深入浅出系列Hbase之memstore flush、compaction

小鱼儿 2023-02-20 07:24 23阅读 0赞

# Memstore Flush #

### 介绍 ###

Memstore Flush深度解析请阅读：[http://hbasefly.com/2016/03/23/hbase-memstore-flush/][http_hbasefly.com_2016_03_23_hbase-memstore-flush]

### 触发条件 ###

memstore级别限制：

> 当region的任意一个store的memstore的size，达到hbase.hregion.memstore.flush.size（默认128M），会触发memstore flush操作

region级别限制:

>     当region所有的memstore的size和，达到hbase.hregion.memstore.block.multiplier \*   
>     hbase.hregion.memstore.flush.size= 128\*4=512M  
>     会触发memstore flush，同时会阻塞所有的写入该store的写请求！  
>     继续对该region写请求，会抛错  region too busy exception异常。

regionserver级别限制：

> 1、当rs节点上所有的memstore的size和 ，超过低水位线阈值
> 
> hbase.regionserver内存大小  
> \*  
> hbase.regionserver.global.memstore.size   
> \*  
> hbase.regionserver.global.memstore.size.lower.limit  
> =48G\*0.45\*0.91=19.656G，  
> rs强制执行flush。先flush memstore最大的region，再第二大的，  
> 直到总的memstore大小下降到低水位线的阈值。
> 
> 2、如果此时写入非常繁忙，导致总的memstore大小hbase.regionserver内存大小
> 
> \*  
> hbase.regionserver.global.memstore.size = 21.6G  
> rs会阻塞写 读的请求，并强制flush，达到低水位阈值(安全阈值)
> 
>   
> hbase.regionserver.global.memstore.size.lower.limit  
> 《==》  
> hbase.regionserver.global.memstore.lowerLimit

Hlog级别限制：

> 当rs的hlog数量达到hbase.regionserver.max.logs  32  会选择最早的hlog的对应的一个或多个region进行flush。

定期级别限制：

> hbase.regionserver.optionalcacheflushinterval 默认1h  为避免所有的memstore在同一个时间点进行flush导致的问题，  
> 定期的flush其实会有一定的随机时间延时。  
> 设置为0 就是禁用

手动级别限制：

> flush 命令 可以封装脚本

总结：

>     在生产上，唯独触发rs级别的限制导致flush,是属于灾难级别的，会阻塞所有落在该rs节点的读写请求，直到总的memstore大小降到低水位线，阻塞时间较长。
> 
> 其他的级别限制，只会阻塞对应的region的读写请求，阻塞时间较短。

# Compaction #

有minor compaction 小合并和major compaction 大合并

每次flush操作都是将一个memstore数据写到HFile文件，所以hdfs上有很多的hfile文件。小文件多了对后面的读操作有影响，所以hbase会定时将hfile文件合并。

minor compaction 小合并: 选取部分小的相邻的hfile合并为一个更大的hfile  
major compaction 大合并：将一个store的所有的hfile文件合并一个hfile。  
这个过程【重之又重】：  
    清理TTL过期数据  
    版本号超过设定的数据会被清理(put)  
    被删除的数据(delete)

所以 major compaction持续时间较长，整个过程消费大量的系统资源（带宽 和短时间的IO压力），对上层业务会有较大的影响！  
所以生产上尽可能的避免发生major compaction，一般通过关闭自动触发大合并，改为手动触发，在业务低谷时期，执行。（一般在凌晨调度脚本，去执行）

我们要清楚为什么要合并？

>     随着hflie文件越来越多，查询需要更多的IO，读取延迟较大。所以需要compaction，主要为了消费带宽和短时间的IO压力，来换取以后查询的低延迟。

合并作用：

>     合并小文件  减少文件数量  减小稳定度的延迟，消除无效数据 降低存储空间，提高数据的本地化率

合并的触发条件：

>   先判断是否触发小合并，再判断是否大合并  
> a.memstore flush：合并根源来自flush，当memstore达到阈值或者其他条件就触发flush，将数据写到hflie，正是因为文件多，才需要合并。  
> 每次flush之后，就当前的store文件数进行校验判断，一旦store的总文件数超过hbase.hstore.compactionThreshold（默认3），就会触发合并
> 
> b.后台线程定期检查  
> 后台线程compactchecker 定期检查是否需要执行合并。检查周期为  
> hbase.server.thread.wakefrequency\*hbase.server.compactchecker.interval.multiplier=10000ms\*1000。在不做参数修改情况的下，compactchecker 大概是2hr,46min,40s执行一次
> 
> 当文件小于 hbase.hstore.compaction.min.size会被立即添加到合并的队列，当storefiles数量超过  
> hbase.hstore.compaction.min时，就小合并启动。
> 
> 生产上：  
> hbase.hregion.majorcompaction      0  大合并关闭   
> hbase.hstore.compactionThreshold   6（默认3） 小合并

下面是HBASE与zookeeper连接时需要的文件配置优化

<property>
                <name>zookeeper.session.timeout</name>
                <value>120000</value>
        </property>
    
        
        <property>
                <name>hbase.regionserver.restart.on.zk.expire</name>
                <value>true</value>
        </property>

[http_hbasefly.com_2016_03_23_hbase-memstore-flush]: http://hbasefly.com/2016/03/23/hbase-memstore-flush/