概念
分布式key-value数据库，面向数十亿数据的实时入库与快速的随机访问。上百万的QPS与PB级数据，需要专门学习。
Hbase与MP一起操作比较少见，与Java API操作较多。
组件构成
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HMaster：集群管理
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HRegion Server：具体的数据存取
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Zookeeper：集群状态管理与元数据的存储
Hbase组件构成
数据存储，可存储
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本地文件系统
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或 HDFS分布式文件系统
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或 其他对象存储： S3(AWS）、OSS（Aliyun）、OBS(华为云）
亿级平台集群
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1、服务器选型
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2、配置优化
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3、日常运维
一、 服务器选型
内容如下：
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1、确定集群的承载量
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2、确定所需要的内存
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3、确定CPU型号和核数
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4、确定磁盘类型和容量
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5、确定网络承载
确定集群的承载量
确定最大的承载量，是Hbase的最基础的需求。在处理能力适中的情况上，Hbase的处理能力是根据RegionServer横向扩展：比如集群总体10w/s读写能力，处理能力是根据RegionServer横向扩展，其集群的承载量设计如下：
集群的承载量设计
如此配置，每天的入库量在86亿条。计算规则：
1w/s * 3600秒/h * 24h * 10台主机 = 86400万 ，约等于86亿条
确定所需要的内存
Hbase内存型数据库是同存型数据库，数据写入规则：
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先存储在Memostore中 ，
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同时将经常查询的热数据缓存在内存中RedCache，提高性能。
Hbase内存型数据库
因此Hbase是对内存要求比较高的服务， 为了保证Hbase运行的稳定，线上要求Hbase的服务器的内存配置为：16GB、32GB、64GB
确定CPU核数
为了保证快速的对Hbase数据进行处理，我们选择4核、8核、16核。
根据对数据实时性要求高低配置不同的配置，如果对实时性要求不高的，我们选择4核16G，以够用为原则。CPU与内存的比例1/4，如下图：
CPU核数与内存关系表
确定磁盘类型和容量
1、磁盘选型：
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HDD: 数据大小写与读取请求数适中
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SSD：有大量高效读取请求
以下需求选择SSD加快数据的读取效率：
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数据比较大，比如10GB
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对数据 Read(读操作）要求频繁
以下需求选择HDS即可：
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高速写入，比如500M/S
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稀疏写入的场景
2、磁盘容量
根据数据量确定磁盘容量盘大小，参考如下指标：
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数据结构
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压缩算法
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副本数
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数据存储时长
方法：通过在测试环境写入一部份数据来确定每条数据大小，再根据存储长短与副本确定磁盘大小。
确定网络的承载量
Hbase的副本机制，需要将一份数据的多个副本实时存储在多个HDFS上，保存一个副本数据丢失，可以从其他副本中恢复数据。
对网络的要求是只要能保证网络能实时完成多副本写入数据即可。
Hbase的副本机制
1、副本数与网络带宽算法
预估方式：
- 假设一条数据大小为10kb，10万/秒的写入速度，每秒写入的数据量如下：
10kb * 10万/1024MB = 976MB
image.png
- 保存3个副本的数据，则网络带宽至少是
3 * 976MB/s = 2928MB/s 大约2.9GB
2、Rebalance
良好的网络运营环境，也能保障集群发生Rebalance所需要的时间不会太长。
服务器选型总结
| 项目 | 要点 |
|---|---|
| 数量承载量 | |
| 所需内存 | 写入先缓存到Memstore、热数据缓存Redcache，16G、32G、64G
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| CPU型号与核数 | 和内存1/4的关系，对速度要求不高可选4核 |
| 磁盘选型与容量 | SSD与HDD、 容量由“数据结构、压缩算法、副本数、数据存储时间 |
| 网络承载量 | 副本机制计算带宽、网络环境对Relance的影响 |
配置优化
操作系统和Hbase集群参数调优，以达最优性能表现。
一、 操作系统调优
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文件句柄数
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最大虚拟内存
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Swap内存设置
同样适用于Mangodb、Cassandra、Elasticsearch等nosql数据库。
文件句柄数
Linux默认的句柄数为1024，不适合作为服务器的linux，修改如下：
echo "* soft nofile 65535" >> /etc/security/limits.conf
echo "* hard nofile 65535" >> /etc/security/limits.conf
最大虚拟内存
max_map_count： 定义为进程能拥有的最多的内存区域，建议设置如下：
sysctl -w vm.max_map_count=102400
Swap内存设置
Swap开启是为了服务器吞吐量，但Hbase需要一个内存操作都能快速执行的环境，关闭Swap会提高读效率，设置如下
echo "vm.swappiness = 0" >> /etc/sysctl.conf
二、Hbase配置优化
配置优化项很多，这里讲主要参数
Hbase RegionServer的JVM内存配置
- 1、堆内存
Hbase实时数据首先写入Memstore内存中，再到磁盘，同时缓存热点数据。
分配数量计算规则参考，以操作系统总内存为32G为例：
Hbase JVM堆内存：24G(3/4)
操作系统+JVM堆外内存：8G（1/4） -- 保存系统稳定运行
配置信息如下
hbase_regionserfver_opts -Xmx24g -Xms24g -Xmn6g
#Xmx - 设定程序启动时占用堆内存大小
#Xms - 设定程序运行期间最大可占用的内存大小（超出为OOM）
#Xmn - 年轻代大小
- 2、G1垃圾回收器的配置
G1垃圾回收器能有效的降低JVM full CG的次数。
-XX: +UseG1GC #配置G1垃圾回收，JDK升级到11(jdk8不支持）
-XX: MaxGCPauseMillis = 500
-XX: +ParalleRefProcEnabled
-XX: -ResizePLAB
-XX: +ParalleGCThreads=8
-Xloggc: /data/log/hbase/gc/gc-%t.log
-XX: +PrintGCDetails
-XX: +PrintGCTimeStamps
-XX: +PrintGCCause
-XX: +PrintTenuringDistribution
-XX: +UseGCLogFileRotation
-XX: NumberOfGCLogFile=20
-XX: GCLogFileSize=5M
Hbase 线程参数设置
和CPU计算资源相关
- Hbase.regionserver.handler.count：regionserver同时支持的线程数
regionserver同时支持的线程数
- compaction.small和compaction.large
负载所有的compaction请求，当文件compaction总大小>（大于）throttlePoint，则compation分配给largeCompaction线程池，否则由smallCompaction线程池处理。
具体配置
# 配置throttlePoint，默认为2.5G
hbase.regionserver.thread.compaction.throttlePoint: 2.5G
# smallCompaction和largeCompaction线程池默认都只有1个线程
hbase.regionserver.thread.compaction.small: 4
hbase.regionserver.thread.compaction.large: 6
- hbase.regionserver.max.filesize
数据写入流程，数据合并与分裂的基本流程。
数据写入流程
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先写入Memstore，超过阀值，写入StoreFile(HFile), 超过阀值，启动compaction，合并为一个StoreFile，当合并后的StoreFile大于hbase.regionserver.max.filesize所设置的参数时，会触发分裂动作，拆分为两个region
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hbase.regionserver.max.filesize的需大小适中。当filesize太小，则触发分裂的机率更大，系统整体访问服务会出现不稳定现象。当filesize太大，一次compaction 与split所需要的时间会较长，甚至产生停顿感，太大不适合常 compaction 与split，对应用读写冲击较大。
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实战经验，高并发情况下，最佳大小是5~10G
# 参数的设置和单条数据的大小，和Region个数有关
# 参数调优必选项
hbase.regionserver.max.filesize 10G
- 高峰时关闭hbase表的major_compact
关闭hbase表的major_compact是为避免major_compact对系统性能的影响。非高峰时期时，再调用major_compact对hbase表进行大合并，可减少split时间极大的提升集群性能和吞吐量。
语句如下，
major_compact 'table_name'
- hfile.block.cache.size
regionserver cache的大小，
#表示占hbase整个堆内存的0.2
hfile.block.cache.size 0.2
往大的调，会提升查询性能；大量查询为主，写入频率不高的情况下，设置为0.5即可.
- hfile.hregion.memstore.flush.size
一个regionserver默认的memstore的大小，默认为64MB。参考平均每个regionserver管理的region数量，如果管理量不大，可适当往大调整，如下：
hfile.hregion.memstore.flush.size 512MB
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hfile.regionserver.global.memstore.upperLimit
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hfile.regionserver.global.memstore.lowerLimit
upperLimit与lowerLimit指定memStore总使用内存大小百分比。upperLimit 开始刷盘百分比，lowerLimit 停止刷盘百分比。
upperLimit与lowerLimit的关系及作用
读取频繁写入不频繁：适当调小，让更多内存让给查询缓存。
hfile.regionserver.global.memstore.upperLimit 6 #开始刷盘
hfile.regionserver.global.memstore.lowerLimit 4 #停止刷盘
Hbase日常维护
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指定Rowkey规则
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Region预分区
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开启数据压缩
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监控报警
指定RowKey规则
不合理的规则，会造成regionserver上的数据不均匀，造成数据倾斜，进行让某一个regionserver过热。
1、尽量保存Rowkey随机性
指定Rowkey规则
2、预创建分区
create 't1','f1',SPLITS_FILE => 'splits.txt';
预先根据可能的RowKey划分出多个Region而 不是一个，从而可以将后续的多个操作均衡到不同的Region上，避免热点现象的产生。
开启数据压缩
Hbase存储的数据以PB级别为主，将造成服务器磁盘费用过高。
create 'test',{NAME -> 'C', COMPRESSION => 'SNAPPY'};
Hbase默认的压缩算法有: GZ、LZO以及snappy，其中snappy算法其压缩率与性能最优。
监控告警
安装Cloudera 监控对Hbase实时状态进行监控。
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