Hbase万亿级存储性能优化总结

标签: hbase 性能 优化 | 发表时间:2016-11-15 14:19 | 作者:依然任逍遥
分享到:
出处:http://www.iteye.com
转: http://blog.csdn.net/odailidong/article/details/41794403

背景
      hbase主集群在生产环境已稳定运行有1年半时间,最大的单表region数已达7200多个,每天新增入库量就有百亿条,对hbase的认识经历了懵懂到熟的过程。为了应对业务数据的压力,hbase入库也由最初的单机多线程升级为有容灾机制的分布式入库,为及早发现集群中的问题,还开发了一套对hbase集群服务和应用全面监控的报警系统。总结下hbase优化(针对0.94版本)方面的一些经验也算对这两年hbase工作的一个描述。

服务端
1.hbase.regionserver.handler.count:rpc请求的线程数量,默认值是10,生产环境建议使用100,也不是越大越好,特别是当请求内容很大的时候,比如scan/put几M的数据,会占用过多的内存,有可能导致频繁的GC,甚至出现内存溢出。

2.hbase.master.distributed.log.splitting:默认值为true,建议设为false。关闭hbase的分布式日志切割,在log需要replay时,由master来负责重放

3.hbase.regionserver.hlog.splitlog.writer.threads:默认值是3,建议设为10,日志切割所用的线程数

4.hbase.snapshot.enabled:快照功能,默认是false(不开启),建议设为true,特别是对某些关键的表,定时用快照做备份是一个不错的选择。

5.hbase.hregion.max.filesize:默认是10G, 如果任何一个column familiy里的StoreFile超过这个值, 那么这个Region会一分为二,因为region分裂会有短暂的region下线时间(通常在5s以内),为减少对业务端的影响,建议手动定时分裂,可以设置为60G。

6.hbase.hregion.majorcompaction:hbase的region主合并的间隔时间,默认为1天,建议设置为0,禁止自动的major主合并,major合并会把一个store下所有的storefile重写为一个storefile文件,在合并过程中还会把有删除标识的数据删除,在生产集群中,主合并能持续数小时之久,为减少对业务的影响,建议在业务低峰期进行手动或者通过脚本或者api定期进行major合并。

7.hbase.hregion.memstore.flush.size:默认值128M,单位字节,一旦有memstore超过该值将被flush,如果regionserver的jvm内存比较充足(16G以上),可以调整为256M。

8.hbase.hregion.memstore.block.multiplier:默认值2,如果一个memstore的内存大小已经超过hbase.hregion.memstore.flush.size *  hbase.hregion.memstore.block.multiplier,则会阻塞该memstore的写操作,为避免阻塞,建议设置为5,如果太大,则会有OOM的风险。如果在regionserver日志中出现"Blocking updates for '<threadName>' on region <regionName> : memstore size <多少M> is >= than blocking <多少M> size"的信息时,说明这个值该调整了。

9.hbase.hstore.compaction.min:默认值为3,如果任何一个store里的storefile总数超过该值,会触发默认的合并操作,可以设置5~8,在手动的定期major compact中进行storefile文件的合并,减少合并的次数,不过这会延长合并的时间,以前的对应参数为hbase.hstore.compactionThreshold。

10.hbase.hstore.compaction.max:默认值为10,一次最多合并多少个storefile,避免OOM。

11.hbase.hstore.blockingStoreFiles:默认为7,如果任何一个store(非.META.表里的store)的storefile的文件数大于该值,则在flush memstore前先进行split或者compact,同时把该region添加到flushQueue,延时刷新,这期间会阻塞写操作直到compact完成或者超过hbase.hstore.blockingWaitTime(默认90s)配置的时间,可以设置为30,避免memstore不及时flush。当regionserver运行日志中出现大量的“Region <regionName> has too many store files; delaying flush up to 90000ms"时,说明这个值需要调整了

12.hbase.regionserver.global.memstore.upperLimit:默认值0.4,regionserver所有memstore占用内存在总内存中的upper比例,当达到该值,则会从整个regionserver中找出最需要flush的region进行flush,直到总内存比例降到该数以下,采用默认值即可。

13.hbase.regionserver.global.memstore.lowerLimit:默认值0.35,采用默认值即可。

14.hbase.regionserver.thread.compaction.small:默认值为1,regionserver做Minor Compaction时线程池里线程数目,可以设置为5。

15.hbase.regionserver.thread.compaction.large:默认值为1,regionserver做Major Compaction时线程池里线程数目,可以设置为8。

16.hbase.regionserver.lease.period:默认值60000(60s),客户端连接regionserver的租约超时时间,客户端必须在这个时间内汇报,否则则认为客户端已死掉。这个最好根据实际业务情况进行调整

17.hfile.block.cache.size:默认值0.25,regionserver的block cache的内存大小限制,在偏向读的业务中,可以适当调大该值,需要注意的是hbase.regionserver.global.memstore.upperLimit的值和hfile.block.cache.size的值之和必须小于0.8。

18.dfs.socket.timeout:默认值60000(60s),建议根据实际regionserver的日志监控发现了异常进行合理的设置,比如我们设为900000,这个参数的修改需要同时更改hdfs-site.xml

19.dfs.datanode.socket.write.timeout:默认480000(480s),有时regionserver做合并时,可能会出现datanode写超时的情况,480000 millis timeout while waiting for channel to be ready for write,这个参数的修改需要同时更改hdfs-site.xml

jvm和垃圾收集参数:
export HBASE_REGIONSERVER_OPTS="-Xms36g -Xmx36g -Xmn1g -XX:+UseParNewGC -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:+UseCMSCompactAtFullCollection -XX:CMSFullGCsBeforeCompaction=15 -XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=70 -verbose:gc -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCTimeStamps -Xloggc:/data/logs/gc-$(hostname)-hbase.log"

由于我们服务器内存较大(96G),我们给一部分regionserver的jvm内存开到64G,到现在为止,还没有发生过一次full gc,hbase在内存使用控制方面确实下了不少功夫,比如各种blockcache的实现,细心的同学可以看源码。

Client端
1.hbase.client.write.buffer:默认为2M,写缓存大小,推荐设置为5M,单位是字节,当然越大占用的内存越多,此外测试过设为10M下的入库性能,反而没有5M好
2.hbase.client.pause:默认是1000(1s),如果你希望低延时的读或者写,建议设为200,这个值通常用于失败重试,region寻找等
3.hbase.client.retries.number:默认值是10,客户端最多重试次数,可以设为11,结合上面的参数,共重试时间71s
4.hbase.ipc.client.tcpnodelay:默认是false,建议设为true,关闭消息缓冲
5.hbase.client.scanner.caching:scan缓存,默认为1,避免占用过多的client和rs的内存,一般1000以内合理,如果一条数据太大,则应该设置一个较小的值,通常是设置业务需求的一次查询的数据条数
如果是扫描数据对下次查询没有帮助,则可以设置scan的setCacheBlocks为false,避免使用缓存;
6.table用完需关闭,关闭scanner
7.限定扫描范围:指定列簇或者指定要查询的列,指定startRow和endRow
8.使用Filter可大量减少网络消耗
9.通过Java多线程入库和查询,并控制超时时间。后面会共享下我的hbase单机多线程入库的代码
10.建表注意事项:
开启压缩
合理的设计rowkey
进行预分区
开启bloomfilter

zookeeper调优
1.zookeeper.session.timeout:默认值3分钟,不可配置太短,避免session超时,hbase停止服务,线上生产环境由于配置为1分钟,如果太长,当regionserver挂掉,zk还得等待这个超时时间(已有patch修复),从而导致master不能及时对region进行迁移。
2.zookeeper数量:建议5个或者7个节点。给每个zookeeper 4G左右的内存,最好有独立的磁盘。
3.hbase.zookeeper.property.maxClientCnxns:zk的最大连接数,默认为300,无需调整。
4.设置操作系统的swappiness为0,则在物理内存不够的情况下才会使用交换分区,避免GC回收时会花费更多的时间,当超过zk的session超时时间则会出现regionserver宕机的误报

hdfs调优
1.dfs.name.dir:namenode的数据存放地址,可以配置多个,位于不同的磁盘并配置一个nfs远程文件系统,这样namenode的数据可以有多个备份
2.dfs.namenode.handler.count:namenode节点RPC的处理线程数,默认为10,可以设置为60
3.dfs.datanode.handler.count:datanode节点RPC的处理线程数,默认为3,可以设置为30
4.dfs.datanode.max.xcievers:datanode同时处理文件的上限,默认为256,可以设置为8192

其它
列族名、column名、rowkey均会存储到hfile中,因此这几项在设计表结构时都尽量短些
regionserver的region数量不要过1000,过多的region会导致产生很多memstore,可能会导致内存溢出,也会增加major compact的耗时

已有 0 人发表留言,猛击->> 这里<<-参与讨论


ITeye推荐



相关 [hbase 性能 优化] 推荐:

Hbase 性能优化

- - CSDN博客云计算推荐文章
因 官方Book Performance Tuning部分章节没有按配置项进行索引,不能达到快速查阅的效果. 所以我以配置项驱动,重新整理了原文,并补充一些自己的理解,如有错误,欢迎指正. 默认值:3分钟(180000ms). 说明:RegionServer与Zookeeper间的连接超时时间.

hbase性能优化

- - CSDN博客推荐文章
  当你调用create方法时将会加载两个配置文件:hbase-default.xml and hbase-site.xml,利用的是当前的java类路径, 代码中configuration设置的这些配置将会覆盖hbase-default.xml和hbase-site.xml中相同的配置,如果两个配置文件都存在并且都设置好了相应参上面的属性下面的属性即可.

HBase性能优化

- - zzm
本文主要介绍软件层面的性能调优. 硬盘推荐SSD,一般SATA即可. 可以安装Ganglia等工具,检查各节点的各硬件的运作状态:CPU,Memo,网络等等. 入门级的调优可以从调整参数开始.  设置buffer的容量,例子中设置了6MB的buffer容量. * 必须禁止auto flush. * 6MB是经验值,可以上下微调以适应不同的写场景.

HBase性能优化方法总结

- - IT技术博客大学习
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.     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.

Hbase性能优化之配置

- - 博客园_首页
减少zk超时时间(建议1分钟). Rs与zk的timeout默认为3分钟,由zookeeper.session.timeout property决定. 也就是说,如果一个rs挂了,那么master需要3分钟之后才能对其进行重启和恢复. 然而,你调低之前应该先确保JVM的配置合理,保证不会引发较长的gc,JVM配置之后会给出,也可以只这样,只要你超时时间可以忍受gc停顿即可.

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.

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.

Hbase万亿级存储性能优化总结

- - 数据库 - ITeye博客
转: http://blog.csdn.net/odailidong/article/details/41794403.       hbase主集群在生产环境已稳定运行有1年半时间,最大的单表region数已达7200多个,每天新增入库量就有百亿条,对hbase的认识经历了懵懂到熟的过程. 为了应对业务数据的压力,hbase入库也由最初的单机多线程升级为有容灾机制的分布式入库,为及早发现集群中的问题,还开发了一套对hbase集群服务和应用全面监控的报警系统.

HBase性能调优

- - 学着站在巨人的肩膀上
我们经常看到一些文章吹嘘某产品如何如何快,如何如何强,而自己测试时却不如描述的一些数据. 其实原因可能在于你还不是真正理解其内部结构,对于其性能调优方法不够了解. 本文转自TaoBao的Ken Wu同学的博客,是目前看到比较完整的HBase调优文章. 原文链接:HBase性能调优. 因官方Book Performance Tuning部分章节没有按配置项进行索引,不能达到快速查阅的效果.