1.概述

客户端读写数据是先从HBase Clienr获取RegionServer的元数据信息，比如Region地址信息。在执行数据写操作时，HBase会先写MetaStore,为什么会写到MetaStore。本篇文章将为读者剖析HBase MetaStore和Compaction的详细内容。

2.内容

HBase的内部通信和数据交互是通过RPC来实现，关于HBase的RPC实现机制下篇博客为大家分享。客户端应用程序通过RPC调用HBase服务端的写入、删除、读取等请求，由HBase的Master分配对应的RegionServer进行处理，获取每个RegionServer中的Region地址，写入到HFile文件中，最终进行数据持久化。

在了解HBase MetaStore之前，我们可以先来看看RegionServer的体系结构，其结构图如下所示： 

在HBase存储中，虽然Region是分布式存储的最小单元，单并不是存储的最小单元。从图中可知，事实上Region是由一个或者多个Store构成的，每个Store保存一个列族(Column Family)。而每个Store又由一个MemStore和0到多个StoreFile构成，而StoreFile以HFile的格式最终保存在HDFS上。

2.1 写入流程

HBase为了保证数据的随机读取性能，在HFile中存储RowKey时，按照顺序存储，即有序性。在客户端的请求到达RegionServer后，HBase为了保证RowKey的有序性，不会将数据立即写入到HFile中，而是将每个执行动作的数据保存在内存中，即MetaStore中。MetaStore能够很方便的兼容操作的随机写入，并且保证所有存储在内存中的数据是有序的。当MetaStore到达阀值时，HBase会触发Flush机制，将MetaStore中的数据Flush到HFile中，这样便能充分利用HDFS写入大文件的性能优势，提供数据的写入性能。完整的写入流程如图所示：

由于MetaStore是存储放在内存中的，如果RegionServer由于出现故障或者进程宕掉，会导致内存中的数据丢失。HBase为了保证数据的完整性，这存储设计中添加了一个WAL机制。每当HBase有更新操作写数据到MetaStore之前，会写入到WAL中(Write AHead Log的简称)。WAL文件会通过追加和顺序写入，WAL的每个RegionServer只有一个，同一个RegionServer上的所有Region写入到同一个WAL文件中。这样即使某一个RegionServer宕掉，也可以通过WAL文件，将所有数据按照顺序重新加载到内容中。

2.2 读取流程

HBase查询通过RowKey来获取数据，客户端应用程序根据对应的RowKey来获取其对应的Region地址。查找Region的地址信息是通过HBase的元数据表来获取的，即hbase:meta表所在的Region。通过读取hbase:meta表可以找到每个Region的StartKey、EndKey以及所属的RegionServer。由于HBase的RowKey是有序分布在Region上，所以通过每个Region的StartKey和EndKey来确定当前操作的RowKey的Region地址。

由于扫描hbase:meta表会比较耗时，所以客户端会存储表的Region地址信息。当请求的Region租约过期时，会重新加载表的Region地址信息。

2.3 Flush机制

RegionServer将数据写入到HFile中不是同步发生的，是需要在MetaStore的内存到达阀值时才会触发。RegionServer中所有的Region的MetaStore的内存占用量达到总内存的设置占用量之后，才会将MetaStore中的所有数据写入到HFile中。同时会记录以及写入的数据的顺序ID，便于WAL的日志清理机制定时删除WAL的无用日志。

MetaStore大小到达阀值后会Flush到磁盘中，关键参数由hbase.hregion.memstore.flush.size属性配置，默认是128MB。在Flush的时候，不会立即去Flush到磁盘，会有一个检测的过程。通过MemStoreFlusher类来实现，具体实现源码：

private boolean flushRegion(final FlushRegionEntry fqe) {
    HRegion region = fqe.region;
    if (!region.getRegionInfo().isMetaRegion() &&
        isTooManyStoreFiles(region)) {
      if (fqe.isMaximumWait(this.blockingWaitTime)) {
        LOG.info("Waited " + (EnvironmentEdgeManager.currentTime() - fqe.createTime) +
          "ms on a compaction to clean up 'too many store files'; waited " +
          "long enough... proceeding with flush of " +
          region.getRegionNameAsString());
      } else {
        // If this is first time we've been put off, then emit a log message.
        if (fqe.getRequeueCount() <= 0) {
          // Note: We don't impose blockingStoreFiles constraint on meta regions
          LOG.warn("Region " + region.getRegionNameAsString() + " has too many " +
            "store files; delaying flush up to " + this.blockingWaitTime + "ms");
          if (!this.server.compactSplitThread.requestSplit(region)) {
            try {
              this.server.compactSplitThread.requestSystemCompaction(
                  region, Thread.currentThread().getName());
            } catch (IOException e) {
              LOG.error(
                "Cache flush failed for region " + Bytes.toStringBinary(region.getRegionName()),
                RemoteExceptionHandler.checkIOException(e));
            }
          }
        }

        // Put back on the queue.  Have it come back out of the queue
        // after a delay of this.blockingWaitTime / 100 ms.
        this.flushQueue.add(fqe.requeue(this.blockingWaitTime / 100));
        // Tell a lie, it's not flushed but it's ok
        return true;
      }
    }
    return flushRegion(region, false, fqe.isForceFlushAllStores());
  }

从实现方法来看，如果是MetaRegion，会立刻进行Flush，原因在于Meta Region优先级高。另外，判断是不是有太多的StoreFile，这个StoreFile是每次MemStore Flush产生的，每Flush一次就会产生一个StoreFile，所以Store中会有多个StoreFile，即HFile。

另外，在HRegion中也会检查Flush，即通过checkResources()方法实现，具体实现源码：

private void checkResources() throws RegionTooBusyException {
    // If catalog region, do not impose resource constraints or block updates.
    if (this.getRegionInfo().isMetaRegion()) return;

    if (this.memstoreSize.get() > this.blockingMemStoreSize) {
      blockedRequestsCount.increment();
      requestFlush();
      throw new RegionTooBusyException("Above memstore limit, " +
          "regionName=" + (this.getRegionInfo() == null ? "unknown" :
          this.getRegionInfo().getRegionNameAsString()) +
          ", server=" + (this.getRegionServerServices() == null ? "unknown" :
          this.getRegionServerServices().getServerName()) +
          ", memstoreSize=" + memstoreSize.get() +
          ", blockingMemStoreSize=" + blockingMemStoreSize);
    }
  }

代码中的memstoreSize表示一个Region中所有MemStore的总大小，而其总大小的结算公式为：

BlockingMemStoreSize = hbase.hregion.memstore.flush.size * hbase.hregion.memstore.block.multiplier

其中，hbase.hregion.memstore.flush.size默认是128MB，hbase.hregion.memstore.block.multiplier默认是4，也就是说，当整个Region中所有的MemStore的总大小超过128MB * 4 = 512MB时，就会开始出发Flush机制。这样便避免了内存中数据过多。

3. Compaction

随着HFile文件数量的不断增加，一次HBase查询就可能会需要越来越多的IO操作，其 时延必然会越来越大。因而，HBase设计了Compaction机制，通过执行Compaction来使文件数量基本保持稳定，进而保持读取的IO次数稳定，那么延迟时间就不会随着数据量的增加而增加，而会保持在一个稳定的范围中。

然后，Compaction操作期间会影响HBase集群的性能，比如占用网络IO，磁盘IO等。因此，Compaction的操作就是短时间内，通过消耗网络IO和磁盘IO等机器资源来换取后续的HBase读写性能。

因此，我们可以在HBase集群空闲时段做Compaction操作。HBase集群资源空闲时段也是我们清楚，但是Compaction的触发时段也不能保证了。因此，我们不能在HBase集群配置自动模式的Compaction，需要改为手动定时空闲时段执行Compaction。

Compaction触发的机制有以下几种：

• 自动触发，配置hbase.hregion.majorcompaction参数，单位为毫秒

• 手动定时触发：将hbase.hregion.majorcompaction参数设置为0，然后定时脚本执行：echo "major_compact tbl_name" | hbase shell

• 当选中的文件数量大于等于Store中的文件数量时，就会触发Compaction操作。由属性hbase.hstore.compaction.ratio决定。

至于Region分裂，通过hbase.hregion.max.filesize属性来设置，默认是10GB，一般在HBase生产环境中设置为30GB。

4.总结

在做Compaction操作时，如果数据业务量较大，可以将定时Compaction的频率设置较短，比如：每天凌晨空闲时段对HBase的所有表做一次Compaction，防止在白天繁忙时段，由于数据量写入过大，触发Compaction操作，占用HBase集群网络IO、磁盘IO等机器资源。