HBase – Memstore Flush、StoreFile、File解析

2023-12-13 07:32

本文主要是介绍HBase – Memstore Flush、StoreFile、File解析,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

Memstore

       Memstore 概述

Memstore是HBase框架中非常重要的组成部分之一,是HBase能够实现高性能随机读写至关重要的一环。深入理解Memstore的工作原理、运行机制以及相关配置,对hbase集群管理、性能调优都有着非常重要的帮助

HBase中,Region是集群节点上最小的数据服务单元,用户数据表由一个或多个Region组成。在Region中每个ColumnFamily的数据组成一个Store。每个Store由一个Memstore和多个HFile组成,如下图所示:

之前我们提到,HBase是基于LSM-Tree模型的,所有的数据更新插入操作都首先写入Memstore中(同时会顺序写到日志HLog中),达到指定大小之后再将这些修改操作批量写入磁盘,生成一个新的HFile文件,这种设计可以极大地提升HBase的写入性能;另外,HBase为了方便按照RowKey进行检索,要求HFile中数据都按照RowKey进行排序,Memstore数据在flush为HFile之前会进行一次排序,将数据有序化;还有,根据局部性原理,新写入的数据会更大概率被读取,因此HBase在读取数据的时候首先检查请求的数据是否在Memstore,写缓存未命中的话再到读缓存中查找,读缓存还未命中才会到HFile文件中查找,最终返回merged的一个结果给用户。

可见,Memstore无论是对HBase的写入性能还是读取性能都至关重要。其中flush操作又是Memstore最核心的操作,接下来重点针对Memstore的flush操作进行深入地解析:首先分析HBase在哪些场景下会触发flush,然后结合源代码分析整个flush的操作流程,最后再重点整理总结和flush相关的配置参数,这些参数对于性能调优、问题定位都非常重要。

           Memstore Flush触发条件

HBase会在如下几种情况下触发flush操作,需要注意的是MemStore的最小flush单元是HRegion而不是单个MemStore。可想而知,如果一个HRegion中Memstore过多,每次flush的开销必然会很大,因此我们也建议在进行表设计的时候尽量减少ColumnFamily的个数

1.Memstore级别限制:当Region中任意一个MemStore的大小达到了上限(hbase.hregion.memstore.flush.size,默认128MB),会触发Memstore刷新
2.Region级别限制:当Region中所有Memstore的大小总和达到了上限(hbase.hregion.memstore.block.multiplier * hbase.hregion.memstore.flush.size,默认 2* 128M = 256M),会触发memstore刷新
3.Region Server级别限制:当一个Region Server中所有Memstore的大小总和达到了上限(hbase.regionserver.global.memstore.upperLimit * hbase_heapsize,默认 40%的JVM内存使用量),会触发部分Memstore刷新。Flush顺序是按照Memstore由大到小执行,先Flush Memstore最大的Region,再执行次大的,直至总体Memstore内存使用量低于阈值(hbase.regionserver.global.memstore.lowerLimit * hbase_heapsize,默认 38%的JVM内存使用量)
4.当一个Region Server中HLog数量达到上限(可通过参数hbase.regionserver.maxlogs配置)时,系统会选取最早的一个 HLog对应的一个或多个Region进行flush
5.HBase定期刷新Memstore:默认周期为1小时,确保Memstore不会长时间没有持久化。为避免所有的MemStore在同一时间都进行flush导致的问题,定期的flush操作有20000左右的随机延时
6.手动执行flush:用户可以通过shell命令 flush ‘tablename’或者flush ‘region name’分别对一个表或者一个Region进行flush

           Memstore Flush流程

为了减少flush过程对读写的影响,HBase采用了类似于两阶段提交的方式,将整个flush过程分为三个阶段:

1.prepare阶段:遍历当前Region中的所有Memstore,将Memstore中当前数据集kvset做一个快照snapshot,然后再新建一个新的kvset。后期的所有写入操作都会写入新的kvset中,而整个flush阶段读操作会首先分别遍历kvset和snapshot,如果查找不到再会到HFile中查找。prepare阶段需要加一把updateLock对写请求阻塞,结束之后会释放该锁。因为此阶段没有任何费时操作,因此持锁时间很短。
2.flush阶段:遍历所有Memstore,将prepare阶段生成的snapshot持久化为临时文件,临时文件会统一放到目录.tmp下。这个过程因为涉及到磁盘IO操作,因此相对比较耗时。
3.commit阶段:遍历所有的Memstore,将flush阶段生成的临时文件移到指定的ColumnFamily目录下,针对HFile生成对应的storefile和Reader,把storefile添加到HStore的storefiles列表中,最后再清空prepare阶段生成的snapshot

Memstore 总结 

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,称为一个StoreFile

StoreFile

       StoreFile简介

1) 一个Region由多个Store组成,一个Store对应一个ColumnFamily(列族)
Store包括位于内存中的MemStore和位于磁盘的StoreFile;写操作先写入MemStore,当Memstore中的数据达到某个阈值,HRegionserver会启动flashcache进程写入StoreFile,每次写入形成单独的一个StoreFile
2)当StoreFile文件的数量增长到一定阈值后,系统会进行合并(minor、major compaction),在合并过程中会进行版本合并和删除工作(majar),形成更大的StoreFile
3)当一个Region所有StoreFile的大小和数量超过一定阈值后,会把当前的Region分割为两个,并由HMaster分配到相应的HRegionserver服务器,实现负载均衡
4)客户端检索数据,先在MemStore找,找不到再找StoreFile

StoreFile以HFile格式保存在HDFS上

1)首先HFile文件是不定长的,长度固定的只有其中的两块:Trailer和FileInfo。正如图中所示的,Trailer中有指针指向其他数据块的起始点
2)File Info中记录了文件的一些Meta信息,例如:AVG_KEY_LEN, AVG_VALUE_LEN, LAST_KEY, COMPARATOR, MAX_SEQ_ID_KEY等
3)Data Index和Meta Index块记录了每个Data块和Meta块的起始点
4)Data Block是HBase I/O的基本单元,为了提高效率,HRegionServer中有基于LRU的Block Cache机制。每个Data块的大小可以在创建一个Table的时候通过参数指定,大号的Block有利于顺序Scan,小号Block利于随机查询。 每个Data块除了开头的Magic以外就是一个个KeyValue对拼接而成, Magic内容就是一些随机数字,目的是防止数据损坏
5)HFile里面的每个KeyValue对就是一个简单的byte数组。但是这个byte数组里面包含了很多项,并且有固定的结构。我们来看看里面的具体结构:

开始是两个固定长度的数值,分别表示Key的长度和Value的长度。紧接着是Key,开始是固定长度的数值,表示RowKey的长度,紧接着是 RowKey,然后是固定长度的数值,表示Family的长度,然后是Family,接着是Qualifier(限定符),然后是两个固定长度的数值,表示Time Stamp和Key Type(Put/Delete)。Value部分没有这么复杂的结构,就是纯粹的二进制数据了

HFILE结构
解释1(较为清晰)

① Data Block 段–保存表中的数据,这部分可以被压缩
② Meta Block 段 (可选的)–保存用户自定义的kv对,可以被压缩
③ File Info 段–Hfile的元信息,不被压缩,用户也可以在这一部分添加自己的元信息
④ Data Block Index 段–Data Block的索引。每条索引的key是被索引的block的第一条记录的key
⑤ Meta Block Index段 (可选的)–Meta Block的索引
⑥ Trailer–这一段是定长的。保存了每一段的偏移量,读取一个HFile时,会首先 读取Trailer,Trailer保存了每个段的起始位置(段的Magic Number用来做安全check),然后,DataBlock Index会被读取到内存中,这样,当检索某个key时,不需要扫描整个HFile,而只需从内存中找到key所在的block,通过一次磁盘io将整个 block读取到内存中,再找到需要的key。DataBlock Index采用LRU机制淘汰
⑦ HFile的Data Block,Meta Block通常采用压缩方式存储,压缩之后可以大大减少网络IO和磁盘IO,随之而来的开销当然是需要花费cpu进行压缩和解压缩。
目标Hfile的压缩支持两种方式:Gzip,Lzo


解释2(较为简洁明了)

① Data(数据块):保存表中的数据(KeyValue的形式),这部分可以被压缩。
② Meta (元数据块):存储用户自定义KeyValue
③ File Info:定长;记录了文件的一些元信息,例如:AVG_KEY_LEN,AVG_VALUE_LEN, LAST_KEY, COMPARATOR, MAX_SEQ_ID_KEY等
④ Data Index(数据块索引):记录了每个Data块的起始索引
⑤ Meta Index(元数据块索引):记录了每个Meta块的起始索引
⑥ Trailer:定长;用于指向其他数据块的起始点。 

StoreFile 总结

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大小达到一定的阈值后,又会对
StoreFile进行Split,等分成两个StoreFile

这篇关于HBase – Memstore Flush、StoreFile、File解析的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



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