Hbase 读取流程

Hbase 读取复杂原因：

主要基于两个方面的原因：

• 一是因为HBase一次范围查询可能会涉及多个Region、多块缓存甚至多个数据存储文件（HFile）；
• 二是因为HBase中更新操作以及删除操作的实现都很简单。
  插入&删除： 没有更新原始数据，而是通过时间戳属性新增版本。
  删除：只是插入deleted标签。在Major Compact的时候删除真正数据。
  读取过程需要根据版本进行过滤，对已经标记删除的数据也要进行过滤。

读流程步骤：

• Client-Server读取交互逻辑
• Server端Scan框架体系
• 过滤淘汰不符合查询条件的HFile
• 从HFile中读取待查找Key。

1. Client-Server读取交互逻辑

Client首先会从ZooKeeper中获取元数据hbase:meta表所在的RegionServer，然后根据待读写rowkey发送请求到元数据所在RegionServer，获取数据所在的目标RegionServer和Region（并将这部分元数据信息缓存到本地），最后将请求进行封装发送到目标RegionServer进行处理。

• hbase的读取请求分为get和scan，而get实际是最简单的一次scan。

• client-server端将scan没有使用一次rpc,原因：
  •大量数据传输会导致集群网络带宽等系统资源短时间被大量占用，严重影响集群中其他业务。
  •客户端很可能因为内存无法缓存这些数据而导致客户端OOM。

  
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• 一次大的scan操作会拆分为多个RPC请求。每个RPC是一次next请求，分会规定数量的结果。每次next()操作，客户端先检查本地缓存，没有就发一次RPC请求给服务器，然后缓存到本地。

• 单次RPC caching大小默认是Integer.MAX_VALUE。设置过大可能因为一次获取到的数据量太大导致服务器端/客户端内存OOM；设置太小会导致一次大scan进行太多次RPC，网络成本高。

• 对于一张表列过大，可以通过setBatch方法设置一次RPC请求的数据列数量。

• 客户端还可以通过setMaxResultSize方法设置每次RPC请求返回的数据量大小（不是数据条数），默认是2G。

2 Server端Scan框架体系

• 一次scan可能会同时扫描一张表的多个Region。客户端会根据hbase:meta元数据将扫描的起始区间[startKey, stopKey)进行切分，切分成多个互相独立的查询子区间，每个子区间对应一个Region。

• HBase中每个Region都是一个独立的存储引擎，因此客户端可以将每个子区间请求分别发送给对应的Region进行处理。下文会聚焦于单个Region处理scan请求的核心流程。

• RegionServer接收到客户端的get/scan请求之后做了两件事情：首先构建scanner iterator体系；然后执行next函数获取KeyValue，并对其进行条件过滤。

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1. 构建Scanner Iterator体系
   1）过滤淘汰部分不满足查询条件的Scanner。
   主要过滤策略有：TimeRange过滤、Rowkey Range过滤以及布隆过滤器

   
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   2）每个Scanner seek到startKey

• 根据HFile索引树定位目标Block

  
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• BlockCache中检索目标Block
  Block缓存到Block Cache之后会构建一个Map，Map的Key是BlockKey，Value是Block在内存中的地址。其中BlockKey由两部分构成——HFile名称以及Block在HFile中的偏移量。BlockKey很显然是全局唯一的。根据BlockKey可以获取该Block在BlockCache中内存位置，然后直接加载出该Block对象。如果在BlockCache中没有找到待查Block，就需要在HDFS文件中查找。

• HDFS文件中检索目标Block

  
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  根据文件索引提供的Block Offset以及Block DataSize这两个元素可以在HDFS上读取到对应的Data Block内容。

为什么HDFS的Block设计为128M，而HBase的Block设计为64K ？
1. HDFS Block 为128M，因为 主要存储文件，Block太小，会导致Block元数据（Block所在DataNode位置、文件与Block之间的对应关系等）庞大。因为HDFS元数据都存储在NameNode上，大量的元数据很容易让NameNode成为整个集群的瓶颈。
2. HBase的缓存策略是缓存整个Block，如果Block设置太大会导致缓存很容易被耗尽，尤其对于很多随机读业务，设置Block太大会让缓存效率低下。

• 从Block中读取待查找KeyValue

3）KeyValueScanner合并构建最小堆
最小堆管理Scanner可以保证取出来的KeyValue都是最小的，这样依次不断地pop就可以由小到大获取目标KeyValue集合，保证有序性。

执行next函数获取KeyValue并对其进行条件过滤

1）检查该KeyValue的KeyType是否是Deleted/DeletedColumn/DeleteFamily等
2）检查该KeyValue的Timestamp是否在用户设定的Timestamp Range范围
3）检查该KeyValue是否满足用户设置的各种filter过滤器
4）检查该KeyValue是否满足用户查询中设定的版本数

总结： 读取过程中，是先根据TimeRange,Rowkey Range,bloomfilter判断数据是否在对应文件，再将文件中的数据读取出来，判断是否删除，是否符合用户条件。

读取过程总结：

1. 客户端: 将scan 转变为多次next请求。将请求转变为发送对应region(读zk，读meta找到对应region)的请求
2. 服务器端：过滤掉不符合查询条件的hfile，读取符合条件的hfile,构建最小堆
   (1)过滤hfile方式：TimeRange,RowKey,bloomfiler
   (2) hfile索引树定位目标block
   (3)检索block: blockcache中检索、hdfs文件中检索block
3. 获取keyvalue，next过滤：
   （1）keytype判断是否删除
   （2）timestamp判断timerange
   (3) 判断用户filter
   (4) 判断版本号

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