HBase学习-HBase原理
作者：互联网
1.系统架构
1.1 图解
从HBase的架构图上可以看出，HBase中的组件包括Client、Zookeeper、HMaster、HRegionServer、HRegion、Store、MemStore、StoreFile、HFile、HLog等，每一个 RegionServer 就只有一个 HLog，而不是一个 Region 有一个 HLog。
1.2 client
HBase 有两张特殊表：
1).META.：记录了用户所有表拆分出来的的Region映射信息，.META.可以有多个 Regoin
2)-ROOT-：记录了.META.表的Region信息，-ROOT-只有一个Region，无论如何不会分裂
Client访问用户数据前需要首先访问ZooKeeper，找到-ROOT-表的 Region所在的位置，然后访问-ROOT-表，接着访问.META.表，最后才能找到用户数据的位置去访问，中间需要多次网络操作，不过client端会做cache缓存。
因此，client包含了访问HBase的接口，另外Client还维护了对应的cache来加速HBase的访问，比如cache的.META.元数据的信息。
1.3 ZooKeeper
Hbase通过Zookeeper来做master的高可用、RegionServer的监控、元数据的入口以及集群配置的维护等工作。具体工作如下：
1)为HBase提供Failover机制，保障群众只有1个master在运行，如果有master异常，会通过竞争机制选举新的Master提供服务，避免单点Master单点故障问题
2)存储所有Region的寻址入口：-ROOT-表在哪台服务器上。-ROOT-这张表的位置信息
3)实时监控RegionServer的状态，当RegionServer有异常的时候，通过回调将RegionServer的上线和下线信息实时通知给Master
4)存储HBase的Schema，包括有哪些Table，每个Table有哪些Column Family
1.4 HMaster
1、为RegionServer 分配 Region
2、负责 RegionServer的负载均衡
3、发现失效的RegionServer并重新分配其上的Region。当RegionServer失效的时候，协调对应的Hlog的拆分
4、HDFS上的垃圾文件（HBase）回收
5、维护集群的元数据信息，处理Schema更新请求（表的创建，删除，修改，列簇的增加等等）
1.5 HRegionServer
HregionServer直接对接用户的读写请求，是真正的“干活”的节点。它的功能概括如下：
1)RegionServer维护Master分配给它的Region，处理对这些Region的IO请求
2)RegionServer负责Split在运行过程中变得过大的Region，负责Compact操作
3)负责和底层HDFS交互，存储数据到HDFS
4)负责Storefile合并工作
可以看到，client访问HBase上数据的过程并不需要master参与（寻址访问zookeeper和RegioneServer，数据读写访问RegioneServer），Master仅仅维护者Table和Region的元数据信息，负载很低。
.META. 存的是所有的Region的位置信息，那么RegioneServer 当中 Region在进行分裂之后的新产生的Region，是由Master来决定发到哪个RegioneServer，这就意味着，只有Master知道newRegion的位置信息，所以，由Master来管理.META.这个表当中的数据的CRUD,所以结合以上两点表明，在没有Region分裂的情况，Master宕机一段时间是可以忍受的。
1.6 HRegion
table在行的方向上分隔为多个Region。Region是HBase中分布式存储和负载均衡的最小单元，即不同的region可以分别在不同的Region Server上，但同一个Region是不会拆分到多个server上。
Region按大小分隔，每个表一般是只有一个region。随着数据不断插入表，region不断增大，当region的某个列族达到一个阈值时就会分成两个新的region。
每个region由以下信息标识：< 表名,startRowkey,创建时间>
由目录表(-ROOT-和.META.)记录该region的endRowkey
1.7 Store
每一个region由一个或多个store组成，至少是一个store，hbase会把一起访问的数据放在一个store里面，即为每个 ColumnFamily建一个store，如果有几个ColumnFamily，也就有几个Store。一个Store由一个memStore和0或者 多个StoreFile组成。HBase以store的大小来判断是否需要切分region
1.8 MemStore
memStore 是放在内存里的。保存修改的数据即keyValues。当memStore的大小达到一个阀值（默认128MB）时，memStore会被flush到文件，即生成一个快照。目前hbase会有一个线程来负责memStore的flush操作。
1.9 StoreFile
memStore内存中的数据写到文件后就是StoreFile，StoreFile底层是以HFile的格式保存。
1.10 HFile
HBase中KeyValue数据的存储格式，HFile是Hadoop的二进制格式文件，实际上StoreFile就是对Hfile做了轻量级包装，即StoreFile底层就是HFile
1.11 HLog
1.11.1 简介
HLog(WAL log)：是HBase实现WAL(write ahead log)方式产生的日志，内部是一个简单的顺序日志，用来做灾难恢复使用。每个RegionServer对应一个Hlog,所有对于该RegionServer的写入都记录到Hlog中，一旦region server宕机，就可以从log中进行恢复。此外为了保证恢复的效率，Hbase会限制最大保存的Hlog数量，如果达到Hlog的最大个数（hase.regionserver.max.logs参数控制）的时候，就会触发强制刷盘操作。对于已经刷盘的数据，其对应的Hlog会有一个过期的概念，Hlog过期后，会被监控线程移动到.oldlogs，然后会被自动删除掉。
HLog文件就是一个普通的Hadoop Sequence File,Sequence File的value是key时HLogKey对象，其中记录了写入数据的归属信息，除了table和region名字外，还同时包括sequence number和timestamp，timestamp是写入时间，sequence number的起始值为0，或者是最近一次存入文件系统中的sequence number。Sequence File的value是HBase的KeyValue对象，即对应HFile中的KeyValue。
1.11.2 Hlog结构
下图是Hlog的详细结构:
从上图我们可以看出多个Region共享一个Hlog文件，单个Region在Hlog中是按照时间顺序存储的，但是多个Region可能并不是完全按照时间顺序。
每个Hlog最小单元由Hlogkey和WALEdit两部分组成。Hlogkey由sequenceid、timestamp、cluster ids、regionname以及tablename等组成，WALEdit是由一系列的KeyValue组成，对一行上所有列（即所有KeyValue）的更新操作，都包含在同一个WALEdit对象中，这主要是为了实现写入一行多个列时的原子性。
注意，sequenceid是一个store级别的自增序列号，非常重要，region的数据恢复和Hlog过期清除都要依赖sequenceid。
Memstore在达到一定的条件会触发刷盘的操作，刷盘的时候会获取刷新到最新的一个sequenceid的下一个sequenceid，并将新的sequenceid赋给oldestUnflushedSequenceId，并刷到Ffile中。举个例子来说明：比如对于某一个store，开始的时候oldestUnflushedSequenceId为NULL，此时，如果触发flush的操作，假设初始刷盘到sequenceid为10，那么hbase会在10的基础上append一个空的Entry到HLog，最新的sequenceid为11，然后将sequenceid为11的号赋给oldestUnflushedSequenceId，并将oldestUnflushedSequenceId的值刷到Hfile文件中进行持久化。
Hlog文件对应所有Region的store中最大的sequenceid如果已经刷盘，就认为Hlog文件已经过期，就会移动到.oldlogs，等待被移除。
当RegionServer出现故障的时候，需要对Hlog进行回放来恢复数据。回放的时候会读取Hfile的oldestUnflushedSequenceId中的sequenceid和Hlog中的sequenceid进行比较，小于sequenceid的就直接忽略，但与或者等于的就进行重做。回放完成后，就完成了数据的恢复工作。
1.11.3 Hlog的生命周期
Hlog从产生到最后删除需要经历如下几个过程：
1.11.3.1 产生
所有涉及到数据的变更都会先写Hlog，除非是你关闭了Hlog
1.11.3.2 滚动
Hlog的大小通过参数hbase.regionserver.logroll.period控制，默认是1个小时，时间达到hbase.regionserver.logroll.period设置的时间，Hbase会创建一个新的Hlog文件。这就实现了Hlog滚动的目的。Hbase通过hbase.regionserver.maxlogs参数控制Hlog的个数。滚动的目的，为了控制单个Hlog文件过大的情况，方便后续的过期和删除。
1.11.3.3 过期
Hlog的过期依赖于对sequenceid的判断。Hbase会将Hlog的sequenceid和Hfile最大的sequenceid（刷新到的最新位置）进行比较，如果该Hlog文件中的sequenceid比刷新的最新位置的sequenceid都要小，那么这个Hlog就过期了，过期了以后，对应Hlog会被移动到.oldlogs目录。
这里有个问题，为什么要将过期的Hlog移动到.oldlogs目录，而不是直接删除呢？答案是因为Hbase还有一个主从同步的功能，这个依赖Hlog来同步Hbase的变更，有一种情况不能删除Hlog，那就是Hlog虽然过期，但是对应的Hlog并没有同步完成，因此比较好的做法是移动到别的目录。再增加对应的检查和保留时间。
1.11.3.4 删除
如果Hbase开启了replication，当replication执行完一个Hlog的时候，会删除Zoopkeeper上的对应Hlog节点。在Hlog被移动到.oldlogs目录后，Hbase每隔hbase.master.cleaner.interval（默认60秒）时间会去检查.oldlogs目录下的所有Hlog，确认对应的Zookeeper的Hlog节点是否被删除，如果Zookeeper上不存在对应的Hlog节点，那么就直接删除对应的Hlog。
hbase.master.logcleaner.ttl（默认10分钟）这个参数设置Hlog在.oldlogs目录保留的最长时间。
1.12 HDFS
HDFS为HBase提供最终的底层数据存储服务，同事为HBase提供高可用(Hlog存储在HDFS)的支持，具体功能有：
提供元数据和表数据的底层分布式存储服务
数据多副本，提供的高可靠和高可用性
2 物理存储
2.1 整体的物理结构
1、Table 中的所有行都按照 RowKsey 的字典序排列。
2、Table 在行的方向上分割为多个 HRegion。
3、HRegion按大小分割的(默认10G)，每个表一开始只有一个HRegion，随着数据不断插入表，HRegion不断增大，当增大到一个阀值的时候，HRegion就会等分会两个新的 HRegion。当表中的行不断增多，就会有越来越多的 HRegion。
4、HRegion 是Hbase中分布式存储和负载均衡的最小单元。最小单元就表示不同的HRegion可以分布在不同的HRegionserver 上。但一个 HRegion 是不会拆分到多个server 上的。
5、HRegion 虽然是负载均衡的最小单元，但并不是物理存储的最小单元。事实上，HRegion由一个或者多个Store 组成，每个 Store 保存一个 ColumnFamily。每个Strore 又由一个 memStore 和 0 至多个 StoreFile 组成
2.2 StoreFile 和 HFile 结构
StoreFile 以 HFile 格式保存在 HDFS 上，请看下图 HFile 的数据组织格式：
首先HFile文件是不定长的，长度固定的只有其中的两块：Trailer 和 FileInfo。Trailer中有指针指向其他数据块的起始点。FileInfo中记录了文件的一些Meta信息，例如：AVG_KEY_LEN,AVG_VALUE_LEN,LAST_KEY,COMPARATOR, MAX_SEQ_ID_KEY 等。
HFile 分为六个部分：
Data Block 段–保存表中的数据，这部分可以被压缩
Meta Block 段(可选的)–保存用户自定义的kv对，可以被压缩。
File Info 段–Hfile的元信息，不被压缩，用户也可以在这一部分添加自己的元信息。
Data Block Index 段–Data Block的索引。每条索引的 key 是被索引的 block 的第一条记录的 key。
Meta Block Index 段 (可选的)–Meta Block 的索引。
Trailer 段–这一段是定长的。保存了每一段的偏移量，读取一个 HFile时，会首先读取Trailer，Trailer保存了每个段的起始位置(段的Magic Number用来做安全check)，然后，DataBlock Index 会被读取到内存中，这样，当检索某个key时，不需要扫描整个 HFile，而只需从内存中找到key所在的block，通过一次磁盘io将整个block读取到内存中，再找到需要的key。DataBlock Index 采用 LRU 机制淘汰。
HFile的Data Block，Meta Block通常采用压缩方式存储，压缩之后可以大大减少网络 IO 和磁盘IO，随之而来的开销当然是需要花费cpu进行压缩和解压缩。目标Hfile的压缩支持两种方式：Gzip，LZO。
Data Index 和 Meta Index 块记录了每个 Data 块和 Meta 块的起始点。
Data Block是HBase I/O的基本单元，为了提高效率，HRegionServer中有基于 LRU 的 Block Cache机制。每个Data块的大小可以在创建一个 Table的时候通过参数指定，大号的Block有利于顺序 Scan，小号Block利于随机查询。每个Data块除了开头的Magic以外就是一个个KeyValue对拼接而成,Magic内容就是一些随机数字，目的是防止数据损坏。
HFile 里面的每个KeyValue对就是一个简单的byte数组。但是这个 byte数组里面包含了很多项，并且有固定的结构。我们来看看里面的具体结构：
开始是两个固定长度的数值，分别表示Key的长度和Value 的长度。紧接着是Key，开始是固定长度的数值，表示RowKey 的长度，紧接着是RowKey，然后是固定长度的数值，表示 Family 的长度，然后是Family，接着是Qualifier，然后是两个固定长度的数值，表示 Time Stamp 和 Key Type（Put/Delete）。Value部分没有这么复杂的结构，就是纯粹的二进制数据了。
2.3 MemStore 和 StoreFile
一个 Hregion 由多个 Store 组成，每个 Store 包含一个列族的所有数据。
Store 包括位于内存的一个 memstore 和位于硬盘的多个 storefile 组成。
写操作先写入 memstore，当memstore中的数据量达到某个阈值，HRegionServer启动flushcache进程写入storefile，每次写入形成单独一个 Hfile。
当总 storefile大小超过一定阈值后，会把当前的region 分割成两个，并由HMaster分配给相应的region服务器，实现负载均衡。
客户端检索数据时，先在memstore找，找不到再找storefile。
2.4 Hbase WAL HLog预写
WAL意为Write.ahead.log，类似mysql中的binlog，用来做灾难恢复之用，Hlog记录数据的所有变更，一旦数据修改，就可以从 log 中 进行恢复。
每个 Region Server 维护一个 Hlog,而不是每个 Region 一个。这样不同region(来自不同table)的日志会混在一起，这样做的目的是不断追加单个文件相对于同时写多个文件而言，可以减少磁盘寻址次数，因此可以提高对table 的写性能。带来的麻烦是，如果一台 region server下线，为了恢复其上的 region，需要将 region server 上的 log 进行拆分，然后分发到其它 region server 上进行恢复。
HLog 文件就是一个普通的 Hadoop Sequence File（序列化文件）：
1)HLog Sequence File 的 Key 是 HLogKey 对象，HLogKey中记录了写入数据的归属信息，除了table 和 region 名字外，同时还包括 sequence number和timestamp，timestamp是”写入时间”，sequence number 的起始值为 0，或者是最近一次存入文件系统中 sequence number。
2)HLog Sequece File 的 Value 是 HBase 的 KeyValue 对象，即对应 HFile 中的 KeyValue。
2.5 Region 寻址机制
既然读写都在RegionServer上发生，我们前面有讲到，每个RegionSever 为一定数量的Region服务，那么 Client要对某一行数据做读写的时候如何能知道具体要去访问哪个 RegionServer
访问路径为3 步：
第 1 步：Client 请求 ZooKeeper 获取.META.所在的 RegionServer 的地址。
第 2 步：Client请求.META.所在的RegionServer获取访问数据所在的RegionServer地址，Client会将.META.的相关信息cache下来，以便下一次快速访问。
第 3 步：Client请求数据所在的RegionServer，获取所需要的数据。
Client 会缓存.META.的数据，用来加快访问，既然有缓存，那它什么时候更新？如果.META.更新了，比如Region1不在RerverServer2上了，被转移到了RerverServer3 上。Client 的缓存没有更新会有什么情况？
其实，Client 的元数据缓存不更新，当.META.的数据发生更新。如上面的例子，由于Region1的位置发生了变化，Client 再次根据缓存去访问的时候，会出现错误，当出现异常达到重试次数后就会去.META.所在的RegionServer 获取最新的数据，如果.META.所在的RegionServer也变了，Client 就会去 ZooKeeper 上获取.META.所在的 RegionServer 的最新地址。
2.6 读写过程
2.6.1 读请求过程
1、客户端通过ZooKeeper以及-ROOT-表和.META.表找到目标数据所在的RegionServer(就是 数据所在的 Region 的主机地址)
2、联系 RegionServer 查询目标数据
3、RegionServer定位到目标数据所在的Region，发出查询请求
4、Region 先在 Memstore 中查找，命中则返回
5、如果在 Memstore中找不到，则在Storefile中扫描为了能快速的判断要查询的数据在不在这个 StoreFile 中，应用了 BloomFilter
（BloomFilter，布隆过滤器：迅速判断一个元素是不是在一个庞大的集合内，但是他有一个弱点：它有一定的误判率）
（误判率：原本不存在与该集合的元素，布隆过滤器有可能会判断说它存在，但是，如果布隆过滤器，判断说某一个元素不存在该集合，那么该元素就一定不在该集合内）
2.6.2 写请求过程
HBase的写逻辑涉及到写内存、写log、刷盘等操作。
2.6.2.1 HBase写入逻辑
写入流程：
1、Client先根据RowKey找到对应的 Region 所在的RegionServer
2、Client向RegionServer提交写请求
3、RegionServer找到目标Region
4、Region检查数据是否与Schema 一致
5、如果客户端没有指定版本，则获取当前系统时间作为数据版本
6、将更新写入 WAL Log
7、将更新写入 Memstore
8、判断 Memstore 的是否需要 flush 为 StoreFile 文件。
只有写当Hlog和写MemStore都成功了才算请求写入成功，MemStore后续会主键刷到HDFS中。Hlog存储在HDFS中，当RegionServer出现异常，需要使用Hlog来恢复数据。
Hbase 在做数据插入操作时，首先要找到RowKey所对应的的Region，因为.META.表存储了每张表每个Region的起始RowKey了，可以很容易找到相应Region.
建议：在做海量数据的插入操作，避免出现递增 rowkey 的 put 操作
如果put操作的所有RowKey都是递增的，那么试想，当插入一部分数据的时候刚好进行分裂，那么之后的所有数据都开始往分裂后的第二个Region插入，就造成了数据热点现象。
2.6.2.2 MemStore刷盘
数据在更新时首先写入HLog(WAL Log)，再写入内存(MemStore)中，MemStore中的数据是排序的，此时并不会立即刷盘，而是当MemStore累计到一定阈值时，就会创建一个新的MemStore，并且将老的MemStore添加到flush队列，由单独的线程flush到磁盘上，成为一个StoreFile。于此同时，系统会在ZooKeeper中记录一个redoPoint，表示这个时刻之前的变更已经持久化了。当系统出现意外时，可能导致内存(MemStore)中的数据丢失，此时使用HLog(WAL Log)来恢复checkpoint之后的数据。
2.6.2.2.1 全局内存控制
这个全局的参数是控制内存整体的使用情况，当所有memstore占整个heap的最大比例的时候，会触发刷盘的操作。这个参数是hbase.regionserver.global.memstore.upperLimit，默认为整个heap内存的40%。但这并不意味着全局内存触发的刷盘操作会将所有的MemStore都进行输盘，而是通过另外一个参数hbase.regionserver.global.memstore.lowerLimit来控制，默认是整个heap内存的35%。当flush到所有memstore占整个heap内存的比率为35%的时候，就停止刷盘。这么做主要是为了减少刷盘对业务带来的影响，实现平滑系统负载的目的。
2.6.2.2.2 MemStore达到上限
当MemStore的大小达到hbase.hregion.memstore.flush.size大小的时候会触发刷盘，默认128M大小
2.6.2.2.3 RegionServer的Hlog数量达到上限
前面说到Hlog为了保证Hbase数据的一致性，那么如果Hlog太多的话，会导致故障恢复的时间太长，因此Hbase会对Hlog的最大个数做限制。当达到Hlog的最大个数的时候，会强制刷盘。这个参数是hase.regionserver.max.logs，默认是32个。
2.6.2.2.4 手工触发
可以通过hbase shell或者java api手工触发flush的操作。
2.6.2.2.5 关闭RegionServer触发
在正常关闭RegionServer会触发刷盘的操作，全部数据刷盘后就不需要再使用Hlog恢复数据。
2.6.2.2.6 Region使用HLOG恢复完数据后触发
工作机制：每个 HRegionServer 中都会有一个 HLog对象，HLog是一个实现Write Ahead Log 的类，每次用户操作写入 Memstore 的同时，也会写一份数据到 HLog 文件，HLog 文件定期会滚动出新，并删除旧的文件(已持久化到StoreFile中的数据)。当 HRegionServer 意外终止 后，HMaster 会通过ZooKeeper感知，HMaster 首先处理遗留的 HLog 文件，将不同Region的log数据拆分，分别放到相应Region 目录下，然后再将失效的 Region（带有刚刚拆分的 log）重新分配，领取到这些 Region的HRegionServer在load Region的过程中，会发现有历史HLog需要处理，因此会Replay HLog中的数据到MemStore中，然后flush到StoreFiles，完成数据恢复。
当RegionServer出现故障的时候，其上面的Region会迁移到其他正常的RegionServer上，在恢复完Region的数据后，会触发刷盘，当刷盘完成后才会提供给业务访问。。
2.6.2.3 StoreFile存储
StoreFile是只读的，一旦创建后就不可以再修改。因此HBase的更新/修改其实是不断追加的操作。当一个Store中的StoreFile达到一定的阈值后，就会进行一次合并(minor_compact,major_compact)，将对同一个key的修改合并到一起，形成一个大的StoreFile，当StoreFile的大小达到一定阈值后，又会对StoreFile进行split，等分为两个 StoreFile。由于对表的更新是不断追加的，compact时，需要访问 Store中全部的StoreFile和MemStore，将他们按 rowkey 进行合并，由于 StoreFile 和 MemStore都是经过排序的，并且StoreFile带有内存中索引，合并的过程还是比较快。
major_compact 和 minor_compact 的区别：
minor_compact 仅仅合并小文件（HFile）
major_compact 合并一个 region 内的所有文件
Client 写入 -> 存入MemStore，一直到MemStore满->Flush成一个StoreFile，直至增长到 一定阈值 -> 触发 Compact 合并操作 -> 多个 StoreFile 合并成一个 StoreFile，同时进行版本合并和数据删除->当StoreFiles Compact后，逐步形成越来越大的StoreFile->单个StoreFile大小超过一定阈值后，触发Split操作，把当前 Region Split 成 2 个 Region，Region 会下线， 新 Split 出的 2 个孩子Region会被HMaster分配到相应的HRegionServer上，使得原先1个Region的压力得以分流到2个Region上。
由此过程可知，HBase只是增加数据，有所得更新和删除操作，都是在Compact阶段做的，所以，用户写操作只需要进入到内存即可立即返 回，从而保证 I/O 高性能。
2.7 Master 工作机制
2.7.1 Master 上线
Master 启动进行以下步骤:
1、从 ZooKeeper 上获取唯一一个代表 Active Master 的锁，用来阻止其它 Master 成为 Master。
2、扫描 ZooKeeper 上的 server 父节点，获得当前可用的 RegionServer 列表。
3、和每个 RegionServer 通信，获得当前已分配的 Region 和 RegionServer 的对应关系。
4、扫描.META. Region 的集合，计算得到当前还未分配的 Region，将他们放入待分配 Region 列表。
2.7.2 Master 下线
由于Master只维护表和Region的元数据，而不参与表数据IO的过程，Master下线仅导致所有元数据的修改被冻结(无法创建删除表，无法修改表的schema，无法进行Region的负载均衡，无法处理Region上下线，无法进行Region的合并，唯一例外的是Region的split可以正常进行，因为只有RegionServer参与)，表的数据读写还可以正常进行。因此Master 下线短时间内对整个hbase集群没有影响。
从上线过程可以看到，Master保存的信息全是可以冗余信息（都可以从系统其它地方收集到或者计算出来）
因此，一般 HBase 集群中总是有一个Master在提供服务，还有一个以上的Master 在等 待时机抢占它的位置。
3. Region Server
3.1 RegionServer 工作机制
3.1.1 Region 分配
任何时刻，一个Region只能分配给一个RegionServer。master 记录了当前有哪些可用的RegionServer。以及当前哪些 Region 分配给了哪些 RegionServer，哪些 Region 还没有分配。 当需要分配的新的Region，并且有一个RegionServer 上有可用空间时，Master就给这个RegionServer 发送一个装载请求，把Region分配给这个RegionServer。RegionServer得到请求后，就开始对此Region提供服务。
3.1.2 RegionServer 上线
Master使用 zookeeper来跟踪RegionServer状态。当某个 RegionServer 启动时，会首先在 ZooKeeper 上的server 目录下建立代表自己的 znode。由于Master订阅了server 目录上的变 更消息，当server目录下的文件出现新增或删除操作时，Master可以得到来自ZooKeeper的实时通知。因此一旦RegionServer上线，Master能马上得到消息。
3.1.3 RegionServer 下线
当 RegionServer下线时，它和zookeeper的会话断开，ZooKeeper 而自动释放代表这台server的文件上的独占锁。Master 就可以确定：
1、RegionServer 和 ZooKeeper 之间的网络断开了。
2、RegionServer 挂了。
无论哪种情况，RegionServer都无法继续为它的Region提供服务了，此时Master会删除server目录下代表这台RegionServer 的 znode数据，并将这台RegionServer的Region 分配给其它。
3.2 RegionServer的故障恢复
RegionServer的相关信息保存在ZK中，在RegionServer启动的时候，会在Zookeeper中创建对应的临时节点。RegionServer通过Socket和Zookeeper建立session会话，RegionServer会周期性地向Zookeeper发送ping消息包，以此说明自己还处于存活状态。而Zookeeper收到ping包后，则会更新对应session的超时时间。
当Zookeeper超过session超时时间还未收到RegionServer的ping包，则Zookeeper会认为该RegionServer出现故障，ZK会将该RegionServer对应的临时节点删除，并通知Master，Master收到RegionServer挂掉的信息后就会启动数据恢复的流程。Master启动数据恢复流程后，其实主要的流程如下：
RegionServer宕机---》ZK检测到RegionServer异常---》Master启动数据恢复---》Hlog切分---》Region重新分配---》Hlog重放---》恢复完成并提供服务
故障恢复有3中模式
3.2.1 LogSplitting
在最开始的恢复流程中，Hlog的整个切分过程都由于Master来执行，如下图所示：
a、将待切分的日志文件夹进行重命名，防止RegionServer未真的宕机而持续写入Hlog
b、Master启动读取线程读取Hlog的数据，并将不同RegionServer的日志写入到不通的内存buffer中
c、针对每个buffer，Master会启动对应的写线程将不同Region的buffer数据写入到HDFS中，对应的路径为/hbase/table_name/region/recoverd.edits/.tmp。
d、Master重新将宕机的RegionServer中的Rgion分配到正常的RegionServer中，对应的RegionServer读取Region的数据，会发现该region目录下的recoverd.edits目录以及相关的日志，然后RegionServer重放对应的Hlog日志，从而实现对应Region数据的恢复。
从上面的步骤中，我们可以看出Hlog的切分一直都是master在干活，效率比较低。设想，如果集群中有多台RegionServer在同一时间宕机，会是什么情况？串行修复，肯定异常慢，因为只有master一个人在干Hlog切分的活。因此，为了提高效率，开发了Distributed Log Splitting架构。
3.2.2 Distributed Log Splitting
Distributed Log Splitting是LogSplitting的分布式实现，分布式就不是master一个人在干活了，而是充分使用各个RegionServer上的资源，利用多个RegionServer来并行切分Hlog，提高切分的效率。如下图所示：
上图的操作顺序如下：
a、Master将要切分的日志发布到Zookeeper节点上（/hbase/splitWAL），每个Hlog日志一个任务，任务的初始状态为TASK_UNASSIGNED
b、在Master发布Hlog任务后，RegionServer会采用竞争方式认领对应的任务（先查看任务的状态，如果是TASK_UNASSIGNED，就将该任务状态修改为TASK_OWNED）
c、RegionServer取得任务后会让对应的HLogSplitter线程处理Hlog的切分，切分的时候读取出Hlog的对，然后写入不通的Region buffer的内存中。
d、RegionServer启动对应写线程，将Region buffer的数据写入到HDFS中，路径为/hbase/table/region/seqenceid.temp，seqenceid是一个日志中该Region对应的最大sequenceid，如果日志切分成功，而RegionServer会将对应的ZK节点的任务修改为TASK_DONE，如果切分失败，则会将任务修改为TASK_ERR。
e、如果任务是TASK_ERR状态，则Master会重新发布该任务，继续由RegionServer竞争任务，并做切分处理。
f、Master重新将宕机的RegionServer中的Rgion分配到正常的RegionServer中，对应的RegionServer读取Region的数据，将该region目录下的一系列的seqenceid.temp进行从小到大进行重放，从而实现对应Region数据的恢复。
从上面的步骤中，我们可以看出Distributed Log Splitting采用分布式的方式，使用多台RegionServer做Hlog的切分工作，确实能提高效率。正常故障恢复可以降低到分钟级别。但是这种方式有个弊端是会产生很多小文件（切分的Hlog数宕机的RegionServer上的Region数）。比如一个RegionServer有20个Region，有50个Hlog，那么产生的小文件数量为2050=1000个。如果集群中有多台RegionServer宕机的情况，小文件更是会成倍增加，恢复的过程还是会比较慢。由次诞生了Distributed Log Replay模式。
3.2.3 Distributed Log Replay
Distributed Log Replay和Distributed Log Splitting的不同是先将宕机RegionServer上的Region分配给正常的RgionServer，并将该Region标记为recovering。再使用Distributed Log Splitting类似的方式进行Hlog切分，不同的是，RegionServer将Hlog切分到对应Region buffer后，并不写HDFS，而是直接进行重放。这样可以减少将大量的文件写入HDFS中，大大减少了HDFS的IO消耗。如下图所示：
3.3 Region的拆分
3.3.1 Hbase Region的三种拆分策略
Hbase Region的拆分策略有比较多，比如除了3种默认过的策略，还有DelimitedKeyPrefixRegionSplitPolicy、KeyPrefixRegionSplitPolicy、DisableSplitPolicy等策略，这里只介绍3种默认的策略。分别是ConstantSizeRegionSplitPolicy策略、IncreasingToUpperBoundRegionSplitPolicy策略和SteppingSplitPolicy策略。
3.3.1.1 ConstantSizeRegionSplitPolicy
ConstantSizeRegionSplitPolicy策略是0.94版本之前的默认拆分策略，这个策略的拆分规则是：当region大小达到hbase.hregion.max.filesize（默认10G）后拆分。
这种拆分策略对于小表不太友好，按照默认的设置，如果1个表的Hfile小于10G就一直不会拆分。注意10G是压缩后的大小，如果使用了压缩的话。如果1个表一直不拆分，访问量小也不会有问题，但是如果这个表访问量比较大的话，就比较容易出现性能问题。这个时候只能手工进行拆分。还是很不方便。
3.3.1.2 IncreasingToUpperBoundRegionSplitPolicy
IncreasingToUpperBoundRegionSplitPolicy策略是Hbase的0.94~2.0版本默认的拆分策略，这个策略相较于ConstantSizeRegionSplitPolicy策略做了一些优化，该策略的算法为：min(r^2*flushSize，maxFileSize )，最大为maxFileSize 。
从这个算是我们可以得出flushsize为128M、maxFileSize为10G的情况下，可以计算出Region的分裂情况如下：
- 第一次拆分大小为：min(10G，11128M)=128M
- 第二次拆分大小为：min(10G，33128M)=1152M
- 第三次拆分大小为：min(10G，55128M)=3200M
- 第四次拆分大小为：min(10G，77128M)=6272M
- 第五次拆分大小为：min(10G，99128M)=10G
- 第六次拆分大小为：min(10G，1111128M)=10G
从上面的计算我们可以看到这种策略能够自适应大表和小表，但是这种策略会导致小表产生比较多的小region，对于小表还是不是很完美。
3.3.1.3 SteppingSplitPolicy
SteppingSplitPolicy是在Hbase 2.0版本后的默认策略，拆分规则为
：If region=1 then: flush size * 2 else: MaxRegionFileSize
还是以flushsize为128M、maxFileSize为10场景为列，计算出Region的分裂情况如下：
第一次拆分大小为：2*128M=256M
第二次拆分大小为：10G
从上面的计算我们可以看出，这种策略兼顾了ConstantSizeRegionSplitPolicy策略和IncreasingToUpperBoundRegionSplitPolicy策略，对于小表也肯呢个比较好的适配。
3.3.2 Hbase Region拆分的详细流程
Hbase的详细拆分流程图如下：
从上图我们可以看出Region切分的详细流程如下：
- 第1步会ZK的/hbase/region-in-transition/region-name下创建一个znode，并设置状态为SPLITTING
- 第2步master通过watch节点检测到Region状态的变化，并修改内存中Region状态的变化
- 第3步RegionServer在父Region的目录下创建一个名称为.splits的子目录
- 第4步RegionServer关闭父Region，强制将数据刷新到磁盘，并这个Region标记为offline的状态。此时，落到这个Region的请求都会返回NotServingRegionException这个错误
- 第5步RegionServer在.splits创建daughterA和daughterB，并在文件夹中创建对应的reference文件，指向父Region的Region文件
- 第6步RegionServer在HDFS中创建daughterA和daughterB的Region目录，并将reference文件移动到对应的Region目录中
- 第7步在.META.表中设置父Region为offline状态，不再提供服务，并将父Region的daughterA和daughterB的Region添加到.META.表中，已表名父Region被拆分成了daughterA和daughterB两个Region
- 第8步RegionServer并行开启两个子Region，并正式提供对外写服务
- 第9步RegionSever将daughterA和daughterB添加到.META.表中，这样就可以从.META.找到子Region，并可以对子Region进行访问了
- 第10步RegionServr修改/hbase/region-in-transition/region-name的znode的状态为SPLIT
备注：为了减少对业务的影响，Region的拆分并不涉及到数据迁移的操作，而只是创建了对父Region的指向。只有在做大合并的时候，才会将数据进行迁移。
那么通过reference文件如何才能查找到对应的数据呢？如下图所示：
根据文件名来判断是否是reference文件
由于reference文件的命名规则为前半部分为父Region对应的File的文件名，后半部分是父Region的名称，因此读取的时候也根据前半部分和后半部分来识别
根据reference文件的内容来确定扫描的范围，reference的内容包含两部分，一部分是切分点splitkey，另一部分是boolean类型的变量（true或者false）。如果为true则扫描文件的上半部分，false则扫描文件的下半部分
接下来确定了扫描的文件，以及文件的扫描范围，那就按照正常的文件检索了
3.4 Region的合并
Region的合并分为小合并和大合并，下面就分别来做介绍：
3.4.1 小合并（MinorCompaction）
由前面的刷盘部分的介绍，我们知道当MemStore达到hbase.hregion.memstore.flush.size大小的时候会将数据刷到磁盘，生产StoreFile，因此势必产生很多的小问题，对于Hbase的读取，如果要扫描大量的小文件，会导致性能很差，因此需要将这些小文件合并成大一点的文件。因此所谓的小合并，就是把多个小的StoreFile组合在一起，形成一个较大的StoreFile，通常是累积到3个Store File后执行。通过参数hbase.hstore,compactionThreadhold配置。小合并的大致步骤为： - 分别读取出待合并的StoreFile文件的KeyValues，并顺序地写入到位于./tmp目录下的临时文件中 - 将临时文件移动到对应的Region目录中 - 将合并的输入文件路径和输出路径封装成KeyValues写入WAL日志，并打上compaction标记，最后强制自行sync - 将对应region数据目录下的合并的输入文件全部删除，合并完成
这种小合并一般速度很快，对业务的影响也比较小。本质上，小合并就是使用短时间的IO消耗以及带宽消耗换取后续查询的低延迟。
3.4.2 大合并（MajorCompaction）
所谓的大合并，就是将一个Region下的所有StoreFile合并成一个StoreFile文件，在大合并的过程中，之前删除的行和过期的版本都会被删除，拆分的母Region的数据也会迁移到拆分后的子Region上。大合并一般一周做一次，控制参数为hbase.hregion.majorcompaction。大合并的影响一般比较大，尽量避免统一时间多个Region进行合并，因此Hbase通过一些参数来进行控制，用于防止多个Region同时进行大合并。该参数为：hbase.hregion.majorcompaction.jitter
具体算法为：
hbase.hregion.majorcompaction参数的值乘于一个随机分数，这个随机分数不能超过hbase.hregion.majorcompaction.jitter的值。hbase.hregion.majorcompaction.jitter的值默认为0.5。
通过hbase.hregion.majorcompaction参数的值加上或减去hbase.hregion.majorcompaction参数的值乘于一个随机分数的值就确定下一次大合并的时间区间。
用户如果想禁用major compaction，只需要将参数hbase.hregion.majorcompaction设为0。建议禁用。
标签：StoreFile,Region,学习,RegionServer,Master,原理,HBase,数据,Hlog 来源： https://www.cnblogs.com/importbigdata/p/10779875.html