最原始的HBase CMS GC相当严重，经常会因为碎片过多导致Promotion Failure，严重影响业务的读写请求。幸运的是，HBase并没有止步不前，很多优化方案相继被提出并贡献给社区，本文要介绍的就是几个比较重要的核心优化，分别是针对Memstore所作的两个优化：Thread-Local Allocation Buffer和MemStore Chunk Pool 以及针对BlockCache所作的优化：BucketCache方案。在详细介绍这几个优化之前有必要简单介绍一下HBase GC优化的目标，很直观的，第一是要尽量避免长时间的Full GC，避免影响用户的读写请求；第二是尽量减少GC时间，提高读写性能；接着分别来看HBase针对GC所做的各种优化：
MemStore GC优化一 － Thread-Local Allocation Buffer
HBase数据写入操作实际上并没有直接将数据写入磁盘，而是先写入内存并顺序写入HLog，之后等待满足某个特定条件后统一将内存中的数据刷新到磁盘。一个RegionServer通常由多个Region组成，每张Region通常包含一张表的多个列族，而每个列族对应一块内存区域，这块内存被称为MemStore，很显然，一个RegionServer会由多个Region构成，一个Region会由多个MemStore构成。
最原始的HBase版本存在很严重的内存碎片，经常会导致长时间的Full GC，其中最核心的问题就出在MemStore这里。因为一个RegionServer由多个Region构成，不同Region的数据写入到对应Memstore，在JVM看来其实是混合在一起写入Heap的，此时假如Region1上对应的所有MemStore执行落盘操作，就会出现下图所示场景：
![l1]()
为了优化这种内存碎片可能导致的Full GC，HBase借鉴了Arena Allocation内存管理方式，它通过顺序化分配内存、内存数据分块等特性使得内存碎片更加粗粒度，有效改善Full GC情况；
具体实现原理如下：
1. 每个MemStore会实例化出来一个MemStoreLAB
2. MemStoreLAB会申请一个2M大小的Chunk数组和一个Chunk偏移量，初始值为0
3. 当一个KeyValue值插入MemStore后，MemStoreLAB会首先通过KeyValue.getBuffer()取得data数组，并将data数组复制到Chunk数组中，之后再将Chunk偏移量往前移动data.length
4. 如果当前Chunk满了之后，再调用new byte[ 2 * 1024 * 1024]申请一个新的Chunk
很显然，通过申请2M大小的Chunk可以使得内存碎片更加粗粒度，官方在优化前后通过设置 -xx:PrintFLSStatistics = 1 统计了老生代的Max Chunk Size分别随时间的变化曲线，如下图所示：
![l2]()
![l3]()
由上图可以看出，未优化前碎片会大量出现导致频繁的Full GC，优化后虽然依然会产生大量碎片，但是最大碎片大小一直会维持在1e＋08左右，极大地降低了Full GC频率。
MemStore GC优化二 – MemStore Chunk Pool
然而一旦一个Chunk写满之后，系统就会重新申请一个新的Chunk，这些Chunk大部分都会经过多次YGC之后晋升到老生代，如果某个Chunk再没有被引用就会被JVM垃圾回收。很显然，不断申请新的Chunk会导致YGC频率不断增多，YGC频率增加必然会导致晋升到老生代的Chunk增多，进而增加CMS GC发生的频率。如果这些Chunk能够被循环利用，系统就不需要申请新的Chunk，这样就会使得YGC频率降低，晋升到老生代的Chunk就会减少，CMS GC发生的频率就会降低。这就是MemStore Chunk Pool的核心思想，具体实现如下：
1. 系统会创建一个Chunk Pool来管理所有未被引用的chunks，这些chunk就不会再被JVM当作垃圾回收掉了
2. 如果一个Chunk没有再被引用，将其放入Chunk Pool
3. 如果当前Chunk Pool已经达到了容量最大值，就不会再接纳新的Chunk
4. 如果需要申请新的Chunk来存储KeyValue，首先从Chunk Pool中获取，如果能够获取得到就重复利用，如果为null就重新申请一个新的Chunk
官方针对该优化也进行了简单的测试，使用jstat -gcutil对优化前后的JVM GC情况进行了统计，具体的测试条件和测试结果如下所示：
测试条件：
HBase版本：0.94
JVM参数：-Xms4G -Xmx4G -Xmn2G
单条数据大小：Row size=50 bytes, Value size=1024 bytes
实验方法：50 concurrent theads per client, insert 10,000,000 rows
|
YGC |
YGCT |
FGC |
FGCT |
GCT |
| 优化前 |
747 |
36.503 |
48 |
2.492 |
38.995 |
| 优化后 |
711 |
20.344 |
4 |
0.284 |
20.628 |
|
|
很显然，经过优化后YGC时间降低了40+％左右，FGC的次数以及时间更是大幅下降。 |
BlockCache优化－BucketCache方案
对于需要深入了解HBase针对BlockCache所做的GC优化的朋友，强烈建议首先阅读之前的3篇 BlockCache 系列博文：part1 , part2 和 part3。文中重点介绍了BlockCache的两种实现方案：LRUBlockCache和BucketCache。
其中LRUBlockCache是目前HBase的默认方案，这种方案会将内存区分为3个部分：single-access区、mutil-access区以及in-memory区，一个Block块从HDFS中加载出来之后首先放入single区，后续如果有多次请求访问到这块数据的话，就会将这块数据移到mutil-access区。随着Block数据从single-access区晋升到mutil-access区，基本就伴随着对应的内存对象从young区到old区 ，晋升到old区的Block被淘汰后会变为内存垃圾，最终由CMS回收掉，CMS回收之后必然会产生大量的内存碎片，碎片空间一直累计就会产生臭名昭著的Full GC。
为了减少频繁 CMS GC 产生的碎片问题，社区采纳了阿里开发者的新方案：BucketCache。这种方案还是采用“将小碎片整理为大碎片”的思路，由程序在初始化的时候就申请了很多大小为2M的Bucket，数据Block的Get/Cache动作只是对这片空间的访问/覆写，CMS碎片会自然大大降低。BucketCache有三种工作模式：heap、offheap以及file，其中heap模式表示将数据存储在JVM堆内存，offheap模式表示将数据Block存储到操作系统内存，file模式表示将数据Block存储到类似于SSD的外部高速缓存上；很显然，offheap模式和file模式根本没有将数据Block存在JVM堆内存，所以几乎不会出现Full GC，而heap模式即使数据存储在JVM堆内存，也会因为内存由程序独立管理大大降低内存碎片。
针对BlockCache的两种实现方案，分别简单地对内存碎片产生情况和GC情况进行了统计，结果如下：
![l4]()
|
YGC |
YGCT(s) |
FGC |
FGCT(s) |
GCT(s) |
| LRUBlockCache |
79 |
26.8 |
75 |
13 |
39.8 |
| BucketCache |
171 |
11 |
1 |
0.462 |
11.462 |
从结果可以看出，BucketCache大大减少了碎片的产生，而且YGC和FGC时间也极大地得到了改善。需要注意的是，此结论是在部分缓存未命中的情况下得出的，缓存全部命中的场景结果会有所不同。
总结
所有构建在JVM上的应用或多或少都会受到GC的影响，尤其对于大内存系统更是如此，HBase也不例外。针对GC问题，一方面我们期待JVM能够做出更多地改进和优化，另一方面，我们也可以从内存管理方面进行更多地探索，不断优化内存的使用。HBase在0.98之后的版本还不断针对GC进行着优化，后续再进行补充！
本文转载自：http://hbasefly.com
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