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InstantRun原理（2）——更新逻辑

上一篇博客我们介绍了InstantRun的初始化逻辑，接下来我们来看下在运行时阶段，InstantRun是如何加载修改的代码的。 上一篇博客的末尾我们介绍了InstantRun在初始化完成后，会启动一个server。不难猜测，这个server就是在监听是否有代码更新。当用户更改代码后，AndroidStudio会将相关更新发送给server，server获取到更新后执行修复逻辑。 1 SocketServerReplyThread server的主要实现由其内部类SocketServerReplyThread,首先来看下其实现： private class SocketServerReplyThread extends Thread { private final LocalSocket mSocket; Sock
2017-09-11
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深入 HBase 架构解析（2）

前言 这是《深入HBase架构解析（1）》的续，不多废话，继续。。。。 HBase读的实现 通过前文的描述，我们知道在HBase写时，相同Cell(RowKey/ColumnFamily/Column相同)并不保证在一起，甚至删除一个Cell也只是写入一个新的Cell，它含有Delete标记，而不一定将一个Cell真正删除了，因而这就引起了一个问题，如何实现读的问题？要解决这个问题，我们先来分析一下相同的Cell可能存在的位置：首先对新写入的Cell，它会存在于MemStore中；然后对之前已经Flush到HDFS中的Cell，它会存在于某个或某些StoreFile(HFile)中；最后，对刚读取过的Cell，它可能存在于BlockCache中。既然相同的Cell可能存储在三个地方，在读取的时候只需要扫瞄这三个地方，然后将结果合并即可(Merge Read)，在HBase中扫瞄的顺序依次是：BlockCache、MemStore、StoreFile(HFile)。其中StoreFile的扫瞄先会使用Bloom Filter过滤那些不可能符合条件的HFile，然后使用Block Index快速定位Cell，并将其加载到BlockCache中，然后从BlockCache中读取。我们知道一个HStore可能存在多个StoreFile(HFile)，此时需要扫瞄多个HFile，如果HFile过多又是会引起性能问题。 Compaction MemStore每次Flush会创建新的HFile，而过多的HFile会引起读的性能问题，那么如何解决这个问题呢？HBase采用Compaction机制来解决这个问题，有点类似Java中的GC机制，起初Java不停的申请内存而不释放，增加性能，然而天下没有免费的午餐，最终我们还是要在某个条件下去收集垃圾，很多时候需要Stop-The-World，这种Stop-The-World有些时候也会引起很大的问题，比如参考本人写的这篇文章，因而设计是一种权衡，没有完美的。还是类似Java中的GC，在HBase中Compaction分为两种：Minor Compaction和Major Compaction。 Minor Compaction是指选取一些小的、相邻的StoreFile将他们合并成一个更大的StoreFile，在这个过程中不会处理已经Deleted或Expired的Cell。一次Minor Compaction的结果是更少并且更大的StoreFile。 Major Compaction是指将所有的StoreFile合并成一个StoreFile，在这个过程中，标记为Deleted的Cell会被删除，而那些已经Expired的Cell会被丢弃，那些已经超过最多版本数的Cell会被丢弃。一次Major Compaction的结果是一个HStore只有一个StoreFile存在。Major Compaction可以手动或自动触发，然而由于它会引起很多的IO操作而引起性能问题，因而它一般会被安排在周末、凌晨等集群比较闲的时间。 更形象一点，如下面两张图分别表示Minor Compaction和Major Compaction。 HRegion Split 最初，一个Table只有一个HRegion，随着数据写入增加，如果一个HRegion到达一定的大小，就需要Split成两个HRegion，这个大小由hbase.hregion.max.filesize指定，默认为10GB。当split时，两个新的HRegion会在同一个HRegionServer中创建，它们各自包含父HRegion一半的数据，当Split完成后，父HRegion会下线，而新的两个子HRegion会向HMaster注册上线，处于负载均衡的考虑，这两个新的HRegion可能会被HMaster分配到其他的HRegionServer中。关于Split的详细信息，可以参考这篇文章：《Apache HBase Region Splitting and Merging》。 HRegion负载均衡 在HRegion Split后，两个新的HRegion最初会和之前的父HRegion在相同的HRegionServer上，出于负载均衡的考虑，HMaster可能会将其中的一个甚至两个重新分配的其他的HRegionServer中，此时会引起有些HRegionServer处理的数据在其他节点上，直到下一次Major Compaction将数据从远端的节点移动到本地节点。 HRegionServer Recovery 当一台HRegionServer宕机时，由于它不再发送Heartbeat给ZooKeeper而被监测到，此时ZooKeeper会通知HMaster，HMaster会检测到哪台HRegionServer宕机，它将宕机的HRegionServer中的HRegion重新分配给其他的HRegionServer，同时HMaster会把宕机的HRegionServer相关的WAL拆分分配给相应的HRegionServer(将拆分出的WAL文件写入对应的目的HRegionServer的WAL目录中，并并写入对应的DataNode中），从而这些HRegionServer可以Replay分到的WAL来重建MemStore。 HBase架构简单总结 在NoSQL中，存在著名的CAP理论，即Consistency、Availability、Partition Tolerance不可全得，目前市场上基本上的NoSQL都采用Partition Tolerance以实现数据得水平扩展，来处理Relational DataBase遇到的无法处理数据量太大的问题，或引起的性能问题。因而只有剩下C和A可以选择。HBase在两者之间选择了Consistency，然后使用多个HMaster以及支持HRegionServer的failure监控、ZooKeeper引入作为协调者等各种手段来解决Availability问题，然而当网络的Split-Brain(Network Partition)发生时，它还是无法完全解决Availability的问题。从这个角度上，Cassandra选择了A，即它在网络Split-Brain时还是能正常写，而使用其他技术来解决Consistency的问题，如读的时候触发Consistency判断和处理。这是设计上的限制。 从实现上的优点： HBase采用强一致性模型，在一个写返回后，保证所有的读都读到相同的数据。 通过HRegion动态Split和Merge实现自动扩展，并使用HDFS提供的多个数据备份功能，实现高可用性。 采用HRegionServer和DataNode运行在相同的服务器上实现数据的本地化，提升读写性能，并减少网络压力。 内建HRegionServer的宕机自动恢复。采用WAL来Replay还未持久化到HDFS的数据。 可以无缝的和Hadoop/MapReduce集成。 实现上的缺点： WAL的Replay过程可能会很慢。 灾难恢复比较复杂，也会比较慢。 Major Compaction会引起IO Storm。 转自： 原作者: 雪地脚印 | 来自: 雪地脚印_的博客
2015-10-06

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