HBase原理详解【Master、Region Server内部机制、Zookeeper、读写数据流程、hbase:meta表】

末蓝、 2022-02-17 02:27 525阅读 0赞

## 一、HBASE运行原理 ##

组件结构图

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2l0Y2F0c19jbg_size_16_color_FFFFFF_t_70][]

## 二、各组件的职责 ##

### 2.1    MASTER职责 ###

1、管理HRegionServer，实现其**负载均衡**。

2、管理和分配HRegion，比如在HRegion split时分配新的HRegion；在HRegion Server退出时迁移其负责的HRegion到其他HRegionServer上。

3、Admin职能：创建、删除、修改Table的定义。实现DDL操作（namespace和table的增删改，column familiy的增删改等），管理namespace和table的元数据（实际存储在HDFS上）。  
4、权限控制（ACL）。  
监控集群中所有HRegion Server的状态(通过Heartbeat和监听ZooKeeper中的状态)。

### 2.2    REGION SERVER职责 ###

1.  **管理自己所负责的region数据的读写。**
2.  读写HDFS，管理Table中的数据。
3.  Client直接通过HRegionServer读写数据。

### 2.3    Zookeeper集群所起作用 ###

1、存放整个HBase集群的元数据以及集群的状态信息。  
2、实现HMaster主从节点的failover。  
注： HMaster通过监听ZooKeeper中的Ephemeral节点(默认：/hbase/rs/\*)来监控HRegionServer的加入和宕机。  
在第一个HMaster连接到ZooKeeper时会创建Ephemeral节点(默认：/hbasae/master)来表示Active的HMaster，其后加进来的HMaster则监听该Ephemeral节点  
如果当前Active的HMaster宕机，则该节点消失，因而其他HMaster得到通知，而将自身转换成Active的HMaster，在变为Active的HMaster之前，它会在/hbase/masters/下创建自己的Ephemeral节点。

### 2.4   HBASE读写数据流程 ###

1、在HBase 0.96以前，HBase有两个特殊的Table：-ROOT-和.META.用来记录用户表的rowkey范围所在的的regionserver服务器：

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2l0Y2F0c19jbg_size_16_color_FFFFFF_t_70 1][]

因而客户端读写数据时需要通过3次寻址请求来对数据所在的regionserver进行定位，效率低下;

2、而在HBase 0.96以后去掉了-ROOT- Table，只剩下这个特殊的目录表叫做Meta Table(hbase:meta)，它存储了集群中所有用户HRegion的位置信息，而ZooKeeper的节点中(/hbase/meta-region-server)存储的则直接是这个Meta Table的位置，并且这个Meta Table如以前的-ROOT- Table一样是不可split的。这样，客户端在第一次访问用户Table的流程就变成了：  
**①　从ZooKeeper(/hbase/meta-region-server)中获取hbase:meta的位置（HRegionServer的位置），缓存该位置信息。  
②　从HRegionServer中查询用户Table对应请求的RowKey所在的HRegionServer，缓存该位置信息。  
③　从查询到HRegionServer中读取Row。**  
注：客户会缓存这些位置信息，然而第二步它只是缓存当前RowKey对应的HRegion的位置，因而如果下一个要查的RowKey不在同一个HRegion中，则需要继续查询hbase:meta所在的HRegion，然而随着时间的推移，客户端缓存的位置信息越来越多，以至于不需要再次查找hbase:meta Table的信息，除非某个HRegion因为宕机或Split被移动，此时需要重新查询并且更新缓存。

## 2.5    hbase:meta表 ##

hbase:meta表存储了所有用户HRegion的位置信息：  
Rowkey：tableName,regionStartKey,regionId,replicaId等；  
info列族：这个列族包含三个列，他们分别是：  
info:regioninfo列：  
regionId,tableName,startKey,endKey,offline,split,replicaId；  
info:server列：HRegionServer对应的server:port；  
info:serverstartcode列：HRegionServer的启动时间戳。  
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## 三、REGION SERVER内部机制 ##

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2l0Y2F0c19jbg_size_16_color_FFFFFF_t_70 3][]

**WAL即Write Ahead Log**，在早期版本中称为HLog，它是HDFS上的一个文件，如其名字所表示的，**所有写操作都会先保证将数据写入这个Log文件后，才会真正更新MemStore，最后写入HFile中**。WAL文件存储在/hbase/WALs/$\{HRegionServer\_Name\}的目录中

**BlockCache是一个读缓存，即"引用局部性"原理**（也应用于CPU，分空间局部性和时间局部性，空间局部性是指CPU在某一时刻需要某个数据，那么有很大的概率在一下时刻它需要的数据在其附近；时间局部性是指某个数据在被访问过一次后，它有很大的概率在不久的将来会被再次的访问），将数据预读取到内存中，以提升读的性能。

**HRegion是一个Table中的一个Region在一个HRegionServer中的表达**。一个Table可以有一个或多个Region，他们可以在一个相同的HRegionServer上，也可以分布在不同的HRegionServer上，一个HRegionServer可以有多个HRegion，他们分别属于不同的Table。**HRegion由多个Store(HStore)构成**，每个HStore对应了一个Table在这个HRegion中的一个Column Family，即每个Column Family就是一个集中的存储单元，因而最好将具有相近IO特性的Column存储在一个Column Family，以实现高效读取(数据局部性原理，可以提高缓存的命中率)。HStore是HBase中存储的核心，它实现了读写HDFS功能，一个HStore由一个MemStore 和0个或多个StoreFile组成。

**MemStore是一个写缓存(In Memory Sorted Buffer)**，**所有数据的写在完成WAL日志写后，会 写入MemStore中，由MemStore根据一定的算法将数据Flush到地层HDFS文件中(HFile)**，**通常每个HRegion中的每个 Column Family有一个自己的MemStore。**

** HFile(StoreFile) 用于存储HBase的数据(Cell/KeyValue)**。在HFile中的数据是按RowKey、Column Family、Column排序，对相同的Cell(即这三个值都一样)，则按timestamp倒序排列。

FLUSH详述

①　每一次Put/Delete请求都是先写入到MemStore中，当MemStore满后会Flush成一个新的StoreFile(底层实现是HFile)，即一个HStore(Column Family)可以有0个或多个StoreFile(HFile)。

②　当一个HRegion中的所有MemStore的大小总和超过了hbase.hregion.memstore.flush.size的大小，默认128MB。此时当前的HRegion中所有的MemStore会Flush到HDFS中。

③　当全局MemStore的大小超过了hbase.regionserver.global.memstore.upperLimit的大小，默认40％的内存使用量。此时当前HRegionServer中所有HRegion中的MemStore都会Flush到HDFS中，Flush顺序是MemStore大小的倒序（一个HRegion中所有MemStore总和作为该HRegion的MemStore的大小还是选取最大的MemStore作为参考？有待考证），直到总体的MemStore使用量低于hbase.regionserver.global.memstore.lowerLimit，默认38%的内存使用量。

④　当前HRegionServer中WAL的大小超过了hbase.regionserver.hlog.blocksize \* hbase.regionserver.max.logs的数量，当前HRegionServer中所有HRegion中的MemStore都会Flush到HDFS中，Flush使用时间顺序，最早的MemStore先Flush直到WAL的数量少于hbase.regionserver.hlog.blocksize \* hbase.regionserver.max.logs这里说这两个相乘的默认大小是2GB，查代码，hbase.regionserver.max.logs默认值是32，而hbase.regionserver.hlog.blocksize默认是32MB。但不管怎么样，因为这个大小超过限制引起的Flush不是一件好事，可能引起长时间的延迟。

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