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从原理到参数解析,HBase 刷写与合并机制介绍

HBase 是目前主流的 NoSQL 数据库,是一个高可靠、高性能、高伸缩的分布式 KV 存储系统,本文讲解 HBase 两个核心机制——刷写(Flush)与合并(Compaction),重点介绍其原理及参数配置建议

1、为什么要进行刷写和合并

HBase 是 Google BigTable 的开源实现,底层存储引擎是基于 LSM (Log-Structured Merge Tree)数据结构设计的。写入数据时会先写 WAL 日志,再将数据写到写缓存 MemStore 中,等写缓存达到一定规模或其他触发条件时会 Flush 刷写到磁盘,生成一个 HFile 文件,这样就将磁盘随机写变成了顺序写,提高了写性能。基本拓扑图:

随着时间推移,写入的 HFile 会越来越多,读取数据时就会因为要进行多次io导致性能降低,因此 HBase 会定期执行 Compaction 操作以合并减少 HFile 数量,提升读性能

2、Flush 触发条件和参数

理解 Flush 的触发条件非常重要,从中我们也可以看出何时会阻塞写请求,总结有 7 种情况会触发 Flush:

  • 当一个 MemStore 大小达到阈值 hbase.hregion.memstore.flush.size(默认128M)时,会触发 MemStore 的刷写。这个时候不会阻塞写请求。

  • 当一个 Region 中所有 MemStore 总大小达到 hbase.hregion.memstore.block.multiplier * hbase.hregion.memstore.flush.size(默认4*128M=512M)时,会触发 MemStore 的刷写并阻塞 Region 所有的写请求,此时写数据会出现 RegionTooBusyException 异常。

  • 当一个 RegionServer 中所有 MemStore 总大小达到 hbase.regionserver.global.memstore.size.lower.limit * hbase.regionserver.global.memstore.size * hbase_heapsize(低水位阈值,默认0.95 * 0.4 * RS 堆大小)时,会触发 RegionServer 中内存占用大的 MemStore 的刷写;达到 hbase.regionserver.global.memstore.size * hbase_heapsize(高水位阈值,默认0.4 * RS堆大小)时,不仅会触发 Memstore 的刷写,还会阻塞 RegionServer 所有的写请求,直到 Memstore 总大小降到低水位阈值以下。

  • 当一个 RegionServer 的 HLog 即WAL文件数量达到上限(可通过参数 hbase.regionserver.maxlogs 配置,默认32)时,也会触发 MemStore 的刷写,HBase 会找到最旧的 HLog 文件对应的 Region 进行刷写 。

  • 当一个 Region 的更新次数达到 hbase.regionserver.flush.per.changes(默认30000000即3千万)时,也会触发 MemStore 的刷写。

  •  定期 hbase.regionserver.optionalcacheflushinterval(默认3600000即一个小时)进行 MemStore 的刷写,确保 MemStore 不会长时间没有持久化。为避免所有的 MemStore 在同一时间进行 flush 而导致问题,定期的 flush 操作会有一定时间的随机延时。

  •  手动执行 flush 操作,我们可以通过 hbase shell 或 API 对一张表或一个 Region 进行 flush。

上面是 Flush 的几个触发条件,从中我们拿到 5 个和 Flush 有关的重要参数,并给出调整建议:

1、hbase.hregion.memstore.flush.size

默认值 128M,单个 MemStore 大小超过该阈值就会触发 Flush。如果当前集群 Flush 比较频繁,并且内存资源比较充裕,建议适当调整为 256M。调大的副作用可能是造成宕机时需要分裂的 HLog 数量变多,从而延长故障恢复时间。

2、hbase.hregion.memstore.block.multiplier

默认值 4,Region 中所有 MemStore 超过单个 MemStore 大小的倍数达到该参数值时,就会阻塞写请求并强制 Flush。一般不建议调整,但对于写入过快且内存充裕的场景,为避免写阻塞,可以适当调整到5~8。

3、hbase.regionserver.global.memstore.size

默认值 0.4,RegionServer 所有 MemStore 大小总和最多占 RegionServer 堆内存的 40%。这是写缓存的总比例,可以根据实际场景适当调整,且要与 HBase 读缓存参数 hfile.block.cache.size(默认也是0.4)配合调旧版本参数名称为 hbase.regionserver.global.memstore.upperLimit

4、hbase.regionserver.global.memstore.size.lower.limit

默认值 0.95,表示 RegionServer 所有 MemStore 大小的低水位是 hbase.regionserver.global.memstore.size 的 95%,超过该比例就会强制 Flush一般不建议调整。旧版本参数名称为 hbase.regionserver.global.memstore.lowerLimit

5、hbase.regionserver.optionalcacheflushinterval

认值 3600000(即 1 小时),HBase 定期 Flush 所有 MemStore 的时间间隔。一般建议调大,比如 10 小时,因为很多场景下 1 小时 Flush 一次会产生很多小文件,一方面导致 Flush 比较频繁,另一方面导致小文件很多,影响随机读性能,因此建议设置较大值。

上面就是 Flush 的触发条件及核心参数,理解并适当调整参数有利于维护 HBase 集群的稳定性

3、Compaction 类型、触发时机和参数

从上面分析我们知道,HBase 会定期执行 Compaction 合并 HFile,提升读性能,其实就是以短时间内的io消耗,换取相对稳定的读取性能

Compaction 类型
Compaction 分为两 种: Minor Compaction 与 Major Compaction,可以称为小合并、大合并 ,简单示意图:

Minor Compaction 是指选取一些小的、相邻的 HFile 将他们合并成一个更大的 HFile。默认情况下,Minor Compaction 会删除选取 HFile 中的 TTL 过期数据。

Major Compaction 是指将一个 Store 中所有的 HFile 合并成一个 HFile,这个过程会清理三类没有意义的数据:被删除的数据(打了 Delete 标记的数据)、TTL 过期数据、版本号超过设定版本号的数据。另外,一般情况下,Major Compaction 时间会持续比较长,整个过程会消耗大量系统资源,对上层业务有比较大的影响。因此,生产环境下通常关闭自动触发 Major Compaction 功能,改为手动在业务低峰期触发。

Compaction 触发时机

概括的说,HBase 会在三种情况下检查是否要触发 Compaction,分别是 MemStore Flush、后台线程周期性检查、手动触发。

  • MemStore Flush可以说 Compaction 的根源就在于FlushMemStore 达到一定阈值或触发条件就会执行 Flush 操作,在磁盘上生成 HFile 文件,正是因为 HFile 文件越来越多才需要 Compact。HBase 每次Flush 之后,都会判断是否要进行 Compaction,一旦满足 Minor Compaction 或 Major Compaction 的条件便会触发执行。

  • 后台线程周期性检查: 后台线程 CompactionChecker 会定期检查是否需要执行 Compaction,检查周期为 hbase.server.thread.wakefrequency * hbase.server.compactchecker.interval.multiplier,这里主要考虑的是一段时间内没有写入仍然需要做 Compact 检查。其中参数 hbase.server.thread.wakefrequency 默认值 10000 即 10s,是 HBase 服务端线程唤醒时间间隔,用于 LogRoller、MemStoreFlusher 等的周期性检查;参数 hbase.server.compactchecker.interval.multiplier 默认值1000,是 Compaction 操作周期性检查乘数因子,10 * 1000 s 时间上约等于2hrs, 46mins, 40sec。

  • 手动触发:通过 HBase Shell、Master UI 界面或 HBase API 等任一种方式执行 compact、major_compact等命令,会立即触发 Compaction。

Compaction 核心参数

和上面类似,这里总结了几个和 Compaction 有关的重要参数,并给出调整建议:

1、hbase.hstore.compaction.min

默认值 3,一个 Store 中 HFile 文件数量超过该阈值就会触发一次 Compaction(Minor Compaction),这里称该参数为 minFilesToCompact。一般不建议调小,重写场景下可以调大该参数,比如 5~10 之间,注意相应调整下一个参数。老版本参数名称为 hbase.hstore.compactionthreshold。

2、hbase.hstore.compaction.max

默认值 10,一次 Minor Compaction 最多合并的 HFile 文件数量这里称该参数为 maxFilesToCompact这个参数也控制着一次压缩的耗时。一般不建议调整,但如果上一个参数调整了,该参数也应该相应调整,一般设为 minFilesToCompact 的 2~3 倍。

3、hbase.regionserver.thread.compaction.throttle

HBase RegionServer 内部设计了两个线程池 large compactions 与 small compactions,用来分离处理 Compaction 操作,该参数就是控制一个 Compaction 交由哪一个线程池处理,默认值是 2 * maxFilesToCompact * hbase.hregion.memstore.flush.size(默认2*10*128M=2560M即2.5G),建议不调整或稍微调大。
4、hbase.regionserver.thread.compaction.large/small
默认值 1,表示 large compactions 与 small compactions 线程池的大小。一般建议调整到 2~5,不建议再调太大比如10,否则可能会消费过多的服务端资源造成不良影响。
5、hbase.hstore.blockingStoreFiles
默认值 10,表示一个 Store 中 HFile 文件数量达到该值就会阻塞写入,等待 Compaction 的完成。 一般建议调大点,比如设置为 100,避免出现阻塞更新的情况,阻塞日志如下:
too many store files; delaying flush up to 90000ms
生产环境建议认真根据实际业务量做好集群规模评估,如果小集群遇到了持续写入过快的场景,合理扩展集群也非常重要。
6、hbase.hregion.majorcompaction
默认值 604800000 ms 即7天,这是  Major Compaction 周期性触发执行的时间间隔。通常  Major Compaction 持续时间较长、资源消耗较大,一般设为 0,表示关闭自动触发,建议在业务低峰期时手动执行。

4、总结

本文概括的介绍了 HBase 的刷写和合并机制,主要是 Flush 的触发条件与核心参数、Compaction 的触发时机与核心参数等,并都给出了具体参数的调整建议,希望能给 HBase 使用者提供有价值的参考。


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