Hbase设计以及优化

一、表的设计

1.一、Column Family

因为Hbase是一个面向列族的存储器，调优和存储都是在列族这个层次上进行的，最好使列族成员都有相同的"访问模式(access pattern)"和大小特征；
在一张表里不要定义太多的column family。目前Hbase并不能很好的处理超过2~3个column family的表。由于某个column family在flush的时候，它邻近的column family也会因关联效应被触发flush，最终致使系统产生更多的I/O。

1.二、Row Key

Row Key 设计原则：
1）Rowkey长度原则，Rowkey是一个二进制码流，能够是任意字符串，最大长度64KB，实际应用中通常为10~100bytes，存为byte[]字节数组，通常设计成定长的。建议是越短越好，不要超过16个字节。缘由一数据的持久化文件HFile中是按照KeyValue存储的，若是Rowkey过长好比100个字节，1000万列数据光Rowkey就要占用100*1000万=10亿个字节，将近1G数据，这会极大影响HFile的存储效率；缘由二MemStore将缓存部分数据到内存，若是Rowkey字段过长内存的有效利用率会下降，系统将没法缓存更多的数据，这会下降检索效率。所以Rowkey的字节长度越短越好。缘由三目前操做系统是都是64位系统，内存8字节对齐。控制在16个字节，8字节的整数倍利用操做系统的最佳特性。
2）是Rowkey散列原则，若是Rowkey是按时间戳的方式递增，不要将时间放在二进制码的前面，建议将Rowkey的高位做为散列字段，由程序循环生成，低位放时间字段，这样将提升数据均衡分布在每一个Regionserver实现负载均衡的概率。若是没有散列字段，首字段直接是时间信息将产生全部新数据都在一个RegionServer上堆积的热点现象，这样在作数据检索的时候负载将会集中在个别RegionServer，下降查询效率。
3）Rowkey惟一原则，必须在设计上保证其惟一性。
row key是按照字典序存储，所以，设计row key时，要充分利用这个排序特色，将常常一块儿读取的数据存储到一块，将最近可能会被访问的数据放在一块。
举个例子：若是最近写入HBase表中的数据是最可能被访问的，能够考虑将时间戳做为row key的一部分，因为是字典序排序，因此可使用Long.MAX_VALUE – timestamp做为row key，这样能保证新写入的数据在读取时能够被快速命中。

1.三、 In Memory

建立表的时候，能够经过HColumnDescriptor.setInMemory(true)将表放到RegionServer的缓存中，保证在读取的时候被cache命中。

1.4 、Max Version

建立表的时候，能够经过HColumnDescriptor.setMaxVersions(intmaxVersions)设置表中数据的最大版本，若是只须要保存最新版本的数据，那么能够设置setMaxVersions(1)。

1.五、 Time to Live(设置数据存储的生命周期)

建立表的时候，能够经过HColumnDescriptor.setTimeToLive(inttimeToLive)设置表中数据的存储生命期，过时数据将自动被删除，例如若是只须要存储最近两天的数据，那么能够设置setTimeToLive(2 * 24 * 60 * 60)。

1.六、 Compact & Split

在HBase中，数据在更新时首先写入WAL 日志(HLog)和内存(MemStore)中，MemStore中的数据是排序的，当MemStore累计到必定阈值时，就会建立一个新的MemStore，而且将老的MemStore添加到flush队列，由单独的线程flush到磁盘上，成为一个StoreFile。于此同时， 系统会在zookeeper中记录一个redo point，表示这个时刻以前的变动已经持久化了(minor compact)。
StoreFile是只读的，一旦建立后就不能够再修改。所以Hbase的更新实际上是不断追加的操做。当一个Store中的StoreFile达到必定的阈值后，就会进行一次合并(major compact)，将对同一个key的修改合并到一块儿，造成一个大的StoreFile，当StoreFile的大小达到必定阈值后，又会对 StoreFile进行分割(split)，等分为两个StoreFile。
因为对表的更新是不断追加的，处理读请求时，须要访问Store中所有的StoreFile和MemStore，将它们按照row key进行合并，因为StoreFile和MemStore都是通过排序的，而且StoreFile带有内存中索引，一般合并过程仍是比较快的。
实际应用中，能够考虑必要时手动进行major compact，将同一个row key的修改进行合并造成一个大的StoreFile。同时，能够将StoreFile设置大些，减小split的发生。

1.七、 Pre-Creating Regions

默认状况下，在建立HBase表的时候会自动建立一个region分区，当导入数据的时候，全部的HBase客户端都向这一个region写数据，直到这个region足够大了才进行切分。一种能够加快批量写入速度的方法是经过预先建立一些空的regions，这样当数据写入HBase时，会按照region分区状况，在集群内作数据的负载均衡。                              有关预分区，详情参见：TableCreation: Pre-Creating Regions，下面是一个例子：

public static booleancreateTable(HBaseAdmin admin, HTableDescriptor table, byte[][] splits)
throws IOException {
  try {
    admin.createTable(table, splits);
    return true;
  } catch (TableExistsException e) {
    logger.info("table " +table.getNameAsString() + " already exists");
    // the table already exists...
    return false;
  }
}

public static byte[][]getHexSplits(String startKey, String endKey, int numRegions) {
  byte[][] splits = new byte[numRegions-1][];
  BigInteger lowestKey = newBigInteger(startKey, 16);
  BigInteger highestKey = newBigInteger(endKey, 16);
  BigInteger range =highestKey.subtract(lowestKey);
  BigInteger regionIncrement =range.divide(BigInteger.valueOf(numRegions));
  lowestKey = lowestKey.add(regionIncrement);
  for(int i=0; i < numRegions-1;i++) {
    BigInteger key =lowestKey.add(regionIncrement.multiply(BigInteger.valueOf(i)));
    byte[] b = String.format("%016x",key).getBytes();
    splits[i] = b;
  }
  return splits;
}

public static booleancreateTable(HBaseAdmin admin, HTableDescriptor table, byte[][] splits)
throws IOException {
  try {
    admin.createTable(table, splits);
    return true;
  } catch (TableExistsException e) {
    logger.info("table " +table.getNameAsString() + " already exists");
    // the table already exists...
    return false;
  }
}
 
public static byte[][]getHexSplits(String startKey, String endKey, int numRegions) {
  byte[][] splits = new byte[numRegions-1][];
  BigInteger lowestKey = newBigInteger(startKey, 16);
  BigInteger highestKey = newBigInteger(endKey, 16);
  BigInteger range =highestKey.subtract(lowestKey);
  BigInteger regionIncrement =range.divide(BigInteger.valueOf(numRegions));
  lowestKey = lowestKey.add(regionIncrement);
  for(int i=0; i < numRegions-1;i++) {
    BigInteger key =lowestKey.add(regionIncrement.multiply(BigInteger.valueOf(i)));
    byte[] b = String.format("%016x",key).getBytes();
    splits[i] = b;
  }
  return splits;
}

二、写表操做

2.1 多HTable并发写

建立多个HTable客户端用于写操做，提升写数据的吞吐量，一个例子：

static final Configurationconf = HBaseConfiguration.create();
static final Stringtable_log_name = “user_log”;
wTableLog = newHTable[tableN];
for (int i = 0; i <tableN; i++) {
    wTableLog[i] = new HTable(conf,table_log_name);
    wTableLog[i].setWriteBufferSize(5 * 1024 *1024); //5MB
    wTableLog[i].setAutoFlush(false);
}

static final Configurationconf = HBaseConfiguration.create();
static final Stringtable_log_name = “user_log”;
wTableLog = newHTable[tableN];
for (int i = 0; i <tableN; i++) {
    wTableLog[i] = new HTable(conf,table_log_name);
    wTableLog[i].setWriteBufferSize(5 * 1024 *1024); //5MB
    wTableLog[i].setAutoFlush(false);
}

2.2 HTable参数设置

2.2.1 Auto Flush

经过调用HTable.setAutoFlush(false)方法能够将HTable写客户端的自动flush关闭，这样能够批量写入数据到 HBase，而不是有一条put就执行一次更新，只有当put填满客户端写缓存时，才实际向HBase服务端发起写请求。默认状况下auto flush是开启的。保证最后手动HTable.flushCommits()或HTable.close()。

2.2.2 Write Buffer

经过调用HTable.setWriteBufferSize(writeBufferSize)方法能够设置 HTable客户端的写buffer大小，若是新设置的buffer小于当前写buffer中的数据时，buffer将会被flush到服务端。其 中，writeBufferSize的单位是byte字节数，能够根据实际写入数据量的多少来设置该值。

2.2.3 WAL Flag

在HBae中，客户端向集群中的RegionServer提交数据时（Put/Delete操做），首先会先写WAL（Write Ahead Log）日志（即HLog，一个RegionServer上的全部Region共享一个HLog），只有当WAL日志写成功后，再接着写 MemStore，而后客户端被通知提交数据成功；若是写WAL日志失败，客户端则被通知提交失败。这样作的好处是能够作到RegionServer宕机 后的数据恢复。

所以，对于相对不过重要的数据，能够在Put/Delete操做时，经过调用Put.setWriteToWAL(false)或Delete.setWriteToWAL(false)函数，放弃写WAL日志，从而提升数据写入的性能。

值得注意的是：谨慎选择关闭WAL日志，由于这样的话，一旦RegionServer宕机，Put/Delete的数据将会没法根据WAL日志进行恢复。

2.3 批量写

经过调用HTable.put(Put)方法能够将一个指定的row key记录写入HBase，一样HBase提供了另外一个方法：经过调用HTable.put(List<Put>)方法能够将指定的row key列表，批量写入多行记录，这样作的好处是批量执行，只须要一次网络I/O开销，这对于对数据实时性要求高，网络传输RTT高的情景下可能带来明显的性能提高。

2.4 多线程并发写

在客户端开启多个HTable写线程，每一个写线程负责一个HTable对象的flush操做，这样结合定时flush和写 buffer（writeBufferSize），能够既保证在数据量小的时候，数据能够在较短期内被flush（如1秒内），同时又保证在数据量大的 时候，写buffer一满就及时进行flush。下面给个具体的例子：

for (int i = 0; i <threadN; i++) {
    Thread th = new Thread() {
        public void run() {
            while (true) {
                try {
                    sleep(1000); //1 second
                } catch (InterruptedExceptione) {
                    e.printStackTrace();
                }
synchronized (wTableLog[i]) {
                    try {
                        wTableLog[i].flushCommits();
                    } catch (IOException e) {
                        e.printStackTrace();
                    }
                }
            }
}
    };
    th.setDaemon(true);
    th.start();
}

for (int i = 0; i <threadN; i++) {
    Thread th = new Thread() {
        public void run() {
            while (true) {
                try {
                    sleep(1000); //1 second
                } catch (InterruptedExceptione) {
                    e.printStackTrace();
                }
synchronized (wTableLog[i]) {
                    try {
                        wTableLog[i].flushCommits();
                    } catch (IOException e) {
                        e.printStackTrace();
                    }
                }
            }
}
    };
    th.setDaemon(true);
    th.start();
}

三、读表操做

3.1 多HTable并发读

建立多个HTable客户端用于读操做，提升读数据的吞吐量，一个例子：

static final Configurationconf = HBaseConfiguration.create();
static final Stringtable_log_name = “user_log”;
rTableLog = newHTable[tableN];
for (int i = 0; i <tableN; i++) {
    rTableLog[i] = new HTable(conf, table_log_name);
    rTableLog[i].setScannerCaching(50);
}

static final Configurationconf = HBaseConfiguration.create();
static final Stringtable_log_name = “user_log”;
rTableLog = newHTable[tableN];
for (int i = 0; i <tableN; i++) {
    rTableLog[i] = new HTable(conf, table_log_name);
    rTableLog[i].setScannerCaching(50);
}

3.2 HTable参数设置

3.2.1 Scanner Caching

hbase.client.scanner.caching配置项能够设置HBase scanner一次从服务端抓取的数据条数，默认状况下一次一条。经过将其设置成一个合理的值，能够减小scan过程当中next()的时间开销，代价是 scanner须要经过客户端的内存来维持这些被cache的行记录。

有三个地方能够进行配置：1）在HBase的conf配置文件中进行配置；2）经过调用HTable.setScannerCaching(int scannerCaching)进行配置；3）经过调用Scan.setCaching(int caching)进行配置。三者的优先级愈来愈高。

3.2.2 Scan AttributeSelection

scan时指定须要的Column Family，能够减小网络传输数据量，不然默认scan操做会返回整行全部Column Family的数据。

3.2.3 Close ResultScanner

经过scan取完数据后，记得要关闭ResultScanner，不然RegionServer可能会出现问题（对应的Server资源没法释放）。

3.3 批量读

经过调用HTable.get(Get)方法能够根据一个指定的row key获取一行记录，一样HBase提供了另外一个方法：经过调用HTable.get(List<Get>)方法能够根据一个指定的rowkey列表，批量获取多行记录，这样作的好处是批量执行，只须要一次网络I/O开销，这对于对数据实时性要求高并且网络传输RTT高的情景下可能带来明显 的性能提高。

3.4 多线程并发读

在客户端开启多个HTable读线程，每一个读线程负责经过HTable对象进行get操做。下面是一个多线程并发读取HBase，获取店铺一天内各分钟PV值的例子：

public class DataReaderServer{
     //获取店铺一天内各分钟PV值的入口函数
     public static ConcurrentHashMap<String,String> getUnitMinutePV(long uid, long startStamp, long endStamp){
         long min = startStamp;
         int count = (int)((endStamp -startStamp) / (60*1000));
         List<String> lst = newArrayList<String>();
         for (int i = 0; i <= count; i++) {
            min = startStamp + i * 60 * 1000;
            lst.add(uid + "_" + min);
         }
         return parallelBatchMinutePV(lst);
     }
      //多线程并发查询，获取分钟PV值
private staticConcurrentHashMap<String, String>parallelBatchMinutePV(List<String> lstKeys){
        ConcurrentHashMap<String, String>hashRet = new ConcurrentHashMap<String, String>();
        int parallel = 3;
        List<List<String>>lstBatchKeys  = null;
        if (lstKeys.size() < parallel ){
            lstBatchKeys  = new ArrayList<List<String>>(1);
            lstBatchKeys.add(lstKeys);
        }
        else{
            lstBatchKeys  = newArrayList<List<String>>(parallel);
            for(int i = 0; i < parallel;i++  ){
                List<String> lst = newArrayList<String>();
                lstBatchKeys.add(lst);
            }
            for(int i = 0 ; i <lstKeys.size() ; i ++ ){
               lstBatchKeys.get(i%parallel).add(lstKeys.get(i));
            }
        }
        List<Future<ConcurrentHashMap<String, String> >> futures = newArrayList<Future< ConcurrentHashMap<String, String> >>(5);
        ThreadFactoryBuilder builder = newThreadFactoryBuilder();
       builder.setNameFormat("ParallelBatchQuery");
        ThreadFactory factory =builder.build();
        ThreadPoolExecutor executor =(ThreadPoolExecutor) Executors.newFixedThreadPool(lstBatchKeys.size(),factory);
        for(List<String> keys :lstBatchKeys){
            Callable<ConcurrentHashMap<String, String> > callable = newBatchMinutePVCallable(keys);
            FutureTask<ConcurrentHashMap<String, String> > future = (FutureTask<ConcurrentHashMap<String, String> >) executor.submit(callable);
            futures.add(future);
        }
        executor.shutdown();
        // Wait for all the tasks to finish
        try {
          boolean stillRunning = !executor.awaitTermination(
              5000000, TimeUnit.MILLISECONDS);
          if (stillRunning) {
            try {
                executor.shutdownNow();
            } catch (Exception e) {
                // TODO Auto-generated catchblock
                e.printStackTrace();
            }
          }
        } catch (InterruptedException e) {
          try {
             Thread.currentThread().interrupt();
          } catch (Exception e1) {
            // TODO Auto-generated catch block
            e1.printStackTrace();
          }
        }
        // Look for any exception
        for (Future f : futures) {
          try {
              if(f.get() != null)
              {
                 hashRet.putAll((ConcurrentHashMap<String, String>)f.get());
              }
          } catch (InterruptedException e) {
            try {
                Thread.currentThread().interrupt();
            } catch (Exception e1) {
                // TODO Auto-generated catchblock
                e1.printStackTrace();
            }
          } catch (ExecutionException e) {
            e.printStackTrace();
          }
        }
        return hashRet;
    }
     //一个线程批量查询，获取分钟PV值
    protected staticConcurrentHashMap<String, String> getBatchMinutePV(List<String>lstKeys){
        ConcurrentHashMap<String, String>hashRet = null;
        List<Get> lstGet = newArrayList<Get>();
        String[] splitValue = null;
        for (String s : lstKeys) {
            splitValue =s.split("_");
            long uid =Long.parseLong(splitValue[0]);
            long min =Long.parseLong(splitValue[1]);
            byte[] key = new byte[16];
            Bytes.putLong(key, 0, uid);
            Bytes.putLong(key, 8, min);
            Get g = new Get(key);
            g.addFamily(fp);
            lstGet.add(g);
        }
        Result[] res = null;
        try {
            res =tableMinutePV[rand.nextInt(tableN)].get(lstGet);
        } catch (IOException e1) {
            logger.error("tableMinutePV exception,e=" + e1.getStackTrace());
        }
        if (res != null && res.length> 0) {
            hashRet = newConcurrentHashMap<String, String>(res.length);
            for (Result re : res) {
                if (re != null &&!re.isEmpty()) {
                    try {
                        byte[] key =re.getRow();
                        byte[] value =re.getValue(fp, cp);
                        if (key != null&& value != null) {
                           hashRet.put(String.valueOf(Bytes.toLong(key,
                                   Bytes.SIZEOF_LONG)), String.valueOf(Bytes
                                   .toLong(value)));
                        }
                    } catch (Exception e2) {
                       logger.error(e2.getStackTrace());
                    }
                }
            }
        }
        return hashRet;
    }
}
//调用接口类，实现Callable接口
class BatchMinutePVCallableimplements Callable<ConcurrentHashMap<String, String>>{
     private List<String> keys;
     publicBatchMinutePVCallable(List<String> lstKeys ) {
         this.keys = lstKeys;
     }
     public ConcurrentHashMap<String,String> call() throws Exception {
         returnDataReadServer.getBatchMinutePV(keys);
     }
}

public class DataReaderServer{
     //获取店铺一天内各分钟PV值的入口函数
     public static ConcurrentHashMap<String,String> getUnitMinutePV(long uid, long startStamp, long endStamp){
         long min = startStamp;
         int count = (int)((endStamp -startStamp) / (60*1000));
         List<String> lst = newArrayList<String>();
         for (int i = 0; i <= count; i++) {
            min = startStamp + i * 60 * 1000;
            lst.add(uid + "_" + min);
         }
         return parallelBatchMinutePV(lst);
     }
      //多线程并发查询，获取分钟PV值
private staticConcurrentHashMap<String, String>parallelBatchMinutePV(List<String> lstKeys){
        ConcurrentHashMap<String, String>hashRet = new ConcurrentHashMap<String, String>();
        int parallel = 3;
        List<List<String>>lstBatchKeys  = null;
        if (lstKeys.size() < parallel ){
            lstBatchKeys  = new ArrayList<List<String>>(1);
            lstBatchKeys.add(lstKeys);
        }
        else{
            lstBatchKeys  = newArrayList<List<String>>(parallel);
            for(int i = 0; i < parallel;i++  ){
                List<String> lst = newArrayList<String>();
                lstBatchKeys.add(lst);
            }
            for(int i = 0 ; i <lstKeys.size() ; i ++ ){
               lstBatchKeys.get(i%parallel).add(lstKeys.get(i));
            }
        }
        List<Future<ConcurrentHashMap<String, String> >> futures = newArrayList<Future< ConcurrentHashMap<String, String> >>(5);
        ThreadFactoryBuilder builder = newThreadFactoryBuilder();
       builder.setNameFormat("ParallelBatchQuery");
        ThreadFactory factory =builder.build();
        ThreadPoolExecutor executor =(ThreadPoolExecutor) Executors.newFixedThreadPool(lstBatchKeys.size(),factory);
        for(List<String> keys :lstBatchKeys){
            Callable<ConcurrentHashMap<String, String> > callable = newBatchMinutePVCallable(keys);
            FutureTask<ConcurrentHashMap<String, String> > future = (FutureTask<ConcurrentHashMap<String, String> >) executor.submit(callable);
            futures.add(future);
        }
        executor.shutdown();
        // Wait for all the tasks to finish
        try {
          boolean stillRunning = !executor.awaitTermination(
              5000000, TimeUnit.MILLISECONDS);
          if (stillRunning) {
            try {
                executor.shutdownNow();
            } catch (Exception e) {
                // TODO Auto-generated catchblock
                e.printStackTrace();
            }
          }
        } catch (InterruptedException e) {
          try {
             Thread.currentThread().interrupt();
          } catch (Exception e1) {
            // TODO Auto-generated catch block
            e1.printStackTrace();
          }
        }
        // Look for any exception
        for (Future f : futures) {
          try {
              if(f.get() != null)
              {
                 hashRet.putAll((ConcurrentHashMap<String, String>)f.get());
              }
          } catch (InterruptedException e) {
            try {
                Thread.currentThread().interrupt();
            } catch (Exception e1) {
                // TODO Auto-generated catchblock
                e1.printStackTrace();
            }
          } catch (ExecutionException e) {
            e.printStackTrace();
          }
        }
        return hashRet;
    }
     //一个线程批量查询，获取分钟PV值
    protected staticConcurrentHashMap<String, String> getBatchMinutePV(List<String>lstKeys){
        ConcurrentHashMap<String, String>hashRet = null;
        List<Get> lstGet = newArrayList<Get>();
        String[] splitValue = null;
        for (String s : lstKeys) {
            splitValue =s.split("_");
            long uid =Long.parseLong(splitValue[0]);
            long min =Long.parseLong(splitValue[1]);
            byte[] key = new byte[16];
            Bytes.putLong(key, 0, uid);
            Bytes.putLong(key, 8, min);
            Get g = new Get(key);
            g.addFamily(fp);
            lstGet.add(g);
        }
        Result[] res = null;
        try {
            res =tableMinutePV[rand.nextInt(tableN)].get(lstGet);
        } catch (IOException e1) {
            logger.error("tableMinutePV exception,e=" + e1.getStackTrace());
        }
        if (res != null && res.length> 0) {
            hashRet = newConcurrentHashMap<String, String>(res.length);
            for (Result re : res) {
                if (re != null &&!re.isEmpty()) {
                    try {
                        byte[] key =re.getRow();
                        byte[] value =re.getValue(fp, cp);
                        if (key != null&& value != null) {
                           hashRet.put(String.valueOf(Bytes.toLong(key,
                                   Bytes.SIZEOF_LONG)), String.valueOf(Bytes
                                   .toLong(value)));
                        }
                    } catch (Exception e2) {
                       logger.error(e2.getStackTrace());
                    }
                }
            }
        }
        return hashRet;
    }
}
//调用接口类，实现Callable接口
class BatchMinutePVCallableimplements Callable<ConcurrentHashMap<String, String>>{
     private List<String> keys;
     publicBatchMinutePVCallable(List<String> lstKeys ) {
         this.keys = lstKeys;
     }
     public ConcurrentHashMap<String,String> call() throws Exception {
         returnDataReadServer.getBatchMinutePV(keys);
     }
}

3.5 缓存查询结果

对于频繁查询HBase的应用场景，能够考虑在应用程序中作缓存，当有新的查询请求时，首先在缓存中查找，若是存在则直接返回，再也不查询HBase；不然对HBase发起读请求查询，而后在应用程序中将查询结果缓存起来。至于缓存的替换策略，能够考虑LRU等经常使用的策略。

3.6 Blockcache

HBase上Regionserver的内存分为两个部分，一部分做为Memstore，主要用来写；另一部分做为BlockCache，主要用于读。写请求会先写入Memstore，Regionserver会给每一个region提供一个Memstore，当Memstore满64MB之后，会启动 flush刷新到磁盘。当Memstore的总大小超过限制时（heapsize * hbase.regionserver.global.memstore.upperLimit * 0.9），会强行启动flush进程，从最大的Memstore开始flush直到低于限制。读请求先到Memstore中查数据，查不到就到BlockCache中查，再查不到就会到磁盘上读，并把读的结果放入BlockCache。因为 BlockCache采用的是LRU策略，所以BlockCache达到上限(heapsize *hfile.block.cache.size * 0.85)后，会启动淘汰机制，淘汰掉最老的一批数据。一个Regionserver上有一个BlockCache和N个Memstore，它们的大小之和不能大于等于heapsize * 0.8，不然HBase不能启动。默认BlockCache为0.2，而Memstore为0.4。对于注重读响应时间的系统，能够将 BlockCache设大些，好比设置BlockCache=0.4，Memstore=0.39，以加大缓存的命中率。