使用phoenix踩的坑与设计思考
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本文主要介绍在压测HBase的二级索引phoenix时踩的一个坑，使用时需要特别注意，而且背后的原因也很有意思，可以看出HBase和Phoenix对元数据设计上的差异。
1.问题介绍
在做phoenix压测时发现一个奇怪的现象。
压测请求分布非常均匀，但是有一台机器的流量、负载都明显高于其他机器。
如下图所示。
请求均匀
资源利用率不均匀，单个节点明显偏高。
2.排查思路
看到这个问题的第一反应，是去看下表分布是否均匀。
- hbase表分布是否均匀
- 索引表分布是否均匀
令人遗憾的是，确认后hbase表和索引表都是均匀分布的，各个机器上的region数量、存储用量都是一致，非常均匀。
然后在网上查相关资料，在官网上看到这样一段描述。
大致的意思是，phoenix的表设计时有一个表级别参数UPDATE_CACHE_FREQUENCY，这个参数默认是ALWAYS，表示每次sql查询都会先去请求meta数据。也可以设置为一定频率，表示多久去请求一次meta数据。
那我们大概能猜想到了，因为设计表的时候没有指定这个参数，所以为默认的always，而phoenix的meta数据正好落在了那个机器上。
我们查验了下系统表的位置，果然如此！
于是立刻做了变更
效果显著！不仅流量、负载均匀了，而且整体负载下降了很多！！！
那为什么监控上请求量是均匀的呢？因为phoenix需要访问catalog表，然后这个表刚才在core-2上，访问这个表走的coprocessor，所以没统计出请求数。
3.进一步思考
到上面为止，问题的原因找到了，也解决了。
但是熟悉HBase的同学肯定会马上有个疑问，跟我一样。为什么会有这样一个参数设置，HBase本身也有meta表，而HBase的meta表在客户端缓存就可以。
下面，就让我们来思考下。
1）phoenix为什么要这么设计呢，而不是像hbase的meta表一样？
这个问题得从phoenix的架构设计说起。
phoenix一直以来，都是重客户端模式，即使是现在的轻客户端版本，本质也是如此。只不过把客户端放在了query server这个角色上，让query server跑在服务端了。
但对hbase来说，phoenix的核心逻辑都在client侧。元数据管理也是如此。phoenix和HBase不同的是，phoenix的元数据更复杂，如果元数据有变化，没有拿到最新meta的客户端不一定会抛错。
举个例子，比如一个查询命中索引后会更高效。但是，某个客户端它 不知道有这个索引表，于是就去查了主表，这个在phoenix上看也没有毛病。
所以，关键原因是phoenix无法感知元数据是否发生了变化！而HBase可以。
因此，最初为了解决元数据同步的问题，就采用了比较激进的每次刷新的方式。后来发现会影响性能，就加了一个周期性刷新的功能，来避免per request去刷meta数据。
2）那可以alter table时触发meta更新吗？
这个是不可以的。因为客户端可能比较多。而且，也不会有一个地方去记录全局有哪些client。即使有这样一个地方，那某个client挂了怎么办？没有通知成功怎么办？此时，alter操作是成功还是不成功呢？
3）结论
所以这个参数是phoenix的设计，而不是缺陷。phoenix默认情况下，每个请求都会去校验一次表的元数据信息，以避免因meta未刷新导致失败。为此，phoenix提供了一个表参数，来控制meta的刷新频率，比如1分钟刷一次，类似这种。
可以在建表的时候设定：
craete table if not exists ns.table_demo ( id varchar not null primary key, f1.a varchar, f1.b varchar, f1.c varchar)TTL=86400,UPDATE_CACHE_FREQUENCY=900000;
也可以变更表结构设定：
设一个你期望的刷新时间，就可以解决问题了。
当然，这样带来的副作用就是，如果未来你修改了这个表，比如add了一个新的列，或者新加了一个索引，最少要等待一个刷新周期才能生效。但是无关大局，一般表结构变更就属于低频操作，而且能够接受一定延迟。
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原文发布时间：2020-05-21
本文作者：阿丸笔记
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