前记

公司内部使用的是MapR版本的Hadoop生态系统，因而从MapR的官网看到了这篇文文章：An In-Depth Look at the HBase Architecture，原本想翻译全文，然而如果翻译就需要各种咬文嚼字，太麻烦，因而本文大部分使用了自己的语言，并且加入了其他资源的参考理解以及本人自己读源码时对其的理解，属于半翻译、半原创吧。

HBase架构组成

HBase采用Master/Slave架构搭建集群，它隶属于Hadoop生态系统，由一下类型节点组成：HMaster节点、HRegionServer节点、ZooKeeper集群，而在底层，它将数据存储于HDFS中，因而涉及到HDFS的NameNode、DataNode等，总体结构如下：

其中HMaster节点用于：

管理HRegionServer，实现其负载均衡。

管理和分配HRegion，比如在HRegion split时分配新的HRegion；在HRegionServer退出时迁移其内的HRegion到其他HRegionServer上。

实现DDL操作（Data Definition Language，namespace和table的增删改，column familiy的增删改等）。

管理namespace和table的元数据（实际存储在HDFS上）。

权限控制（ACL）。

HRegionServer节点用于：

存放和管理本地HRegion。

读写HDFS，管理Table中的数据。

Client直接通过HRegionServer读写数据（从HMaster中获取元数据，找到RowKey所在的HRegion/HRegionServer后）。

ZooKeeper集群是协调系统，用于：

存放整个 HBase集群的元数据以及集群的状态信息。

实现HMaster主从节点的failover。

HBase Client通过RPC方式和HMaster、HRegionServer通信；一个HRegionServer可以存放1000个HRegion；底层Table数据存储于HDFS中，而HRegion所处理的数据尽量和数据所在的DataNode在一起，实现数据的本地化；数据本地化并不是总能实现，比如在HRegion移动(如因Split)时，需要等下一次Compact才能继续回到本地化。

本着半翻译的原则，再贴一个《An In-Depth Look At The HBase Architecture》的架构图：

这个架构图比较清晰的表达了HMaster和NameNode都支持多个热备份，使用ZooKeeper来做协调；ZooKeeper并不是云般神秘，它一般由三台机器组成一个集群，内部使用PAXOS算法支持三台Server中的一台宕机，也有使用五台机器的，此时则可以支持同时两台宕机，既少于半数的宕机，然而随着机器的增加，它的性能也会下降；RegionServer和DataNode一般会放在相同的Server上实现数据的本地化。

HRegion

HBase使用RowKey将表水平切割成多个HRegion，从HMaster的角度，每个HRegion都纪录了它的StartKey和EndKey（第一个HRegion的StartKey为空，最后一个HRegion的EndKey为空），由于RowKey是排序的，因而Client可以通过HMaster快速的定位每个RowKey在哪个HRegion中。HRegion由HMaster分配到相应的HRegionServer中，然后由HRegionServer负责HRegion的启动和管理，和Client的通信，负责数据的读(使用HDFS)。每个HRegionServer可以同时管理1000个左右的HRegion（这个数字怎么来的？没有从代码中看到限制，难道是出于经验？超过1000个会引起性能问题？）。

HMaster

HMaster没有单点故障问题，可以启动多个HMaster，通过ZooKeeper的Master Election机制保证同时只有一个HMaster出于Active状态，其他的HMaster则处于热备份状态。一般情况下会启动两个HMaster，非Active的HMaster会定期的和Active HMaster通信以获取其最新状态，从而保证它是实时更新的，因而如果启动了多个HMaster反而增加了Active HMaster的负担。前文已经介绍过了HMaster的主要用于HRegion的分配和管理，DDL(Data Definition Language，既Table的新建、删除、修改等)的实现等，既它主要有两方面的职责：

1.协调HRegionServer

启动时HRegion的分配，以及负载均衡和修复时HRegion的重新分配。

监控集群中所有HRegionServer的状态(通过Heartbeat和监听ZooKeeper中的状态)。

2.Admin职能

创建、删除、修改Table的定义。

ZooKeeper：协调者

ZooKeeper为HBase集群提供协调服务，它管理着HMaster和HRegionServer的状态(available/alive等)，并且会在它们宕机时通知给HMaster，从而HMaster可以实现HMaster之间的failover，或对宕机的HRegionServer中的HRegion集合的修复(将它们分配给其他的HRegionServer)。ZooKeeper集群本身使用一致性协议(PAXOS协议)保证每个节点状态的一致性。

How The Components Work Together

ZooKeeper协调集群所有节点的共享信息，在HMaster和HRegionServer连接到ZooKeeper后创建Ephemeral节点，并使用Heartbeat机制维持这个节点的存活状态，如果某个Ephemeral节点实效，则HMaster会收到通知，并做相应的处理。

另外，HMaster通过监听ZooKeeper中的Ephemeral节点(默认：/hbase/rs/*)来监控HRegionServer的加入和宕机。在第一个HMaster连接到ZooKeeper时会创建Ephemeral节点(默认：/hbasae/master)来表示Active的HMaster，其后加进来的HMaster则监听该Ephemeral节点，如果当前Active的HMaster宕机，则该节点消失，因而其他HMaster得到通知，而将自身转换成Active的HMaster，在变为Active的HMaster之前，它会创建在/hbase/back-masters/下创建自己的Ephemeral节点。

HBase的第一次读写

在HBase 0.96以前，HBase有两个特殊的Table：-ROOT-和.META.（如BigTable中的设计），其中-ROOT- Table的位置存储在ZooKeeper，它存储了.META. Table的RegionInfo信息，并且它只能存在一个HRegion，而.META. Table则存储了用户Table的RegionInfo信息，它可以被切分成多个HRegion，因而对第一次访问用户Table时，首先从ZooKeeper中读取-ROOT- Table所在HRegionServer；然后从该HRegionServer中根据请求的TableName，RowKey读取.META. Table所在HRegionServer；最后从该HRegionServer中读取.META. Table的内容而获取此次请求需要访问的HRegion所在的位置，然后访问该HRegionSever获取请求的数据，这需要三次请求才能找到用户Table所在的位置，然后第四次请求开始获取真正的数据。当然为了提升性能，客户端会缓存-ROOT- Table位置以及-ROOT-/.META. Table的内容。如下图所示：

可是即使客户端有缓存，在初始阶段需要三次请求才能直到用户Table真正所在的位置也是性能低下的，而且真的有必要支持那么多的HRegion吗？或许对Google这样的公司来说是需要的，但是对一般的集群来说好像并没有这个必要。在BigTable的论文中说，每行METADATA存储1KB左右数据，中等大小的Tablet(HRegion)在128MB左右，3层位置的Schema设计可以支持2^34个Tablet(HRegion)。即使去掉-ROOT- Table，也还可以支持2^17(131072)个HRegion， 如果每个HRegion还是128MB，那就是16TB，这个貌似不够大，但是现在的HRegion的最大大小都会设置的比较大，比如我们设置了2GB，此时支持的大小则变成了4PB，对一般的集群来说已经够了，因而在HBase 0.96以后去掉了-ROOT- Table，只剩下这个特殊的目录表叫做Meta Table(hbase:meta)，它存储了集群中所有用户HRegion的位置信息，而ZooKeeper的节点中(/hbase/meta-region-server)存储的则直接是这个Meta Table的位置，并且这个Meta Table如以前的-ROOT- Table一样是不可split的。这样，客户端在第一次访问用户Table的流程就变成了：

从ZooKeeper(/hbase/meta-region-server)中获取hbase:meta的位置（HRegionServer的位置），缓存该位置信息。

从HRegionServer中查询用户Table对应请求的RowKey所在的HRegionServer，缓存该位置信息。

从查询到HRegionServer中读取Row。

从这个过程中，我们发现客户会缓存这些位置信息，然而第二步它只是缓存当前RowKey对应的HRegion的位置，因而如果下一个要查的RowKey不在同一个HRegion中，则需要继续查询hbase:meta所在的HRegion，然而随着时间的推移，客户端缓存的位置信息越来越多，以至于不需要再次查找hbase:meta Table的信息，除非某个HRegion因为宕机或Split被移动，此时需要重新查询并且更新缓存。

hbase:meta表

hbase:meta表存储了所有用户HRegion的位置信息，它的RowKey是：tableName,regionStartKey,regionId,replicaId等，它只有info列族，这个列族包含三个列，他们分别是：info:regioninfo列是RegionInfo的proto格式：regionId,tableName,startKey,endKey,offline,split,replicaId；info:server格式：HRegionServer对应的server:port；info:serverstartcode格式是HRegionServer的启动时间戳。

HRegionServer详解

HRegionServer一般和DataNode在同一台机器上运行，实现数据的本地性。HRegionServer包含多个HRegion，由WAL(HLog)、BlockCache、MemStore、HFile组成。

1.WAL即Write Ahead Log，在早期版本中称为HLog，它是HDFS上的一个文件，如其名字所表示的，所有写操作都会先保证将数据写入这个Log文件后，才会真正更新MemStore，最后写入HFile中。采用这种模式，可以保证HRegionServer宕机后，我们依然可以从该Log文件中读取数据，Replay所有的操作，而不至于数据丢失。这个Log文件会定期Roll出新的文件而删除旧的文件(那些已持久化到HFile中的Log可以删除)。WAL文件存储在/hbase/WALs/${HRegionServer_Name}的目录中(在0.94之前，存储在/hbase/.logs/目录中)，一般一个HRegionServer只有一个WAL实例，也就是说一个HRegionServer的所有WAL写都是串行的(就像log4j的日志写也是串行的)，这当然会引起性能问题，因而在HBase 1.0之后，通过HBASE-5699实现了多个WAL并行写(MultiWAL)，该实现采用HDFS的多个管道写，以单个HRegion为单位。关于WAL可以参考Wikipedia的Write-Ahead Logging。顺便吐槽一句，英文版的维基百科竟然能毫无压力的正常访问了，这是某个GFW的疏忽还是以后的常态？

2.BlockCache是一个读缓存，即“引用局部性”原理（也应用于CPU，分空间局部性和时间局部性，空间局部性是指CPU在某一时刻需要某个数据，那么有很大的概率在一下时刻它需要的数据在其附近；时间局部性是指某个数据在被访问过一次后，它有很大的概率在不久的将来会被再次的访问），将数据预读取到内存中，以提升读的性能。HBase中提供两种BlockCache的实现：默认on-heap LruBlockCache和BucketCache(通常是off-heap)。通常BucketCache的性能要差于LruBlockCache，然而由于GC的影响，LruBlockCache的延迟会变的不稳定，而BucketCache由于是自己管理BlockCache，而不需要GC，因而它的延迟通常比较稳定，这也是有些时候需要选用BucketCache的原因。这篇文章BlockCache101对on-heap和off-heap的BlockCache做了详细的比较。

3.HRegion是一个Table中的一个Region在一个HRegionServer中的表达。一个Table可以有一个或多个Region，他们可以在一个相同的HRegionServer上，也可以分布在不同的HRegionServer上，一个HRegionServer可以有多个HRegion，他们分别属于不同的Table。HRegion由多个Store(HStore)构成，每个HStore对应了一个Table在这个HRegion中的一个Column Family，即每个Column Family就是一个集中的存储单元，因而最好将具有相近IO特性的Column存储在一个Column Family，以实现高效读取(数据局部性原理，可以提高缓存的命中率)。HStore是HBase中存储的核心，它实现了读写HDFS功能，一个HStore由一个MemStore 和0个或多个StoreFile组成。

MemStore是一个写缓存(In Memory Sorted Buffer)，所有数据的写在完成WAL日志写后，会 写入MemStore中，由MemStore根据一定的算法将数据Flush到地层HDFS文件中(HFile)，通常每个HRegion中的每个 Column Family有一个自己的MemStore。

HFile(StoreFile) 用于存储HBase的数据(Cell/KeyValue)。在HFile中的数据是按RowKey、Column Family、Column排序，对相同的Cell(即这三个值都一样)，则按timestamp倒序排列。

虽然上面这张图展现的是最新的HRegionServer的架构(但是并不是那么的精确)，但是我一直比较喜欢看以下这张图，即使它展现的应该是0.94以前的架构。

HRegionServer中数据写流程图解

当客户端发起一个Put请求时，首先它从hbase:meta表中查出该Put数据最终需要去的HRegionServer。然后客户端将Put请求发送给相应的HRegionServer，在HRegionServer中它首先会将该Put操作写入WAL日志文件中(Flush到磁盘中)。

写完WAL日志文件后，HRegionServer根据Put中的TableName和RowKey找到对应的HRegion，并根据Column Family找到对应的HStore，并将Put写入到该HStore的MemStore中。此时写成功，并返回通知客户端。

MemStore Flush

MemStore是一个In Memory Sorted Buffer，在每个HStore中都有一个MemStore，即它是一个HRegion的一个Column Family对应一个实例。它的排列顺序以RowKey、Column Family、Column的顺序以及Timestamp的倒序，如下所示：

每一次Put/Delete请求都是先写入到MemStore中，当MemStore满后会Flush成一个新的StoreFile(底层实现是HFile)，即一个HStore(Column Family)可以有0个或多个StoreFile(HFile)。有以下三种情况可以触发MemStore的Flush动作，需要注意的是MemStore的最小Flush单元是HRegion而不是单个MemStore。据说这是Column Family有个数限制的其中一个原因，估计是因为太多的Column Family一起Flush会引起性能问题？具体原因有待考证。

当一个MemStore的大小超过了hbase.hregion.memstore.flush.size的大小，默认128MB。此时当前的HRegion中所有的MemStore会Flush到HDFS中。

当全局MemStore的大小超过了hbase.regionserver.global.memstore.upperLimit的大小，默认40％的内存使用量。此时当前HRegionServer中所有HRegion中的MemStore都会Flush到HDFS中，Flush顺序是MemStore大小的倒序（一个HRegion中所有MemStore总和作为该HRegion的MemStore的大小还是选取最大的MemStore作为参考？有待考证），直到总体的MemStore使用量低于hbase.regionserver.global.memstore.lowerLimit，默认38%的内存使用量。

当前HRegionServer中WAL的大小超过了hbase.regionserver.hlog.blocksize * hbase.regionserver.max.logs的数量，当前HRegionServer中所有HRegion中的MemStore都会Flush到HDFS中，Flush使用时间顺序，最早的MemStore先Flush直到WAL的数量少于hbase.regionserver.hlog.blocksize * hbase.regionserver.max.logs。这里说这两个相乘的默认大小是2GB，查代码，hbase.regionserver.max.logs默认值是32，而hbase.regionserver.hlog.blocksize是HDFS的默认blocksize，32MB。但不管怎么样，因为这个大小超过限制引起的Flush不是一件好事，可能引起长时间的延迟，因而这篇文章给的建议：“Hint: keep hbase.regionserver.hlog.blocksize * hbase.regionserver.maxlogs just a bit above hbase.regionserver.global.memstore.lowerLimit * HBASE_HEAPSIZE.”。并且需要注意，这里给的描述是有错的(虽然它是官方的文档)。

在MemStore Flush过程中，还会在尾部追加一些meta数据，其中就包括Flush时最大的WAL sequence值，以告诉HBase这个StoreFile写入的最新数据的序列，那么在Recover时就直到从哪里开始。在HRegion启动时，这个sequence会被读取，并取最大的作为下一次更新时的起始sequence。

HFile格式

HBase的数据以KeyValue(Cell)的形式顺序的存储在HFile中，在MemStore的Flush过程中生成HFile，由于MemStore中存储的Cell遵循相同的排列顺序，因而Flush过程是顺序写，我们直到磁盘的顺序写性能很高，因为不需要不停的移动磁盘指针。

HFile参考BigTable的SSTable和Hadoop的TFile实现，从HBase开始到现在，HFile经历了三个版本，其中V2在0.92引入，V3在0.98引入。首先我们来看一下V1的格式：

V1的HFile由多个Data Block、Meta Block、FileInfo、Data Index、Meta Index、Trailer组成，其中Data Block是HBase的最小存储单元，在前文中提到的BlockCache就是基于Data Block的缓存的。一个Data Block由一个魔数和一系列的KeyValue(Cell)组成，魔数是一个随机的数字，用于表示这是一个Data Block类型，以快速监测这个Data Block的格式，防止数据的破坏。Data Block的大小可以在创建Column Family时设置(HColumnDescriptor.setBlockSize())，默认值是64KB，大号的Block有利于顺序Scan，小号Block利于随机查询，因而需要权衡。Meta块是可选的，FileInfo是固定长度的块，它纪录了文件的一些Meta信息，例如：AVG_KEY_LEN, AVG_VALUE_LEN, LAST_KEY, COMPARATOR, MAX_SEQ_ID_KEY等。Data Index和Meta Index纪录了每个Data块和Meta块的其实点、未压缩时大小、Key(起始RowKey？)等。Trailer纪录了FileInfo、Data Index、Meta Index块的起始位置，Data Index和Meta Index索引的数量等。其中FileInfo和Trailer是固定长度的。

HFile里面的每个KeyValue对就是一个简单的byte数组。但是这个byte数组里面包含了很多项，并且有固定的结构。我们来看看里面的具体结构：

开始是两个固定长度的数值，分别表示Key的长度和Value的长度。紧接着是Key，开始是固定长度的数值，表示RowKey的长度，紧接着是 RowKey，然后是固定长度的数值，表示Family的长度，然后是Family，接着是Qualifier，然后是两个固定长度的数值，表示Time Stamp和Key Type（Put/Delete）。Value部分没有这么复杂的结构，就是纯粹的二进制数据了。随着HFile版本迁移，KeyValue(Cell)的格式并未发生太多变化，只是在V3版本，尾部添加了一个可选的Tag数组。

HFileV1版本的在实际使用过程中发现它占用内存多，并且Bloom File和Block Index会变的很大，而引起启动时间变长。其中每个HFile的Bloom Filter可以增长到100MB，这在查询时会引起性能问题，因为每次查询时需要加载并查询Bloom Filter，100MB的Bloom Filer会引起很大的延迟；另一个，Block Index在一个HRegionServer可能会增长到总共6GB，HRegionServer在启动时需要先加载所有这些Block Index，因而增加了启动时间。为了解决这些问题，在0.92版本中引入HFileV2版本：

在这个版本中，Block Index和Bloom Filter添加到了Data Block中间，而这种设计同时也减少了写的内存使用量；另外，为了提升启动速度，在这个版本中还引入了延迟读的功能，即在HFile真正被使用时才对其进行解析。

FileV3版本基本和V2版本相比，并没有太大的改变，它在KeyValue(Cell)层面上添加了Tag数组的支持；并在FileInfo结构中添加了和Tag相关的两个字段。关于具体HFile格式演化介绍，可以参考这里。

对HFileV2格式具体分析，它是一个多层的类B+树索引，采用这种设计，可以实现查找不需要读取整个文件：

Data Block中的Cell都是升序排列，每个block都有它自己的Leaf-Index，每个Block的最后一个Key被放入Intermediate-Index中，Root-Index指向Intermediate-Index。在HFile的末尾还有Bloom Filter用于快速定位那么没有在某个Data Block中的Row；TimeRange信息用于给那些使用时间查询的参考。在HFile打开时，这些索引信息都被加载并保存在内存中，以增加以后的读取性能。

这篇就先写到这里，未完待续。。。。

注： 原作者: 雪地脚印 | 来自: 雪地脚印_的博客