一条数据的HBase之旅,简明HBase入门教程-Write全流程

如果将上篇内容理解为一个冗长的”铺垫”,那么,从本文开始,剧情才开始正式展开。本文基于提供的样例数据,介绍了写数据的接口,RowKey定义,数据在客户端的组装,数据路由,打包分发,以及RegionServer侧将数据写入到Region中的全部流程。

本文整体思路:

  1. 前文内容回顾
  2. 示例数据
  3. HBase可选接口介绍
  4. 表服务接口介绍
  5. 介绍几种写数据的模式
  6. 如何构建Put对象(包含RowKey定义以及列定义)
  7. 数据路由
  8. Client侧的分组打包
  9. Client发RPC请求到RegionServer
  10. 安全访问控制
  11. RegionServer侧处理:Region分发
  12. Region内部处理:写WAL
  13. Region内部处理:写MemStore

为了保证”故事”的完整性,导致本文篇幅过长,非常抱歉,读者可以按需跳过不感兴趣的内容。

前文回顾

上篇文章主要介绍了如下内容:

  • HBase项目概况(搜索引擎热度/社区开发活跃度)

  • HBase数据模型(RowKey,稀疏矩阵,Region,Column Family,KeyValue)

  • 基于HBase的数据模型,介绍了HBase的适合场景(以实体/事件为中心的简单结构的数据)

  • 介绍了HBase与HDFS的关系,集群关键角色以及部署建议

  • 写数据前的准备工作:建立连接,建表

示例数据

(上篇文章已经提及,这里再复制一次的原因,一是为了让下文内容更容易理解,二是个别字段名称做了调整)

给出一份我们日常都可以接触到的数据样例,先简单给出示例数据的字段定义:

Data-Sample-Definition

本文力求简洁,仅给出了最简单的几个字段定义。如下是”虚构”的样例数据:

Data-Sample

在本文大部分内容中所涉及的一条数据,是上面加粗的最后一行”Mobile1“为”13400006666“这行记录。在下面的流程图中,我们使用下面这样一个红色小图标来表示该数据所在的位置:

data

写数据

可选接口

HBase中提供了如下几种主要的接口:

  • Java Client API

    HBase的基础API,应用最为广泛。

  • HBase Shell

    基于Shell的命令行操作接口,基于Java Client API实现。

  • Restful API

    Rest Server侧基于Java Client API实现。

  • Thrift API

    Thrift Server侧基于Java Client API实现。

  • MapReduce Based Batch Manipulation API

    基于MapReduce的批量数据读写API。

除了上述主要的API,HBase还提供了基于Spark的批量操作接口以及C++ Client接口,但这两个特性都被规划在了3.0版本中,当前尚在开发中。

无论是HBase Shell/Restful API还是Thrift API,都是基于Java Client API实现的。因此,接下来关于流程的介绍,都是基于Java Client API的调用流程展开的。

关于表服务接口的抽象

同步连接与异步连接,分别提供了不同的表服务接口抽象:

  • Table 同步连接中的表服务接口定义

  • AsyncTable 异步连接中的表服务接口定义

异步连接AsyncConnection获取AsyncTable实例的接口默认实现:

default AsyncTable<AdvancedScanResultConsumer> getTable(TableName tableName) {
    return getTableBuilder(tableName).build();
}

同步连接ClusterConnection的实现类ConnectionImplementation中获取Table实例的接口实现:

@Override
public Table getTable(TableName tableName) throws IOException {
    return getTable(tableName, getBatchPool());
}

写数据的几种方式

  • Single Put

    单条记录单条记录的随机put操作。Single Put所对应的接口定义如下:

    在AsyncTable接口中的定义:

    CompletableFuture<Void> put(Put put);

    在Table接口中的定义:

    void put(Put put) throws IOException;
  • Batch Put

    汇聚了几十条甚至是几百上千条记录之后的小批次随机put操作。

    Batch Put只是本文对该类型操作的称法,实际的接口名称如下所示:

    在AsyncTable接口中的定义:

    List<CompletableFuture<Void>> put(List<Put> puts);

    在Table接口中的定义:

    void put(List<Put> puts) throws IOException;
  • Bulkload

    基于MapReduce API提供的数据批量导入能力,导入数据量通常在GB级别以上,Bulkload能够绕过Java Client API直接生成HBase的底层数据文件(HFile)。

构建Put对象

设计合理的RowKey

RowKey通常是一个或若干个字段的直接组合或经一定处理后的信息,因为一个表中所有的数据都是基于RowKey排序的,RowKey的设计对读写都会有直接的性能影响。

我们基于本文的样例数据,先给出两种RowKey的设计,并简单讨论各自的优缺点:

样例数据:

Data-Sample

RowKey Format 1: Mobile1 + StartTime

为了方便读者理解,我们在两个字段之间添加了连接符”^”。如下是RowKey以及相关排序结果:

RowKeyFormat1

RowKey Format 2: StartTime + Mobile1

RowKeyFormat2

从上面两个表格可以看出来,不同的字段组合顺序设计,带来截然不同的排序结果,我们将RowKey中的第一个字段称之为“先导字段”。第一种设计,有利于查询”手机号码XXX的在某时间范围内的数据记录”,但不利于查询”某段时间范围内有哪些手机号码拨出了电话?”,而第二种设计却恰好相反。

上面是两种设计都是两个字段的直接组合,这种设计在实际应用中,会带来读写热点问题,难以保障数据读写请求在所有Regions之间的负载均衡。避免热点的常见方法有如下几种:

  • Reversing

    如果先导字段本身会带来热点问题,但该字段尾部的信息却具备良好的随机性,此时,可以考虑将先导字段做反转处理,将尾部几位直接提前到前面,或者直接将整个字段完全反转。

    先导字段Mobile1翻转后,就具备非常好的随机性。

    例如:

    13400001111^201803010800

    将先导字段Mobile1反转后的RowKey变为:

    11110000431^201803010800

  • Salting

    Salting的原理是在RowKey的前面添加固定长度的随机Bytes,随机Bytes能保障数据在所有Regions间的负载均衡。

    RowKeyWithSalting

    Salting能很好的保障写入时将数据均匀分散到各个Region中,但对于读取却是不友好的,例如,如果读取Mobile1为”13400001111″在20180301这一天的数据记录时,因为Salting Bytes信息是随机选择添加的,查询时并不知道前面添加的Salting Bytes是”A”,因此{“A”, “B”, “C”}所关联的Regions都得去查看一下。

  • Hashing

    Hashing是将一个RowKey通过一个Hash函数生成一组固定长度的bytes,Hash函数能保障所生成的随机bytes具备良好的离散度,从而也能够均匀打散到各个Region中。Hashing既有利于随机写入,又利于基于知道RowKey各字段的确切信息之后的随机读取操作,但如果是基于RowKey范围的Scan或者是RowKey的模糊信息进行查询的话,就会带来显著的性能问题,因为原来在字典顺序相邻的RowKey列表,通过Hashing打散后导致这些数据被分散到了多个Region中。

因此,RowKey的设计,需要充分考虑业务的读写特点

本文内容假设RowKey设计:reversing(Mobile1) +StartTime

也就是说,RowKey由反转处理后的Mobile1与StartTime组成。对于我们所关注的这行数据:

WatchedData

RowKey应该为: 66660000431^201803011300

因为创建表时预设的Region与RowKey强相关,我们现在才可以给出本文样例所需要创建的表的”Region分割点“信息:

假设,Region分割点为“1,2,3,4,5,6,7,8,9”,基于这9个分割点,可以预先创建10个Region,这10个Region的StartKey和StopKey如下所示:

RegionSplitPoints

  • 第一个Region的StartKey为空,最后一个Region的StopKey为空

  • 每一个Region区间,都包含StartKey本身,但不包含StopKey

  • 由于Mobile1字段的最后一位是0~9之间的随机数字,因此,可以均匀打散到这10个Region中

定义列

每一个列在HBase中体现为一个KeyValue,而每一个KeyValue拥有特定的组成结构,这一点在上一篇文章的数据模型章节已经提到过。

所谓的定义列,就是需要定义出每一个列要存放的列族(Column Family)以及列标识(Qualifier)信息。

我们假设,存放样例数据的这个表名称为”TelRecords” ,为了简单起见,仅仅设置了1个名为”I”的列族。

QualifierDef

因为Mobile1与StartTime都已经被包含在RowKey中,所以,不需要再在列中存储一份。关于列族名称与列标识名称,建议应该简短一些,因为这些信息都会被包含在KeyValue里面,过长的名称会导致数据膨胀。

基于RowKey和列定义信息,就可以组建HBase的Put对象,一个Put对象用来描述待写入的一行数据,一个Put可以理解成与某个RowKey关联的1个或多个KeyValue的集合。

至此,这条数据已经转变成了Put对象,如下图所示:

Put

数据路由

初始化ZooKeeper Session

因为meta Region的路由信息存放于ZooKeeper中,在第一次从ZooKeeper中读取META Region的地址时,需要先初始化一个ZooKeeper Session。ZooKeeper Session是ZooKeeper Client与ZooKeeper Server端所建立的一个会话,通过心跳机制保持长连接。

获取Region路由信息

通过前面建立的连接,从ZooKeeper中读取meta Region所在的RegionServer,这个读取流程,当前已经是异步的。获取了meta Region的路由信息以后,再从meta Region中定位要读写的RowKey所关联的Region信息。如下图所示:

RegionRouting

因为每一个用户表Region都是一个RowKey Range,meta Region中记录了每一个用户表Region的路由以及状态信息,以RegionName(包含表名,Region StartKey,Region ID,副本ID等信息)作为RowKey。基于一条用户数据RowKey,快速查询该RowKey所属的Region的方法其实很简单:只需要基于表名以及该用户数据RowKey,构建一个虚拟的Region Key,然后通过Reverse Scan的方式,读到的第一条Region记录就是该数据所关联的Region。如下图所示:

LocationRegion

Region只要不被迁移,那么获取的该Region的路由信息就是一直有效的,因此,HBase Client有一个Cache机制来缓存Region的路由信息,避免每次读写都要去访问ZooKeeper或者meta Region。

进阶内容1:meta Region究竟在哪里?

meta Region的路由信息存放在ZooKeeper中,但meta Region究竟在哪个RegionServer中提供读写服务?

在1.0版本中,引入了一个新特性,使得Master可以”兼任”一个RegionServer角色(可参考HBASE-5487, HBASE-10569),从而可以将一些系统表的Region分配到Master的这个RegionServer中,这种设计的初衷是为了简化/优化Region Assign的流程,但这依然带来了一系列复杂的问题,尤其是Master初始化和RegionServer初始化之间的Race,因此,在2.0版本中将这个特性暂时关闭了。详细信息可以参考:HBASE-16367,HBASE-18511,HBASE-19694,HBASE-19785,HBASE-19828

客户端侧的数据分组“打包”

如果这条待写入的数据采用的是Single Put的方式,那么,该步骤可以略过(事实上,单条Put操作的流程相对简单,就是先定位该RowKey所对应的Region以及RegionServer信息后,Client直接发送写请求到RegionServer侧即可)。

但如果这条数据被混杂在其它的数据列表中,采用Batch Put的方式,那么,客户端在将所有的数据写到对应的RegionServer之前,会先分组”打包”,流程如下:

  1. 按Region分组:遍历每一条数据的RowKey,然后,依据meta表中记录的Region信息,确定每一条数据所属的Region。此步骤可以获取到Region到RowKey列表的映射关系。

  2. 按RegionServer”打包”:因为Region一定归属于某一个RegionServer(注:本文内容中如无特殊说明,都未考虑Region Replica特性),那属于同一个RegionServer的多个Regions的写入请求,被打包成一个MultiAction对象,这样可以一并发送到每一个RegionServer中。

ClientGrouping

Client发送写数据请求到RegionServer

类似于Client发送建表到Master的流程,Client发送写数据请求到RegionServer,也是通过RPC的方式。只是,Client到Master以及Client到RegionServer,采用了不同的RPC服务接口。

Client2RegionServer

single put请求与batch put请求,两者所调用的RPC服务接口方法是不同的,如下是Client.proto中的定义:

service ClientService {
  // single Put请求所涉及的RPC服务接口方法
  rpc Mutate(MutateRequest)
    returns(MutateResponse);

  // batch put请求所涉及的RPC服务接口方法
  rpc Multi(MultiRequest)
    returns(MultiResponse);
}

安全访问控制

如何保障UserA只能写数据到UserA的表中,以及禁止UserA改写其它User的表的数据,HBase提供了ACL机制。ACL通常需要与Kerberos认证配合一起使用,Kerberos能够确保一个用户的合法性,而ACL确保该用户仅能执行权限范围内的操作。

HBase将权限分为如下几类:

  • READ(‘R’)

  • WRITE(‘W’)

  • EXEC(‘X’)

  • CREATE(‘C’)

  • ADMIN(‘A’)

可以为一个用户/用户组定义整库级别的权限集合,也可以定义Namespace、表、列族甚至是列级别的权限集合。

RegionServer端处理:Region分发

RegionServer的RPC Server侧,接收到来自Client端的RPC请求以后,将该请求交给Handler线程处理。

如果是single put,则该步骤比较简单,因为在发送过来的请求参数MutateRequest中,已经携带了这条记录所关联的Region,那么直接将该请求转发给对应的Region即可。

如果是batch puts,则接收到的请求参数为MultiRequest,在MultiRequest中,混合了这个RegionServer所持有的多个Region的写入请求,每一个Region的写入请求都被包装成了一个RegionAction对象。RegionServer接收到MultiRequest请求以后,遍历所有的RegionAction,而后写入到每一个Region中,此过程是串行的:

RegionServerWritePerRegion

从这里可以看出来,并不是一个batch越大越好,大的batch size甚至可能导致吞吐量下降。

Region内部处理:写WAL

HBase也采用了LSM-Tree的架构设计:LSM-Tree利用了传统机械硬盘的“顺序读写速度远高于随机读写速度”的特点。随机写入的数据,如果直接去改写每一个Region上的数据文件,那么吞吐量是非常差的。因此,每一个Region中随机写入的数据,都暂时先缓存在内存中(HBase中存放这部分内存数据的模块称之为MemStore,这里仅仅引出概念,下一章节详细介绍),为了保障数据可靠性,将这些随机写入的数据顺序写入到一个称之为WAL(Write-Ahead-Log)的日志文件中,WAL中的数据按时间顺序组织:

WALAndMemStore

如果位于内存中的数据尚未持久化,而且突然遇到了机器断电,只需要将WAL中的数据回放到Region中即可:

WALReplay

在HBase中,默认一个RegionServer只有一个可写的WAL文件。WAL中写入的记录,以Entry为基本单元,而一个Entry中,包含:

  • WALKey 包含{Encoded Region Name,Table Name,Sequence ID,Timestamp}等关键信息,其中,Sequence ID在维持数据一致性方面起到了关键作用,可以理解为一个事务ID。

  • WALEdit WALEdit中直接保存待写入数据的所有的KeyValues,而这些KeyValues可能来自一个Region中的多行数据。

也就是说,通常,一个Region中的一个batch put请求,会被组装成一个Entry,写入到WAL中:

WriteWAL

将Entry写到文件中时是支持压缩的,但该特性默认未开启。

WAL进阶内容

WAL Roll and Archive

当正在写的WAL文件达到一定大小以后,会创建一个新的WAL文件,上一个WAL文件依然需要被保留,因为这个WAL文件中所关联的Region中的数据,尚未被持久化存储,因此,该WAL可能会被用来回放数据。

RollWAL

如果一个WAL中所关联的所有的Region中的数据,都已经被持久化存储了,那么,这个WAL文件会被暂时归档到另外一个目录中:

WAL_Archivement

注意,这里不是直接将WAL文件删除掉,这是一种稳妥且合理的做法,原因如下:

  • 避免因为逻辑实现上的问题导致WAL被误删,暂时归档到另外一个目录,为错误发现预留了一定的时间窗口

  • 按时间维度组织的WAL数据文件还可以被用于其它用途,如增量备份,跨集群容灾等等,因此,这些WAL文件通常不允许直接被删除,至于何时可以被清理,还需要额外的控制逻辑

另外,如果对写入HBase中的数据的可靠性要求不高,那么,HBase允许通过配置跳过写WAL操作。

思考:put与batch put的性能为何差别巨大?

在网络分发上,batch put已经具备一定的优势,因为batch put是打包分发的。

而从写WAL这块,看的出来,batch put写入的一小批次Put对象,可以通过一次sync就持久化到WAL文件中了,有效减少了IOPS。

但前面也提到了,batch size并不是越大越好,因为每一个batch在RegionServer端是被串行处理的。

利用Disruptor提升写并发性能

在高并发随机写入场景下,会带来大量的WAL Sync操作,HBase中采用了Disruptor的RingBuffer来减少竞争,思路是这样:如果将瞬间并发写入WAL中的数据,合并执行Sync操作,可以有效降低Sync操作的次数,来提升写吞吐量。

Multi-WAL

默认情形下,一个RegionServer只有一个被写入的WAL Writer,尽管WAL Writer依靠顺序写提升写吞吐量,在基于普通机械硬盘的配置下,此时只能有单块盘发挥作用,其它盘的IOPS能力并没有被充分利用起来,这是Multi-WAL设计的初衷。Multi-WAL可以在一个RegionServer中同时启动几个WAL Writer,可按照一定的策略,将一个Region与其中某一个WAL Writer绑定,这样可以充分发挥多块盘的性能优势。

关于WAL的未来

WAL是基于机械硬盘的IO模型设计的,而对于新兴的非易失性介质,如3D XPoint,WAL未来可能会失去存在的意义,关于这部分内容,请参考文章《从HBase中移除WAL?3D XPoint技术带来的变革》

Region内部处理:写MemStore

每一个Column Family,在Region内部被抽象为了一个HStore对象,而每一个HStore拥有自身的MemStore,用来缓存一批最近被随机写入的数据,这是LSM-Tree核心设计的一部分。

MemStore中用来存放所有的KeyValue的数据结构,称之为CellSet,而CellSet的核心是一个ConcurrentSkipListMap,我们知道,ConcurrentSkipListMap是Java的跳表实现,数据按照Key值有序存放,而且在高并发写入时,性能远高于ConcurrentHashMap。

因此,写MemStore的过程,事实上是将batch put提交过来的所有的KeyValue列表,写入到MemStore的以ConcurrentSkipListMap为组成核心的CellSet中:

WriteIntoMemStore

MemStore因为涉及到大量的随机写入操作,会带来大量Java小对象的创建与消亡,会导致大量的内存碎片,给GC带来比较重的压力,HBase为了优化这里的机制,借鉴了操作系统的内存分页的技术,增加了一个名为MSLab的特性,通过分配一些固定大小的Chunk,来存储MemStore中的数据,这样可以有效减少内存碎片问题,降低GC的压力。当然,ConcurrentSkipListMap本身也会创建大量的对象,这里也有很大的优化空间,去年阿里的一篇文章透露了阿里如何通过优化ConcurrentSkipListMap的结构来有效减少GC时间。

进阶内容2:先写WAL还是先写MemStore?

在0.94版本之前,Region中的写入顺序是先写WAL再写MemStore,这与WAL的定义也相符。

但在0.94版本中,将这两者的顺序颠倒了,当时颠倒的初衷,是为了使得行锁能够在WAL sync之前先释放,从而可以提升针对单行数据的更新性能。详细问题单,请参考HBASE-4528。

在2.0版本中,这一行为又被改回去了,原因在于修改了行锁机制以后(下面章节将讲到),发现了一些性能下降,而HBASE-4528中的优化却无法再发挥作用,详情请参考HBASE-15158。改动之后的逻辑也更简洁了。

进阶内容3:关于行级别的ACID

在之前的版本中,行级别的任何并发写入/更新都是互斥的,由一个行锁控制。但在2.0版本中,这一点行为发生了变化,多个线程可以同时更新一行数据,这里的考虑点为:

  • 如果多个线程写入同一行的不同列族,是不需要互斥的

  • 多个线程写同一行的相同列族,也不需要互斥,即使是写相同的列,也完全可以通过HBase的MVCC机制来控制数据的一致性

  • 当然,CAS操作(如checkAndPut)或increment操作,依然需要独占的行锁

更多详细信息,可以参考HBASE-12751。

至此,这条数据已经被同时成功写到了WAL以及MemStore中:

DataWrittenInHBase

总结

本文主要内容总结如下:

  • 介绍HBase写数据可选接口以及接口定义。

  • 通过一个样例,介绍了RowKey定义以及列定义的一些方法,以及如何组装Put对象

  • 数据路由,数据分发、打包,以及Client通过RPC发送写数据请求至RegionServer

  • RegionServer接收数据以后,将数据写到每一个Region中。写数据流程先写WAL再写MemStore,这里展开了一些技术细节

  • 简单介绍了HBase权限控制模型

需要说明的一点,本文所讲到的MemStore其实是一种”简化”后的模型,在2.0版本中,这里已经变的更加复杂,这些内容将在下一篇介绍Flush与Compaction的流程中详细介绍。

本文源自:NoSQL漫谈(nosqlnotes.com)
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相关阅读:

一条数据的HBase之旅,简明HBase入门教程-开篇

9 comments

  1. Hi,拜读了两篇技术分享,感觉作者大大水平很高,对HBase了解的很深入,社区动态跟进的也很及时,这里有一个小问题。
    “多个线程写同一行的相同列族,也不需要互斥,即使是写相同的列,也完全可以通过HBase的MVCC机制来控制数据的一致性”
    在我前端时间阅读1.2.6版本的mvcc源码的时候看到,在数据写入的时候会尽量获得更多rowkey的锁,之后上锁并开始执行写入,写路径不赘述,之后mvcc标记写入的数据walentry为complete,如果该walEntry前面有数据没有complete,就阻塞等,如果都完成则前移sequenceID,这之后新写入的数据都是读可见。所以实际上mvcc机制不能保证写写冲突,只能保证读到的数据一定是一致的。写写一致性是必须靠给行数据加锁实现的,所以这里说“即使是写相同的列,也完全可以通过HBase的MVCC机制来控制数据的一致性“我有点疑惑。 是否是HBase 2.0做出很多机制上的改变呢,这部分源码我还没有阅读,期待你的解答~!
    ps:文章跟给力,希望作者坚持写下去,加油!

    1. 可能我的描述让你出现了一点误解:MVCC的确不是为了保证写写冲突,只是保证了读取时的一致性。
      关于行锁,2.0版本的行为的确发生了改变,文章中提到了一个关键的问题单:HBASE-12751
      你也可以阅读以下2.0版本的源码:)

  2. “快速查询该RowKey所属的Region的方法其实很简单:只需要基于表名以及该用户数据RowKey,构建一个虚拟的Region Key,然后通过Reverse Scan的方式,读到的第一条Region记录就是该数据所关联的Region。”
    虚拟的Region Key是“elRecords,66660000431^201803011300“吗?怎么通过Reverse Scan定位到数据所在的Region

    1. 是的,虚拟的Region Key如你留言中所描述。这个Region Key确定了,本质上就是找到Region StartKey小于等于该Region Key的最邻近的一个Region即可。

  3. 写的真的很浅显易懂,看了网上大多数文章,始终没有看懂,看了作者的文章后,结合自己对Cassandra的理解,一下子明白了HBase的写入机制,果然分布式行NoSQL都有类似之处!

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