Hbase优化之一

ゞ浴缸里的玫瑰 2023-01-22 02:53 24阅读 0赞

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因[官方Book Performance Tuning][Book Performance Tuning]部分章节没有按配置项进行索引，不能达到快速查阅的效果。所以我以配置项驱动，重新整理了原文，并补充一些自己的理解，如有错误，欢迎指正。

### 配置优化 ###

**zookeeper.session.timeout  
默认值**：3分钟（180000ms）  
**说明**：RegionServer与Zookeeper间的连接超时时间。当超时时间到后，ReigonServer会被Zookeeper从RS集群清单中移除，HMaster收到移除通知后，会对这台server负责的regions重新balance，让其他存活的RegionServer接管.  
**调优**：  
这个timeout决定了RegionServer是否能够及时的failover。设置成1分钟或更低，可以减少因等待超时而被延长的failover时间。  
不过需要注意的是，对于一些Online应用，RegionServer从宕机到恢复时间本身就很短的（网络闪断，crash等故障，运维可快速介入），如果调低timeout时间，反而会得不偿失。因为当ReigonServer被正式从RS集群中移除时，HMaster就开始做balance了（让其他RS根据故障机器记录的WAL日志进行恢复）。当故障的RS在人工介入恢复后，这个balance动作是毫无意义的，反而会使负载不均匀，给RS带来更多负担。特别是那些固定分配regions的场景。

**hbase.regionserver.handler.count  
默认值**：10  
**说明**：RegionServer的请求处理IO线程数。  
**调优**：  
这个参数的调优与内存息息相关。  
较少的IO线程，适用于处理单次请求内存消耗较高的Big PUT场景（大容量单次PUT或设置了较大cache的scan，均属于Big PUT）或ReigonServer的内存比较紧张的场景。  
较多的IO线程，适用于单次请求内存消耗低，TPS要求非常高的场景。设置该值的时候，以监控内存为主要参考。  
这里需要注意的是如果server的region数量很少，大量的请求都落在一个region上，因快速充满memstore触发flush导致的读写锁会影响全局TPS，不是IO线程数越高越好。  
压测时，开启[Enabling RPC-level logging][]，可以同时监控每次请求的内存消耗和GC的状况，最后通过多次压测结果来合理调节IO线程数。  
这里是一个案例?[Hadoop and HBase Optimization for Read Intensive Search Applications][]，作者在SSD的机器上设置IO线程数为100，仅供参考。

**hbase.hregion.max.filesize  
默认值**：256M  
**说明**：在当前ReigonServer上单个Reigon的最大存储空间，单个Region超过该值时，这个Region会被自动split成更小的region。  
**调优**：  
小region对split和compaction友好，因为拆分region或compact小region里的storefile速度很快，内存占用低。缺点是split和compaction会很频繁。  
特别是数量较多的小region不停地split, compaction，会导致集群响应时间波动很大，region数量太多不仅给管理上带来麻烦，甚至会引发一些Hbase的bug。  
一般512以下的都算小region。

大region，则不太适合经常split和compaction，因为做一次compact和split会产生较长时间的停顿，对应用的读写性能冲击非常大。此外，大region意味着较大的storefile，compaction时对内存也是一个挑战。  
当然，大region也有其用武之地。如果你的应用场景中，某个时间点的访问量较低，那么在此时做compact和split，既能顺利完成split和compaction，又能保证绝大多数时间平稳的读写性能。

既然split和compaction如此影响性能，有没有办法去掉？  
compaction是无法避免的，split倒是可以从自动调整为手动。  
只要通过将这个参数值调大到某个很难达到的值，比如100G，就可以间接禁用自动split（RegionServer不会对未到达100G的region做split）。  
再配合[RegionSplitter][]这个工具，在需要split时，手动split。  
手动split在灵活性和稳定性上比起自动split要高很多，相反，管理成本增加不多，比较推荐online实时系统使用。

内存方面，小region在设置memstore的大小值上比较灵活，大region则过大过小都不行，过大会导致flush时app的IO wait增高，过小则因store file过多影响读性能。

**hbase.regionserver.global.memstore.upperLimit/lowerLimit**

**默认值：**0.4/0.35  
**upperlimit说明**：hbase.hregion.memstore.flush.size 这个参数的作用是当单个Region内所有的memstore大小总和超过指定值时，flush该region的所有memstore。RegionServer的flush是通过将请求添加一个队列，模拟生产消费模式来异步处理的。那这里就有一个问题，当队列来不及消费，产生大量积压请求时，可能会导致内存陡增，最坏的情况是触发OOM。  
这个参数的作用是防止内存占用过大，当ReigonServer内所有region的memstores所占用内存总和达到heap的40%时，HBase会强制block所有的更新并flush这些region以释放所有memstore占用的内存。  
**lowerLimit说明**： 同upperLimit，只不过lowerLimit在所有region的memstores所占用内存达到Heap的35%时，不flush所有的memstore。它会找一个memstore内存占用最大的region，做个别flush，此时写更新还是会被block。lowerLimit算是一个在所有region强制flush导致性能降低前的补救措施。在日志中，表现为 “\*\* Flush thread woke up with memory above low water.”  
**调优**：这是一个Heap内存保护参数，默认值已经能适用大多数场景。  
参数调整会影响读写，如果写的压力大导致经常超过这个阀值，则调小读缓存hfile.block.cache.size增大该阀值，或者Heap余量较多时，不修改读缓存大小。  
如果在高压情况下，也没超过这个阀值，那么建议你适当调小这个阀值再做压测，确保触发次数不要太多，然后还有较多Heap余量的时候，调大hfile.block.cache.size提高读性能。  
还有一种可能性是?hbase.hregion.memstore.flush.size保持不变，但RS维护了过多的region，要知道 region数量直接影响占用内存的大小。

**hfile.block.cache.size**

**默认值**：0.2  
**说明**：storefile的读缓存占用Heap的大小百分比，0.2表示20%。该值直接影响数据读的性能。  
**调优**：当然是越大越好，如果写比读少很多，开到0.4-0.5也没问题。如果读写较均衡，0.3左右。如果写比读多，果断默认吧。设置这个值的时候，你同时要参考?hbase.regionserver.global.memstore.upperLimit?，该值是memstore占heap的最大百分比，两个参数一个影响读，一个影响写。如果两值加起来超过80-90%，会有OOM的风险，谨慎设置。

**hbase.hstore.blockingStoreFiles**

**默认值：**7  
**说明**：在flush时，当一个region中的Store（Coulmn Family）内有超过7个storefile时，则block所有的写请求进行compaction，以减少storefile数量。  
**调优**：block写请求会严重影响当前regionServer的响应时间，但过多的storefile也会影响读性能。从实际应用来看，为了获取较平滑的响应时间，可将值设为无限大。如果能容忍响应时间出现较大的波峰波谷，那么默认或根据自身场景调整即可。

**hbase.hregion.memstore.block.multiplier**

**默认值：**2  
**说明**：当一个region里的memstore占用内存大小超过hbase.hregion.memstore.flush.size两倍的大小时，block该region的所有请求，进行flush，释放内存。  
虽然我们设置了region所占用的memstores总内存大小，比如64M，但想象一下，在最后63.9M的时候，我Put了一个200M的数据，此时memstore的大小会瞬间暴涨到超过预期的hbase.hregion.memstore.flush.size的几倍。这个参数的作用是当memstore的大小增至超过hbase.hregion.memstore.flush.size 2倍时，block所有请求，遏制风险进一步扩大。  
**调优**： 这个参数的默认值还是比较靠谱的。如果你预估你的正常应用场景（不包括异常）不会出现突发写或写的量可控，那么保持默认值即可。如果正常情况下，你的写请求量就会经常暴长到正常的几倍，那么你应该调大这个倍数并调整其他参数值，比如hfile.block.cache.size和hbase.regionserver.global.memstore.upperLimit/lowerLimit，以预留更多内存，防止HBase server OOM。

**hbase.hregion.memstore.mslab.enabled**

**默认值：**true  
**说明**：减少因内存碎片导致的Full GC，提高整体性能。  
**调优**：详见 [http://kenwublog.com/avoid-full-gc-in-hbase-using-arena-allocation][http_kenwublog.com_avoid-full-gc-in-hbase-using-arena-allocation]

### 其他 ###

**启用LZO压缩**  
LZO对比Hbase默认的GZip，前者性能较高，后者压缩比较高，具体参见?**[Using LZO Compression][] 。**对于想提高HBase读写性能的开发者，采用LZO是比较好的选择。对于非常在乎存储空间的开发者，则建议保持默认。

**不要在一张表里定义太多的Column Family**

Hbase目前不能良好的处理超过包含2-3个CF的表。因为某个CF在flush发生时，它邻近的CF也会因关联效应被触发flush，最终导致系统产生更多IO。

**批量导入**

在批量导入数据到Hbase前，你可以通过预先创建regions，来平衡数据的负载。详见?[Table Creation: Pre-Creating Regions][Table Creation_ Pre-Creating Regions]

**避免CMS concurrent mode failure**

HBase使用CMS GC。默认触发GC的时机是当年老代内存达到90%的时候，这个百分比由 -XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=N 这个参数来设置。concurrent mode failed发生在这样一个场景：  
当年老代内存达到90%的时候，CMS开始进行并发垃圾收集，于此同时，新生代还在迅速不断地晋升对象到年老代。当年老代CMS还未完成并发标记时，年老代满了，悲剧就发生了。CMS因为没内存可用不得不暂停mark，并触发一次stop the world（挂起所有jvm线程），然后采用单线程拷贝方式清理所有垃圾对象。这个过程会非常漫长。为了避免出现concurrent mode failed，建议让GC在未到90%时，就触发。

通过设置?-XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=N

这个百分比， 可以简单的这么计算。如果你的?hfile.block.cache.size 和?hbase.regionserver.global.memstore.upperLimit 加起来有60%（默认），那么你可以设置 70-80，一般高10%左右差不多。

**hbase.balancer.period**

hbase自身进行balance操作的间隔时间，默认为300000，以依情况而定。也可关闭，通过对region的监控，手动调整region。

**hbase.client.pause**

client在写时会进行多次的重试，重试的间隔采用的是指数避让的方法，间隔时间为1秒，即为1000，

在默认10次重试的情况下，就会是这样的间隔时间：\[1,1,1,2,2,4,4,8,16,32\]，

从这可以看出当server出现异常时会导致client长时间的等待，因此可以将client的重试间隔时间调短为20ms

**hbase.hregion.max.filesize**

如果region是手动split，建议大小在100G或者更大(设置一个不可达到的值)，如果是自动split，建议在1G-2G之间

### Hbase客户端优化 ###

**AutoFlush**

将[HTable][]的setAutoFlush设为false，可以支持客户端批量更新。即当Put填满客户端flush缓存时，才发送到服务端。  
默认是true。

**Scan Caching**

scanner一次缓存多少数据来scan（从服务端一次抓多少数据回来scan）。  
默认值是 1，一次只取一条。

**Scan Attribute Selection**

scan时建议指定需要的Column Family，减少通信量，否则scan操作默认会返回整个row的所有数据（所有Coulmn Family）。

**Close ResultScanners**

通过scan取完数据后，记得要关闭ResultScanner，否则RegionServer可能会出现问题（对应的Server资源无法释放）。

**Optimal Loading of Row Keys**

当你scan一张表的时候，返回结果只需要row key（不需要CF, qualifier,values,timestaps）时，你可以在scan实例中添加一个filterList，并设置 MUST\_PASS\_ALL操作，filterList中add?[FirstKeyOnlyFilter][]或[KeyOnlyFilter][]。这样可以减少网络通信量。

**Turn off WAL on Puts**

当Put某些非重要数据时，你可以设置writeToWAL(false)，来进一步提高写性能。writeToWAL(false)会在Put时放弃写WAL log。风险是，当RegionServer宕机时，可能你刚才Put的那些数据会丢失，且无法恢复。

**启用Bloom Filter**

[Bloom Filter][]通过空间换时间，提高读操作性能。

最后，感谢[嬴北望][Link 1]同学对”hbase.hregion.memstore.flush.size”和“hbase.hstore.blockingStoreFiles”错误观点的修正。

本文转自：[http://kenwublog.com/hbase-performance-tuning][http_kenwublog.com_hbase-performance-tuning]

# [提升hbase性能的几个地方][hbase] #

**1、使用bloomfilter和mapfile\_index\_interval**

<table style="height:459px"> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td style="font-size:1em; width:306pt; height:14.25pt; color:rgb(0,0,255); vertical-align:middle"> Bloomfilter(开启/未开启=1/0)</td> 
   <td style="font-size:1em; width:207.75pt; height:14.25pt; color:rgb(0,0,255); vertical-align:middle"> mapfile_index_interval</td> 
   <td style="font-size:1em; width:102pt; height:14.25pt; color:rgb(0,0,255); vertical-align:middle"> Exists(0-10000)/ms</td> 
   <td style="font-size:1em; width:111.75pt; height:14.25pt; color:rgb(0,0,255); vertical-align:middle"> Get(10001 - 20000)/ms</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td style="font-size:1em; width:306pt; height:14.25pt; vertical-align:middle"> 0</td> 
   <td style="font-size:1em; width:207.75pt; height:14.25pt; vertical-align:middle"> 128</td> 
   <td style="font-size:1em; width:102pt; height:14.25pt; vertical-align:middle"> 22460</td> 
   <td style="font-size:1em; width:111.75pt; height:14.25pt; vertical-align:middle"> 23715</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td style="font-size:1em; width:306pt; height:14.25pt; vertical-align:middle"> 0</td> 
   <td style="font-size:1em; width:207.75pt; height:14.25pt; vertical-align:middle"> 0</td> 
   <td style="font-size:1em; width:102pt; height:14.25pt; vertical-align:middle"> 11897</td> 
   <td style="font-size:1em; width:111.75pt; height:14.25pt; vertical-align:middle"> 11416</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td style="font-size:1em; width:306pt; height:14.25pt; vertical-align:middle"> 0</td> 
   <td style="font-size:1em; width:207.75pt; height:14.25pt; vertical-align:middle"> 64</td> 
   <td style="font-size:1em; width:102pt; height:14.25pt; vertical-align:middle"> 13692</td> 
   <td style="font-size:1em; width:111.75pt; height:14.25pt; vertical-align:middle"> 14034</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td style="font-size:1em; width:306pt; height:14.25pt; vertical-align:middle"> 1</td> 
   <td style="font-size:1em; width:207.75pt; height:14.25pt; vertical-align:middle"> 128</td> 
   <td style="font-size:1em; width:102pt; height:14.25pt; vertical-align:middle"> 3275</td> 
   <td style="font-size:1em; width:111.75pt; height:14.25pt; vertical-align:middle"> 3686</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td style="font-size:1em; width:306pt; height:14.25pt; vertical-align:middle"> 1</td> 
   <td style="font-size:1em; width:207.75pt; height:14.25pt; vertical-align:middle"> 64</td> 
   <td style="font-size:1em; width:102pt; height:14.25pt; vertical-align:middle"> 2961</td> 
   <td style="font-size:1em; width:111.75pt; height:14.25pt; vertical-align:middle"> 3010</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td style="font-size:1em; width:306pt; height:14.25pt; vertical-align:middle"> 1</td> 
   <td style="font-size:1em; width:207.75pt; height:14.25pt; vertical-align:middle"> 0</td> 
   <td style="font-size:1em; width:102pt; height:14.25pt; vertical-align:middle"> 3339</td> 
   <td style="font-size:1em; width:111.75pt; height:14.25pt; vertical-align:middle"> 3498</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td style="font-size:1em">&nbsp;</td> 
   <td style="font-size:1em">&nbsp;</td> 
   <td style="font-size:1em">&nbsp;</td> 
   <td style="font-size:1em">&nbsp;</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td style="font-size:1em; width:306pt; height:14.25pt; vertical-align:middle"> 测试环境为:单机,规模为10万条数据。随机在10000条数据中有99条存在的情况下。</td> 
   <td style="font-size:1em">&nbsp;</td> 
   <td style="font-size:1em">&nbsp;</td> 
   <td style="font-size:1em">&nbsp;</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td style="font-size:1em; width:306pt; height:14.25pt; color:rgb(255,0,0); vertical-align:middle"> 结论：开启bloomfilter比没开启要快3、4倍。而适当的减少mapfile_index_interval可以提升性能</td> 
   <td style="font-size:1em">&nbsp;</td> 
   <td style="font-size:1em">&nbsp;</td> 
   <td style="font-size:1em">&nbsp;</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

注意：在1.9.3版本的hbase中，bloomfilter是不支持的，存在一个bug，可以通过如下的修改加以改正：  
    (1)、在方法org.apache.hadoop.hbase.regionserver.HStore.createReaders()中，找到如下行  
    BloomFilterMapFile.Reader reader = file.getReader(fs, false, false);  
    将其改成  
    BloomFilterMapFile.Reader reader = file.getReader(fs, this.family.isBloomfilter(), false);  
    (2)、在方法org.apache.hadoop.hbase.HColumnDescriptor.toString()中，找到如下的代码行  
      if (key != null && key.toUpperCase().equals(BLOOMFILTER)) \{  
        // Don't emit bloomfilter.  Its not working.  
        continue;  
      \}  
    将其注释掉  
  
2、hbase对于内存有特别的嗜好，在硬件允许的情况下配足够多的内存给它。  
    通过修改hbase-env.sh中的  
    export HBASE\_HEAPSIZE=3000 \#这里默认为1000m  
  
3、修改java虚拟机属性  
    (1)、在环境允许的情况下换64位的虚拟机  
    (2)、替换掉默认的垃圾回收器，因为默认的垃圾回收器在多线程环境下会有更多的wait等待  
    export HBASE\_OPTS="-server -XX:NewSize=6m -XX:MaxNewSize=6m -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:+CMSIncrementalMode"  
  
4、增大RPC数量  
    通过修改hbase-site.xml中的      
    hbase.regionserver.handler.count属性，可以适当的放大。默认值为10有点小  
  
5、做程序开发是注意的地方  
    (1)、需要判断所求的数据行是否存在时，尽量不要用HTable.exists(final byte \[\] row) 而用HTable.exists(final byte \[\] row, final byte\[\] column)等带列族的方法替代。  
    (2)、不要使用HTable.get(final byte \[\] row, final byte \[\] column) == null来判断所求的数据存在，而是用HTable.exists(final byte \[\] row, final byte\[\] column)替代  
    (3)、HTable.close()方法少用.因为我遇到过一些很令人费解的错误  
  
6、记住HBase是基于列模式的存储，如果一个列族能搞定就不要把它分开成两个，关系数据库的那套在这里很不实用.分成多个列来存储会浪费更多的空间，除非你认为现在的硬盘和白菜一个价。  
  
7、如果数据量没有达到TB级别或者没有上亿条记录，很难发挥HBase的优势，建议换关系数据库或别的存储技术。

[Book Performance Tuning]: http://hbase.apache.org/book.html#performance
[Enabling RPC-level logging]: http://hbase.apache.org/book.html#rpc.logging
[Hadoop and HBase Optimization for Read Intensive Search Applications]: http://software.intel.com/en-us/articles/hadoop-and-hbase-optimization-for-read-intensive-search-applications/
[RegionSplitter]: http://hbase.apache.org/apidocs/org/apache/hadoop/hbase/util/RegionSplitter.html
[http_kenwublog.com_avoid-full-gc-in-hbase-using-arena-allocation]: http://kenwublog.com/avoid-full-gc-in-hbase-using-arena-allocation
[Using LZO Compression]: http://wiki.apache.org/hadoop/UsingLzoCompression
[Table Creation_ Pre-Creating Regions]: http://hbase.apache.org/book.html#precreate.regions
[HTable]: http://hbase.apache.org/apidocs/org/apache/hadoop/hbase/client/HTable.html
[FirstKeyOnlyFilter]: http://hbase.apache.org/apidocs/org/apache/hadoop/hbase/filter/FirstKeyOnlyFilter.html
[KeyOnlyFilter]: http://hbase.apache.org/apidocs/org/apache/hadoop/hbase/filter/KeyOnlyFilter.html
[Bloom Filter]: http://hbase.apache.org/book.html#blooms
[Link 1]: http://lidejiasw.wordpress.com/
[http_kenwublog.com_hbase-performance-tuning]: http://kenwublog.com/hbase-performance-tuning
[hbase]: http://www.cnblogs.com/chenjingjing/archive/2010/01/26/1656895.html