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。
Memstore 概述
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。
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:
上述flush流程可以通过日志信息查看:
/******* prepare阶段 ********/
2016-02-04 03:32:41,516 INFO [MemStoreFlusher.1] regionserver.HRegion: Started memstore flush for sentry_sgroup1_data,{\xD4\x00\x00\x01|\x00\x00\x03\x82\x00\x00\x00?\x06\xDA`\x13\xCAE\xD3C\xA3:_1\xD6\x99:\x88\x7F\xAA_\xD6[L\xF0\x92\xA6\xFB^\xC7\xA4\xC7\xD7\x8Fv\xCAT\xD2\xAF,1452217805884.572ddf0e8cf0b11aee2273a95bd07879., current region memstore size 128.9 M
/******* flush阶段 ********/
2016-02-04 03:32:42,423 INFO [MemStoreFlusher.1] regionserver.DefaultStoreFlusher: Flushed, sequenceid=1726212642, memsize=128.9 M, hasBloomFilter=true, into tmp file hdfs://hbase1/hbase/data/default/sentry_sgroup1_data/572ddf0e8cf0b11aee2273a95bd07879/.tmp/021a430940244993a9450dccdfdcb91d
/******* commit阶段 ********/
2016-02-04 03:32:42,464 INFO [MemStoreFlusher.1] regionserver.HStore: Added hdfs://hbase1/hbase/data/default/sentry_sgroup1_data/572ddf0e8cf0b11aee2273a95bd07879/d/021a430940244993a9450dccdfdcb91d, entries=643656, sequenceid=1726212642, filesize=7.1 M
整个flush过程可能涉及到compact操作和split操作,因为过于复杂,在此暂时略过不表。
Memstore Flush对业务读写的影响
上文介绍了HBase在什么场景下会触发flush操作以及flush操作的基本流程,想必对于HBase用户来说,最关心的是flush行为会对读写请求造成哪些影响以及如何避免。因为不同触发方式下的flush操作对用户请求影响不尽相同,因此下面会根据flush的不同触发方式分别进行总结,并且会根据影响大小进行归类:
正常情况下,大部分Memstore Flush操作都不会对业务读写产生太大影响,比如这几种场景:HBase定期刷新Memstore、手动执行flush操作、触发Memstore级别限制、触发HLog数量限制以及触发Region级别限制等,这几种场景只会 阻塞对应Region上的写请求,阻塞时间很短,毫秒级别。
影响较大
然而一旦触发Region Server级别限制导致flush,就会对用户请求产生较大的影响。会 阻塞所有落在该Region Server上的更新操作,阻塞时间很长,甚至可以达到分钟级别。 一般情况下Region Server级别限制很难触发,但在一些极端情况下也不排除有触发的可能,下面分析一种可能触发这种flush操作的场景:
相关JVM配置以及HBase配置:
maxHeap = 71
hbase.regionserver.global.memstore.upperLimit = 0.35
hbase.regionserver.global.memstore.lowerLimit = 0.30
基于上述配置,可以得到触发Region Server级别的总Memstore内存和为24.9G,如下所示:
2015-10-12 13:05:16,232 INFO [regionserver60020] regionserver.MemStoreFlusher: globalMemStoreLimit=24.9 G, globalMemStoreLimitLowMark=21.3 G, maxHeap=71 G
假设每个Memstore大小为默认128M,在上述配置下如果每个Region有两个Memstore,整个Region Server上运行了100个region,根据计算可得总消耗内存 = 128M * 100 * 2 = 25.6G > 24.9G,很显然,这种情况下就会触发Region Server级别限制,对用户影响相当大。
根据上面的分析,导致触发Region Server级别限制的因素主要有一个Region Server上运行的Region总数,一个是Region上的Store数(即表的ColumnFamily数)。对于前者,根据读写请求量一般建议线上一个Region Server上运行的Region保持在50~80个左右,太小的话会浪费资源,太大的话有可能触发其他异常;对于后者,建议ColumnFamily越少越好,如果从逻辑上确实需要多个ColumnFamily,最好控制在3个以内。
总结
本文主要介绍了HBase引擎中至关重要的一个组件-Memstore,主要介绍了Memstore Flush的几种触发条件、Flush完整流程以及各种不同场景下Flush对业务读写的影响。希望通过此篇文章可以对Memstore有一个更深入的了解。