HBase写入流程 _写入

贵有恒，何必三更起、五更眠、最无益，只怕一日曝、十日寒。这篇文章主要讲述HBase写入流程相关的知识，希望能为你提供帮助。
HBase采用LSM树架构，天生适用于写多读少的应用场景。在真实生产环境中，也正是因为HBase集群出色的写入能力，才能支持当下很多数据激增的业务。需要说明的是，HBase服务端并没有提供update、delete接口，HBase中对数据的更新、删除操作在服务器端也认为是写入操作，不同的是，更新操作会写入一个最新版本数据，删除操作会写入一条标记为deleted的KV数据。所以HBase中更新、删除操作的流程与写入流程完全一致。当然，HBase数据写入的整个流程随着版本的迭代在不断优化，但总休流程变化不大。 1 写入流程的三个阶段 HBase写入流程如下图：

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从整体架构的视角来看，写入流程可以概括为三个阶段。 1）客户端处理阶段：客户端将用户的写入请求进行预处理，并根据集群元数据定位写入数据所在的RegionServer，将请求发送给对应的RegionServer。 2）Region写入阶段：RegionServer接收到写入请求之后将数据解析出来，首先写入WAL，再写入对应Region列簇的MemStore。 3）MemStore Flush阶段：当Region中MemStore容量超过一定阈值，系统会异步执行flush操作，将内存中的数据写入文件，形成HFile。注意：用户写入请求在完成Region MemStore的写入之后就会返回成功。MemStore Flush是一个异步执行的过程。 1.1 客户端处理阶段 HBase客户端处理写入请求的核心流程基本上可以概括为三步。步骤1：用户提交put请求后，HBase客户端会将写入的数据添加到本地缓冲区中，符合一定条件就会通过AsyncProcess异步批量提交。HBase默认设置autoflush=true，表示put请求直接会提交给服务器进行处理；用户可以设置autoflush=false，这样，put请求会首先放到本地缓冲区，等到本地缓冲区大小超过一定阈值（默认为2M，可以通过配置文件配置）之后才会提交。很显然，后者使用批量提交请求，可以极大地提升写入吞吐量，但是因为没有保护机制，如果客户端崩溃，会导致部分已提交的数据丢失。步骤2：在提交之前，HBase会在元数据表hbase:meta中根据rowkey找到它们归属的RegionServer，这个定位的过程是通过HConnection的locateRegion方法完成的。如果是批量请求，还会把这些rowkey按照HRegionLocation分级，不同分组的请求意味着发送到不同的RegionServer，因此每个分组对应一次RPC请求。 Client与ZooKeeper、RegionServer的交互过程如下图：

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- 客户端根据写入的表以及rowkey在元数据缓存中查找，如果能够找出该rowkey所在的RegionServer以及Region，就可以直接发送写入请求（携带Region信息）到目标RegionServer。
- 如果客户端缓存中没有查到对应的rowkey信息，需要首先到ZooKeeper上的/hbase/meta-region-server节点查找HBase元数据表所在的RegionServer。向hbase:meta所在的RegionServer发送查询请求，在元数据表中查找rowkey所在的RegionServer以及Region信息。客户端接收到返回结果之后会将结果缓存到本地，以备下次使用。
- 客户端根据rowkey相关元数据信息将写入请求发送给目标RegionServer，RegionServer接收到请求之后会解析出具体的Region信息，查到对应的Region对象，并将数据写入目标Region的MemStore中。

步骤3：HBase为每个HRegionLocation构造一个远程RPC请求MultiServerCallable，并通过rpcCallerFactory.newCaller()执行调用。将请求经过Protobuf序列化后发送给对应的RegionServer。 1.2 Region写入阶段服务器端RegionServer接收到客户端的写入请求后，首先会反序列化为put对象，然后执行各种检查操作，比如检查Region是否是只读、MemStore大小是否超过blockingMemstoreSize等。检查完成后，执行一系列核心操作，见下图：

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1）Acquire locks：HBase中使用行锁保证对一行数据的更新都是互斥操作，用以保证更新的原子性，要么更新成功，要么更新失败。 2）Update LATEST_TIMESTAMP timestamps：更新所有等写入（更新）KeyValue的时间戳为当前系统时间。 3）Build WAL edit：HBase使用WAL机制保证数据可靠性，即首先写日志再写缓存，即使发生宕机，也可以通过恢复HLog还原出原始数据。该步骤就是在内存中构建WALEdit对象，为了保证Region级别事务的写入原子性，一次写入操作中所有KeyValue会构建成一条WALEdit记录。 4）Append WALEdit TO WAL：将步骤3中构造在内存中的WALEdit记录顺序写入HLog中，此时不需要执行sync操作。当前版本的HBase使用了disruptor实现了高效的生产者消费者队列，实现WAL的追加写操作。 5）Write back to MemStore：写入WAL之后再将数据写入MemStore。 6）Release row locks：释放行锁。 7）Sync wal：HLog真正sync到HDFS，在释放行锁之后执行sync操作是为了尽量减少持锁时间，提升写性能。如果sync失败，执行回滚操作将MemStore中已经写入的数据移除。 8）结束写事务：此时该线程的更新操作才会对其他读请求可见，更新才实际生效。 1.3 MemStore Flush阶段随着数据的不断写入，MemStore中存储的数据会越来越多，系统为了将使用的内存保持在一个合理水平，会将MemStore中的数据写入文件形成HFile。flush阶段是HBase的非常核心的阶段，理论上需要重点关注三个问题： MemStore Flush的触发机制。即在哪些情况下HBase会触发flush操作。 MemStore Flush的整体流程。 HFile的构建流程。HFile构建是MemStore Flush整体流程中最重要的一部分，这部分内容会涉及HFile文件格式的构建、布隆过滤器的构建、HFile索引的构建以及相关元数据的构建等。 2 Region写入流程数据写入Region的流程可以抽象为两步：追加写HLog，随机写入MemStore。 2.1 追加写入HLog HBase保证成功写入MemStore中的数据不会因为进程异常退出或者机器宕机而丢失，但实际上并不完全如此，HBase定义了多个HLog持久化等级，使得用户在数据高可靠和写入性能之间进行权衡。（1）HLog持久化等级 HBase可以通过设置HLog的持久化等级决定是否开启HLog机制以及HLog落盘方式。HLog的持久化等级分为如下下一个等级。

- SKIP_WAL：只写缓存，不写HLog。因为只写内存，因此这种方式可以极大地提长写入性能，但数据有丢失的风险。在实际应用过程中并不建议设置些等级，除非确认不要求数据的可靠性。
- ASYNC_WAL：异步将数据写入HLog日志中。
- SYNC_WAL：同步将数据写入日志文件中，需要注意的是，数据只是被写入文件系统中，并没有真正落盘。
- FSYNC_WAL：同步将数据写入日志文件并强制落盘。这是最严格的日志写入等级，可以保证数据不会丢失，但性能相对比较差。
- USER_DEFAULT：如果用户没有指定持久化等级，默认HBase使用SYNC_WAL等级持久化数据。

用户可以通过客户端设置HLog持久化等级，代码如下： put.SetDurability(Durability.SYNC_WAL); （2）HLog写入模型在HBase的演进过程中，HLog的写入模型几经改进，写入吞吐量得到极大提升。之处的版本中，HLog写入都需要经过三个阶段：首先将数据写入本地缓存，然后将本地缓存写入文件系统，最后执行sync操作同步磁盘。很显然，三个阶段是可以流水线工作的，基于这样的设想，写入模型自然就想到“生产者-消费者”队列实现。然而之前版本中，生产者之间、消费者之间以及生产者与消费者之间的线程同步都是由HBase系统实现，使用了大量的锁，在写入并发量非常大的情况下会频繁出现恶性抢占锁的问题，写入性能较差。当前版本中，HBase使用LMAX Disruptor框架实现了无锁有界队列操作。基于Disruptor的写入模型如下图：

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图中最左侧部分是Region处理HLog写入的两个前后操作：append和sync。当调用append后，WALedit和HLogKey会被封装成FSWALEntry类，进而再封装成Ring BufferTruck类放入Disruptor无锁有界队列中。当调用sync后，会生成一个SyncFuture，再封装成RingBufferTruck类放入同一个队列中，然后工作线程会被阻塞，等待notify()来唤醒。图中最右侧部分是消费者线程，在Disruptor框架中有且仅有一个消费者线程工作。这个框架会从Disruptor队列中依次取出RingBufferTruck对象，然后根据如下选项来操作：

- 如果RingBufferTruck对象中封装的是FSWALEntry，就会执行文件append操作，将记录追加到HDFS文件中。需要注意的是，此时数据有可能并没有实际落盘，而只是写入到文件缓存。
- 如果RingBufferTruck对象是SyncFuture，会调用线程池的线程异步地批量刷盘，刷般成功之后唤醒工作线程完成HLog的sync操作。

2.2 随机写入MemStore KeyValue写入Region分为两步：首先追加写入HLog，再写入MemStore。MemStore使用数据结构ConcurrentSkipListMap来实际存储KeyValue，优点是能够非常友好地支持大规模并发写入，同时跳跃表本身是有序存储的，这有利于数据有序落盘，并且有利于提升MemStore中的KeyValue查找性能。 KeyValue写入MemStore并不会每次都随机在堆上创建一个内存对象，然后再放到ConcurrentSkipListMap中，这样会带来非常严重的内存碎片，进而可能频繁触发Full GC。HBase使用MemStore-Local Allocation Buffer(MSLAB)机制预先申请一个大的（2M）的Chunk内存，写入的KeyValue会进行一次封装，顺序拷贝这个Chunk中，这样，MemStore中的数据从内存flush到硬盘的时候，JVM内存留下来的就不再是小的无法使用的内存碎片，而是大的可用的内存片段。基于这样的设计思路，MemStore的写入流程可以表述为以下3步。 1）检查当前可用的Chunk是否写满，如果写满，重新申请一个2M的Chunk。 2）将当前KeyValue在内存中重新构建，在可用Chunk的指定offset处申请内存创建一个新的KeyValue对象 3）将新建的KeyValue对象写入ConCurrentSkipListMap中。 3 MemStore Flush 3.1 触发条件 HBase会在以下几种情况下触发flush操作。

- MemStore级别限制：当Region中任意一个MemStore的大小达到了上限（hbase.hregion.memstore.flush.size，默认为128M），会触发MemStore刷新。
- Region级别限制：当Region中所有MemStore的大小总和达到了上限（hbase.hregion.memstore.block.multiplier * hbase.hregion.memstore.flush.size），会触发MemStore刷新。
- RegionServer级别限制：当RegionServer中MemStore的大小总和超过低水位阈值hbase.regionserver.global.memstore.size.lower.limit * hbase.regionserver.global.memstore.size，RegionServer开始强制执行flush，先flush MemStore最大的Region，再flush次大的，依次执行。如果此时写入吞吐量依然很高，导致总MemStore大小超过高水位阈值hbase.regionserver.global.memstore.size，RegionServer会阻塞更新并强制执行flush，直到总MemStore大小下降到低水位阈值。
- 当一个RegionServer中的HLog数量达到上限（可通过参数hbase.regionserver.maxlogs配置）时，系统会选取最早的HLog对应的一个或多个Region进行flush。
- HBase定期刷新MemStore：默认周期为1小时，确保MemStore不会长时间没有持久化。为避免所有的MemStore在同一时间都进行flush而导致的问题，定期的flush操作有一定时间的随机延时。
- 手动flush：用户可以通过shell命令flush \'tablename\'或者flush \'regionname\'分别对一个表或者一个Region进行flush。

3.2 执行流程为了减少flush过程对读写的影响，HBase采用了类似于两阶段提交的方式，将整个flush过程分为三个阶段。 1）prepare阶段：遍历当前Region中的所有MemStore，将MemStore中当前数据集CellSkipListSet（内部实现采用ConcurrSkipListMap）做一个快照snapshot，然后再新建一个CellSkipListSet接收新的数据写入。prepare阶段需要添加updateLock对写请求阻塞，结束之后会释放该锁。因为此阶段没有任何费时操作，因此持锁时间很短。 2）flush阶段：遍历所有MemStore，将prepare阶段生成的snapshot持久化为临时文件，临时文件会统一放到目录.tmp下。这个过程因为涉及磁盘IO操作，因此相对比较耗时。 3）commit阶段：遍历所有的MemStore，将flush阶段生成的临时文件移到指定的ColumnFamily目录下，针对HFile生成对应的storefile和Reader，把storefile添加到Store的storefiles列表中，最后再清空prepare阶段生成的snapshot。 flush流程可以通过日志信息查看： flush阶段

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commit阶段

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3.3 生成HFile HBase执行flush操作之后将内存中的数据按照特定格式写成HFile文件。（1）HFile结构 HFile依次由Scanned Block、Non-scanned Block、Load-on-open以及Trailer四部分组成。结构如下图：

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HFile依次由Scanned Block、Non-scanned Block、Load-on-open以及Trailer四个部分组成。 Scanned Block：这部分主要存储真实的KV数据，包括Data Block、Leaf Index Block和Bloom Block。 Non-scanned Block：这部分主要存储Meta Block，这种Block大多数据情况下可以不用关心。 Load-on-open：主要存储HFile元数据信息，包括索引根节点、布隆过滤器元数据等，在RegionServer打开HFile就会加载到内存，作为查询的入口。 Trailer：存储Load-on-open和Scanned Block在HFile文件中的偏移量、文件大小（未压缩）、压缩算法、存储KV个数以及HFile版本等信息。Trail部分的大小是固定的。 MemStore中KV在flush成HFile时首先构建Scanned Block部分，即KV写进来之后先构建Data Block并依次写入文件，在形成Data Block过程中会依次构建形成Leaf index Block、Bloom Block并依次写入文件。一量MemStore中所有KV都写入完成，Scanned Block部分就构建完成。 Non-scanned Block、Load-on-open以及Trailer这三部分是在所有KV数据完成写入后再追加写入的。（2）构建“Scanned Block” 下图为MemStore中KV数据写入HFile的基本流程，可以分为以下4个步骤。

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1）MemStore执行flush，首先新建一个Scanner，这个Scanner从存储KV数据的CellSkipListSet中依次从小到大读出每个cell（KeyValue）。这里必须注意读取的顺序性，读取的顺序性保证了HFile文件中数据存储的顺序性，同时读取的顺序性是保证HFile索引构建以及布隆过滤器Meta Block构建的前提。 2）appendGeneralBloomFilter：在内存中使用布隆过滤器算法构建Bloom Block，也称为Bloom Chunk。 3）appendDeleteFamilyBloomFilter：针对标记为“DeleteFamily”或者“DeleteFamilyVersion”的cell，在内存中使用布隆过滤器算法构建Bloom Block，基本流程和appendGeneralBloomFilter相同。 4）（HFile。Writer）writer.append：将cell写入Data Block中，这是HFile文件构建的核心。（3）构建Bloom Block 下图为Bloom Block构建示意图，实际实现中使用chunk表示Block概念，两者等价。

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布隆过滤器内存中维护了多个称为chunk的数据结构，一个chunk主要由两个元素组成：

- 一块连续的内存区域，主要存储一个特定长度的数组。默认数组中所有位都为0，对于row类型的布隆过滤器，cell进来之后会对其rowkey执行hash映射，将其映射到位数组的某一位，该位的值修改为1.
- firstkey，第一个写入该chunk的cell的rowkey，用来构建Bloom Index Block

cell写进来之后，首先判断当前chunk是否已经写满，写满的标准是这个chunk容纳的cell个数是否超过阈值。如果超过阈值，就会重新申请一个chunk，并将当前chunk放入ready chunks集合中。如果没有写满，则根据布隆过滤器算法使用多个hash函数分别对cell的rowkey进行映射，并将相应的位数组位置为1. （4）构建Data Block 一个cell在内存中生成对应的布隆过滤器信息之后就会写入Data Block，写入过程分为两步。 1）Encoding KeyValue：使用特定的编码对cell进行编码处理，HBase中主要的编码器有DiffKeyDeltaEncoder、FastDiffDeltaEncoder以及PrefixDeltaEncoder等。编码的基本思路是，根据上一个KeyValue和当前KeyValue比较之后取delta，展开讲就是rowkey、column family以及column分别进行比较然后取delta。假如前两个KeyValue的rowkey相同，当前keyrow就可以使用特定的一个flag标记，不需要再完整地存储整个rowkey。这样，在某些场景下可以极大地减少存储空间。 2）将编码后的KeyValue写入DataOutputStream。随着cell的不断写入，当前Data Block会因为大小超过阈值（默认64KB）而写满。写满后Data Block会将DataOutputStream的数据flush到文件，该Data Block此时完成落盘。（5）构建Leaf Index Block Data Block完成落盘之后会立刻在内存中构建一个Leaf Index Entry对象，并将该对象加入到当前Leaf Index Block。Leaf Index Entry对象有三个重要的字段。 firstKey：落盘Data Block的第一个key。用来作为索引节点的实际内容，在索引树执行索引查找的时候使用。 blockOffset：落盘Data Block在HFile中的偏移量。用于索引目标确定后快速定位目标Data Block。 blockDataSize：落盘Data Block的大小。用于定位到Data Block之后的数据加载。 Leaf Index Entry的构建如下图所示

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同样，Leaf Index Block会随着Leaf Index Entry的不断写入慢慢变大，一量大小超过阈值（默认64K），就需要flush到文件执行落盘。需要注意的时，Leaf Index Block落盘是追加写入文件的，所以就会形成HFile中Data Block、Leaf Index Block交叉出现的情况。和Data Block落盘流程一样，Leaf Index Block落盘之后还需要再往上构建Root Index Entry并写入Root Index Block，形成索引树的根节点。但根节点并没有追加写入“Scanned block”部分，而是在最后写入“Load-on-open”部分。可以看出，HFile文件中的索引树的构建是由低向上发展的，先生成Data Block，再生成Leaf Index Block，最后生成Root Index Block。而检索rowkey时刚好相反，先在Root Index Block中查询定位到某个Leaf Index Block，再在Leaf Index Block中二分查找定位到某个Data Block，最后将Data Block加载到内存进行遍历查找。（6）构建Bloom Block Index 完成Data Block落盘还有一件非常重要的事情：检查是有否已经写满的Bloom Block。如果有，将Bloom Block追加写入文件，在内存中构建一个Bloom Index Entry并写入Bloom Index Block。整个流程与Data Block落盘后构建Leaf Index Entry并写入Leaf Index Block的流程完全一样。《HBase原理与实践》学习笔记【HBase写入流程】