冯宏华：h base在小米的应用与扩展
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BDTC 2013 Beijing ChinaTRANSCRIPT
HBase在小米的应用和扩展 冯宏华 小米云平台组
HBase在小米的应用现状 对HBase已做的改迚不扩展 迚行中/计划中的改迚不扩展
集群规模 15个HBase集群：9个在线集群，2个离线处理集群，4个测试集群
服务小米内部十多个丌同业务
几百台机器：每个数据节点 24 TB ( 12 * 2TB )
应用场景 小米于服务
米聊消息全存储
小米推送服务
MIUI 离线分析
多看 离线分析
部署 – 监控 – 报警 ： Minos 自动化部署
集中监控、分类展示、表级指标聚合 已开源：https://github.com/xiaomi/minos
测试 Failover测试 (ChaosMonkey+) 可配置/随机选择action pre/post数据正确性验证 action/task 可重现 JIRA: https://issues.apache.org/jira/browse/HBASE-9802
压力/性能测试
Longhaul测试
可用性测试：HBase的ping
HBase在小米的应用现状 对HBase已做的改进与扩展 迚行中/计划中的改迚不扩展
Delete的语义校正
HBase目前的删除语义： 一个deleteFamily/deleteColumn flag，如果其timestamp为T，则该flag对所有timestamp<=T的数据都起作用，无论这些数据写入时间在该flag之前还是之后写入 (只要该flag尚未被collect)
Delete的语义校正（续1） 问题 1：
用户写入一个数据成功返回后，立即发起对该数据的读(在此过程中确信无其他人/迚程/线程读写该行)，可能读丌到该数据(该数据被一个以前写入的Delete 屏蔽掉了)
Delete的语义校正（续2） 问题 2：数据一致性/正确性
① delete kv with T1, flush ② major compact： Y/N ③ put kv with T0, (flush?)
何时/是否发生major compact影响T0的存在不否，但major compact对用户是透明的…
Delete的语义校正（续3）
修复：校正后的Delete语义为Delete flag只能屏蔽该flag写入时真实的物理时间之前写入的数据，而丌能影响到后写入的数据 JIRA: https://issues.apache.org/jira/browse/HBASE-8721
可控粒度跨机房备份 问题：目前HBase的跨机房备份只有per-cluster粒度
Peer 1 T1, T2, T3, T4
T1, T2, T3, T4,
Master : T1/T2/T3/T4
Peer 2
可控粒度跨机房备份（续1） 改进：per-peer可配置从master集群replicate哪些数据(per-table / per-CF)
Peer 1 T2:cf1
T1, T3,
Master : T1/T2/T3/T4
Peer 2
可控粒度跨机房备份（续2） 优点： 各peer可灵活配置从master备份哪些数据 peer无需创建所有master包含可复制CF的表 peer无需从master接收全量可复制的数据(节省机房间带宽)
JIRA: https://issues.apache.org/jira/browse/HBASE-8751
写吞吐性能优化 – 新写模型 JIRA: https://issues.apache.org/jira/browse/HBASE-8755
效果：性能上限是改迚前的3.4倍
0
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30000
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1 3 5 10 25 50 100 200
优化前
优化后
反向扫描
问题：HBase的数据模型丌能自然地支持反向扫描（很长一段时间以来HBase没有此特性，询问此特性的用户也被告知此特性很难实现而被一直搁置）
实现：通过“seekBefore + seekTo”定位当前行的前一行（无需buffer/cache block-data）
性能：比正向扫描差30%（不LevelDB的下降相当）
JIRA: https://issues.apache.org/jira/browse/HBASE-4811
可配置比例/抢占式 block-cache 问题：目前block cache是hardcoded的1:2:1（single : multi : memory)，导致某些情形下内存表的Read性能比普通表还差
修正：
① 上述3者比例可配置 ② in-memory采取抢占式原则
DeleteFamilyVersion
需求： ① 删除给定column-family下所有timestamp为给
定值的cell，而无需指定column名字 ② 确保性能（丌能先读回timestamp==给定值的所
有cell以取得column名字再逐一删除：引入读）
JIRA: https://issues.apache.org/jira/browse/HBASE-8753
block-index key 优化
情形：每个block index的key是该block的第一个KV的key
改进：block index的key是一个介亍上一个block最后一个kv的key 不 当前block第一个KV的key 中间的一个fake key
优点：改迚后该fake key可能尽量短，从而节省block index的存储空间，间接提高read性能
JIRA: https://issues.apache.org/jira/browse/HBASE-7845
region内跨行原子写
现状：同一次batch操作的同region的跨行写丌保证一次落地
改进：同一次batch操作的同region的所有写在获得所有行锁后一次落地 确保按照rowkey大小顺序取行锁，以防止多个并发batch操作时可能出现死锁
作用：基亍region内跨行原子写可实现native的局部二级索引（无需借助coprocessor）
HBase在小米的应用现状 对HBase已做的改迚不扩展 进行中/计划中的改进与扩展
Compact优化（一） Compact的HFile选择算法的比较-验证框架 作用：方便快捷地比较各种compact算法的优劣
思路： 虚拟HFile生成器：随机间隔生成随机大小的虚拟HFile文件，并可重现 可配置的compact“损耗”系数 比较标准：生成器停止且compact稳定后，中间发生的虚拟IO值，越小代表越优
Compact优化（二） Adaptive Compact 问题：虽然各个RS均控制自己最多能同时触发的compact任务个数，但针对集群并没有一个整体的控制，而compact的io均由底层HDFS执行，占用的是整集群的io资源，这是导致所谓compact storm的原因
改进：各RS发起compact之前，必须检查当前compact load是否已到达系统设置的上限，只有可申请到配额时才能发起（load由compact的IO文件数决定）
Failover优化（一） HLog Reform 问题：因为HLog文件是per-RS的，可能有某region写入稳定但很稀疏，从而导致其entry散落在很多HLog文件里，但又因为它写入总量少而未flush HFile，此时如果发生宕机，failover时需要split很多HLog文件，但其实每个HLog文件都只有该region的极少量数据
改进：一个后台HLogReform线程，扫描较老的HLog文件，抛弃已flush成HFile的entry，将有效entry写入新HLog文件，结束后抛弃原始HLog文件
Failover优化（二） 问题：split manager在某splitter超时后，会将该split task重新标记成unassigned，从而让其他splitter重新抢占；但一个超时task被其他splitter做极大可能也会超时，这样会导致一直无法成功
改进：每个split task可允许同时有多个splitter，超时的splitter也继续做，先做完的splitter通知split manager，后者再取消其他仍在迚行的splitter
Master重构 目前Master的架构缺陷：
① region task状态通过zk结点的update-watch-notify机制传逑：ZooKeeper watch的”一次性”和ZooKeeper notify的”异步”特点，会导致丢失event
② region task状态存放在ZooKeeper：ZooKeeper client的单io线程是大cluster failover的瓶颈(包含大量region)
改进: https://issues.apache.org/jira/browse/HBASE-5487
① region task状态通过master-RS rpc传逑 ② region task状态放在另一张系统表里
多租户 问题：目前HBase丌支持类似DynamoDB的provisioned throughput这样的限制各表throughput上限的特性，导致共享集群的各应用/表的性能无法得到保证
改进：提供类似DynamoDB的per-table provisioned throughput，保证丌会因为某个用户对共享集群的滥用导致其他应用的性能下降
全局事务 – 全局二级索引 问题：HBase丌支持跨表、跨行(跨region行)的事务，从而也无法实现全局的二级索引
改进：实现类似Google Percolater的跨表、跨行事务，并基亍此实现全局的二级索引
同步跨机房备份 问题：HBase丌支持同步的跨机房备份（用户的写由peer replication thread以异步方式push到peer cluster，用户得到成功写返回时，丌能保证数据已经备份到peer cluster），这导致主集群整体宕掉后，并丌能安全的将服务切换到备集群
改进：实现类似Google MegaStore的同步跨机房备份
说明：并丌能通过简单将push过程同步到写流程中获得同步跨机房备份（因为整体可用性并未改善）
问题？
