总结《HBase原理与实践》集群修复、调优、故障原因

目录

Hbase集群修复

Hbase调优

1. 操作系统级别调优

2. Hbase相关组件调优

3. HBase参数优化

4. Hbase业务调优

5. JVM调优

HBase故障原因

Hbase集群修复

HBase集群一致性主要包括两个方面

  • HBase Region一致性 集群中所有Region都被assign，而且deploy到唯一一台RegionServer上，并且该Region的状态在内存中、hbase:meta表中以及ZooKeeper这三个地方需要保持一致。
  • Hbase 表完整性 : 每个rowkey都仅能存在于一个Region区间。

详细信息:

hbase hbck -details

只对某张表:

hbase hbck TableA TableB

集群修复的基本原则是首先修复低风险的region一致性问题（以及部分表完整性问题）,在修复部分高风险表完整性问题.

Hbase的低风险修复

低风险的Region一致性问题修复是指，这类修复仅仅涉及Master内存中Region状态、ZooKeeper临时节点中Region状态以及hbase:meta元数据表中Region状态的修改，并不实际修改任何HDFS文件。修复成功之后，Region的状态在.regioninfo文件、Master内存、ZooKeeper临时节点和hbase:meta元数据表中保持一致。

-fixAssignments
-fixMeta

除了Region一致性问题是低风险问题之外，部分表完整性问题的风险也不高。最典型的就是HDFS Region空洞（HDFSRegion holes）。这个命令会在空洞形成的地方填充一个空Region。

-fixMeta -fixAssignments -fixHdfsHoles // 一般是组合命令
-repairHoles // 或者直接用这个

HBCK的高危修复

Region区间overlap相关问题的修复属于高危修复操作，因为这类修复通常需要修改HDFS上的文件，有时甚至需要人工介入。建议先执行hbck -details命令，执行相应的修复命令。建议在overlap分析的基础上使用merge命令，强制将存在overlap的相关Region全部合并到一起。

需要注意的是，对于多个Region，需要两两合并，之后对合并后的Region执行MajorCompaction，再两两合并。

常见案例:

（1）Region没有部署到任何RegionServer上  先执行-fixAssignments命令，再执行hbck命令，看看是否还输出这样的信息。

（2）Region没有部署到任何RegionServer上且元数据表中对应记录为空, -fixMeta -fixAssignments.

（3）HBase version file丢失, HBase集群启动时会加载HDFS上的version file（/hbase-root/hbase.version）来确定HBase的版本信息，如果该文件丢失或损坏，则系统无法正常启动。

hbase hbck -fixVersionFile

 

Hbase调优

1. 操作系统级别调优

关闭selinux vim /etc/selinux/config disabled

做好时钟同步，关闭防火墙

vm.min_free_kbytes，代表系统所保留空闲内存的最低限watermark[min],达到就开始内存回收,HBase官方推荐别小于1G.

vm.swappiness=0 , 对于数据库来说，swap是尽量需要避免的，所以需要将其设置为0。此处需要注意，设置为0并不代表不执行swap。

关闭THP THP是一种动态管理策略，会在运行期分配管理大页，因此会有一定程度的分配延时

echo never/always >/sys/kernel/mm/transparent_hugepage/enabled

 

2. Hbase相关组件调优

  • HDFS
  1. 开启短路度 当前HDFS读取数据都需要经过DataNode，客户端会向DataNode发送读取数据的请求，DataNode接收到请求后从磁盘中将数据读出来，再通过TCP发送给客户端。对于本地数据，Short Circuit Local Read策略允许客户端绕过DataNode直接从磁盘上读取本地数据，因为不需要经过DataNode而减少了多次网络传输开销，因此数据读取的效率会更高。
  2. Hedged Read 通常情况下HBase会根据一定算法优先选择一个DataNode进行数据读取。然而在某些情况下，有可能因为磁盘问题或者网络问题等引起读取超时，根据Hedged Read策略，如果在指定时间内读取请求没有返回，HDFS客户端将会向第二个副本发送第二次数据请求，并且谁先返回就使用谁，之后返回的将会被丢弃。
  3. 通过执行Major_compact提升数据本地率,major_compact本质上是将Region中的所有文件读取出来然后写到一个大文件，写大文件必然会在本地DataNode生成一个副本，这样Region的数据本地率就会提升到100%。
  • zookeeper
  1. zookeeper.session.timeout 表示ZooKeeper客户端与服务器端session超时时间，超时之后RegionServer将会被踢出集群。
  2. 最大连接数

 

3. HBase参数优化

  1. region的默认大小,默认为10G,Region中最大的Store中所有文件大小一旦大于该值整个Region就会执行分裂。太大影响compaction,太小频繁分裂,消耗资源.
  2. BlockCache相关参数 RegionServer内存在20G以内的就选择LRUBlockCache，大于20G的就选择BucketCache中的offheap模式。采用combinedBlockCache,即两种缓存的搭配使用,L1采用LRUBlockCache，主要存储HFile中的元数据Block，L2采用BucketCache，主要存储业务数据Block。因为只用来存储元数据Block.
  3. memory flush 大小默认128M,适当调整256M.
  4. compact 相关参数, store中文件数, 参与合并文件数,增加合并线程数.

  5. 队列资源隔离 RegionServer可以同时提供写队列、get请求队列和scan请求队列，这样就将写请求、get请求和scan请求分发到不同的队列，不同队列使用不同的工作线程进行处理，有效隔离了不同请求类型的相互影响。

4. Hbase业务调优

  • 表名强烈建议生产线创建表时不要单独使用表名，而应该使用命名空间加表名的形式。
  • 列簇设置 
  1. 设置合适的布隆过滤器 无, row, rowcol 默认是row
  2. TTL设置数据失效时间 , 数据会自动删除,是根据compact来实现的.
  3. 压缩算法 snappy, lz4, 推荐snappy压缩.
  4. 设置合理的列簇,
  5. 设置合理的版本
  6. BlockSize, 文件块大小,默认64k,是时间和空间的权衡选择.
  7. Hash散列rowkey, 这个能解决热点region问题,但是对scan操作不友好.
  8. 对rowkey进行加盐
  • 表属性
  1. 合理预分区, 如果之前的预分区发现不合理,将数据导出,重新建表在预分区.
  2. HLog持久化级别
  3. 是否开启compact

 

5. JVM调优

每种应用都会有自己的内存对象特性，通常可分为两种：一种是短寿对象（指存活时间相对较短的对象，比如临时变量等）居多的工程，比如大多数纯HTTP请求处理工程，短寿对象可能占到所有对象的70%左右；另一种是长寿对象（指存活对象较长的对象，比如TTL设置较长的缓存对象）居多的工程，比如类似于HBase、Spark等这类大内存工程。

分析Hbase中的内存对象:

  1. RPC请求对象:随着rpc的销毁而消失,比如Request对象和Response对象，这些对象可以认为是短寿对象。
  2. MemStore对象: HBase的MemStore中对象一般会持续存活较长时间，用户写入数据到MemStore中之后对象就一直存在，直至MemStore写满之后flush到HDFS。这类对象属于长寿对象。
  3. BlockCache对象，和MemStore对象一样，BlockCache对象一般也会在内存中存活较长时间，属于长寿对象。

HBase系统属于长寿对象居多的工程，一方面，GC的时候要将RPC这类短寿对象在Young区淘汰掉；另一方面，要减少Old区的对象总量。

两种垃圾算法: CMS(并发标记清除算法) G1(并发标记整理算法)

调优点:增大-Xmn(新生代大小) 和 -XX:SurvivorRatio(新生代Eden和survivor区的比例)

G1的年轻代是由分散的多个Region组成，而且Region的个数会随着前面多次young GC的STW时间动态调整。若之前的young GC耗时比较长，则G1会调小young区大小，反之则调大，因为更大的young区明显会导致更长的STW耗时。

CMS老年代GC并不会挪动对象，只有在做full GC的时候才会挪动对象，处理碎片问题。理论上使用CMS无法避免STW的full GC。而G1可以通过多次mixed GC增量地处理内存碎片，所以，G1有能力完全避免STW的fullGC。•由于G1的老年代回收是增量式的，所以G1更加适合大堆。

G1 GC的调优思路包括以下几点：

  1. IHOP需要考虑常驻内存对象的总大小。
  2. 通过G1NewSizePercent和MaxGCPauseMillis来控制Young GC的耗时和触发mixed GC的时间间隔。
  3. 通过MixedGCCountTarget和OldCSetRegionThreshold来控制每次Mixed GC周期内执行mixed GC的次数以及单次mixed GC的耗时。
  4. 注意选择正确的SurvivorRatio。

 

HBase故障原因

1.长时间GC导致RegionServer宕机

排查关键：排查日志可以直接搜索两类关键字—— a long garbage collectingpause或者ABORTING region server。或者以在GC日志中搜索相应的关键字进行确认：concurrent mode failure或者promotion failed。

解决方案： JVM提供了参数XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=N来设置CMS回收的时机，其中N表示当前老年代已使用内存占总内存的比例，可以将该值修改得更小使回收更早进行，比如改为60。

2. 大字段scan导致RegionServer宕机

排查关键：查看日志找到可疑日志"java.lang. OutOfMemoryError: Requested array sizeexceeds VM limit"在某些场景下scan结果数据太大导致JVM在申请array时抛出OutOfMemoryError，造成RegionServer宕机。

解决方案：要求客户端访问的时候对返回结果大小做限制（scan.setMaxResultSize (210241024)），并且对列数量做限制（scan. setBatch(100)）。当然，0.98.13版本以后也可以在服务器端对返回结果大小进行限制，只需设置参数hbase.server.scanner.max.result.size即可。

3.MemStore占用内存大小超过设定阈值导致写入阻塞

排查关键：在日志中首先搜索关键字"Blockingupdates on"

排查方向：需要确定时MemStore内存超过默认配置，或者Hfile太多flush刷写阻塞。

一般原因：集群中有一张表使用了PREFIX_TREE编码，该功能在某些场景下会导致执行Compaction的线程阻塞，进而耗尽Compaction线程池中的所有工作线程。其他表的Compaction请求只能在队列中排队。•集群中所有Compaction操作都无法执行，这使不断flush生成的小文件无法合并，HFile的数量随着时间不断增长。

解决方案：1.强烈建议在生产环境中不使用PREFIX_TREE这种实验性质的编码格式.

                  2.生产环境对集群中HFile相关指标（store file数量、文件大小等）以及Compaction队列长度等进行监控，有助于问题的提前发现以及排查。

                  3.合理设置Compaction的相关参数。

 

核心功能：

  • 基于Procedure v2重新设计了HBase的AssignmentManager和核心管理流程。通过Procedure v2，HBase能保证各核心步骤的原子性，从设计上解决了分布式场景下多状态不一致的问题。
  • 实现了In Memory Compaction功能。该功能将MemStore分成若干小数据块，将多个数据块在MemStore内部做Compaction，一方面缓解了写放大的问题，另一方面降低了写路径的GC压力。
  • 存储MOB数据。2.0.0版本之前对大于1MB的数据支持并不友好，因为大value场景下Compaction会加剧写放大问题，同时容易挤占HBase的BucketCache。而新版本通过把大value存储到独立的HFile中来解决这个问题，更好地满足了多样化的存储需求。
  • 读写路径全链路Offheap化。在2.0版本之前，HBase只有读路径上的BucketCache可以存放Offheap，而在2.0版本中，社区实现了从RPC读请求到完成处理，最后到返回数据至客户端的全链路内存的Offheap化，从而进一步控制了GC的影响。
  • 异步化设计。异步的好处是在相同线程数的情况下，提升系统的吞吐量。2.0版本中做了大量的异步化设计，例如提供了异步的客户端，采用Netty实现异步RPC，实现asyncFsWAL等
posted @ 2021-01-04 18:09  彬在俊  阅读(552)  评论(0)  编辑  收藏  举报