欢迎您访问程序员文章站本站旨在为大家提供分享程序员计算机编程知识!
您现在的位置是: 首页  >  IT编程

HBase原理–所有Region切分的细节都在这里了

程序员文章站 2022-06-10 22:26:31
本文由 网易云 发布。 作者:范欣欣(本篇文章仅限内部分享,如需转载,请联系网易获取授权。) 本文由 网易云 发布。 作者:范欣欣(本篇文章仅限内部分享,如需转载,请联系网易获取授权。) Region自动切分是HBase能够拥有良好扩张性的最重要因素之一,也必然是所有分布式系统追求无限扩展性的一副良 ......
本文由  网易云 发布。
 
作者:范欣欣(本篇文章仅限内部分享,如需转载,请联系网易获取授权。)
 
Region自动切分是HBase能够拥有良好扩张性的最重要因素之一,也必然是所有分布式系统追求无限扩展性的一副良药。HBase系统中Region自动切分是如何实现的?这里面涉及很多知识点,比如Region切分的触发条件是什么?Region切分的切分点在哪里? 如何切分才能最大的保证Region的可用性?如何做好切分过程中的异常处理?切分过程中要不要将数据移动?等等,这篇文章将会对这些细节进行基本的说明,一方面可以让大家对HBase中Region自动切分有更加深入的理解,另一方面如果想实现类似的功能也可以参考HBase的实现方案。 Region切分触发策略 在最新稳定版(1.2.6)中,HBase已经有多达6种切分触发策略。当然,每种触发策略都有各自的适用场景,用户可以根据业务在表级别选择不同的切分触发策略。常见的切分策略如下图:
 
HBase原理–所有Region切分的细节都在这里了
 
  • ConstantSizeRegionSplitPolicy:0.94版本前默认切分策略。这是最容易理解但也最容易产生误解的切分策略,从字面意思来看,当region大小大于某个阈值(hbase.hregion.max.filesize)之后就会触发切分,实际上并不是这样,真正实现中这个阈值是对于某个store来说的,即一个region中最大store的大小大于设置阈值之后才会触发切分。另外一个大家比较关心的问题是这里所说的store大小是压缩后的文件总大小还是未压缩文件总大小,实际实现中store大小为压缩后的文件大小(采用压缩的场景)。ConstantSizeRegionSplitPolicy相对来来说最容易想到,但是在生产线上这种切分策略却有相当大的弊 端:切分策略对于大表和小表没有明显的区分。阈值(hbase.hregion.max.filesize)设置较大对大表比较友好,但是小表就有可能不会触发分裂,极端情况下可能就1个,这对业务来说并不是什么好事。如果设置较小则对小表友好,但一个大表就会在整个集群产生大量的region,这对于集群的管理、资源使用、failover来说都不是一件好事。
  • IncreasingToUpperBoundRegionSplitPolicy: 0.94版本~2.0版本默认切分策略。这种切分策略微微有些复杂,总体来看和ConstantSizeRegionSplitPolicy思路相同,一个region中最大store大小大于设置阈值就会触发切分。但是这个阈值并不像ConstantSizeRegionSplitPolicy是一个固定的值,而是会在一定条件下不断调整,调整规则和region所属表在当前regionserver上的region个数有关系 :(#regions) * (#regions) * (#regions) * flush size * 2,当然阈值并不会无限增大, 最大值为用户设置的MaxRegionFileSize。这种切分策略很好的弥补了ConstantSizeRegionSplitPolicy的短板,能够自适应大表和小表。而且在大集群条件下对于很多大表来说表现很优秀,但并不完美,这种策略下很多小表会在大集群中产生大量小region,分散在整个集群中。而且在发生region迁移时也可能会触发region分裂。
  • SteppingSplitPolicy: 2.0版本默认切分策略。这种切分策略的切分阈值又发生了变化,相比IncreasingToUpperBoundRegionSplitPolicy简单了一些,依然和待分裂region所属表在当前regionserver上的region个 数有关系,如果region个数等于1,切分阈值为flush size * 2,否则为MaxRegionFileSize。这种切分策略对于大集群中的大表、小表会比IncreasingToUpperBoundRegionSplitPolicy更加友好,小表不会再产生大量的小region,而是适可而止。
另外, 还有一些其他分裂策略, 比如使用DisableSplitPolicy: 可以禁止region 发生分裂; 而KeyPrefixRegionSplitPolicy ,DelimitedKeyPrefixRegionSplitPolicy 对 于 切 分 策 略 依 然 依 据 默 认 切 分 策 略 , 但 对 于 切 分 点 有 自 己 的 看 法 , 比 如KeyPrefixRegionSplitPolicy要求必须让相同的PrefixKey待在一个region中。
在用法上,一般情况下使用默认切分策略即可,也可以在cf级别设置region切分策略,命令为: create’table’{NAME=>‘cf’,SPLIT_POLICY=>‘org.apache.hadoop.hbase.regionserver. ConstantSizeRegionSpli
 
region切分策略会触发region切分,切分开始之后的第一件事就是寻找切分点-splitpoint。所有默认切分策略,无论是ConstantSizeRegionSplitPolicy、IncreasingToUpperBoundRegionSplitPolicy抑或是SteppingSplitPolicy,对于切分点的定义都是一致的。当然,用户手动执行切分时是可以指定切分点进行切分的,这里并不讨论这种情况。
 
那切分点是如何定位的呢?整个region中最大store中的最大文件中最中心的一个block的首个rowkey。这是一句比较消耗脑力的语句,需要细细品味。另外,HBase还规定,如果定位到的rowkey是整个文件的首个rowkey或者最后一个rowkey的话,就认为没有切分点。
什么情况下会出现没有切分点的场景呢?最常见的就是一个文件只有一个block,执行split的时候就会发现无法切分。很多新同学 在测试split的时候往往都是新建一张新表,然后往新表中插入几条数据并执行一下flush,再执行split,奇迹般地发现数据表并没有真正执行切分。原因就在这里,这个时候仔细的话你翻看debug日志是可以看到这样的日志滴:
 
HBase原理–所有Region切分的细节都在这里了
 
Region 核 心 切 分 流 程
HBase将整个切分过程包装成了一个事务,意图能够保证切分事务的原子性。整个分裂事务过程分为三个阶段:prepare – execute– (rollback) ,操作模版如下:
 
HBase原理–所有Region切分的细节都在这里了
 
  • prepare阶段:在内存中初始化两个子region,具体是生成两个HRegionInfo对象,包含tableName、regionName、startkey、endkey等。同时会生成一个transaction journal,这个对象用来记录切分的进展,具体见rollback阶段。
  • execute阶段:切分的核心操作。见下图(来自Hortonworks):

 

HBase原理–所有Region切分的细节都在这里了
 
 
1. regionserver 更改ZK节点 /region-in-transition 中该region的状态为SPLITING。
2. master通过watch节点/region-in-transition检测到region状态改变,并修改内存中region的状态,在master页面RIT模块就可以看到region执行split的状态信息。
 
3.在父存储目录下新建临时文件夹,split保存split后的daughter region信息。
 
4.关闭parent region:parent region 关闭数据写入并触发flush操作,将写入region的数据全部持久化到磁盘,此后短时间内客户端落在父region上的请求都会抛出异常NotServingRegionException。
5. 核心分裂步骤:在.split文件夹下新建两个子文件夹,称之为daughter A、daughter B,并在文件夹中生成reference文件, 分别指向父region中对应文件。这个步骤是所有步骤中最核心的一个环节,生成reference文件日志如下所示: 2017-08-12 11:53:38,158 DEBUG [StoreOpene-0155388346c3c919d3f05d7188e885e0-1] regionserver.StoreFileInfo: reference'hdfs://hdfscluster/hbase-rsgroup/data/default/music/0155388346c3c919d3f05d7188e885e0/cf/d24415c4fb44427b8f698143e5c4d9dc00 其中reference文件名为d24415c4fb44427b8f698143e5c4d9dc.00bb6239169411e4d0ecb6ddfdbacf66,格式看起来比较特殊,那这种文件名具体什么含义呢?那来看看该reference文件指向的父region文件,根据日志可以看到,切分的父region是00bb6239169411e4d0ecb6ddfdbacf66,对应的切分文件是d24415c4fb44427b8f698143e5c4d9dc,可见reference文件名是个信息量很大的命名方式,如下所示:
 
 
HBase原理–所有Region切分的细节都在这里了
 
除此之外,还需要关注reference文件的文件内容,reference文件是一个引用文件(并非linux链接文件),文件内容很显然不是用户数据。文件内容其实非常简单, 主要有两部分构成: 其一是切分点splitkey, 其二是一个boolean类型的变量( true 或者false),true表示该reference文件引用的是父文件的上半部分(top),而false表示引用的是下半部分 (bottom)。为什么存储的是这两部分内容?且听下文分解。
 
看官可以使用hadoop命令亲自来查看reference文件的具体内容: hadoopdfs-cat/hbase-rsgroup/data/default/music/0155388346c3c919d3f05d7188e885e0/cf/d24415c4fb44427b8f698 6. 父region分裂为两个子region后,将daughter A、daughter B拷贝到HBase根目录下,形成两个新的region。
 
7. parent region通知修改 hbase.meta 表后下线,不再提供服务。下线后parent region在meta表中的信息并不会马上删除, 而是标注split列、offline列为true,并记录两个子region。为什么不立马删除?且听下文分解。
 
 
HBase原理–所有Region切分的细节都在这里了
 
8. 开启daughter A、daughter B两个子region。通知修改 hbase.meta 表,正式对外提供服务。
 
HBase原理–所有Region切分的细节都在这里了
HBase原理–所有Region切分的细节都在这里了
 
  • rollback阶段:如果execute阶段出现异常,则执行rollback操作。为了实现回滚,整个切分过程被分为很多子阶段,回滚程序会根据当前进展到哪个子阶段清理对应的垃圾数据。代码中使用 JournalEntryType 来表征各个子阶段,具体见下图:
HBase原理–所有Region切分的细节都在这里了
 
Region切分事务性保证
 
整个region切分是一个比较复杂的过程,涉及到父region中HFile文件的切分、两个子region的生成、系统meta元数据的更改等很多子步骤,因此必须保证整个切分过程的事务性,即要么切分完全成功,要么切分完全未开始,在任何情况下也不能出现切分只完成一半的情况。
 
为了实现事务性,hbase设计了使用状态机(见SplitTransaction类)的方式保存切分过程中的每个子步骤状态,这样一旦出现异常,系统可以根据当前所处的状态决定是否回滚,以及如何回滚。遗憾的是,目前实现中这些中间状态都只存储在内存中,因此一旦在切分过程中出现regionserver宕机的情况,有可能会出现切分处于中间状态的情况,也就是RIT状态。这种情况下需要使用hbck工具进行具体查看并分析解决方案。在2.0版本之后,HBase实现了新的分布式事务框架Procedure V2(HBASE-12439),新框架将会使用HLog存储这种单机事务(DDL操作、Split操作、Move操作等)的中间状态,因此可以保证即使在事务执行过程中参与者发生了宕机,依然可以使用HLog作为协调者对事务进行回滚操作或者重试提交,大大减少甚至杜绝RIT现象。这也是是2.0在可用性方面最值得期待的一个亮点!!!
 
Region切分对其他模块的影响
 
通过region切分流程的了解,我们知道整个region切分过程并没有涉及数据的移动,所以切分成本本身并不是很高,可以很快完成。切分后子region的文件实际没有任何用户数据,文件中存储的仅是一些元数据信息-切分点rowkey等,那通过引用文件如何查找数据呢?子region的数据实际在什么时候完成真正迁移?数据迁移完成之后父region什么时候会被删掉?
 
1. 通过reference文件如何查找数据?
 
这里就会看到reference文件名、文件内容的实际意义啦。整个流程如下图所示:
 
 
HBase原理–所有Region切分的细节都在这里了
 
 
(1)根据reference文件名(region名+真实文件名)定位到真实数据所在文件路径。
(2)定位到真实数据文件就可以在整个文件中扫描待查KV了么?非也。因为reference文件通常都只引用了数据文件的一半数据, 以切分点为界,要么上半部分文件数据,要么下半部分数据。那到底哪部分数据?切分点又是哪个点?还记得上文又提到reference 文件的文件内容吧,没错,就记录在文件中。
 
2. 父region的数据什么时候会迁移到子region目录?
 
答案是子region发生major_compaction时,我们知道compaction的执行实际上是将store中所有小文件一个KV一个KV从小到大读出来之后再顺序写入一个大文件,完成之后再将小文件删掉,因此compaction本身就需要读取并写入大量数据。子region执行major_compaction后会将父目录中属于该子region的所有数据读出来并写入子region目录数据文件中。可见将数据迁移放到compaction这个阶段来做,是一件顺便的事。
 
3. 父region什么时候会被删除?
 
实际上HMaster会启动一个线程定期遍历检查所有处于splitting状态的父region,确定检查父region是否可以被清理。检测线程首先会在meta表中揪出所有split列为true的region,并加载出其分裂后生成的两个子region(meta表中splitA列和splitB列),只需要检查此两个子region是否还存在引用文件,如果都不存在引用文件就可以认为该父region对应的文件可以被删除。现在再来看看上文中父目录在meta表中的信息,就大概可以理解为什么会存储这些信息了:
 
HBase原理–所有Region切分的细节都在这里了
 
4. split模块在生产线的一些坑?
 
有些时候会有同学反馈说集群中部分region处于长时间RIT,region状态为spliting。通常情况下都会建议使用hbck看下什么报错, 然后再根据hbck提供的一些工具进行修复,hbck提供了部分命令对处于split状态的rit region进行修复,主要的命令如下: -fixSplitParents Try to force offline split parents to be online.-removeParents Try to offline and sideline lingering parents and keep daughter regions.-fixReferenceFiles Try to offline lingering reference store files
 
其中最常见的问题是 : ERROR:Foundlingeringreferencefilehdfs://mycluster/hbase/news_user_actions/3b3ae24c65fc5094bc2acfebaa7a56de/ 简单解释一下,这个错误是说reference文件所引用的父region文件不存在了,如果查看日志的话有可能看到如下异常:java.io.IOException: java.io.IOException: java.io.FileNotFoundException: File does not exist:/hbase/news_user_actions/b7
 
父region文件为什么会莫名其妙不存在?经过和朋友的讨论,确认有可能是因为官方bug导致,详见HBASE-13331。这个jira是说HMaster在确认父目录是否可以被删除时,如果检查引用文件(检查是否存在、检查是否可以正常打开)抛出IOException异常, 函数就会返回没有引用文件,导致父region被删掉。正常情况下应该保险起见返回存在引用文件,保留region,并打印日志手工介入查看。如果大家也遇到类似的问题,可以看看这个问题,也可以将修复patch打到线上版本或者升级版本。
 
网易有数:企业级大数据可视化分析平台。面向业务人员的自助式敏捷分析平台,采用PPT模式的报告制作,更加易学易用,具备强大的探索分析功能,真正帮助用户洞察数据发现价值。可点击这里免费试用
 

了解 网易云 :
网易云官网:https://www.163yun.com/
新用户大礼包:https://www.163yun.com/gift
网易云社区:https://sq.163yun.com/