9.6 Regionserver

最新推荐文章于 2024-09-01 09:40:28 发布
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分类专栏： HBase相关文献翻译 HBase架构
本文介绍了HRegionServer的主要职责，包括承载和管理region、提供数据和region相关方法、后台线程的功能，以及块缓存的设计与使用等内容。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

HRegionServer是RegionServer的实现。它负责承载和管理region。在分布式集群中，RegionServer运行在数据节点上。

9.6.1 接口

HRegionServer提供的方法既有面向数据的又有面向region的：

  • 数据（get, put, delete, next等）
  • region（splitRegion, compactRegion等）

例如，当HBaseAdmin调用表的majorCompact方法时，客户端通过遍历所有指定表相关的region，直接向每个region请求大合并。

9.6.2 进程

RegionServer会在后台运行多个不同的线程。

9.6.2.1 CompactSplitThread

检测分裂，并处理小合并。

9.6.2.2 MajorCompactionChecker

检测大合并。

9.6.2.3 MemStoreFlusher

周期性地将内存中MemStore中的数据写入磁盘上的StoreFiles中。

9.6.2.4 LogRoller

周期性地检测RegionServer的HLog。

9.6.3 协处理器

在0.92版本中添加了协处理器，具体内容可参看Blog Overview of CoProcessors

9.6.4 块缓存

9.6.4.1 设计

块缓存使用最近最少使用（LRU）算法，包括三个级别的块优先级，以便提供扫描性能和内存中的列族：

  • 单一访问优先级：当块第一次从HDFS加载时通常具有该优先级，它会是首先被考虑淘汰掉的数据组的一部分。这样做的优点是，扫描的数据块比更多使用的块更易被淘汰。
  • 多次访问优先级：如果一个上一优先级中的块被再次访问了，那么它将升级到这个优先级。它是在淘汰过程中第二个被考虑的数据组。
  • 内存访问优先级：如果块的列族配置为”in-memory“，它的访问次数将被忽略。目录表就使用了这种配置。它是在淘汰过程中最好被考虑的数据组。
更多信息，可参考 LruBlockCache source。

9.6.4.2 使用

所有用户表默认使用块缓存，这意味着每次读操作都会加载LRU缓存。这对于大量使用的情况下或许是好的，但通过需要进一步地调节以获得更好的性能。一个重要的概念是”工作计划大小“，或称WSS，意思是计算一个问题的答案时所需的内存大小。对于网站而言，这是短时间内满足查询请求的数据。

计算HBase中内存使用的方法是：

  number of region servers * heap size * hfile.block.cache.size * 0.85

块缓存的默认值是0.25，即可获得的堆大小的25%。最后一个值（0.85）是LRU缓存开始淘汰数据后的默认可接受的负载系数。它被包含在方程式中的原因是，存储器呗100%使用时不现实的，因为会在加载新的块时发生堵塞。下面是一些例子：

  • 一个RegionServer的默认堆大小为1GB，默认需要块缓存为217MB
  • 20个堆大小设为8GB的region服务器，默认需要块缓存将有34GB
  • 100个堆大小为24GB的region服务器，默认需要块缓存为1T
你的数据并不是块缓存中的唯一数据，还应考虑些其他因素：

  • 目录表：-ROOT-和.META.表呗强制存入块缓存中，又因为它们具有内存级优先级，所以很难被淘汰。前者不会超过几百B，而后者可能会需要及MB（取决于region数量）。
  • HFile索引：HFile是HBase用于将数据存入HDFS时使用的文件格式，为了能够在不全部读取文件的情况下定位数据，它包含多级索引。索引大小取决于块大小、存储的键和数据的大小。对于大的数据集，尽管由于LRU淘汰机制，并不是所有索引都缓存起来，但每个region服务器1GB左右的大小不是不常见的。
  • 键：仅考虑存储的值是不完全的，因为每个值都对应着一个被存储的键。
  • Bloom过滤器：与HFile的索引相似，这些数据结果也是存储在LRU中的。
目前推荐的做法是，通过网页接口查看相关矩阵（metric）来衡量HFile的索引和bloom过滤器的大小。对于键，可以通过HFile相关命令行工具进行采样，之后计算键的平均大小。

当WSS与内存大小不符时通常不推荐使用块缓存。这是一个例子，比如总共有40GB块缓存，但你需要处理1TB的数据。一个原因是，淘汰时会出发更多不必要的垃圾回收工作。这又两个用例：

  • 全部随机读：同一行几乎不会读两次。
  • 映射表：典型的将数据表作为输入的MapReduce作业，每行金辉读取一次，所以无需将它们存入块缓存。

9.6.5 预写日志（WAL）

9.6.5.1 目的

每个RegionServer首先将更新写入WAL中。这可以确保避免在向HBase写数据时，因为服务器在数据写入磁盘前死掉而造成数据丢失的可能。HLog是HBase WAL的实现，并且每个RegionServer都对应着一个HLog实例。WAL作为每个region的子目录写在HDFS中，名为/hbase/.log/

9.6.5.3 WAL分裂


http://hbase.apache.org/book/regionserver.arch.html


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