首先来想两个问题：1、何谓compact？2、它产生的背景是怎样的？

        compact是指HBase表中HRegion上某个Column Family下，部分或全部HFiles的合并。它是由于数据在持续写入后，MemStore达到一定阈值，被flush到磁盘上，形成许许多多的文件，这些文件如果不做处理，将会严重影响HBase数据读取的效率。所以，在HBase系统内部，需要定期在满足一定条件的情况下，或者由人为手动触发，将这许多文件合并成一个大文件。

        那么，在HRegion上，compact的流程是怎样的呢？

        在HRegion上，compact流程的发起方法是compact()方法。其代码如下：

/*
   * Called by compaction thread and after region is opened to compact the
   * HStores if necessary.
   * 
   * Region上线后如果需要合并HStores，该方法就被合并线程调用。
   *
   * <p>This operation could block for a long time, so don't call it from a
   * time-sensitive thread.
   * 
   * 该操作可能会阻塞较长一段时间，所以对时间敏感的线程不要调用该方法
   *
   * Note that no locking is necessary at this level because compaction only
   * conflicts with a region split, and that cannot happen because the region
   * server does them sequentially and not in parallel.
   *
   * @param cr Compaction details, obtained by requestCompaction()
   * @return whether the compaction completed
   * @throws IOException e
   */
  public boolean compact(CompactionContext compaction, Store store) throws IOException {
    
	// 确认合并上下文不为空，即合并请求request不为空，且请求request中所包含的文件不为空
	assert compaction != null && compaction.hasSelection();
    assert !compaction.getRequest().getFiles().isEmpty();
    
    // 如果Region正在下线或者已经下线，记录日志，并取消合并请求，返回false
    // 取消合并调用的是Store的cancelRequestedCompaction()方法
    if (this.closing.get() || this.closed.get()) {
      LOG.debug("Skipping compaction on " + this + " because closing/closed");
      store.cancelRequestedCompaction(compaction);
      return false;
    }
    
    // 任务状态监控器
    MonitoredTask status = null;
    
    // 标志位，请求需要撤销
    boolean requestNeedsCancellation = true;
    
    // block waiting for the lock for compaction
    // 阻塞，等待合并的锁
    
    // 获取读锁：又是一个出现读锁的地方，
    /**
     * 我的理解，这个lock锁是Region行为上的一个读写锁，加上这个锁，控制Region的整体行为，比如flush、compact、close等，
     * flush和compact使用的是读锁，是一个共享锁，意味着flush和compact可以同步进行，但是不能执行close，因为close是写锁，
     * 它是一个独占锁，一旦它占用锁，其他线程就不能发起flush、compact等操作，当然，close线程本身除外，因为Region在下线前要保证
     * MemStore内的数据被flush到文件
     * 
     */
    lock.readLock().lock();
    
    try {
      // 获取列簇名
      byte[] cf = Bytes.toBytes(store.getColumnFamilyName());
      
      // 如果根据列簇名从stores中获取的store，和传入的store不相等，则记录warn日志，并返回false
      if (stores.get(cf) != store) {
    	  
    	// 此时，对应store已在该HRegion上被重新初始化，那么我们就要取消此次合并请求。这种情况可能是由于分裂事务回滚时造成的。
        LOG.warn("Store " + store.getColumnFamilyName() + " on region " + this
            + " has been re-instantiated, cancel this compaction request. "
            + " It may be caused by the roll back of split transaction");
        return false;
      }

      // 任务状态监控器记录状态：Compacting storename in regionname
      status = TaskMonitor.get().createStatus("Compacting " + store + " in " + this);
      
      // 如果Region已下线，跳过合并
      if (this.closed.get()) {
        String msg = "Skipping compaction on " + this + " because closed";
        LOG.debug(msg);
        status.abort(msg);
        return false;
      }
      
      // 状态位，标识compact时状态已设置，主要是累加合并进行的数目已经执行
      boolean wasStateSet = false;
      
      try {
    	// 判断writestate，确认Region可写，并累加合并正在进行的数目
        synchronized (writestate) {
          if (writestate.writesEnabled) {// 如果Region可写，累加合并进行的数目，标志位wasStateSet设置为true
            wasStateSet = true;
            ++writestate.compacting;
          } else {// 如果Region不可写，记录log信息，舍弃该状态
            String msg = "NOT compacting region " + this + ". Writes disabled.";
            LOG.info(msg);
            status.abort(msg);
            return false;
          }
        }
        LOG.info("Starting compaction on " + store + " in region " + this
            + (compaction.getRequest().isOffPeak()?" as an off-peak compaction":""));
        
        // 空方法而已。。。其实是为compact设置的一个进行之前的预处理方法
        doRegionCompactionPrep();
        
        try {
          // 任务状态监控器记录状态：
          status.setStatus("Compacting store " + store);
          // We no longer need to cancel the request on the way out of this
          // method because Store#compact will clean up unconditionally
          
          // 标志位requestNeedsCancellation设置为false，说明此时compact可以真正执行
          requestNeedsCancellation = false;
          
          // 调用store的compact方法，执行合并
          store.compact(compaction);
          
        } catch (InterruptedIOException iioe) {
          String msg = "compaction interrupted";
          LOG.info(msg, iioe);
          status.abort(msg);
          return false;
        }
      } finally {
        if (wasStateSet) {// 如果合并正在进行的数目已经累加 
          synchronized (writestate) {
        	// 合并正在进行的数目减一
            --writestate.compacting;
            // 如果没有合并在进行，唤醒其他阻塞线程
            if (writestate.compacting <= 0) {
              writestate.notifyAll();
            }
          }
        }
      }
      // 任务状态监控器记录状态：合并完成
      status.markComplete("Compaction complete");
      
      // 返回处理结果true
      return true;
    } finally {
      try {
    	 
    	// 如果需要取消合并，调用Store的cancelRequestedCompaction()方法取消合并
        if (requestNeedsCancellation) store.cancelRequestedCompaction(compaction);
        
        // 清空状态跟踪器
        if (status != null) status.cleanup();
      } finally {
    	// 释放读锁
        lock.readLock().unlock();
      }
    }
  }

        先说下这个方法的参数。它需要两个参数：CompactionContext类型的compaction和Store类型的store。

        CompactionContext是合并的上下文类。该类含有运行一个合并所必需的全部“物理”细节，其内部包含一个合并请求CompactionRequest类型的request，同时包含针对该请求的判断、获取、赋值方法，代码如下：

// 合并请求
  protected CompactionRequest request = null;

/**
   * 获取合并请求
   */
  public CompactionRequest getRequest() {
    assert hasSelection();
    return this.request;
  }

  /**
   * 判断合并请求是否为空，意思也就是是否已选择文件
   */
  public boolean hasSelection() {
    return this.request != null;
  }

/**
   * Forces external selection to be applied for this compaction.
   * 设置合并请求
   * @param request The pre-cooked request with selection and other settings.
   */
  public void forceSelect(CompactionRequest request) {
    this.request = request;
  }

        另外，这个CompactionContext有两种实现，分别为：

        1、位于DefaultStoreEngine中的DefaultCompactionContext；

        2、位于StripeStoreEngine中的StripeCompaction；

        这两种CompactionContext的实现都分别实现了用于选择需要合并文件的select()方法、在已选择文件的基础上执行合并的compact()方法。关于两种方案如何被选择及其区别，我们以后会在专门的文章中分析。目前读者只要知道有这两种选择及合并策略及其相应的方法即可。

        Store则是HRegion上专门用于某个列簇存储的接口。Store的实现为HStore，包含了一个memstore和若干StoreFiles。从这里我们也可以看出，合并在HRegion上其实是以Store为逻辑单位来执行的。

        该方法的主要流程如下：

        1、首先做一些必要的校验，包括：

             1.1、确认合并上下文不为空，即合并请求request不为空，且请求request中所包含的文件不为空；

             1.2、如果Region正在下线或者已经下线，记录日志，并取消合并请求，返回false，取消合并调用的是Store的cancelRequestedCompaction()方法；

        2、设置一个标志位：requestNeedsCancellation，表示是否需要撤销合并请求，默认为ture，需要撤销；

        3、接着再获取HRegion上lock的读锁，这里读锁的理解和我们讲MemStore的flush时是一样的，即：

              这个lock锁是Region行为上的一个读写锁，加上这个锁，控制Region的整体行为，比如flush、compact、close等，flush和compact使用的是读锁，是一个共享锁，意味着flush和compact可以同步进行，但是不能执行close，因为close是写锁，它是一个独占锁，一旦它占用锁，其他线程就不能发起flush、compact等操作，当然，close线程本身除外，因为Region在下线前要保证emStore内的数据被flush到文件。

        4、从入参store中获取列簇名cf；

        5、根据列簇名从stores中获取store，如果其和传入的store不相等，则记录warn日志，并返回false。此时，对应store已在该HRegion上被重新初始化，那么我们就要取消此次合并请求。这种情况可能是由于分裂事务回滚时造成的；

        6、获取任务状态监控器status，并记录状态：Compacting storename in regionname；

        7、如果Region已下线，跳过合并，返回false；

        8、设置一个状态位wasStateSet，标识compact时状态已设置，主要是累加合并进行的数目已经执行，默认为false，即未设置；

        9、判断writestate，确认Region可写，并累加合并正在进行的数目：

              9.1、如果Region可写，累加合并进行的数目，标志位wasStateSet设置为true；

              9.2、如果Region不可写，记录log信息，舍弃该状态。

        10、任务状态监控器记录状态：Compacting store storename；

        11、标志位requestNeedsCancellation设置为false，说明此时compact可以真正执行；

        12、调用store的compact方法，执行合并，从这里看貌似是真正干活了；

        13、如果合并正在进行的数目已经累加 ，即标志位wasStateSet为true：

                13.1、合并正在进行的数目writestate.compacting减一；

                13.2、如果没有合并在进行，唤醒其他阻塞线程；

        14、任务状态监控器记录状态：合并完成Compaction complete；

        15、返回处理结果true。

        并且，在返回结果前，或者说抛出异常前，finally模块中，我们还需要做如下处理：

        1、如果需要取消合并，调用Store的cancelRequestedCompaction()方法取消合并；

        2、清空状态跟踪器status；

        3、释放读锁。

        上述流程基本上讲的比较细了，读者可以结合代码和流程描述，自行体会。

        而关于Store的compact()、cancelRequestedCompaction()等方法，我们将在后续章节陆续进行介绍。