1 HBase整体架构

1.1 HMaster

1.2 HRegionServer

2 HBase 客户端读数据流程分析

3 HBase 客户端写数据流程分析

4 HBase服务端读数据流程分析

5 HBase服务端写数据流程分析

6 HBase服务端删除和increase操作

7 Region分裂和合并问题分析

8 HBase主备集群数据同步分析

分享的目的

更进一步地深入掌握HBase的内核架构

1 HBase整体架构

整体架构图：

1.1 HMaster

1. HMaster没有单点问题，HBase中可以启动多个HMaster，通过Zookeeper的Master Election机制保证总有一个Master运行，HMaster在功能上主要负责Table和Region的管理工作：

   1. 管理用户对Table的增、删、改、查操作(admin操作);
   2. 管理HRegionServer的负载均衡，调整Region分布;
   3. 在Region 合并分裂后，负责新的Region重新分配;
   4. 在HRegionServer停机后，负责失效HRegionServer 上的Regions迁移;
2. HMaster是保证HBase高可靠的因素之一；
3. 线上环境 ，HMaster是般由两到三台组成，普通(24G)的虚拟机；

1.2 HRegionServer

1. HRegionServer是存储实际Region，响应客户端写入的IO，并负责存储数据到HDFS中，是HBase最核心的部分；
   2.理论上HRegionServer是可以无限扩容的，这也是为什么说HBase是一个存储海量数据的数据库；
2. 在生产环境中，通常HRegionServer和HDFS部署在相同的机器上，并且最好要在同一个大交换机下面的端口；
3. HRegionServer机器的配置要求： CPU内核数越多、内存越大、硬盘越大越好,当然regionServer的JVM堆内存不是越大越好，通常建议不要超过32G，过大，会有严重的Full GC问题，而且在64位的JVM中，堆大小超过32G，指针不能做压缩；
4. 一台HRegionServer上有多个HRegion， 一个HRegion上有多个Hstore，一个family对应一个HStore ，一个Hstore上有多个StoreFile和一个MemStore ，HBase用LSM树来组织这些StoreFile和MemStore, 因为LSM树这种数据结构只适合写，不太适合读, 而B+树适合读，不太适合写 ，因此这才是HBase是一种适合写多读少的数据库的根本原因， 而mysql关系型数据库适合读多写少的应用场景。下面是LSM树和B+树的数据结构：
   

2 HBase 客户端读数据流程分析

流程图

1. 第一次读写数据, 需要定位相关Region所在的HRegionServer机器：

    1.HBase客户端先根据HBase的zk上的相关结点的内容定位到.Meta表所在的HRegionServer服务器的主机，并在客户端本地做相关的缓存； 

   1. HBase客户端和-Meta表所在的HRegionServer服务器通过rpc通信，获取相关的rowKey记录所在Region信息(包括该region所在的HRegionServer的机器名和IP)， 并在客户端本地做相关的缓存，以后就不用再查找；

2. 第二或第二次以后读写数据

    通过查找客户端本地的缓存，直接和相关的HRegionServer进行通信，进行相关的数据读操作； 

3 HBase 客户端写数据流程分析

流程图

1. 如果autoFlush为true, 默认也为true, 如果单个写Put不是特别大的情况下，没是步骤4；如果单 个写Put特别大，还是会有步骤4;
2. 如果客户端批量写，很容易出现客户端缓存超出的现象，还是会有步骤4, 如果一次提交的特别多，还是建议适当设置hbase.client.write.buffer的大小，建议不超过5M;
3. 如果可以接受一部分数据丢失的可能，为了提高写入的吞吐量，可以在写入时在HTable上设置autoFlush 为false

HBase服务端读写据流程分析

1. 服务端核心类：

org.apache.hadoop.hbase.regionserver.HRegion

2. HBase源码模块名称：

hbase-server

4 服务端读数据流程分析

以get(final Get get)为例进行分析

代码层面如下两个主要的方法：
scanner = getScanner(scan);
scanner.next(results);
HBase regionServer读取数据主要有两个步骤:

 1. 根据Get对象生成相关的RegionScanner对象, 在这个过程中可以充分利用布隆过滤器和时间戳, RegionScanner对象主要包括多个StoreScanner，一个StoreScanner下面包含多个StoreFileScanner和一个MemStoreScanner，当然每个StoreFile下面有多个HFile； 2. 调用next方法, 即扫描StoreFile和和MemStore, 依次查找每一个每符合要求的cell（当然在查找的过程中会有相关的缓存，在这里提一下，阿里HBase团队出一种针对SSD存储的BucketCache），并填充结果集； 

5 服务端写数据流程分析

1. 检查该region 写的状态是不是只能读，如果是只能读，就抛出异常结束；

2. 检查该region 资源, 主要包含两个方面

   2.1 检查该region是不是.meta Region， 如果是.meta Region ，就直接返回结束； 2.2 检查该region当前所有的memStore的大小，是不是超过了已经配置的刷写大小的2倍，如果超过 这个值，就把memStore的数据全部刷到HDFS中， 然后抛出RegionTooBusyException 的异常， 这个刷写的大小由blockingMemStoreSize 控制，而blockingMemStoreSize由 hbase.hregion.memstore.flush.size(默认值是128M)和hbase.region.memstore.block.multiplier(默 认值为2)的乘积确定，即 blockingMemStoreSize默认值为256M； 

3. 如果步骤2没检查通过，就进入下面写入主流程：
   

注意: 如果一次put的数据比较 多，3的步骤要反复执行多次，并且每次循环都要先开始执行依次步骤1和

 步骤2的检查操作。

重要: 在刷日志 这步骤中，需要根据建表时是否设置 同步写入WAL，以及WAL同步到HDFS中要求，会

 有很大的不同，默认是写一次操作，WAL要刷一次HDFS， 这是最安全的，但写入性能不是很 高，设置 成异步刷盘(ASYNC_WAL)比较好性能最好(默认1s一次)，这样丢失的数据最少，性能可 以接受，常见的设置有(SKIP_WAL, ASYNC_WAL, SYNC_WAL, FSYNC_WAL， 建表的时候设 置), 线上环境建议用默认值比较 好，刷日志的时候只写到HDFS，不会写到硬盘上， 而且性能也 非常好，毕竟 Hlog是顺序文件 ，在HDFS中是append操作；

1. 在Put, Delete, Increase过程中如果设置了setWriteToWAL(false), 就不会写WAL , 不过这样做非常危险；
2. 在memStore刷写到HDFS时： 先向后台异步任务 提交一个任务 ，唤醒后台的异步任务 ，如果新memStore所在region符合分裂的要求 ，就执行分裂操作；

6 HBase服务端删除和increase操作

delete过程和put过程一样，只是在写的过程中添加相关的墓杯标记
increase操作在服务端主要有三个步骤：

 1. 读取原来列的数据到内存中； 2. 修改读到内存中的数据； 3. 重新数据写到memStore和WAL中； 

7 Region分裂和合并问题分析

7.1 Region分裂

1. 当一个region里的StoreFile增长到大于配置的参数：hbase.hregion.max.filesize的大小，也可以在创建HBase表的时候指定这个参数，region会被一分为二。这个过程一般在2-3S内完成，对写数据的影响有短暂的暂停， 由于zookeeper全程记录分裂过程 ，因些分裂服务器失败的时候，其它服务器是可以知道这个region的状态 ，分裂在高并发写的情况下，影响非常大，如何减少在写入过程中region的分裂，是利用好HBase的关键所在，整个分裂是的流程如下：

   1. region所在regionServer创建splits目录；
   2. 关闭要分裂的region的读写请求；
   3. 在splits目录中创建所需要的文件结构；
   4. 移动两个新region文件 目录到目录 表中，并更新.META表；
   5. 异步复制父region中的数据到两个子region中(最主要的消耗时间)；
   6. 复制完成后、打开两个新产生的region，并上线，可以接收新的读写请求；
   7. 异步任务把定时把原来被分裂的region从.META表中清除掉，并从文件系统中删除该region所占
      用的空间；
2. 分割点的确定： Region中StoreFile最大文件中的内部中点
3. 执行Region分裂的时间是： memStore刷到HDFS的时候，后台线程异步执行，所在类名为MemStoreFlusher

7.2 Region合并

1. 随着MemStore不断有数据写入，当MemStore的大小超过配置或默认大小的时候，HBase会把

    MemStore中的数据刷新到HDFS中，生成新的StoreFile文件 ，当一个region中包含的StoreFile文 件 数目超过配置地的阈值，后台合并任务，会把这些文件 合并成数量更少，体积更大的文件 

2. 当这个过程持续到这些文件 中最大的StoreFile文件 超过配置最大存储文件 大小时，此时会触发

    一个region拆分操作，减少读取过程中的IO

3. Region合并分为两种，minor合并和major合并:

    3.1 Minor合并： 是把最后生成的几个小的StoreFile文件 合并一个更大的StoreFile， 默认同时合并的文 件数为10, 主要控制参数如下; hbase.hstore.compaction.min 最小合并文件 数量大小， 默认为3 hbase.hstore.compaction.max 最大合并文件 数量大小， 默认为10 hbase.hstore.compaction.max.size 最大合并文件 的大小 ， 默认值 为Long.MAX_VALUE hbase.hstore.compaction.min.size 最小合并文件 的大小， 默认值是memStore刷写的大 小， 它是一个阈值， 它包含所有小于限制的文件 ，直到达到每次压缩允许的总文件数量 3.2 Major合并： 是把整个Store中所有StoreFile文件 合并成一个单独的StoreFile文件 后台定时任务定期检查， 这个检查周期是由下面这两人个参数决定 hbase.server.thread.wakefrequency * hbase.server.thread.wakefrequency.multiplier(默认值为1000)

8 HBase主备集群数据同步分析

更进一步深入了解掌握HBase；