必威官网登录如何避免HBase写入过快引起的各种问

首先我们简单回顾下整个写入流程

client api ==> RPC ==>  server IPC ==> RPC queue ==> RPC handler ==> write WAL ==> write memstore ==> flush to  filesystem

整个写入流程从客户端调用API开始,数据会通过protobuf编码成一个请求,通过scoket实现的IPC模块被送达server的RPC队列中。最后由负责处理RPC的handler取出请求完成写入操作。写入会先写WAL文件,然后再写一份到内存中,也就是memstore模块,当满足条件时,memstore才会被flush到底层文件系统,形成HFile。


首先我们简单回顾下整个写入流程

必威官网登录 1

整个写入流程从客户端调用API开始,数据会通过protobuf编码成一个请求,通过scoket实现的IPC模块被送达server的RPC队列中。最后由负责处理RPC的handler取出请求完成写入操作。写入会先写WAL文件,然后再写一份到内存中,也就是memstore模块,当满足条件时,memstore才会被flush到底层文件系统,形成HFile。

一、服务端调优

1、hbase参数配置
配置文件:hbase-site.xml和hbase.tmp.dir
(1)本地文件系统tmp目录,一般配置成local模式的设置一下,但是最好还是需要设置一下,因为很多文件都会默认设置成它下面的:
线上配置

当写入过快时会遇见什么问题?

写入过快时,memstore的水位会马上被推高。
你可能会看到以下类似日志:

RegionTooBusyException: Above memstore limit, regionName=xxxxx ...

这个是Region的memstore占用内存大小超过正常的4倍,这时候会抛异常,写入请求会被拒绝,客户端开始重试请求。当达到128M的时候会触发flush memstore,当达到128M * 4还没法触发flush时候会抛异常来拒绝写入。两个相关参数的默认值如下:

hbase.hregion.memstore.flush.size=128M
hbase.hregion.memstore.block.multiplier=4

或者这样的日志:

regionserver.MemStoreFlusher: Blocking updates on hbase.example.host.com,16020,1522286703886: the global memstore size 1.3 G is >= than blocking 1.3 G size
regionserver.MemStoreFlusher: Memstore is above high water mark and block 528ms

这是所有region的memstore内存总和开销超过配置上限,默认是配置heap的40%,这会导致写入被阻塞。目的是等待flush的线程把内存里的数据flush下去,否则继续允许写入memestore会把内存写爆

hbase.regionserver.global.memstore.upperLimit=0.4  # 较旧版本,新版本兼容
hbase.regionserver.global.memstore.size=0.4 # 新版本

当写入被阻塞,队列会开始积压,如果运气不好最后会导致OOM,你可能会发现JVM由于OOM crash或者看到如下类似日志:

ipc.RpcServer: /192.168.x.x:16020 is unable to read call parameter from client 10.47.x.x
java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space

HBase这里我认为有个很不好的设计,捕获了OOM异常却没有终止进程。这时候进程可能已经没法正常运行下去了,你还会在日志里发现很多其它线程也抛OOM异常。比如stop可能根本stop不了,RS可能会处于一种僵死状态。


当写入过快时会遇见什么问题?

写入过快时,memstore的水位会马上被推高。

你可能会看到以下类似日志:

必威官网登录 2

这个是Region的memstore占用内存大小超过正常的4倍,这时候会抛异常,写入请求会被拒绝,客户端开始重试请求。当达到128M的时候会触发flush memstore,当达到128M * 4还没法触发flush时候会抛异常来拒绝写入。两个相关参数的默认值如下:

必威官网登录 3

或者这样的日志:

必威官网登录 4

这是所有region的memstore内存总和开销超过配置上限,默认是配置heap的40%,这会导致写入被阻塞。目的是等待flush的线程把内存里的数据flush下去,否则继续允许写入memestore会把内存写爆

必威官网登录 5

当写入被阻塞,队列会开始积压,如果运气不好最后会导致OOM,你可能会发现JVM由于OOM crash或者看到如下类似日志:

必威官网登录 6

HBase这里我认为有个很不好的设计,捕获了OOM异常却没有终止进程。这时候进程可能已经没法正常运行下去了,你还会在日志里发现很多其它线程也抛OOM异常。比如stop可能根本stop不了,RS可能会处于一种僵死状态。

 1、参数配置

hbase.tmp.dir
/mnt/dfs/11/hbase/hbase-tmp

如何避免RS OOM?

一种是加快flush速度:

hbase.hstore.blockingWaitTime = 90000 ms
hbase.hstore.flusher.count = 2
hbase.hstore.blockingStoreFiles = 10

当达到hbase.hstore.blockingStoreFiles配置上限时,会导致flush阻塞等到compaction工作完成。阻塞时间是hbase.hstore.blockingWaitTime,可以改小这个时间。hbase.hstore.flusher.count可以根据机器型号去配置,可惜这个数量不会根据写压力去动态调整,配多了,非导入数据多场景也没用,改配置还得重启。

同样的道理,如果flush加快,意味这compaction也要跟上,不然文件会越来越多,这样scan性能会下降,开销也会增大。

hbase.regionserver.thread.compaction.small = 1
hbase.regionserver.thread.compaction.large = 1

增加compaction线程会增加CPU和带宽开销,可能会影响正常的请求。如果不是导入数据,一般而言是够了。好在这个配置在云HBase内是可以动态调整的,不需要重启。

如何避免RS OOM?

一种是加快flush速度:

必威官网登录 7

当达到hbase.hstore.blockingStoreFiles配置上限时,会导致flush阻塞等到compaction工作完成。阻塞时间是hbase.hstore.blockingWaitTime,可以改小这个时间。hbase.hstore.flusher.count可以根据机器型号去配置,可惜这个数量不会根据写压力去动态调整,配多了,非导入数据多场景也没用,改配置还得重启。

同样的道理,如果flush加快,意味这compaction也要跟上,不然文件会越来越多,这样scan性能会下降,开销也会增大。

必威官网登录 8

增加compaction线程会增加CPU和带宽开销,可能会影响正常的请求。如果不是导入数据,一般而言是够了。好在这个配置在云HBase内是可以动态调整的,不需要重启。

上述配置都需要人工干预,如果干预不及时server可能已经OOM了,这时候有没有更好的控制方法?

必威官网登录 9

直接限制队列堆积的大小。当堆积到一定程度后,事实上后面的请求等不到server端处理完,可能客户端先超时了。并且一直堆积下去会导致OOM,1G的默认配置需要相对大内存的型号。当达到queue上限,客户端会收到CallQueueTooBigException 然后自动重试。通过这个可以防止写入过快时候把server端写爆,有一定反压作用。线上使用这个在一些小型号稳定性控制上效果不错。

原文链接

   1)、hbase.regionserver.handler.count:该设置决定了处理RPC的线程数量,默认值是10,通常可以调大,比如:150,当请求内容很大(上MB,比如大的put、使用缓存的scans)的时候,如果该值设置过大则会占用过多的内存,导致频繁的GC,或者出现OutOfMemory,因此该值不是越大越好。

默认值:
java.io.tmpdir/hbase−

上述配置都需要人工干预,如果干预不及时server可能已经OOM了,这时候有没有更好的控制方法?
hbase.ipc.server.max.callqueue.size = 1024 * 1024 * 1024 # 1G

直接限制队列堆积的大小。当堆积到一定程度后,事实上后面的请求等不到server端处理完,可能客户端先超时了。并且一直堆积下去会导致OOM,1G的默认配置需要相对大内存的型号。当达到queue上限,客户端会收到CallQueueTooBigException 然后自动重试。通过这个可以防止写入过快时候把server端写爆,有一定反压作用。线上使用这个在一些小型号稳定性控制上效果不错。

阅读原文

 

{user.name}
写到系统的/tmp目录
hbase.rootdir

  2)、hbase.hregion.max.filesize 配置region大小,0.94.12版本默认是10G,region的大小与集群支持的总数据量有关系,如果总数据量小,则单个region太大,不利于并行的数据处理,如果集群需支持的总数据量比较大,region太小,则会导致region的个数过多,导致region的管理等成本过高,如果一个RS配置的磁盘总量为3T*12=36T数据量,数据复制3份,则一台RS服务器可以存储10T的数据,如果每个region最大为10G,则最多1000个region,如此看,94.12的这个默认配置还是比较合适的,不过如果要自己管理split,则应该调大该值,并且在建表时规划好region数量和rowkey设计,进行region预建,做到一定时间内,每个region的数据大小在一定的数据量之下,当发现有大的region,或者需要对整个表进行region扩充时再进行split操作,一般提供在线服务的hbase集群均会弃用hbase的自动split,转而自己管理split。

HBase集群中所有RegionServer共享目录,用来持久化HBase的数据,一般设置的是hdfs的文件目录,如hdfs://namenode.example.org:9000/hbase
线上配置

 

hbase.rootdir
hdfs://mycluster/hbase

  3)、hbase.hregion.majorcompaction:配置major合并的间隔时间,默认为1天,可设置为0,禁止自动的major合并,可手动或者通过脚本定期进行major合并,有两种compact:minor和major,minor通常会把数个小的相邻的storeFile合并成一个大的storeFile,minor不会删除标示为删除的数据和过期的数据,major会删除需删除的数据,major合并之后,一个store只有一个storeFile文件,会对store的所有数据进行重写,有较大的性能消耗。

默认值:
${hbase.tmp.dir}/hbase
hbase.cluster.distributed

 

集群的模式,分布式还是单机模式,如果设置成false的话,HBase进程和Zookeeper进程在同一个JVM进程。
线上配置为true
默认值:false
hbase.zookeeper.quorum

  4)、hbase.hstore.compactionThreshold:HStore的storeFile数量>= compactionThreshold配置的值,则可能会进行compact,默认值为3,可以调大,比如设置为6,在定期的major compact中进行剩下文件的合并。

zookeeper集群的URL配置,多个host中间用逗号(,)分割
线上配置

  5)、 hbase.hstore.blockingStoreFiles:HStore的storeFile的文件数大于配置值,则在flush memstore前先进行split或者compact,除非超过hbase.hstore.blockingWaitTime配置的时间,默认为7,可调大,比如:100,避免memstore不及时flush,当写入量大时,触发memstore的block,从而阻塞写操作。

hbase.zookeeper.quorum inspurXXX.xxx.xxx.org,inspurXXX.xxx.xxx.org,inspurXXX.xxx.xxx.org,inspurXXX.xxx.xxx.org,inspurXXX.xxx.xxx.org

 

默认值:localhost
hbase.zookeeper.property.dataDir

  6)、hbase.regionserver.global.memstore.upperLimit:默认值0.4,RS所有memstore占用内存在总内存中的upper比例,当达到该值,则会从整个RS中找出最需要flush的region进行flush,直到总内存比例降至该数限制以下,并且在降至限制比例以下前将阻塞所有的写memstore的操作,在以写为主的集群中,可以调大该配置项,不建议太大,因为block cache和memstore cache的总大小不会超过0.8,而且不建议这两个cache的大小总和达到或者接近0.8,避免OOM,在偏向写的业务时,可配置为0.45,memstore.lowerLimit保持0.35不变,在偏向读的业务中,可调低为0.35,同时memstore.lowerLimit调低为0.3,或者再向下0.05个点,不能太低,除非只有很小的写入操作,如果是兼顾读写,则采用默认值即可。

ZooKeeper的zoo.conf中的配置。 快照的存储位置
线上配置:/home/hadoop/zookeeperData
默认值:${hbase.tmp.dir}/zookeeper
zookeeper.session.timeout

 

客户端与zk连接超时时间
线上配置:1200000(20min)
默认值:180000(3min)
hbase.zookeeper.property.tickTime

  7)、hbase.regionserver.global.memstore.lowerLimit:默认值0.35,RS的所有memstore占用内存在总内存中的lower比例,当达到该值,则会从整个RS中找出最需要flush的region进行flush,配置时需结合memstore.upperLimit和block cache的配置。

Client端与zk发送心跳的时间间隔
线上配置:6000(6s)
默认值:6000
hbase.security.authentication

 

HBase集群安全认证机制,目前的版本只支持kerberos安全认证。
线上配置:kerberos
默认值:空
hbase.security.authorization

  8)、file.block.cache.size:RS的block cache的内存大小限制,默认值0.25,在偏向读的业务中,可以适当调大该值,具体配置时需试hbase集群服务的业务特征,结合memstore的内存占比进行综合考虑。

HBase是否开启安全授权机制
线上配置: true
默认值: false
hbase.regionserver.kerberos.principal

 

regionserver的kerberos认证的主体名称(由三部分组成:服务或用户名称、实例名称以及域名)
线上配置:hbase/_HOST@HADOOP.xxx.xxx.COM
默认:无
hbase.regionserver.keytab.file

  9)、hbase.hregion.memstore.flush.size:默认值128M,单位字节,超过将被flush到hdfs,该值比较适中,一般不需要调整。

regionserver keytab文件路径
线上配置:/home/hadoop/etc/conf/hbase.keytab
默认值:无
必威官网登录,hbase.master.kerberos.principal

 

master的kerberos认证的主体名称(由三部分组成:服务或用户名称、实例名称以及域名)
线上配置:hbase/_HOST@HADOOP.xxx.xxx.COM
默认:无
hbase.master.keytab.file

  10)、hbase.hregion.memstore.block.multiplier:默认值2,如果memstore的内存大小已经超过了hbase.hregion.memstore.flush.size的2倍,则会阻塞memstore的写操作,直到降至该值以下,为避免发生阻塞,最好调大该值,比如:4,不可太大,如果太大,则会增大导致整个RS的memstore内存超过memstore.upperLimit限制的可能性,进而增大阻塞整个RS的写的几率。如果region发生了阻塞会导致大量的线程被阻塞在到该region上,从而其它region的线程数会下降,影响整体的RS服务能力,例如:

master keytab文件路径
线上配置:/home/hadoop/etc/conf/hbase.keytab
默认值:无
hbase.regionserver.handler.count

开始阻塞:

regionserver处理IO请求的线程数
线上配置:50
默认配置:10
hbase.regionserver.global.memstore.upperLimit

必威官网登录 10 
 解开阻塞: 
必威官网登录 11 
 从10分11秒开始阻塞到10分20秒解开,总耗时9秒,在这9秒中无法写入,并且这期间可能会占用大量的RS handler线程,用于其它region或者操作的线程数会逐渐减少,从而影响到整体的性能,也可以通过异步写,并限制写的速度,避免出现阻塞。

RegionServer进程block进行flush触发条件:该节点上所有region的memstore之和达到upperLimit*heapsize
线上配置:0.45
默认配置:0.4
hbase.regionserver.global.memstore.lowerLimit

 

RegionServer进程触发flush的一个条件:该节点上所有region的memstore之和达到lowerLimit*heapsize
线上配置:0.4
默认配置:0.35
hbase.client.write.buffer

本文由必威官网登录发布于游戏编程设计,转载请注明出处:必威官网登录如何避免HBase写入过快引起的各种问