HBase性能优化方法总结

标签: 系统架构 | 发表时间:2012-03-11 22:39 | 作者:jiuling.ypf
出处:http://www.blogread.cn/it/

标签:   HBase

    本文主要是从HBase应用程序设计与开发的角度,总结几种常用的性能优化方法。有关HBase系统配置级别的优化,这里涉及的不多,这部分可以参考: 淘宝Ken Wu同学的博客

1. 表的设计

1.1 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: Table Creation: Pre-Creating Regions,下面是一个例子:

public static boolean createTable(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 = new BigInteger(startKey, 16);
  BigInteger highestKey = new BigInteger(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;
}

1.2 Row Key

    HBase中row key用来检索表中的记录,支持以下三种方式:

  • 通过单个row key访问:即按照某个row key键值进行get操作;
  • 通过row key的range进行scan:即通过设置startRowKey和endRowKey,在这个范围内进行扫描;
  • 全表扫描:即直接扫描整张表中所有行记录。
  •     在HBase中,row key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

        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 Column Family

         不要在一张表里定义太多的 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。感兴趣的同学可以对自己的HBase集群进行实际测试,从得到的测试结果数据验证一下。

    1.4 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。

    1.5 Max Version

        创建表的时候,可以通过HColumnDescriptor.setMaxVersions(int maxVersions)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)。

    1.6 Time To Live

        创建表的时候,可以通过HColumnDescriptor.setTimeToLive(int timeToLive)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)。

    1.7 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。

    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:

    static final Configuration conf = HBaseConfiguration.create();
    static final String table_log_name = “user_log”;
    wTableLog = new HTable[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。

    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:

    for (int i = 0; i < threadN; i++) {
    	Thread th = new Thread() {
    		public void run() {
    			while (true) {
    				try {
    					sleep(1000); //1 second
    				} catch (InterruptedException e) {
    					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:

    static final Configuration conf = HBaseConfiguration.create();
    static final String table_log_name = “user_log”;
    rTableLog = new HTable[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

        通过调用HTable.setScannerCaching(int scannerCaching)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。通过将此值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。

    3.2.2 Scan Attribute Selection

        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row key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:

    3.2 HTable参数设置

    3.2.1 Scanner Caching

    通过调用HTable.setScannerCaching(int scannerCaching)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。通过将此值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。

    3.2.2 Scan Attribute Selection

    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row key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:

    public class DataReaderServer {
         //获取店铺一天内各分钟PV值的入口函数
    	 public static ConcurrentHashMap getUnitMinutePV(long uid, long startStamp, long endStamp){
    		 long min = startStamp;
    		 int count = (int)((endStamp - startStamp) / (60*1000));
    		 List lst = new ArrayList();
    		 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 static ConcurrentHashMap parallelBatchMinutePV(List lstKeys){
    		ConcurrentHashMap hashRet = new ConcurrentHashMap();
    		int parallel = 3;
    		List> lstBatchKeys  = null;
    		if (lstKeys.size() < parallel ){
    			lstBatchKeys  = new ArrayList>(1);
    			lstBatchKeys.add(lstKeys);
    		}
    		else{
    			lstBatchKeys  = new ArrayList>(parallel);
    			for(int i = 0; i < parallel; i++  ){
    				List lst = new ArrayList();
    				lstBatchKeys.add(lst);
    			}
    
    			for(int i = 0 ; i < lstKeys.size() ; i ++ ){
    				lstBatchKeys.get(i%parallel).add(lstKeys.get(i));
    			}
    		}
    
    		List >> futures = new ArrayList >>(5);
    
    		ThreadFactoryBuilder builder = new ThreadFactoryBuilder();
    		builder.setNameFormat("ParallelBatchQuery");
    		ThreadFactory factory = builder.build();
    		ThreadPoolExecutor executor = (ThreadPoolExecutor) Executors.newFixedThreadPool(lstBatchKeys.size(), factory);
    
    		for(List keys : lstBatchKeys){
    		    Callable< ConcurrentHashMap > callable = new BatchMinutePVCallable(keys);
    	        FutureTask< ConcurrentHashMap > future = (FutureTask< ConcurrentHashMap >) 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 catch block
    				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)f.get());
            	  }
              } catch (InterruptedException e) {
                try {
                	 Thread.currentThread().interrupt();
                } catch (Exception e1) {
    				// TODO Auto-generated catch block
    				e1.printStackTrace();
    			}
              } catch (ExecutionException e) {
                e.printStackTrace();
              }
            }
    
            return hashRet;
    	}
         //一个线程批量查询,获取分钟PV值
    	protected static ConcurrentHashMap getBatchMinutePV(List lstKeys){
    		ConcurrentHashMap hashRet = null;
    		List lstGet = new ArrayList();
    		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 = new ConcurrentHashMap(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 BatchMinutePVCallable implements Callable>{
    	 private List keys;
    
    	 public BatchMinutePVCallable(List lstKeys ) {
    		 this.keys = lstKeys;
    	 }
    
    	 public ConcurrentHashMap call() throws Exception {
    		 return DataReadServer.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。

    有关BlockCache机制,请参考这里: HBase的Block cacheHBase的blockcache机制hbase中的缓存的计算与使用

    4. 数据计算

    4.1 服务端计算

    Coprocessor运行于HBase RegionServer服务端,各个Regions保持对与其相关的coprocessor实现类的引用,coprocessor类可以通过RegionServer上classpath中的本地jar或HDFS的classloader进行加载。

    目前,已提供有几种coprocessor:

  • Coprocessor:提供对于region管理的钩子,例如region的open/close/split/flush/compact等;
  • RegionObserver:提供用于从客户端监控表相关操作的钩子,例如表的get/put/scan/delete等;
  • Endpoint:提供可以在region上执行任意函数的命令触发器。一个使用例子是RegionServer端的列聚合,这里有 代码示例
  • 以上只是有关coprocessor的一些基本介绍,本人没有对其实际使用的经验,对它的可用性和性能数据不得而知。感兴趣的同学可以尝试一下,欢迎讨论。

    4.2 写端计算

    4.2.1 计数

    HBase本身可以看作是一个可以水平扩展的Key-Value存储系统,但是其本身的计算能力有限(Coprocessor可以提供一定的服务端计算),因此,使用HBase时,往往需要从写端或者读端进行计算,然后将最终的计算结果返回给调用者。举两个简单的例子:

  • PV计算:通过在HBase写端内存中,累加计数,维护PV值的更新,同时为了做到持久化,定期(如1秒)将PV计算结果同步到HBase中,这样查询端最多会有1秒钟的延迟,能看到秒级延迟的PV结果。
  • 分钟PV计算:与上面提到的PV计算方法相结合,每分钟将当前的累计PV值,按照rowkey + minute作为新的rowkey写入HBase中,然后在查询端通过scan得到当天各个分钟以前的累计PV值,然后顺次将前后两分钟的累计PV值相减,就得到了当前一分钟内的PV值,从而最终也就得到当天各个分钟内的PV值。
  • 4.2.2 去重

    对于UV的计算,就是个去重计算的例子。分两种情况:

  • 如果内存可以容纳,那么可以在Hash表中维护所有已经存在的UV标识,每当新来一个标识时,通过快速查找Hash确定是否是一个新的UV,若是则UV值加1,否则UV值不变。另外,为了做到持久化或提供给查询接口使用,可以定期(如1秒)将UV计算结果同步到HBase中。
  • 如果内存不能容纳,可以考虑采用Bloom Filter来实现,从而尽可能的减少内存的占用情况。除了UV的计算外,判断URL是否存在也是个典型的应用场景。
  • 4.3 读端计算

    如果对于响应时间要求比较苛刻的情况(如单次http请求要在毫秒级时间内返回),个人觉得读端不宜做过多复杂的计算逻辑,尽量做到读端功能单一化:即从HBase RegionServer读到数据(scan或get方式)后,按照数据格式进行简单的拼接,直接返回给前端使用。当然,如果对于响应时间要求一般,或者业务特点需要,也可以在读端进行一些计算逻辑。

    5. 总结

    作为一个Key-Value存储系统,HBase并不是万能的,它有自己独特的地方。因此,基于它来做应用时,我们往往需要从多方面进行优化改进(表设计、读表操作、写表操作、数据计算等),有时甚至还需要从系统级对HBase进行配置调优,更甚至可以对HBase本身进行优化。这属于不同的层次范畴。

    总之,概括来讲,对系统进行优化时,首先定位到影响你的程序运行性能的瓶颈之处,然后有的放矢进行针对行的优化。如果优化后满足你的期望,那么就可以停止优化;否则继续寻找新的瓶颈之处,开始新的优化,直到满足性能要求。

    以上就是从项目开发中总结的一点经验,如有不对之处,欢迎大家不吝赐教。

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    Hbase性能优化 - 季石磊

    - - 博客园_stanley's blog
    以下为使用hbase一段时间的几个思考,由于在内存充足的情况下hbase能提供比较满意的读性能,因此写性能是思考的重点.     无论是官方还是很多blog都提倡为了提高hbase的写入速度而在应用代码中设置autoflush=false,然后在在线应用中应该谨慎进行该设置.     a autoflush=false的原理是当客户端提交delete或put请求时,将该请求在客户端缓存,直到数据超过2M(hbase.client.write.buffer决定)或用户执行了hbase.flushcommits()时才向regionserver提交请求.

    HBase最佳实践-写性能优化策略 – 有态度的HBase/Spark/BigData

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    上一篇文章主要介绍了HBase读性能优化的基本套路,本篇文章来说道说道如何诊断HBase写数据的异常问题以及优化写性能. 和读相比,HBase写数据流程倒是显得很简单:数据先顺序写入HLog,再写入对应的缓存Memstore,当Memstore中数据大小达到一定阈值(128M)之后,系统会异步将Memstore中数据flush到HDFS形成小文件.

    HBase最佳实践-读性能优化策略 – 有态度的HBase/Spark/BigData

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    任何系统都会有各种各样的问题,有些是系统本身设计问题,有些却是使用姿势问题. HBase也一样,在真实生产线上大家或多或少都会遇到很多问题,有些是HBase还需要完善的,有些是我们确实对它了解太少. 总结起来,大家遇到的主要问题无非是Full GC异常导致宕机问题、RIT问题、写吞吐量太低以及读延迟较大.

    Pora2应用中HBase高并发读写性能优化

    - - 搜索技术博客-淘宝
    淘宝搜索的个性化离线实时分析系统Pora已升级至Pora2,Pora2是在基于Yarn的流式计算框架IStream基础上开发的,同时为保证数据和消息的实时处理系统中较多地使用了HBase,是一个典型的高并发读写HBase的分布式应用. 系统在发布之初遇到了比较严重的性能问题,表现为处理速度跟不上实时日志,并且整个Hadoop/HBase集群压力大,连带其它应用受影响.