HBase原理 | HBase读写流程和MemStore Flush(图形化通俗易懂)

文章目录

• 组件模块说明
• HBase写流程
• HBase读流程
• MemStore Flush

组件模块说明

HBase：以下内容为V1.3版本

Zookeeper：HBase 通过 Zookeeper 来做 Master 的高可用、 RegionServer 的监控、存储Hbase元数据(如哪个表存储在哪个RegionServer上)以及集群配置的维护等工作。

meta表：HBase有两个自带的命名空间，分别是 hbase 和 default， hbase 中存放的是 HBase 内置的表，default 表是用户默认使用的命名空间。meta表位于hbase命名空间(还有namespace表)下。记录了用户所有表拆分出来的的 Region 映射信息。meta表结构(画成关系型的好理解)如下：

StoreFile：每一个region由一个或多个store组成，至少是一个store，hbase为每个列族建一个store，如果有几个列族，也就有几个Store。

HFile：HBase中KeyValue数据的存储格式，HFile是Hadoop的二进制格式文件。StoreFile底层是以HFile的格式保存。

MemStore：写缓存， 由于 HFile 中的数据要求是有序的， 所以数据是先存储在 MemStore 中，排好序后，等到达刷写时机才会刷写到 HFile，每次刷写都会形成一个新的 HFile。

WAL：用来做灾难恢复使用，HLog记录数据的所有变更，一旦region server 宕机，就可以从log中进行恢复。由于数据要经 MemStore 排序后才能刷写到 HFile， 但把数据保存在内存中会有很高的概率导致数据丢失，为了解决这个问题，数据会先写在一个叫做 Write-Ahead logfile 的文件中，然后再写入 MemStore 中。所以在系统出现故障的时候，数据可以通过这个日志文件重建。

HBase写流程

1. Client 先访问 zookeeper，获取 hbase:meta 表位于哪个 Region Server(图中位于hadoop102这台)。
2. 知道meta 表位于哪个Region Server后，访问对应的 Region Server(hadoop102)，获取 hbase:meta 表，根据读请求的 namespace:table/rowkey，查询出目标数据位于哪个 Region Server 中的哪个 Region 中(映射信息记录在meta表，图中为hadoop103)。并将该 table 的 region 信息以及 meta 表的位置信息缓存在客户端的 meta cache，方便下次访问。
3. 与目标 Region Server (图中为hadoop103)进行通讯；
4. 将数据顺序写入（追加）到 WAL；
5. 将数据写入对应的 MemStore，数据会在 MemStore 进行排序；
6. 向客户端发送 ack；
7. 等达到 MemStore 的刷写时机后，将数据刷写到 HFile。

HBase读流程

1. Client 先访问 zookeeper，获取 hbase:meta 表位于哪个 Region Server。
2. 访问对应的 Region Server，获取 hbase:meta 表，根据读请求的 namespace:table/rowkey，查询出目标数据位于哪个 Region Server 中的哪个 Region 中。并将该 table 的 region 信息以及 meta 表的位置信息缓存在客户端的 meta cache，方便下次访问。
3. 与目标 Region Server 进行通讯；
4. 分别在 Block Cache（读缓存，缓存实际数据）， MemStore 和 Store File（HFile）中查询目标数据，并将查到的所有数据进行合并（这里要注意，是查所有数据，而不是读缓存，有就返回，因为HBase有时间戳这个东西）。此处所有数据是指同一条数据的不同版本（time stamp）或者不同的类型（Put/Delete）。
5. 将从文件中查询到的数据块（Block， HFile 数据存储单元，默认大小为 64KB）缓存到Block Cache。
6. 将合并后的最终结果返回给客户端。

MemStore Flush

MemStore 刷写时机，图中同个Region下2个store代表不同的列族，刷写到HDFS对应不同文件夹：

1. 当某个 memstroe 的大小达到了hbase.hregion.memstore.flush.size（默认值 128M） ，其所在 region 的所有 memstore 都会刷写。当 memstore 的大小达到了hbase.hregion.memstore.flush.size（默认值 128M）* hbase.hregion.memstore.block.multiplier（默认值 4）时（即默认128M*4），会阻止继续往该 memstore 写数据。
2. 当 region server 中 memstore 的总大小达到java_heapsize(java堆内存)的40%（hbase.regionserver.global.memstore.size，默认0.4）以及hbase.regionserver.global.memstore.size的95%（hbase.regionserver.global.memstore.size.lower.limit，默认值 0.95） 后（默认即java_heapsize*0.4*0.95），region 会按照其所有 memstore 的大小顺序（由大到小）依次进行刷写。直到 region server中所有 memstore 的总大小减小到上述值以下。 当 region server 中 memstore 的总大小达到java_heapsize * 0.4 （hbase.regionserver.global.memstore.size，默认值0.4）时，会阻止继续往所有的 memstore 写数据。
3. 到达自动刷写的时间，也会触发 memstore flush。自动刷新的时间间隔由该属性进行配置hbase.regionserver.optionalcacheflushinterval（默认 1 小时）。
4. 当 WAL 文件的数量超过 hbase.regionserver.max.logs， region 会按照时间顺序依次进行刷写，直到 WAL 文件数量减小到 hbase.regionserver.max.log 以下（该属性名已经废弃，现无需手动设置， 最大值为 32）。