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深入HBase架构解析(2)

[日期:2015-09-24] 来源: LinuxEden开源社区  作者: [字体: ]

  前言

  这是《 深入HBase架构解析(1) 》的续,不多废话,继续。。。。

  HBase读的实现

  通过前文的描述,我们知道在HBase写时,相同Cell(RowKey/ColumnFamily/Column相同)并不保证在一起,甚至删除一个Cell也只是写入一个新的Cell,它含有Delete标记,而不一定将一个Cell真正删除了,因而这就引起了一个问题,如何实现读的问题?要解决这个问题,我们先来分析一下相同的Cell可能存在的位置:首先对新写入的Cell,它会存在于MemStore中;然后对之前已经Flush到HDFS中的Cell,它会存在于某个或某些StoreFile(HFile)中;最后,对刚读取过的Cell,它可能存在于BlockCache中。既然相同的Cell可能存储在三个地方,在读取的时候只需要扫瞄这三个地方,然后将结果合并即可(Merge Read),在HBase中扫瞄的顺序依次是:BlockCache、MemStore、StoreFile(HFile)。其中StoreFile的扫瞄先会使用Bloom Filter过滤那些不可能符合条件的HFile,然后使用Block Index快速定位Cell,并将其加载到BlockCache中,然后从BlockCache中读取。我们知道一个HStore可能存在多个StoreFile(HFile),此时需要扫瞄多个HFile,如果HFile过多又是会引起性能问题。

HBase

  Compaction

  MemStore每次Flush会创建新的HFile,而过多的HFile会引起读的性能问题,那么如何解决这个问题呢?HBase采用Compaction机制来解决这个问题,有点类似Java中的GC机制,起初Java不停的申请内存而不释放,增加性能,然而天下没有免费的午餐,最终我们还是要在某个条件下去收集垃圾,很多时候需要Stop-The-World,这种Stop-The-World有些时候也会引起很大的问题,比如参考本人写的这篇文章,因而设计是一种权衡,没有完美的。还是类似Java中的GC,在HBase中Compaction分为两种:Minor Compaction和Major Compaction。

  Minor Compaction是指选取一些小的、相邻的StoreFile将他们合并成一个更大的StoreFile,在这个过程中不会处理已经Deleted或Expired的Cell。一次Minor Compaction的结果是更少并且更大的StoreFile。

  Major Compaction是指将所有的StoreFile合并成一个StoreFile,在这个过程中,标记为Deleted的Cell会被删除,而那些已经Expired的Cell会被丢弃,那些已经超过最多版本数的Cell会被丢弃。一次Major Compaction的结果是一个HStore只有一个StoreFile存在。Major Compaction可以手动或自动触发,然而由于它会引起很多的IO操作而引起性能问题,因而它一般会被安排在周末、凌晨等集群比较闲的时间。

  更形象一点,如下面两张图分别表示Minor Compaction和Major Compaction。

HBase
HBase

  HRegion Split

  最初,一个Table只有一个HRegion,随着数据写入增加,如果一个HRegion到达一定的大小,就需要Split成两个HRegion,这个大小由hbase.hregion.max.filesize指定,默认为10GB。当split时,两个新的HRegion会在同一个HRegionServer中创建,它们各自包含父HRegion一半的数据,当Split完成后,父HRegion会下线,而新的两个子HRegion会向HMaster注册上线,处于负载均衡的考虑,这两个新的HRegion可能会被HMaster分配到其他的HRegionServer中。关于Split的详细信息,可以参考这篇文章:《 Apache HBase Region Splitting and Merging 》。

  HRegion负载均衡

  在HRegion Split后,两个新的HRegion最初会和之前的父HRegion在相同的HRegionServer上,出于负载均衡的考虑,HMaster可能会将其中的一个甚至两个重新分配的其他的HRegionServer中,此时会引起有些HRegionServer处理的数据在其他节点上,直到下一次Major Compaction将数据从远端的节点移动到本地节点。

  HRegionServer Recovery

  当一台HRegionServer宕机时,由于它不再发送Heartbeat给ZooKeeper而被监测到,此时ZooKeeper会通知HMaster,HMaster会检测到哪台HRegionServer宕机,它将宕机的HRegionServer中的HRegion重新分配给其他的HRegionServer,同时HMaster会把宕机的HRegionServer相关的WAL拆分分配给相应的HRegionServer(将拆分出的WAL文件写入对应的目的HRegionServer的WAL目录中,并并写入对应的DataNode中),从而这些HRegionServer可以Replay分到的WAL来重建MemStore。

  HBase架构简单总结

  在NoSQL中,存在著名的CAP理论,即Consistency、Availability、Partition Tolerance不可全得,目前市场上基本上的NoSQL都采用Partition Tolerance以实现数据得水平扩展,来处理Relational DataBase遇到的无法处理数据量太大的问题,或引起的性能问题。因而只有剩下C和A可以选择。HBase在两者之间选择了Consistency,然后使用多个HMaster以及支持HRegionServer的failure监控、ZooKeeper引入作为协调者等各种手段来解决Availability问题,然而当网络的Split-Brain(Network Partition)发生时,它还是无法完全解决Availability的问题。从这个角度上,Cassandra选择了A,即它在网络Split-Brain时还是能正常写,而使用其他技术来解决Consistency的问题,如读的时候触发Consistency判断和处理。这是设计上的限制。

  从实现上的优点:

  HBase采用强一致性模型,在一个写返回后,保证所有的读都读到相同的数据。

  通过HRegion动态Split和Merge实现自动扩展,并使用HDFS提供的多个数据备份功能,实现高可用性。

  采用HRegionServer和DataNode运行在相同的服务器上实现数据的本地化,提升读写性能,并减少网络压力。

  内建HRegionServer的宕机自动恢复。采用WAL来Replay还未持久化到HDFS的数据。

  可以无缝的和Hadoop/MapReduce集成。

  实现上的缺点:

  WAL的Replay过程可能会很慢。

  灾难恢复比较复杂,也会比较慢。

  Major Compaction会引起IO Storm。

 

  。。。。





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