1.背景

由于種種原因，最近將核心業(yè)務(wù)生產(chǎn)使用的HBase遷移到了云上的彈性MapReduce(EMR)集群上，并使用了EMR的HBase組件默認參數(shù)配置。

結(jié)果在流量高峰期出現(xiàn)了宿主機故障，掛掉了兩個core節(jié)點(部署了region server和datanode)，大量region rit，花了15分鐘才自動恢復(fù)，硬生生吃了一個P0故障。

復(fù)盤的時候發(fā)現(xiàn)，由于云上EMR對hdfs的socket超時參數(shù)默認設(shè)置了900000(15min),導(dǎo)致了region重新上線讀取故障節(jié)點WAL日志的時候足足等待了15分鐘才去重試下個節(jié)點。這樣的自愈時間顯然是不滿足「在線業(yè)務(wù)」的需求的，需要將這個超時時間調(diào)整到60000(1min)，實現(xiàn)快速自愈的目的。

因此，結(jié)合HBase自身組件特性與 「在線業(yè)務(wù)」高可用、低抖動 訴求，全面整理了HBase參數(shù)調(diào)優(yōu)的最佳實踐。

2.先回顧下HBase基礎(chǔ)架構(gòu)

這里只是簡單回顧下整體架構(gòu)，方便對照各個組件聊一聊需要優(yōu)化的參數(shù)。

2.1 整體架構(gòu)

從物理結(jié)構(gòu)上，HBase包含了三種類型的server，zookeeper、HMaster、RegionServer，從而形成了一種主從模式的結(jié)構(gòu)。

• RegionServer主要用來服務(wù)讀和寫操作。當用戶通過client訪問數(shù)據(jù)時，client會和HBase RegionServer 進行直接通信。
• HMaster主要進行RegionServer的管理、DDL(創(chuàng)建、刪除表)操作等。
• Zookeeper是HDFS(Hadoop Distributed File System)的一部分，主要用來維持整個集群的存活，保障了HA，故障自動轉(zhuǎn)移。
• 底層的存儲，還是依賴于HDFS的。Hadoop的DataNode存儲了RegionServer所管理的數(shù)據(jù)，所有HBase的數(shù)據(jù)都是存在HDFS中的。Hadoop的NameNode維護了所有物理數(shù)據(jù)塊的metadata。

2.2 RegionServer組成

一個RegionServer運行在一個HDFS的DataNode上，并且擁有以下組件：

• WAL：全稱Write Ahead Log，屬于分布式系統(tǒng)上的文件。主要用來存儲還未被持久化到磁盤上的新數(shù)據(jù)。如果新數(shù)據(jù)還未持久化，節(jié)點發(fā)生宕機，那么就可以用WAL來恢復(fù)這些數(shù)據(jù)。
• BlockCache：是一個讀緩存。它存儲了被高頻訪問的數(shù)據(jù)。當這個緩存滿了后，會清除最近最少訪問的數(shù)據(jù)。
• MenStore: 是一個寫緩存。它存儲了還未被寫入磁盤的數(shù)據(jù)。它會在寫入磁盤前，對自身數(shù)據(jù)進行排序，從而保證數(shù)據(jù)的順序?qū)懭?。每個region的每個colum family會有一份對應(yīng)的memstore。
• HFiles：按照字典序存儲各個row的鍵值。

3、讀優(yōu)化

3.1 優(yōu)化讀/寫內(nèi)存比例

一個RegionServer上有一個BlockCache和N個Memstore，它們的大小之和必須小于HeapSize* 0.8，否則HBase不能啟動，因為仍然要留有一些內(nèi)存保證其它任務(wù)的執(zhí)行。

BlockCache作為讀緩存，對于讀的性能比較重要，如果讀比較多，建議內(nèi)存使用1:4的機器，比如：8cpu32g或者16pu64g的機器。

讀多寫少的場景下，可以調(diào)高BlockCache的數(shù)值，降低Memstore的數(shù)值來提高讀場景性能。

核心調(diào)整參數(shù)如下：

- hfile.block.cache.size = 0.5
- hbase.regionserver.global.memstore.size = 0.3

3.2 減少HFile數(shù)量

因為HBase讀取時沒有命中緩存，就需要打開HFile。如果HFile文件越多，IO次數(shù)就越多，讀取的延遲就越高。

因此，HBase通過compaction機制來合并HFile。

但是，對于「在線業(yè)務(wù)」來說，白天流量高峰做compact會嚴重影響磁盤IO，造成讀寫毛刺，因此需要對compact限速。

3.3 開啟「短路讀」特性

HBase數(shù)據(jù)是存儲在HDFS，從HDFS讀取數(shù)據(jù)需要經(jīng)過DataNode，開啟Short-Circuit Local Read后，客戶端可以直接讀取本地數(shù)據(jù)。

假設(shè)現(xiàn)有兩個用戶User1和User2，User1擁有訪問HDFS目錄上/appdata/hbase1文件的權(quán)限，而User2用戶沒有該權(quán)限，但是User2用戶又需要訪問這個文件，那么可以借助UNIX中「文件描述符傳遞」的機制，可以讓User1用戶打開文件得到一個文件描述符，然后把文件描述符傳遞給User2用戶，那么User2用戶就可以讀取文件里面的內(nèi)容了，即使User2用戶沒有權(quán)限。

這種關(guān)系映射到HDFS中，可以把DataNode看作User1用戶，客戶端DFSClient看作User2用戶，需要讀取的文件就是DataNode目錄中的/appdata/hbase1文件。實現(xiàn)如下圖所示：

核心參數(shù)如下：

- dfs.client.read.shortcircuit = true

3.4 開啟「對沖讀」特性(需要評估磁盤IO)

當我們開啟「短路讀」特性后，優(yōu)先會通過Short-Circuit Local Read功能嘗試本地讀。但是在某些特殊情況下，有可能會出現(xiàn)因為磁盤問題或者網(wǎng)絡(luò)問題引起的短時間本地讀取失敗。

為了應(yīng)對這類問題，HBase實現(xiàn)了「對沖讀」特性Hedged Read。

該機制基本工作原理為：

客戶端發(fā)起一個本地讀，一旦一段時間之后還沒有返回，客戶端將會向其他DataNode發(fā)送相同數(shù)據(jù)的請求。哪一個請求先返回，另一個就會被丟棄。

當然，這個特性顯然會放大磁盤IO的壓力，需要謹慎評估使用。

核心參數(shù)如下：(根據(jù)實際環(huán)境對參數(shù)進行調(diào)整)。

- dfs.client.hedged.read.threadpool.size = 10 //指定有多少線程用于服務(wù)hedged reads。如果此值設(shè)置為0（默認），則hedged reads為disabled狀態(tài)
- dfs.client.hedged.read.threshold.millis：默認為500（0.5秒）：在spawning 第二個線程前，等待的時間。

4、寫優(yōu)化

4.1 增大MemStore的內(nèi)存

面對「寫多讀少」的場景， 可以考慮調(diào)高MemStore 的內(nèi)存占比，降低BlockCache的內(nèi)存占比，跟讀優(yōu)化3.1的思路正好相反。

具體可以根據(jù)讀寫比例來評估。

4.2 適當增加HFile產(chǎn)生

本條與3.2并不沖突，需要權(quán)衡。

數(shù)據(jù)寫入過程中，MemStore在滿足一定條件時會flush刷寫到磁盤，生成一個HFile文件。當一個Store下的HFile文件數(shù)量大于某個閾值時，就會引起寫入或更新阻塞。

RS日志中會有類似 “has too many store files...” 的信息。當出現(xiàn)這種情況時，需要等待Compaction合并以減少HFile數(shù)量，這里主要是Minor Compaction即小合并。

所以我們盡量調(diào)大這個閾值，減少compaction。

核心參數(shù)：

- hbase.hstore.blockingStoreFiles = 100

如果寫很快，很容易帶來大量的HFile，因為此時HFile合并的速度還沒有寫入的速度快。

需要在業(yè)務(wù)低峰期做major compaction，充分利用系統(tǒng)資源。如果HFile降低不下來，則需要添加節(jié)點。

4.3 適當增大Memstore阻塞倍數(shù)

當MemStore大小達到刷寫閾值(hbase.hregion.memstore.flush.size，默認128M)時，就會flush刷寫到磁盤，這個操作基本沒有阻塞。但當一個Region的所有MemStore大小達到一個阻塞倍數(shù)(hbase.hregion.memstore.block.multiplier，默認值為4，即4倍的刷寫閾值 默認4*128=512M)時，就會阻塞該Region所有的更新請求，并強制flush?？蛻舳丝赡軙伋鯮egionTooBusyException異常。

為了盡量避免寫入阻塞，可以適當調(diào)整這兩個參數(shù)。

核心參數(shù)包括：

- hbase.hregion.memstore.flush.size = 128
- hbase.hregion.memstore.block.multiplier = 4

5.IO優(yōu)化

HBase利用compaction機制，通過大量的讀延遲毛刺和一定的寫阻塞，來換取整體上的讀取延遲的平穩(wěn)。

為了綜合權(quán)衡 性能 與 穩(wěn)定性，需要對compation做限速處理。

核心調(diào)整參數(shù)如下：

- hbase.offpeak.end.hour = 6 //允許不限速compact的結(jié)束時間
- hbase.offpeak.start.hour = 22 //允許不限速compact的開始時間
- hbase.hstore.compaction.throughput.higher.bound = 15728640 //限速compact最大為15M
- hbase.hstore.compaction.throughput.lower.bound = 10485760 //限速compact最小為10M
- hbase.hregion.majorcompactio = 0 //關(guān)閉定時major compaction
- hbase.regionserver.thread.compaction.large = 1 //compation線程
- hbase.regionserver.thread.compaction.small = 1//compaction線程
- hbase.hstore.compaction.max = 3 //一次Minor Compaction最多合并的HFile文件數(shù)

需要注意的是，白天compaction限速，并且關(guān)閉了定時major compaction后，可能會導(dǎo)致HFile合并不足，因此，可以考慮外部控制(如java api)定時在夜間做major compaction來減少HFile數(shù)量。

6.故障恢復(fù)優(yōu)化

引起RegionServer宕機的原因各種各樣，有因為Full GC導(dǎo)致、網(wǎng)絡(luò)異常導(dǎo)致、官方Bug導(dǎo)致(close wait端口未關(guān)閉)以及DataNode異常導(dǎo)致等等。

這些場景下一旦RegionServer發(fā)生宕機，HBase都會馬上檢測到這種宕機，并且在檢測到宕機之后會將宕機RegionServer上的所有Region重新分配到集群中其他正常RegionServer上去，再根據(jù)HLog進行丟失數(shù)據(jù)恢復(fù)，恢復(fù)完成之后就可以對外提供服務(wù)，整個過程都是自動完成的，并不需要人工介入。基本原理如下圖所示：

當datanode異常時，如果讀取超時設(shè)置過大(dfs.client.socket-timeout和dfs.socket.timeout)，region無法正常讀取WAL日志，就會導(dǎo)致恢復(fù)耗時增加。

核心參數(shù)如下：

- dfs.client.socket-timeout = 60000
- dfs.datanode.socket.write.timeout = 480000
- dfs.socket.timeout = 60000

7.其他優(yōu)化

7.1 split策略

HBase 2.0.0 以上版本采用的 split 策略是 SteppingSplitPolicy。

SteppingSplitPolicy 在初期 region 數(shù)量較少的時候，split 的閾值較低，會比較頻繁地觸發(fā) split。

我們已經(jīng)給表做了預(yù)分區(qū)，所以可以將split策略設(shè)置為固定大小(大小由參數(shù)hbase.hregion.max.filesize 決定)。

核心參數(shù)：

- hbase.regionserver.region.split.policy = org.apache.hadoop.hbase.regionserver.ConstantSizeRegionSplitPolicy

7.2 開啟rsgroup

rsgroup對于擴縮容等運維操作有很大的幫助，可以很好的控制region移動造成的影響。move_servers_rsgroup 命令的 for 循環(huán)里會將 region 逐個移動。

- hbase.coprocessor.master.classes = org.apache.hadoop.hbase.rsgroup.RSGroupAdminEndpointhbase.master.loadbalancer.class = org.apache.hadoop.hbase.rsgroup.RSGroupBasedLoadBalancer

另外，為了避免rs故障導(dǎo)致的meta表的「重試風暴」，region漂移失敗(異常opening狀態(tài))，可以給meta表設(shè)置獨立的rsgroup，與業(yè)務(wù)rsgroup進行隔離。同時，增大meta表的handler數(shù)量。

- hbase.regionserver.metahandler.count = 400 //建議根據(jù)客戶端數(shù)量進行評估設(shè)置

8.小結(jié)

本文從HBase「基礎(chǔ)架構(gòu)」出發(fā)，梳理各個組件、讀寫流程的參數(shù)調(diào)優(yōu)，期望能滿足「在線業(yè)務(wù)」的高可用、低抖動的需求。