hbase设计以及调优

来源：互联网发布：体育数据编辑：程序博客网时间：2024/06/13 17:53

1、表的设计

1.1、Column Family

由于Hbase是一个面向列族的存储器，调优和存储都是在列族这个层次上进行的，最好使列族成员都有相同的"访问模式(access pattern)"和大小特征；
在一张表里不要定义太多的column family。目前Hbase并不能很好的处理超过2~3个column family的表。因为某个column family在flush的时候，它邻近的column family也会因关联效应被触发flush，最终导致系统产生更多的I/O。

1.2、Row Key

Row Key 设计原则：
1）Rowkey长度原则，Rowkey是一个二进制码流，可以是任意字符串，最大长度64KB，实际应用中一般为10~100bytes，存为byte[]字节数组，一般设计成定长的。建议是越短越好，不要超过16个字节。原因一数据的持久化文件HFile中是按照KeyValue存储的，如果Rowkey过长比如100个字节，1000万列数据光Rowkey就要占用100*1000万=10亿个字节，将近1G数据，这会极大影响HFile的存储效率；原因二MemStore将缓存部分数据到内存，如果Rowkey字段过长内存的有效利用率会降低，系统将无法缓存更多的数据，这会降低检索效率。因此Rowkey的字节长度越短越好。原因三目前操作系统是都是64位系统，内存8字节对齐。控制在16个字节，8字节的整数倍利用操作系统的最佳特性。
2）是Rowkey散列原则，如果Rowkey是按时间戳的方式递增，不要将时间放在二进制码的前面，建议将Rowkey的高位作为散列字段，由程序循环生成，低位放时间字段，这样将提高数据均衡分布在每个Regionserver实现负载均衡的几率。如果没有散列字段，首字段直接是时间信息将产生所有新数据都在一个RegionServer上堆积的热点现象，这样在做数据检索的时候负载将会集中在个别RegionServer，降低查询效率。
3）Rowkey唯一原则，必须在设计上保证其唯一性。
row key是按照字典序存储，因此，设计row key时，要充分利用这个排序特点，将经常一起读取的数据存储到一块，将最近可能会被访问的数据放在一块。
举个例子：如果最近写入HBase表中的数据是最可能被访问的，可以考虑将时间戳作为row key的一部分，由于是字典序排序，所以可以使用Long.MAX_VALUE – timestamp作为row key，这样能保证新写入的数据在读取时可以被快速命中。

1.3、 In Memory

创建表的时候，可以通过HColumnDescriptor.setInMemory(true)将表放到RegionServer的缓存中，保证在读取的时候被cache命中。

1.4 、Max Version

创建表的时候，可以通过HColumnDescriptor.setMaxVersions(intmaxVersions)设置表中数据的最大版本，如果只需要保存最新版本的数据，那么可以设置setMaxVersions(1)。

1.5、 Time to Live(设置数据存储的生命周期)

创建表的时候，可以通过HColumnDescriptor.setTimeToLive(inttimeToLive)设置表中数据的存储生命期，过期数据将自动被删除，例如如果只需要存储最近两天的数据，那么可以设置setTimeToLive(2 * 24 * 60 * 60)。

1.6、 Compact & Split

在HBase中，数据在更新时首先写入WAL 日志(HLog)和内存(MemStore)中，MemStore中的数据是排序的，当MemStore累计到一定阈值时，就会创建一个新的MemStore，并且将老的MemStore添加到flush队列，由单独的线程flush到磁盘上，成为一个StoreFile。于此同时，系统会在zookeeper中记录一个redo point，表示这个时刻之前的变更已经持久化了(minor compact)。
StoreFile是只读的，一旦创建后就不可以再修改。因此Hbase的更新其实是不断追加的操作。当一个Store中的StoreFile达到一定的阈值后，就会进行一次合并(major compact)，将对同一个key的修改合并到一起，形成一个大的StoreFile，当StoreFile的大小达到一定阈值后，又会对 StoreFile进行分割(split)，等分为两个StoreFile。
由于对表的更新是不断追加的，处理读请求时，需要访问Store中全部的StoreFile和MemStore，将它们按照row key进行合并，由于StoreFile和MemStore都是经过排序的，并且StoreFile带有内存中索引，通常合并过程还是比较快的。
实际应用中，可以考虑必要时手动进行major compact，将同一个row key的修改进行合并形成一个大的StoreFile。同时，可以将StoreFile设置大些，减少split的发生。

1.7、 Pre-Creating Regions

默认情况下，在创建HBase表的时候会自动创建一个region分区，当导入数据的时候，所有的HBase客户端都向这一个region写数据，直到这个region足够大了才进行切分。一种可以加快批量写入速度的方法是通过预先创建一些空的regions，这样当数据写入HBase时，会按照region分区情况，在集群内做数据的负载均衡。有关预分区，详情参见：TableCreation: Pre-Creating Regions，下面是一个例子：

[java] view plain copy

public static booleancreateTable(HBaseAdmin admin, HTableDescriptor table, byte[][] splits)
throws IOException {
try {
admin.createTable(table, splits);
return true;
} catch (TableExistsException e) {
logger.info("table " +table.getNameAsString() + " already exists");
// the table already exists...
return false;
}
}
public static byte[][]getHexSplits(String startKey, String endKey, int numRegions) {
byte[][] splits = new byte[numRegions-1][];
BigInteger lowestKey = newBigInteger(startKey, 16);
BigInteger highestKey = newBigInteger(endKey, 16);
BigInteger range =highestKey.subtract(lowestKey);
BigInteger regionIncrement =range.divide(BigInteger.valueOf(numRegions));
lowestKey = lowestKey.add(regionIncrement);
for(int i=0; i < numRegions-1;i++) {
BigInteger key =lowestKey.add(regionIncrement.multiply(BigInteger.valueOf(i)));
byte[] b = String.format("%016x",key).getBytes();
splits[i] = b;
}
return splits;
}

2、写表操作

2.1 多HTable并发写

创建多个HTable客户端用于写操作，提高写数据的吞吐量，一个例子：

[java] view plain copy

static final Configurationconf = HBaseConfiguration.create();
static final Stringtable_log_name = “user_log”;
wTableLog = newHTable[tableN];
for (int i = 0; i <tableN; i++) {
wTableLog[i] = new HTable(conf,table_log_name);
wTableLog[i].setWriteBufferSize(5 * 1024 *1024); //5MB
wTableLog[i].setAutoFlush(false);
}

2.2 HTable参数设置

2.2.1 Auto Flush

通过调用HTable.setAutoFlush(false)方法可以将HTable写客户端的自动flush关闭，这样可以批量写入数据到 HBase，而不是有一条put就执行一次更新，只有当put填满客户端写缓存时，才实际向HBase服务端发起写请求。默认情况下auto flush是开启的。保证最后手动HTable.flushCommits()或HTable.close()。

2.2.2 Write Buffer

通过调用HTable.setWriteBufferSize(writeBufferSize)方法可以设置 HTable客户端的写buffer大小，如果新设置的buffer小于当前写buffer中的数据时，buffer将会被flush到服务端。其中，writeBufferSize的单位是byte字节数，可以根据实际写入数据量的多少来设置该值。

2.2.3 WAL Flag

在HBae中，客户端向集群中的RegionServer提交数据时（Put/Delete操作），首先会先写WAL（Write Ahead Log）日志（即HLog，一个RegionServer上的所有Region共享一个HLog），只有当WAL日志写成功后，再接着写 MemStore，然后客户端被通知提交数据成功；如果写WAL日志失败，客户端则被通知提交失败。这样做的好处是可以做到RegionServer宕机后的数据恢复。

因此，对于相对不太重要的数据，可以在Put/Delete操作时，通过调用Put.setWriteToWAL(false)或Delete.setWriteToWAL(false)函数，放弃写WAL日志，从而提高数据写入的性能。

值得注意的是：谨慎选择关闭WAL日志，因为这样的话，一旦RegionServer宕机，Put/Delete的数据将会无法根据WAL日志进行恢复。

2.3 批量写

通过调用HTable.put(Put)方法可以将一个指定的row key记录写入HBase，同样HBase提供了另一个方法：通过调用HTable.put(List<Put>)方法可以将指定的row key列表，批量写入多行记录，这样做的好处是批量执行，只需要一次网络I/O开销，这对于对数据实时性要求高，网络传输RTT高的情景下可能带来明显的性能提升。

2.4 多线程并发写

在客户端开启多个HTable写线程，每个写线程负责一个HTable对象的flush操作，这样结合定时flush和写 buffer（writeBufferSize），可以既保证在数据量小的时候，数据可以在较短时间内被flush（如1秒内），同时又保证在数据量大的时候，写buffer一满就及时进行flush。下面给个具体的例子：

[java] view plain copy

for (int i = 0; i <threadN; i++) {
Thread th = new Thread() {
public void run() {
while (true) {
try {
sleep(1000); //1 second
} catch (InterruptedExceptione) {
e.printStackTrace();
}
synchronized (wTableLog[i]) {
try {
wTableLog[i].flushCommits();
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
}
};
th.setDaemon(true);
th.start();
}

3、读表操作

3.1 多HTable并发读

创建多个HTable客户端用于读操作，提高读数据的吞吐量，一个例子：

[java] view plain copy

static final Configurationconf = HBaseConfiguration.create();
static final Stringtable_log_name = “user_log”;
rTableLog = newHTable[tableN];
for (int i = 0; i <tableN; i++) {
rTableLog[i] = new HTable(conf, table_log_name);
rTableLog[i].setScannerCaching(50);
}

3.2 HTable参数设置

3.2.1 Scanner Caching

hbase.client.scanner.caching配置项可以设置HBase scanner一次从服务端抓取的数据条数，默认情况下一次一条。通过将其设置成一个合理的值，可以减少scan过程中next()的时间开销，代价是 scanner需要通过客户端的内存来维持这些被cache的行记录。

有三个地方可以进行配置：1）在HBase的conf配置文件中进行配置；2）通过调用HTable.setScannerCaching(int scannerCaching)进行配置；3）通过调用Scan.setCaching(int caching)进行配置。三者的优先级越来越高。

3.2.2 Scan AttributeSelection

scan时指定需要的Column Family，可以减少网络传输数据量，否则默认scan操作会返回整行所有Column Family的数据。

3.2.3 Close ResultScanner

通过scan取完数据后，记得要关闭ResultScanner，否则RegionServer可能会出现问题（对应的Server资源无法释放）。

3.3 批量读

通过调用HTable.get(Get)方法可以根据一个指定的row key获取一行记录，同样HBase提供了另一个方法：通过调用HTable.get(List<Get>)方法可以根据一个指定的rowkey列表，批量获取多行记录，这样做的好处是批量执行，只需要一次网络I/O开销，这对于对数据实时性要求高而且网络传输RTT高的情景下可能带来明显的性能提升。

3.4 多线程并发读

在客户端开启多个HTable读线程，每个读线程负责通过HTable对象进行get操作。下面是一个多线程并发读取HBase，获取店铺一天内各分钟PV值的例子：

[java] view plain copy

public class DataReaderServer{
//获取店铺一天内各分钟PV值的入口函数
public static ConcurrentHashMap<String,String> getUnitMinutePV(long uid, long startStamp, long endStamp){
long min = startStamp;
int count = (int)((endStamp -startStamp) / (60*1000));
List<String> lst = newArrayList<String>();
for (int i = 0; i <= count; i++) {
min = startStamp + i * 60 * 1000;
lst.add(uid + "_" + min);
}
return parallelBatchMinutePV(lst);
}
//多线程并发查询，获取分钟PV值
private staticConcurrentHashMap<String, String>parallelBatchMinutePV(List<String> lstKeys){
ConcurrentHashMap<String, String>hashRet = new ConcurrentHashMap<String, String>();
int parallel = 3;
List<List<String>>lstBatchKeys = null;
if (lstKeys.size() < parallel ){
lstBatchKeys = new ArrayList<List<String>>(1);
lstBatchKeys.add(lstKeys);
}
else{
lstBatchKeys = newArrayList<List<String>>(parallel);
for(int i = 0; i < parallel;i++ ){
List<String> lst = newArrayList<String>();
lstBatchKeys.add(lst);
}
for(int i = 0 ; i <lstKeys.size() ; i ++ ){
lstBatchKeys.get(i%parallel).add(lstKeys.get(i));
}
}
List<Future<ConcurrentHashMap<String, String> >> futures = newArrayList<Future< ConcurrentHashMap<String, String> >>(5);
ThreadFactoryBuilder builder = newThreadFactoryBuilder();
builder.setNameFormat("ParallelBatchQuery");
ThreadFactory factory =builder.build();
ThreadPoolExecutor executor =(ThreadPoolExecutor) Executors.newFixedThreadPool(lstBatchKeys.size(),factory);
for(List<String> keys :lstBatchKeys){
Callable<ConcurrentHashMap<String, String> > callable = newBatchMinutePVCallable(keys);
FutureTask<ConcurrentHashMap<String, String> > future = (FutureTask<ConcurrentHashMap<String, String> >) executor.submit(callable);
futures.add(future);
}
executor.shutdown();
// Wait for all the tasks to finish
try {
boolean stillRunning = !executor.awaitTermination(
5000000, TimeUnit.MILLISECONDS);
if (stillRunning) {
try {
executor.shutdownNow();
} catch (Exception e) {
// TODO Auto-generated catchblock
e.printStackTrace();
}
}
} catch (InterruptedException e) {
try {
Thread.currentThread().interrupt();
} catch (Exception e1) {
// TODO Auto-generated catch block
e1.printStackTrace();
}
}
// Look for any exception
for (Future f : futures) {
try {
if(f.get() != null)
{
hashRet.putAll((ConcurrentHashMap<String, String>)f.get());
}
} catch (InterruptedException e) {
try {
Thread.currentThread().interrupt();
} catch (Exception e1) {
// TODO Auto-generated catchblock
e1.printStackTrace();
}
} catch (ExecutionException e) {
e.printStackTrace();
}
}
return hashRet;
}
//一个线程批量查询，获取分钟PV值
protected staticConcurrentHashMap<String, String> getBatchMinutePV(List<String>lstKeys){
ConcurrentHashMap<String, String>hashRet = null;
List<Get> lstGet = newArrayList<Get>();
String[] splitValue = null;
for (String s : lstKeys) {
splitValue =s.split("_");
long uid =Long.parseLong(splitValue[0]);
long min =Long.parseLong(splitValue[1]);
byte[] key = new byte[16];
Bytes.putLong(key, 0, uid);
Bytes.putLong(key, 8, min);
Get g = new Get(key);
g.addFamily(fp);
lstGet.add(g);
}
Result[] res = null;
try {
res =tableMinutePV[rand.nextInt(tableN)].get(lstGet);
} catch (IOException e1) {
logger.error("tableMinutePV exception,e=" + e1.getStackTrace());
}
if (res != null && res.length> 0) {
hashRet = newConcurrentHashMap<String, String>(res.length);
for (Result re : res) {
if (re != null &&!re.isEmpty()) {
try {
byte[] key =re.getRow();
byte[] value =re.getValue(fp, cp);
if (key != null&& value != null) {
hashRet.put(String.valueOf(Bytes.toLong(key,
Bytes.SIZEOF_LONG)), String.valueOf(Bytes
.toLong(value)));
}
} catch (Exception e2) {
logger.error(e2.getStackTrace());
}
}
}
}
return hashRet;
}
}
//调用接口类，实现Callable接口
class BatchMinutePVCallableimplements Callable<ConcurrentHashMap<String, String>>{
private List<String> keys;
publicBatchMinutePVCallable(List<String> lstKeys ) {
this.keys = lstKeys;
}
public ConcurrentHashMap<String,String> call() throws Exception {
returnDataReadServer.getBatchMinutePV(keys);
}
}

3.5 缓存查询结果

对于频繁查询HBase的应用场景，可以考虑在应用程序中做缓存，当有新的查询请求时，首先在缓存中查找，如果存在则直接返回，不再查询HBase；否则对HBase发起读请求查询，然后在应用程序中将查询结果缓存起来。至于缓存的替换策略，可以考虑LRU等常用的策略。

3.6 Blockcache

HBase上Regionserver的内存分为两个部分，一部分作为Memstore，主要用来写；另外一部分作为BlockCache，主要用于读。写请求会先写入Memstore，Regionserver会给每个region提供一个Memstore，当Memstore满64MB以后，会启动 flush刷新到磁盘。当Memstore的总大小超过限制时（heapsize * hbase.regionserver.global.memstore.upperLimit * 0.9），会强行启动flush进程，从最大的Memstore开始flush直到低于限制。读请求先到Memstore中查数据，查不到就到BlockCache中查，再查不到就会到磁盘上读，并把读的结果放入BlockCache。由于 BlockCache采用的是LRU策略，因此BlockCache达到上限(heapsize *hfile.block.cache.size * 0.85)后，会启动淘汰机制，淘汰掉最老的一批数据。一个Regionserver上有一个BlockCache和N个Memstore，它们的大小之和不能大于等于heapsize * 0.8，否则HBase不能启动。默认BlockCache为0.2，而Memstore为0.4。对于注重读响应时间的系统，可以将 BlockCache设大些，比如设置BlockCache=0.4，Memstore=0.39，以加大缓存的命中率。

4、参考资料

http://blog.linezing.com/2012/03/hbase-performance-optimization（Hbase性能方法优化总结）

0 0