自2010年将SMS、chat、email及Facebook Messages整合到1个收件箱后，我们就开始使用HBase。自此之后，社交巨头Facebook就一直扩展这个基于HDFS的分布式键值存储系统以满足自己的业务需求。基于其高写入和低随机读取延时，那个时候HBase被选择作为Messages平台的潜在持久数据存储系统。此外，HBase还具备一些其他优点，比如纵向扩展、强一致性以及自动故障转移带来的高可用。从那时起，Facebook就开始重度使用HBase，比如Messages这样的在线事务处理以及一些经常用到在线分析的地方，当下HBase已用于内部监视系统、Nearby Friends功能、索引查询、流数据分析以及为内部数据仓库抓取数据。

HBase可靠性

在Facebook通常会出现这样一个情况，选择一个潜在满足需求的技术堆栈，然后不停的去优化。对于Facebook来说，可靠性尤为重要，而当下我们使用HBase需求面临的挑战是单主机失败、机架级故障以及密集存储之间的细微差别。解决这些方法的途径之一就是使用主从设置，在两个集群之间做异步更新。然而，这样做的话，我们需要面对集群级别的故障转移，如此主从故障转移将会花费数分钟的时间，而异步操作毫无疑问会带来数据丢失，HydraBase帮我们解决了这一问题。

HBase基础

在了解HydraBase之前，首先解释一些HBase的基础概念。在HBase中，数据是物理共享的，也就是所说的regions。regions通过region服务器管理，每个region服务器会负责一个或以上的region。当数据被添加到HBase，它首先会被写到一个write-ahead log（WAL），即HLog。一旦写入，这个数据会被存储到一个内存MemStore中。一旦数据超过了某个阈值，它们就被持久化到磁盘。随着MemStore持久化到磁盘的HFiles数量增多，HBase会将几个小的文件合到一些大的文件中，来减少读的开销，这就是所谓的压缩。

当某个region服务器发生故障，这个服务器负责的所有region都会转移到另一个服务器，执行故障转移。鉴于HBase故障转移中的实现方式，这将需要做WAL的分割和复制，这将大大的延长故障转移的时间。

HydraBase相关

上文所说正是HydraBase与之最大的区别，取代region都只被单一的region服务器控制，在HydraBase中，每个region可以被一群region服务器控制。当某个region服务器发生故障，备用的region服务器会立刻接手服务它所控制的region，这些备用的region服务器可能横跨不同的机架甚至是数据中心，通过不同的故障域来提供高可用。控制每个region的服务器会形成一个quorum，每个quorum都有1个负责region服务器来处理来自客户端的读和写请求。HydraBase使用RAFT一致协议来保证跨quorum的一致性，每个quorum都使用2F+1，HydraBase可以承受F级故障。region server通过同步写入WAL来保障一致性，但是只有一部分的region server需要完全的写入来保证一致性。

quorum中的成员只存在active或witness两个模式，active模式成员会写入到HDFS，期间会执行数据持久化和压缩。witness成员只会参与复制WAL，但是在负责region服务器失败时可以立刻使用。

HydraBase部署模型

HydraBase部署

在这个情况下，HydraBase的部署跨越了3个数据中心，quorum的大小为5。通过这样的设置，负责region server可以转移到该区域的任何一个成员。如果只是图1中的Active Leader失败，同一个数据中心的Witness Follower将取而代之，客户端的请求将给它发送。如果丢失的是整个数据中心，见第二张图，第二个数据中心的Active Follower会取而代之，鉴于数据中心2的region server仍然可以给HDFS中写数据，因此即使是数据中心1不可见，数据仍然可以访问。

图1

图2

HydraBase的另一个好处是有效的解耦逻辑和物理备份，此外，因为不需要分割日志，故障转移将会很快速的执行，HydraBase能将Facebook全年的宕机时间缩减到不到5分钟。Facebook目前正在测试HydraBase，并计划在生产集群中逐步开始部署。