【Hadoop】RegionServer详解

HRegionServer是HBase中最主要的组件，负责table数据的实际读写，管理Region。在分布式集群中，HRegionServer一般跟DataNode在同一个节点上，目的是实现数据的本地性，提高读写效率。

1 RegionServer中的组件

1.1 WAL:Write Ahead Log

1.1.1 主要特点

• 为一个文件
• 0.94之前叫做HLog，存储在/hbase/.logs/目录中
• 0.94之后存储在HDFS上的/hbase/WALs/{HRegionServer_name}中
• 记录RegionServer上的所有编辑信息（Puts/Deletes操作，属于哪个Region），在写到memstore之前
• 理论上一个RegionServer上只有一个WAL实例，数据操作为串行，造成性能瓶颈
• 用于RegionServer失效时，通过Replay恢复RegionServer上memstore中尚未持久化的数据

1.1.2 多WAL实例

• HBase1.0 之后，通过使用底层HDFS的多管道实现了多WAL并行写入，提高了吞吐量
• 并行化是通过对多个Region进行分区实现的，如果只有一个Region，那么该方案无效
• 通过在hbase-site.xml中配置，然后重启RegionServer

<property>   
  <name>hbase.wal.providername>   
  <value>multiwalvalue> 
property>

1.1.3 WAL Splitting ：分组

• 将WAL按照Region进行分组的过程称为WAL Splitting。这对于Region Server挂掉数据恢复来说是一个非常关键的过程。
• 该操作是在集群启动时HMaster执行或者RS失效时执行的
• 涉及到Region在此操作完成之前是不可用的
• 流程请看文章后面

1.1.4 WAL Replay ：重播

可查看 3.4 WAL Repaly 流程

1.2 MemStore

• 写缓存，数据先写到MemStore，flush触发后刷新到磁盘
• 以KeyValue的形式存储在内存当中
• 当MemStore flush触发时，属于同一Region的所有MemStore会刷新到磁盘中
• 是Region中的重要组成部分，详细请查看Region详解

1.3 BlockCache

• 读缓存，数据被读取之后仍然缓存在内存中
• 有LruBlockCache（效率较高，GC压力大）和BucketCache（效率较低，没有GC压力）两种BlockCache，默认为LruBlockCache
• 每个RegionServer中只有一个BlockCache实例

1.3.1 HBase ‘Block’

• HBase读写中的最小单元
• 有四种类型的block：DATA、INDEX、BLOOM和META
  
  • DATA：存储用户数据
  • INDEX：用于提高读取速度，为DATA BLOCK中的cell建立索引
  • BLOOM：用于提高读取速度，用bloom filter过滤掉不包含需求数据的block
  • META：存储HFile本身数据和元数据

详细信息请看 BlockCache资料

1.4 Region

• HBase表格根据row key 划分成“Regions”。
• 一个Region包含该表格中从起始key到结束key之间的所有行。
• Region由Store组成。
• Regions会被分配到集群中称为“Region Servers”的节点

详细信息请看Region详解

2 RegionServer的主要功能

• 定期向Master汇报RS的情况，包括RS内存使用状态、在线状态的Region等信息
• 管理Region，执行Flush、Compaction、Open、Close、Load等操作
• 管理WAL
• 执行数据插入、更新和删除操作
• Metrics：对外提供了衡量HBase内部服务状况的参数
• 内置HttpServer，提供访问RS的界面

3 RegionServer的主要流程

3.1 首次读写流程

1. Client从ZooKeeper中读取hbase:meta表
2. Clinet从hbase:meta获取想要操作的Region的位置信息，缓存hbase:meta在Client中，用于后续的操作
3. Client向目标Region所在的RegionServer发送请求，执行操作
4. 当一个region因为Master执行负载均衡或者RegionServer挂掉而执行的重定位之后，Client需要重新读取hbase:meta进行缓存

3.2 写流程

1. Client提交一个Put请求到RegionServer，数据首先会写到WAL中
2. 当数据写到WAL之后，数据会写到MemStore中，等待刷新到磁盘中
3. 数据写到MemStore完成之后，RS会给Client发送确认信息

3.3 读流程

1. 首先扫描BlockCache（读缓存）中寻找row cell，若没有则执行2
2. 扫描MemStore（写缓存）中寻找row cell，若没有则执行3
3. HBase会使用BlockCache索引和bloom filters来加载那包含目标row cells的HFile到内存

3.4 WAL Splitting 流程

1. 对/hbase/WALs/,, 目录进行重命名
   改成：/hbase/WALs/,,-splitting
2. 当RS被HMaster被认为失效的时候，它可能仍然在运行，所以为了保证已经存在的有效的数据
3. 读取WAL中的Edits信息根据region将属于不同region的edits写到对应的/hbase///recovered.edits/.temp（临时文件），当splitting完成后，临时文件名称会修改为写入该文件的第一个log信息的序列号
4. 在Splitting完成后，涉及到的Region会被分配新的RegionServer，那么在新的RegionServer打开Region时会检查recovered.edits目录下是否有edits文件，如果有则读取edits写入到MemStore中，写入完成后刷新到HFile中并删除edits文件。

3.4 WAL Repaly 流程

• WAL Replay流程依赖于WAL Splitting流程
• WAL Replay流程实际上就是WAL Splitting流程中第三步
• WAL Replay是在打开Region时完成的

参考资料

BlockCache
Apache HBase ™ Reference Guide
An In-Depth Look at the HBase Architecture
深入分析RegionServer

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