Hbase性能优化

以下为使用hbase一段时间的几个思考，由于在内存充足的情况下hbase能提供比较满意的读性能，因此写性能是思考的重点。希望读者提出不同意见讨论

1 autoflush=false

 

    无论是官方还是很多blog都提倡为了提高hbase的写入速度而在应用代码中设置autoflush=false，然后在在线应用中应该谨慎进行该设置。原因如下：

    a autoflush=false的原理是当客户端提交delete或put请求时，将该请求在客户端缓存，直到数据超过2M(hbase.client.write.buffer决定)或用户执行了hbase.flushcommits()时才向regionserver提交请求。因此即使htable.put()执行返回成功，也并非说明请求真的成功了。假如还没有达到该缓存而client崩溃，该部分数据将由于未发送到regionserver而丢失。这对于零容忍的在线服务是不可接受的。

    b autoflush=true虽然会让写入速度下降2-3倍，但是对于很多在线应用来说这都是必须打开的，也正是hbase为什么让它默认值为true的原因。当该值为true时，每次请求都会发往regionserver,而regionserver接收到请求后第一件事就是写hlog，因此对io的要求是非常高的，为了提高hbase的写入速度，应该尽可能高地提高io吞吐量，比如增加磁盘、使用raid卡、减少replication因子数等

2 hbase.hregion.max.filesize

     hbase中hfile的默认最大值(hbase.hregion.max.filesize)是256MB，而google的bigtable论文中对tablet的最大值也推荐为100-200MB，这个大小有什么秘密呢？
    众所周知hbase中数据一开始会写入memstore，当memstore满64MB以后，会flush到disk上而成为storefile。当storefile数量超过3时，会启动compaction过程将它们合并为一个storefile。这个过程中会删除一些timestamp过期的数据，比如update的数据。而当合并后的storefile大小大于hfile默认最大值时，会触发split动作，将它切分成两个region。
     根据持续insert压力测试，并设置了不同的hbase.hregion.max.filesize，根据结果得到如下结论：值越小，平均吞吐量越大，但吞吐量越不稳定；值越大，平均吞吐量越小，吞吐量不稳定的时间相对更小。

    为什么会这样呢？推论如下：

    a 当hbase.hregion.max.filesize比较小时，触发split的机率更大，而split的时候会将region offline，因此在split结束的时间前，访问该region的请求将被block住，客户端自我block的时间默认为1s。当大量的region同时发生split时，系统的整体访问服务将大受影响。因此容易出现吞吐量及响应时间的不稳定现象
    b 当hbase.hregion.max.filesize比较大时，单个region中触发split的机率较小，大量region同时触发split的机率也较小，因此吞吐量较之小hfile尺寸更加稳定些。但是由于长期得不到split，因此同一个region内发生多次compaction的机会增加了。compaction的原理是将原有数据读一遍并重写一遍到hdfs上，然后再删除原有数据。无疑这种行为会降低以io为瓶颈的系统的速度，因此平均吞吐量会受到一些影响而下降。
    综合以上两种情况，hbase.hregion.max.filesize不宜过大或过小，256MB或许是一个更理想的经验参数。对于离线型的应用，调整为128MB会更加合适一些，而在线应用除非对split机制进行改造，否则不应该低于256MB

 

  3.table中family和qualifier

    对于传统关系型数据库中的一张table，在业务转换到hbase上建模时，从性能的角度应该如何设置family和qualifier呢？

    Hbase目前不能良好的处理超过包含2-3个CF的表。因为某个CF在flush发生时，它邻近的CF也会因关联效应被触发flush，最终导致系统产生更多IO
    最极端的，可以每一列都设置成一个family，也可以只有一个family，但所有列都是其中的一个qualifier，那么有什么区别呢？
    family越多，那么获取每一个cell数据的优势越明显，因为io和网络都减少了，而如果只有一个family，那么每一次读都会读取当前rowkey的所有数据，网络和io上会有一些损失。
    当然如果要获取的是固定的几列数据，那么把这几列写到一个family中比分别设置family要更好，因为只需一次请求就能拿回所有数据。
    以上是从读的方面来考虑的，那么写呢？可以参考一下这篇文章：
    http://hbase.apache.org/book/number.of.cfs.html
    首先，不同的family是在同一个region下面。而每一个family都会分配一个memstore，所以更多的family会消耗更多的内存。
    其次,目前版本的hbase，在flush和compaction都是以region为单位的，也就是说当一个family达到flush条件时，该region的所有family所属的memstore都会flush一次，即使memstore中只有很少的数据也会触发flush而生成小文件。这样就增加了compaction发生的机率，而compaction也是以region为单位的，这样就很容易发生compaction风暴从而降低系统的整体吞吐量。
    第三，由于hfile是以family为单位的，因此对于多个family来说，数据被分散到了更多的hfile中，减小了split发生的机率。这是把双刃剑。更少的split会导致该region的体积比较大，由于balance是以region的数目而不是大小为单位来进行的，因此可能会导致balance失效。而从好的方面来说，更少的split会让系统提供更加稳定的在线服务。

    上述第三点的好处对于在线应用来说是明显的，而坏处我们可以通过在请求的低谷时间进行人工的split和balance来避免掉。
     因此对于写比较多的系统，如果是离线应该，我们尽量只用一个family好了，但如果是在线应用，那还是应该根据应用的情况合理地分配family。