is a user-requested major compaction, // or if we do not have too many files to compact and this was requested // as a major compaction. // Or, if there are any references among the candidates. boolean majorCompaction = (   (forceMajor && isUserCompaction)   || ((forceMajor || isMajorCompaction(candidateSelection))       && (candidateSelection.size() < comConf.getMaxFilesToCompact()))   || StoreUtils.hasReferences(candidateSelection)   );

   • 如果不是，那么这次compaction是一个minor compaction，做以下几件事

     • 过滤掉bulk load的storefile
     • 应用ExploringCompactionPolicy重写的applyCompactionPolicy方法，挑选 
       storefile的思想是：枚举所有的n个连续文件，n位于[hbase.hstore.compaction.min, hbase.hstore.compaction.max]之间, 这是对于minor compaction的文件个数的限制。并且n个连续的文件大小总和不能超过hbase.hstore.compaction.max.size(默认MAX_VALUE)，并且n个文件的大小之间的"方差"不能太大. 最后选出n个文件，选择的原则是：删除最多的文件同时这些文件的 
       大小总和小(消耗更少的磁盘IO)

   • 检查是否选出来的storefile个数超过hbase.hstore.compaction.max，如果超过，并且 这只是minor compaction，则从storefile文件集合尾部将多余的storefile过滤掉，如果超过但是是major compaction并且是用户发起的，则不过滤.至此，这次compact的storefile集合产生，结束。

至此，第一个步骤结束，compact的目标storefile选出.

参考资料

https://github.com/apache/hbase/tree/0.98