HBase compact 总结 及 调优配置

1 Compaction介绍

         在HBase中，每当memstore的数据flush到磁盘后，就形成一个storefile，当storefile的数量越来越大时，会严重影响HBase的读性能 ，所以必须将过多的storefile文件进行合并操作。Compaction是Buffer-flush-merge的LSM-Tree模型的关键操作，主要起到如下几个作用：

（1）合并文件

（2）清除删除、过期、多余版本的数据

（3）提高读写数据的效率

HBase中实现了两种compaction的方式：minor and major. Minor compactions will usually pick up a couple of the smaller adjacent StoreFiles and rewrite them as one. Minors do not drop deletes or expired cells, only major compactions do this. Sometimes a minor compaction will pick up all the StoreFiles in the Store and in this case it actually promotes itself to being a major compaction.

这两种compaction方式的区别是：

<1> Minor操作只用来做部分文件的合并操作以及包括minVersion=0并且设置ttl的过期版本清理，不做任何删除数据、多版本数据的清理工作。

<2>Major操作是对Region下的HStore下的所有StoreFile执行合并操作，最终的结果是整理合并出一个文件。

2 Compaction执行流程及核心算法

        在HBase实现中，通过CompactionChecker线程来定时检查是否需要执行compaction，同时每当RegionServer发生一次memstore flush操作之后也会进行检查是否需要进行compaction操作。具体的执行流程通过下面的章节进行展开。

2.1  Compaction执行流程

2.1.1  HRegionServer启动流程

        在regionserver的启动过程中，与compact相关的主要是在initializeThreads() 和 startServiceThreads()部分，在initializeThreads()中，主要是初始化了compact处理线程CompactSplitThread和compact检查线程CompactionChecker。线程CompactionChecker每隔10000秒检查一次是否需要进行Compact，当需要进行Compact的时候，CompactSplitThread开始处理每一个Compact请求。

2.1.2  CompactionChecker执行流程

        Compact检查线程每隔10000秒（可配置）开始检查当前Regionserver下的Region是否需要进行Compact，检查的过程是遍历每个Region，然后遍历该Region下的每个store，然后判断该store是否需要进行Compact，判断的标准是：

(storefiles.size() - filesCompacting.size()) > minFilesToCompact

即：当前store下storefile数量减去正在进行Compact的storefile的数量 大于 minFilesToCompact（可配置）值的时候 需要进行Compact，那么就开启一个CompactSplitThreads线程开始处理。如果上述判断失败，检查线程还会判断是否需要进行major_compact，如果需要，还要根据Compact的优先级开始不同优先级的CompactSplitThreads线程进行处理。

2.1.3  CompactSplitThread执行流程

        CompactSplitThread处理线程初始化两个线程池：largeCompactions和smallCompactions，这两个线程池的线程数目都是可以配置的。线程池初始化完毕之后，在一个store里选择需要Compact的storefile，选择完毕后封装成一个CompactRequest请求。在执行该请求之前，需要判断选择那个线程池进行处理，选择判断的方式是：

s.throttleCompaction(cr.getSize())? largeCompactions : smallCompactions

即：如果需要compact的storefile的size大于配置值的情况下选择largeCompactions线程，反之。在具体处理线程池选择完毕之后，开始执行Compact过程，pool.execute(cr)，即一个CompactRequest请求是一个继承Runnable的类，他实现了run()方法，具体的执行流程在下一章节描述。

2.1.4  CompactionRequest 执行流程

         一个CompactRequest的处理过程是从r.compact()开始的，当一个Region的compact过程处理完毕之后，还需要判断是否需要迭代执行Compact，判断的条件是：

this.blockingStoreFileCount - this.storefiles.size()<=0

blockingStoreFileCount小于等于当前store下storefile的数量时，还需要继续进行compact，即需要将每个的store下的storefile的数量保持在blockingStoreFileCount（可配置）以下。

Region的compact函数最终调用的是store的compact函数，而每个store类都有一个compactor实例，Compactor类包含了compact算法的具体实现过程。

2.2  Compact File选择算法

（过程复杂，后期整理）

2.3  Compact 实现算法

（过程复杂，后期整理）

3 Compact参数调优

通过整理Hbase compact的流程，可以发现很多与compact相关的参数可以进行调整。具体参数如下所示：

参数名	含义	默认值	调优配置
hbase.hregion.majorcompaction	majorCompaction自动执行的时间间隔	86400000 s	0
hbase.hstore.compaction.min (hbase.hstore.compactionThreshold)	触发compaction的参数	3	最大值
hbase.hstore.compaction.max	每次Compact合并文件数的上限	10
hbase.hstore.blockingStoreFiles	st在storefile数量的上限	7	最大值
hbase.hstore.blockingWaitTime	minor_compaction阻塞data update的时间上限值	9000   ms
hbase.regionserver.thread.compaction.small	smallCompaction线程池的线程数	1	5
hbase.regionserver.thread.compaction.large	largeCompaction 线程池的线程数	1	5
hbase.hstore.compaction.kv.max	compaction过程中，每次从Hfile中读取kv的个数	10	不发生oom情况下，可以调大
hbase.hstore.compaction.min.size	选取Compaction文件时的参数值	memstore.flush.size
hbase.regionserver.thread.compaction.throttle	判断选择那个线程池	2 * minFilesToCompact * memstoreFlushSize
hbase.server.thread.wakefrequency	每隔一定时间检查是否需要进行compaction	10000s	为了减少compact，是否可以调高？

 

对于以上配置，都是与Compaction相关的参数，在保证读性能的前提下，需要优化上述配置，以尽量减少Compaction的发生，上述配置是完全禁止了compaction，然后在实际中以手动的或者定时的方式去执行compaction。

PS:  上述的配置关闭了minor compaction，一开始 线上写压力不大，所以在凌晨的major compact做完后， 积累的storefile数量一直不多，所以没有对读造成性能影响。 后来 ， 线上集群写压力上升，每天下午4，5点的时候 每个region下都有 200-500的storefile积压，业务端出现了大量的读超时。因此minor compaction关闭是错的选择，

目前修改为：  hbase.hstore.compaction.min   10   ，   hbase.hstore.blockingStoreFiles  100；  即当一个region下storefile数量到10时，开始执行minor_compact,  如果写压力很大，以至于达到100个时， block一下写（停止blocking的条件：要么小于100，要么超过配置的block time）.