小对象，特别指1K~10MB范围的数据，比如图片，短视频，文档等。这些数据广泛的存在于人工智能，医疗，教育，生活分享，电子商务等领域。目前对象存储典型技术方案为AWS的S3以及阿里云的OSS，还有一些基于MySQL+对象存储的二次开发方案。这些方案解决了对象存储的可靠性和扩展性问题，但是存在一些缺陷：两个方案都存在访问延时问题，因为访问数据至少要2次查询，一次索引访问+一次数据访问，特别的当用户想查询一组有关联数据的时候，需要N次调用；对象存储很难将对象和一些维度、指标数据混合存储，而这些是查询时过滤数据的条件，导致对象存储的方案在检索能力上不足；MySQL+对象存储方案将维度、指标数据存储在Mysql解决了检索能力，但是引入了数据不一致问题，实现主备双活也非常困难，造成可用性上的缺陷，同时这个方案对用户代码侵入大，对运维也不友好。本文将介绍一种全新的小对象实时存取解决方案：HBase2.0，在MOB技术的加持下，HBase2.0将重新定义小对象实时存取，消除以上两个方案的缺陷，具有低延迟，读写强一致，检索能力强，水平易扩展等关键能力
本文将以一条sql展开小对象实时存取的方案演进，介绍不同架构的优缺点。然后提供人工智能和医疗方面两个采用HBase2.0的案例分析。最后总结小对象实时存取的最佳实践。
查询场景定义
用户表T：包含三个属性S1、S2、S3，属性的大小为50bytes左右，包含一个对象数据Object从100KB~10MB
查询：以S1、S2、S3为条件查询Object
select Object from T where S1 = xxx and S2 > yyy and S3 < zzz对象存储解决方案
对象存储的模型是KV，设计逻辑表为：S1+S2+S3 => Object，将S1、S2、S3组合成一个key
查询实现
// Bucket是对象存储概念，可以理解为对象的一个集合或者表
// 对象存储支持前缀检索，下面表示按“S1 = xxx and S2 > yyy”查找元数据
List keys = GetBucket(key >= xxx+yyy)
// 用户需要自己写代码实现对S3属性列的条件过滤
filterByS3(keys, zzz)
// 依次读取出Object
for(key : keys) {
GetObject(key);
// do something
}对象存储总结：
优势：
- 读写强一致
- 支持水平扩展
劣势：
- 实时性差，一次请求要查询N次服务器（一次检索对象列表+n次对象读取）
- 检索能力不足，仅支持key的前缀检索，还需要用户端增加检索逻辑；
- 当属性列增多，特别是动态增加的情况下，对象存储很难支持（key会变得非常复杂）
MySQL+对象存储解决方案
将属性列存储在MySQL，Object存储在对象存储，通过一个引用列进行关联
查询实现：
List references = select reference from T where S1 = xxx and S2 > yyy and S3 < zzz
// 依次读取出Object
for(Key : references) {
oss.GetObject(key);
// do something
}MySQL+对象存储总结：
优势：
- 检索能力强
- 支持索引
劣势：
- 实时性差，一次请求要查询N次服务器（1次查MySQL+n次查对象存储）
- 读写存在不一致问题，需要额外的开发保证写MySQL和写对象存储的事务一致性
- 不支持动态属性列的增加
- 运维复杂
HBase解决方案
S1+S2组合作为Rowkey存储，S3属性和Object作为普通列
| Rowkey | 普通列 | 普通列 |
|---|---|---|
| S1+S2 | S3 | Object |
查询实现
Scan scan = new Scan();
scan.setStartKey(S1+S2); // 按S1+S2前缀查询
scan.setFilter(S3); // 利用Filter过滤S3
scan.addColumn(Object); // 返回Object列
List objects = T.scan(scan); // 一次查询即返回所有结果HBase方案总结：
优势
- 实时查询，延迟低
- 读写强一致
- 检索能力强：支持过滤器Filter；支持索引（通过Phoenix提供索引能力）
- 业务代码简洁
- 支持动态列，可以随意增加属性列
- 支持水平扩展
- 易于维护
HBase2.0 小对象存储经典案例
下面通过两个案例介绍HBase2.0给业务带来的改变与价值
案例1：某人工智能公司，利用HBase实现查询延迟从10秒提升到20ms，性能提升500倍，满足了业务对实时查询的强需求。
场景：存储人脸图片数据，每个脸有一个ID，人脸按一定逻辑进行分组；请求场景为读取每个组的全量数据
1、其中 45% 左右的组含有1张人脸
2、45%左右的组含有 2 ~ 9张人脸数据
3、其余的组人脸数范围为 10 ~ 10019
4、其中每个脸2.4k
优化前架构为MySQL+OSS，当一个组有1000张人脸时，查询大概在10s
使用HBase作为存储，将每个组的数据存储在同一行，设计如下：
| Rowkey | 普通列 | 普通列 | 普通列 | 普通列 |
|---|---|---|---|---|
| 组ID | 人脸ID1 | 人脸ID2 | ... | 人脸IDn |
查询时通过一次请求即可获取所有人脸：Table.get(组ID)，1000张脸耗时20ms
案例2：某医疗公司，HBase解决10亿规模，200TB检验报告数据的实时存取需求
场景：查询某个用户最近的一次检查报告；或者查询某个用户的多个历史检查报告
1、用户规模10亿+
2、每一个用户会有一个或多个检查报告，每一个报告会有一个时间戳
3、其中每一个报告在200KB左右
4、要求存储可以水平扩展
HBase表设计
| rowkey | 普通列 |
|---|---|
| 用户ID +（Long.max-时间戳) | 检查报告 |
查询
- 查询某个用户最近的一次检查报告：Scan(用户ID).Limit(1)
- 查询某个用户的多个历史检查报告：Scan(用户ID).Limit(N)
HBase小对象存储最佳实践
- 20KB一下的小对象直接存储，50KB以上的小对象需要开启MOB特性，20KB~50KB之间的情况按需开启MOB并调整MOB的阈值大小（操作方式在下面）
- 对于逻辑上关联的对象，特别是查询时经常一起返回的，可以考虑存储在同行不同列；或者保持相同的rowkey前缀，这样可以通过一个Scan来查询数据
- 对于属性列非常多，查询条件复杂的场景，可以利用Phoenix构建索引
- 把属性列和对象列放在不同的column family下
MOB特性介绍
MOB在HBase2.0版本引入，解决了HBase在存储小对象上的写放大问题，关于MOB技术原理已经有文章介绍：MOB技术原理
MOB是服务端功能，如果用户使用云HBase则不需要关心细节，只需要提出需求即可；如果是自己运维，那么开启MOB功能仅需要一条命令：alter 't1', {NAME => 'f1', IS_MOB => true, MOB_THRESHOLD =>
102400} 其中IS_MOB表示开启功能，MOB_THRESHOLD表示多大的数据被认为是MOB对象，单位是byte
总结
HBase2.0重新定义了小对象实时存取的业务访问方式，不再是索引+对象的多次查询，提供简洁的一体化解决方案。具有低延迟，读写强一致，检索能力强，水平易扩展等关键能力；并且具备动态列，多版本等灵活的功能；最后一体化的解决方案简化了用户端的代码，也减少了服务端的运维成本。
未来展望：数据的快速响应能力是支持实时业务的核心，但是同时成本也是业务保持竞争优势的关键。对象存储通常具有较大规模，几百TB是常见。数据天然具有冷热之分，利用这一点，HBase可以内部对数据进行划分，将访问频率低的数据转移到OSS以获得更低的存储成本。同时，在对象数据的大小分布不均的场景中，HBase可以将超大数据存储在OSS，降低长尾数据的影响。以上的工作都会对业务透明。
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