HBase架构解析

HBase架构组成

    HBase采用Master/Slave架构搭建集群，它隶属于Hadoop生态系统，由一下类型节点组成：HMaster节点、HRegionServer节点、ZooKeeper集群，而在底层，它将数据存储于HDFS中，因而涉及到HDFS的NameNode、DataNode等，总体结构如下：

 

 

HMaster节点用于：

① 管理HRegionServer，实现其负载均衡。

② 管理和分配HRegion，比如在HRegion split时分配新的HRegion；在HRegionServer退出时迁移其内的HRegion到其他HRegionServer上。

③ 实现DDL操作（Data Definition Language，namespace和table的增删改，column familiy的增删改等）。

④ 管理namespace和table的元数据（实际存储在HDFS上）。

⑤ 权限控制（ACL）。

 

HRegionServer节点用于：

① 存放和管理本地HRegion。

② 读写HDFS，管理Table中的数据。

③ Client直接通过HRegionServer读写数据（从HMaster中获取元数据，找到RowKey所在的HRegion/HRegionServer）。

 

ZooKeeper节点用于：

① 存放整个 HBase集群的元数据以及集群的状态信息。

② 实现HMaster主从节点的failover。

        HMaster和NameNode都支持多个热备份，使用ZooKeeper来做协调；ZooKeeper并不是云般神秘，它一般由三台机器组成一个集群，内部使用PAXOS算法支持n台Server中n-1/2台宕机；RegionServer和DataNode一般会放在相同的Server上实现数据的本地化。

 

 

 

HMaster

 

        HMaster没有单点故障问题，可以启动多个HMaster，通过ZooKeeper的Master Election机制保证同时只有一个HMaster出于Active状态，其他的HMaster则处于热备份状态。一般情况下会启动两个HMaster，非Active的HMaster会定期的和Active HMaster通信以获取其最新状态，从而保证它是实时更新的，因而如果启动了多个HMaster反而增加了Active HMaster的负担。前文已经介绍过了HMaster的主要用于HRegion的分配和管理，DDL(Data Definition Language，既Table的新建、删除、修改等)的实现等，既它主要有两方面的职责：

① 协调HRegionServer

启动时HRegion的分配，以及负载均衡和修复时HRegion的重新分配。

 

监控集群中所有HRegionServer的状态(通过Heartbeat和监听ZooKeeper中的状态)。

② Admin职能

创建、删除、修改Table的定义。

 

HRegion

 

        HBase使用RowKey将表水平切割成多个HRegion，从HMaster的角度，每个HRegion都纪录了它的StartKey和EndKey（第一个HRegion的StartKey为空，最后一个HRegion的EndKey为空），由于RowKey是排序的，因而Client可以通过HMaster快速的定位每个RowKey在哪个HRegion中。HRegion由HMaster分配到相应的HRegionServer中，然后由HRegionServer负责HRegion的启动和管理，和Client的通信，负责数据的读(使用HDFS)。

ZooKeeper

 

        ZooKeeper为HBase集群提供协调服务，它管理着HMaster和HRegionServer的状态(available/alive等)，并且会在它们宕机时通知给HMaster，从而HMaster可以实现HMaster之间的failover，或对宕机的HRegionServer中的HRegion集合的修复(将它们分配给其他的HRegionServer)。ZooKeeper集群本身使用一致性协议(PAXOS协议)保证每个节点状态的一致性。

ZK+HMaster+HRegionServer

        ZooKeeper协调集群所有节点的共享信息，在HMaster和HRegionServer连接到ZooKeeper后创建Ephemeral节点，并使用Heartbeat机制维持这个节点的存活状态，如果某个Ephemeral节点实效，则HMaster会收到通知，并做相应的处理。

        另外，HMaster通过监听ZooKeeper中的Ephemeral节点(默认：/hbase/rs/*)来监控HRegionServer的加入和宕机。在第一个HMaster连接到ZooKeeper时会创建Ephemeral节点(默认：/hbasae/master)来表示Active的HMaster，其后加进来的HMaster则监听该Ephemeral节点，如果当前Active的HMaster宕机，则该节点消失，因而其他HMaster得到通知而将自身转换成Active的HMaster，在变为Active的HMaster之前，它会创建在/hbase/back-masters/下创建自己的Ephemeral节点。

HRegionServer

 

        HRegionServer一般和DataNode在同一台机器上运行，实现数据的本地性。HRegionServer包含多个HRegion，由WAL(HLog)、BlockCache、MemStore、HFile组成。

① WAL即Write Ahead Log，在早期版本中称为HLog，它是HDFS上的一个文件，如其名字所表示的，所有写操作都会先保证将数据写入这个Log文件后，才会真正更新MemStore，最后写入HFile中。采用这种模式，可以保证HRegionServer宕机后，我们依然可以从该Log文件中读取数据，Replay所有的操作，而不至于数据丢失。这个Log文件会定期Roll出新的文件而删除旧的文件(那些已持久化到HFile中的Log可以删除)。WAL文件存储在/hbase/WALs/${HRegionServer_Name}的目录中(在0.94之前，存储在/hbase/.logs/目录中)，一般一个HRegionServer只有一个WAL实例，也就是说一个HRegionServer的所有WAL写都是串行的(就像log4j的日志写也是串行的)，这当然会引起性能问题，因而在HBase 1.0之后，通过HBASE-5699实现了多个WAL并行写(MultiWAL)，该实现采用HDFS的多个管道写，以单个HRegion为单位。

② BlockCache是一个读缓存，即“引用局部性”原理（也应用于CPU，分空间局部性和时间局部性，空间局部性是指CPU在某一时刻需要某个数据，那么有很大的概率在一下时刻它需要的数据在其附近；时间局部性是指某个数据在被访问过一次后，它有很大的概率在不久的将来会被再次的访问），将数据预读取到内存中，以提升读的性能。HBase中提供两种BlockCache的实现：默认on-heap LruBlockCache和BucketCache(通常是off-heap)。通常BucketCache的性能要差于LruBlockCache，然而由于GC的影响，LruBlockCache的延迟会变的不稳定，而BucketCache由于是自己管理BlockCache，而不需要GC，因而它的延迟通常比较稳定，这也是有些时候需要选用BucketCache的原因。这篇文章BlockCache101对on-heap和off-heap的BlockCache做了详细的比较。

③ HRegion是一个Table中的一个Region在一个HRegionServer中的表达。一个Table可以有一个或多个Region，他们可以在一个相同的HRegionServer上，也可以分布在不同的HRegionServer上，一个HRegionServer可以有多个HRegion，他们分别属于不同的Table。HRegion由多个Store(HStore)构成，每个HStore对应了一个Table在这个HRegion中的一个Column Family，即每个Column Family就是一个集中的存储单元，因而最好将具有相近IO特性的Column存储在一个Column Family，以实现高效读取(数据局部性原理，可以提高缓存的命中率)。HStore是HBase中存储的核心，它实现了读写HDFS功能，一个HStore由一个MemStore 和0个或多个StoreFile组成。

 

 

 

HRegionServer架构

 

 

HRegionServer写数据

 

        客户端发起一个Put请求时，首先它从hbase:meta表中查出该Put数据最终需要去的HRegionServer。然后客户端将Put请求发送给相应的HRegionServer，在HRegionServer中它首先会将该Put操作写入WAL日志文件中(Flush到磁盘中)。

 

 

 

        写完WAL日志文件后，HRegionServer根据Put中的TableName和RowKey找到对应的HRegion，并根据Column Family找到对应的HStore，并将Put写入到该HStore的MemStore中。此时写成功，并返回通知客户端。

 

 

MemStore介绍

        MemStore是一个In Memory Sorted Buffer，在每个HStore中都有一个MemStore，即它是一个HRegion的一个Column Family对应一个实例。它的排列顺序以RowKey、Column Family、Column的顺序以及Timestamp的倒序，如图所示：

        每一次Put/Delete请求都是先写入到MemStore中，当MemStore满后会Flush成一个新的StoreFile(底层实现是HFile)，即一个Store(Column Family)可以有0个或多个StoreFile(HFile)。有以下三种情况可以触发MemStore的Flush动作，需要注意的是MemStore的最小Flush单元是HRegion而不是单个MemStore。

① 一个HRegion中的所有MemStore的大小总和超过了hbase.hregion.memstore.flush.size的大小，默认128MB。此时当前的HRegion中所有的MemStore会Flush到HDFS中。

② 当全局MemStore的大小超过了hbase.regionserver.global.memstore.upperLimit的大小，默认40％的内存使用量。此时当前HRegionServer中所有HRegion中的MemStore都会Flush到HDFS中，Flush顺序是MemStore大小的倒序。

③ 当前HRegionServer中WAL的大小超过了hbase.regionserver.hlog.blocksize * hbase.regionserver.max.logs的数量，当前HRegionServer中所有HRegion中的MemStore都会Flush到HDFS中，Flush使用时间顺序，最早的MemStore先Flush直到WAL的数量少于hbase.regionserver.hlog.blocksize * hbase.regionserver.max.logs。

 

        在MemStore Flush过程中，还会在尾部追加一些meta数据，其中就包括Flush时最大的WAL sequence值，以告诉HBase这个StoreFile写入的最新数据的序列，那么在Recover时就直到从哪里开始。在HRegion启动时，这个sequence会被读取，并取最大的作为下一次更新时的起始sequence。

 

HBase读实现

        HBase写时相同Cell(RowKey/ColumnFamily/Column相同)并不保证在一起，甚至删除一个Cell也只是写入一个新的Cell，它含有Delete标记，而不一定将一个Cell真正删除了，因而这就引起了一个问题，如何实现读的问题？

        要解决这个问题，我们先来分析一下相同的Cell可能存在的位置：首先对新写入的Cell，它会存在于MemStore中；然后对之前已经Flush到HDFS中的Cell，它会存在于某个或某些StoreFile(HFile)中；最后，对刚读取过的Cell，它可能存在于BlockCache中。既然相同的Cell可能存储在三个地方，在读取的时候只需要扫瞄这三个地方，然后将结果合并即可(Merge Read)，在HBase中扫瞄的顺序依次是：BlockCache、MemStore、StoreFile(HFile)。其中StoreFile的扫瞄先会使用Bloom Filter过滤那些不可能符合条件的HFile，然后使用Block Index快速定位Cell，并将其加载到BlockCache中，然后从BlockCache中读取。我们知道一个HStore可能存在多个StoreFile(HFile)，此时需要扫瞄多个HFile，如果HFile过多又是会引起性能问题。

Compaction

        MemStore每次Flush会创建新的HFile，而过多的HFile会引起读的性能问题，那么如何解决这个问题呢？有点类似Java中的GC机制，起初Java不停的申请内存而不释放，增加性能，然而天下没有免费的午餐，最终我们还是要在某个条件下去收集垃圾，很多时候需要Stop-The-World，这种Stop-The-World有些时候也会引起很大的问题。

HBase采用Compaction机制来解决这个问题，在HBase中Compaction分为两种：Minor Compaction和Major Compaction。

① Minor Compaction是指选取一些小的、相邻的StoreFile将他们合并成一个更大的StoreFile，在这个过程中不会处理已经Deleted或Expired的Cell。一次Minor Compaction的结果是更少并且更大的StoreFile。

② Major Compaction是指将所有的StoreFile合并成一个StoreFile，在这个过程中，标记为Deleted的Cell会被删除，而那些已经Expired的Cell会被丢弃，那些已经超过最多版本数的Cell会被丢弃。一次Major Compaction的结果是一个HStore只有一个StoreFile存在。Major Compaction可以手动或自动触发，然而由于它会引起很多的IO操作而引起性能问题，因而它一般会被安排在周末、凌晨等集群比较闲的时间。

HRegion Split

        最初，一个Table只有一个HRegion，随着数据写入增加，如果一个HRegion到达一定的大小，就需要Split成两个HRegion，这个大小由hbase.hregion.max.filesize指定，默认为10GB。当split时，两个新的HRegion会在同一个HRegionServer中创建，它们各自包含父HRegion一半的数据，当Split完成后，父HRegion会下线，而新的两个子HRegion会向HMaster注册上线，处于负载均衡的考虑，这两个新的HRegion可能会被HMaster分配到其他的HRegionServer中。关于Split的详细信息，可以参考这篇文章：《Apache HBase Region Splitting and Merging》。

HRegion负载均衡

        在HRegion Split后，两个新的HRegion最初会和之前的父HRegion在相同的HRegionServer上，出于负载均衡的考虑，HMaster可能会将其中的一个甚至两个重新分配的其他的HRegionServer中，此时会引起有些HRegionServer处理的数据在其他节点上，直到下一次Major Compaction将数据从远端的节点移动到本地节点。

HRegionServer Recovery

 

        当一台HRegionServer宕机时，由于它不再发送Heartbeat给ZooKeeper而被监测到，此时ZooKeeper会通知HMaster，HMaster会检测到哪台HRegionServer宕机，它将宕机的HRegionServer中的HRegion重新分配给其他的HRegionServer。

 

 

    同时HMaster会把宕机的HRegionServer相关的WAL拆分分配给相应的HRegionServer(将拆分出的WAL文件写入对应的目的HRegionServer的WAL目录中，并并写入对应的DataNode中），从而这些HRegionServer可以Replay分到的WAL来重建MemStore。

 

 

HBase架构总结

   

     在NoSQL中，存在著名的CAP理论，即Consistency、Availability、Partition Tolerance不可全得，目前市场上基本上的NoSQL都采用Partition Tolerance以实现数据得水平扩展，来处理Relational DataBase遇到的无法处理数据量太大的问题，或引起的性能问题。因而只有剩下C和A可以选择。HBase在两者之间选择了Consistency，然后使用多个HMaster以及支持HRegionServer的failure监控、ZooKeeper引入作为协调者等各种手段来解决Availability问题，然而当网络的Split-Brain(Network Partition)发生时，它还是无法完全解决Availability的问题。

 

优点：

 

① HBase采用强一致性模型，在一个写返回后，保证所有的读都读到相同的数据。

② 通过HRegion动态Split和Merge实现自动扩展，并使用HDFS提供的多个数据备份功能，实现高可用性。

③ 采用HRegionServer和DataNode运行在相同的服务器上实现数据的本地化，提升读写性能，并减少网络压力。

④ 内建HRegionServer的宕机自动恢复。采用WAL来Replay还未持久化到HDFS的数据。

⑤ 可以无缝的和Hadoop/MapReduce集成。

 

参考文献:
https://www.mapr.com/blog/in-depth-look-hbase-architecture#.VdNSN6Yp3qx
http://jimbojw.com/wiki/index.php?title=Understanding_Hbase_and_BigTable
http://hbase.apache.org/book.html
http://research.google.com/archive/bigtable-osdi06.pdf
http://www.blogjava.net/DLevin/archive/2015/08/22/426877.html
http://www.blogjava.net/DLevin/archive/2015/08/22/426950.html
http://blog.youkuaiyun.com/u010270403/article/details/51648462