HBase性能调优小结

《HBase性能调优小结》要点：
本文介绍了HBase性能调优小结，希望对您有用。如果有疑问，可以联系我们。

HBase官方性能调优文档( 点击这里 )中比拟详细的介绍了相关的调优技巧,我在网上也找到了一篇不错的中文总结,转载之.需要注意下,文章发布时间有点久远,随着版本的更新有些地方可能有所变化,文章中的知识仅供参考.

(一)配置优化

zookeeper.session.timeout

默认值：3分钟(180000ms)

阐明：RegionServer与Zookeeper间的连接超时时间.当超时时间到后,ReigonServer会被Zookeeper从RS集群清单中移除,HMaster收到移除通知后,会对这台server负责的regions重新balance,让其他存活的 RegionServer接管.

调优：这个timeout决定了RegionServer是否能够及时的failover.设置成1分钟或更低,可以减少因等待超时而被延长的failover时间.不过需要注意的是,对于一些Online应用,RegionServer的宕机到恢复时间自己就很短的(网络闪断,crash等故障,运维可快速介入),如果调低timeout时间,会得不偿失.因为当ReigonServer被正式从RS集群中移除时,HMaster就开始做balance了,当故障的RS快速恢复后,这个balance动作是毫无意义的,反而会使负载不均匀,给RS带来更多负担.

hbase.regionserver.handler.count

默认值：10

说明：RegionServer的哀求处理IO线程数.

调优：这个参数的调优与内存息息相关.较少的IO线程,适用于处理单次哀求内存消耗较高的Big PUT场景(大容量单次PUT或设置了较大cache的scan,均属于Big PUT)或ReigonServer的内存比较紧张的场景.较多的IO线程,适用于单次哀求内存消耗低,TPS要求非常高的场景.这里需要注意的是如果server的region数量很少,大量的哀求都落在一个region上,因快速充满memstore触发flush导致的读写锁会影响全局TPS,不是IO线程数越高越好.压测时,开启Enabling RPC-level logging,可以同时监控每次哀求的内存消耗和GC的状况,最后通过多次压测结果来合理调节IO线程数.这里是一个案例 Hadoop and HBase Optimization for Read Intensive Search Applications ,作者在SSD的机器上设置IO线程数为100,仅供参考.

hbase.hregion.max.filesize

默认值：256M

阐明：在当前ReigonServer上单个Reigon的大小,单个Region超过指定值时,这个Region会被自动split成更小的region.

调优：小region对split和compaction友好,因为拆分region或compact小region里的storefile速度很快,内存占用低.缺点是split和compaction会很频繁.特别是数量较多的小region不停地split, compaction,会使响应时间波动很大,region数量太多不仅给管理上带来麻烦,甚至引发一些Hbase的bug.一般512以下的都算小region.大region,则不太适合经常split和compaction,因为做一次compact和split会产生较长时间的停顿,对应用的读写性能冲击非常大.此外,大region意味着较大的storefile,compaction时对内存也是一个挑战.当然,大region还是有其用武之地,你只要在某个访问量低峰的时间点统一做compact和split,大region就可以发挥优势了,毕竟它能保证绝大多数时间安稳的读写性能.既然split和compaction如此影响性能,有没有办法去掉?compaction是无法避免的,split倒是可以从自动调整为手动.只要通过将这个参数值调大到某个很难达到的值,比如100G,就可以间接禁用自动split(RegionServer不会对未到达100G的region做split).再配合RegionSplitter这个工具,在需要split时,手动split.手动split在灵活性和稳定性上比起自动split要高很多,相反,管理成本增加不多,比较推荐online实时系统使用.内存方面,小region在设置memstore的大小值上比较灵活,大region则过大过小都不行,过大会导致flush时app的IO wait增高,过小则因store file过多读性能降低.

hbase.regionserver.global.memstore.upperLimit/lowerLimit

默认值：0.4/0.35

upperlimit说明：hbase.hregion.memstore.flush.size这个参数的作用是当单个memstore达到指定值时,flush该memstore.但是,一台ReigonServer可能有成百上千个memstore,每个memstore也许未达到flush.size,jvm的heap就不够用了.该参数便是为了限制memstores占用的总内存.当ReigonServer内所有的memstore所占用的内存综合达到heap的40%时,HBase会强制block所有的更新并flush这些memstore以释放所有memstore占用的内存.

lowerLimit说明：同upperLimit,只不过当全局memstore的内存达到35%时,它不会flush所有的memstore,它会找一些内存占用较大的memstore,个别flush,当然更新还是会被block.lowerLimit算是一个在全局flush前的补救措施.可以想象一下,如果memstore需要在一段时间内全部flush,且这段时间内无法接受写哀求,对HBase集群的性能影响是很大的.调优：这是一个Heap内存保护参数,默认值已经能适用大多数场景.它的调整一般是为了配合某些专属优化,比如读密集型应用,将读缓存开大,降低该值,腾出更多内存给其他模块使用.这个参数会给使用者带来什么影响?比如,10G内存,100个region,每个memstore 64M,假设每个region只有一个memstore,那么当100个memstore平均占用到50%左右时,就会达到lowerLimit的限制.假设此时,其他memstore同样有很多的写哀求进来.在那些大的region未flush完,就可能又超过了upperlimit,则所有 region都会被block,开始触发全局flush.

hfile.block.cache.size

默认值：0.2

说明：storefile的读缓存占用Heap的大小百分比,0.2表现20%.该值直接影响数据读的性能.

调优：当然是越大越好,如果读比写少,开到0.4-0.5也没问题.如果读写较均衡,0.3左右.如果写比读多,果断默认吧.设置这个值的时候,你同时要参考hbase.regionserver.global.memstore.upperLimit,该值是 memstore占heap的最大百分比,两个参数一个影响读,一个影响写.如果两值加起来跨越80-90%,会有OOM的风险,谨慎设置.

hbase.hstore.blockingStoreFiles

默认值：7

说明：在compaction时,如果一个Store(Coulmn Family)内有超过7个storefile需要合并,则block所有的写哀求,进行flush,限制storefile数量增长过快.

调优：block哀求会影响当前region的读写性能,将值设为单个region可以支撑的最大store file数量会是个不错的选择.最大storefile数量可通过region size/memstore size来计算.如果你将regionsize设为无限大,那么你需要预估一个region可能产生的最大storefile数.

hbase.hregion.memstore.block.multiplier

默认值：2

说明：当一个region里的memstore超过单个memstore.size两倍的大小时,block该region的所有哀求,进行flush,释放内存.虽然我们设置了memstore的总大小,比如64M,但想象一下,在最后63.9M的时候,我Put了一个100M的数据或写哀求量暴增,最后一秒钟put了1万次,此时memstore的大小会瞬间暴涨到超过预期的memstore.size.这个参数的作用是当memstore的大小增至超过memstore.size时,block所有哀求,遏制风险进一步扩大.

调优： 这个参数的默认值还是比较靠谱的.如果你预估你的正常应用场景(不包含异常)不会出现突发写或写的量可控,那么保持默认值即可.如果正常情况下,你的写量就会经常暴增,那么你应该调大这个倍数并调整其他参数值,比如hfile.block.cache.size和 hbase.regionserver.global.memstore.upperLimit/lowerLimit,以预留更多内存,防止HBase server OOM.

启用LZO压缩

LZO对比Hbase默认的GZip,前者性能较高,后者压缩比较高,具体参见 Using LZO Compression .对于想提高HBase读写性能的开发者,采用LZO是比较好的选择.对于非常在乎存储空间的开发者,则建议坚持默认.

不要在一张内外定义太多的Column Family

Hbase目前不克不及良好的处理超过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,最终导致系统产生很多IO.

批量导入

在批量导入数据到Hbase前,你可以通过预先创立region,来平衡数据的负载.详见 Table Creation: Pre-Creating Regions

(二)Hbase客户端优化

AutoFlush

将HTable的setAutoFlush设为false,可以支持客户端批量更新.即当Put填满客户端flush缓存时,才发送到服务端.默认是true.

Scan Caching

scanner一次缓存若干数据来scan(从服务端一次抓若干数据回来scan).

默认值是 1,一次只取一条.

Scan Attribute Selection

scan时建议指定必要的Column Family,减少通信量,否则scan默认会返回整个row的所有数据(所有Coulmn Family).

Close ResultScanners

通过scan取完数据后,记得要关闭ResultScanner,不然RegionServer可能会出现问题.

Optimal Loading of Row Keys

当你scan一张表的时候,返回结果只必要row key(不必要CF, qualifier,values,timestaps)时,你可以在scan实例中添加一个filterList,并设置 MUST_PASS_ALL操作,filterList中add FirstKeyOnlyFilter或KeyOnlyFilter.这样可以减少网络通信量.

Turn off WAL on Puts

当Put某些非重要数据时,你可以设置writeToWAL(false),来进一步提高写性能.writeToWAL(false)会在Put时放弃写WAL log.风险是,当RegionServer宕机时,可能你刚才Put的那些数据会丧失,且无法恢复.

启用Bloom Filter

Bloom Filter通过空间换光阴,提高读操作性能.

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