HBase的Write Ahead Log (WAL) —— 整体架构、线程模型【转】

转自：http://www.cnblogs.com/ohuang/p/5807543.html

解决的问题

HBase的Write Ahead Log (WAL)提供了一种高并发、持久化的日志保存与回放机制。每一个业务数据的写入操作（PUT / DELETE）执行前，都会记账在WAL中。

如果出现HBase服务器宕机，则可以从WAL中回放执行之前没有完成的操作。

本文主要探讨HBase的WAL机制，如何从线程模型、消息机制的层面上，解决这些问题：

1. 由于多个HBase客户端可以对某一台HBase Region Server发起并发的业务数据写入请求，因此WAL也要支持并发的多线程日志写入。——确保日志写入的线程安全、高并发。

2. 对于单个HBase客户端，它在WAL中的日志顺序，应该与这个客户端发起的业务数据写入请求的顺序一致。

（对于以上两点要求，大家很容易想到，用一个队列就搞定了。见下文的架构图。）

3. 为了保证高可靠，日志不仅要写入文件系统的内存缓存，而且应该尽快、强制刷到磁盘上（即WAL的Sync操作）。但是Sync太频繁，性能会变差。所以：

 (1) Sync应当在多个后台线程中异步执行

 (2) 频繁的多个Sync，可以合并为一次Sync——适当放松对可靠性的要求，提高性能。

 

架构图——线程模型、消息机制

下面是我画的HBase WAL架构图。我在图上加了不少注解，所以这张图应该是自解释的：

 

 

 Region Server RPC服务线程

这些线程处理HBase客户端通过RPC服务调用（实际上是Google Protobuf服务调用）发出的业务数据写入请求。在上图的例子中，“Region Server RPC服务线程1” 做了3个Row的Append操作，和一个强制刷磁盘的Sync操作。

Sync操作是为了确保之前的Append操作（包括涉及的业务数据）一定可靠地记录到了磁盘上的日志中，然后HBase才能做后续相对不可靠的复杂操作，比如写入MemStore。——这就是Write Ahead的语义。

从架构图中可见，并发的Append操作只是往队列中增加了Append请求对象。

这里的队列是一个LMAX Disrutpor RingBuffer（我的这篇文章作了介绍），你可以简单理解为是一个无锁高并发队列。

Append的具体代码如下：

 

对于Sync操作：

(1)往队列里放一个SyncFuture对象，代表一次Sync操作请求。

每一个SyncFuture都有一个自增的Sequence ID——这是全局唯一的，由LMAX Disrutpor队列创建。后来的SyncFuture的Sequence ID更高。

(2)调用SyncFuture.get()阻塞等待，直到后台线程（架构图中的SyncRunner）通知SyncFuture退出阻塞，表明WAL日志已经保存在了磁盘上。

 

WAL日志消费线程

WAL机制中，只有一个WAL日志消费线程，从队列中获取Append和Sync操作。这样一个多生产者，单消费者的模式，决定了WAL日志并发写入时日志的全局唯一顺序。

1. 对于获取到的Append操作，直接调用Hadoop Sequence File Writer将这个Append操作（包括元数据和row key, family, qualifier, timestamp, value等业务数据）写入文件。

    因此WAL日志文件使用的是Hadoop Sequence文件格式。当然，它也可以替换成其他存储格式，如Avro。

    Hadoop Sequence文件格式不再这里累述，其主要特点是：

   (1) 二进制格式。row key, family, qualifier, timestamp, value等HBase byte[]数据，都原封不动地顺序写入文件。

   (2) Sequence文件中，每隔若干行，会插入一个16字节的魔数作为分隔符。这样如果文件损坏，导致某一行残缺不全，可以通过这个魔数分隔符跳过这一行，继续读取下一个完整的行。

   (3) 支持压缩。可以按行压缩。也可以按块压缩（将多行打成一个块）

2. 对于获取到的Sync操作，会提交给后台SyncRunner的线程池（见上文架构图）异步执行。

以上的this.syncRunners就是SyncRunner线程池。可以看到，通过计算syncRunnerIndex，采用了简单的轮循提交算法。

• 另外，WAL日志消费线程，会尝试收集一批SyncFuture对象（即sync操作），一次提交给SyncRunner。

        所以，在以上代码中，可以看到传入offer()方法的，是this.syncFutures这一SyncFutures[]数组，而不是单个SyncFuture对象。

        收集一批次再提交，性能比较好。但是单个批次需要积攒的SyncFuture对象越多，则Sync的及时性越差，会导致前台Region Server RPC服务线程阻塞在SyncFuture.get()上的时间就越长。

        因此，这里存在吞吐量和及时性之间的平衡。HBase为了支持海量数据的写入，在这里更倾向于高吞吐量，体现在了以下注释中。具体多少个SyncFuture构成一个批次，有一定的策略，在此不再累述。

SyncRunner线程

1. 从队列中获取一个由WAL日志消费线程提交的SyncFuture（下图红框中的代码）。

2. 调用文件系统API，执行sync()操作（下图蓝框中的代码）

• 合并多次频繁的sync()操作，提高性能。

        上文提到，WAL日志消费线程一次会提交多个SyncFuture。对此，SyncRunner线程只会落实执行其中最新的SyncFuture(也就是Sequence ID最大的那个)所代表的Sync操作。而忽略之前的SyncFuture。

        这就是下图绿框中的代码。

3. 如果sync()完成，或者因为上面提到的合并忽略了某一个SyncFuture，那么会调用releaseSyncFuture() ==> Object.notify()来通知SyncFuture阻塞退出。

   之前阻塞在SyncFuture.get()上的Region Server RPC服务线程就可以继续往下执行了。

至此，整个WAL写入流程完成。

 

总结

我觉得对线程并发写入文件时，用队列来协调，保证日志写入的顺序，这还是比较容易想到的。

但是，提供Sync() API确保日志写入的可靠性，同时避免频繁的Sync()操作影响性能。——这是HBase WAL实现的一大亮点。

后续我再研究研究WAL的checkpoint和读取WAL回放机制，再和大家分享。