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概览
BDS针对开源HBase目前存在的同步迁移痛点，自主研发的一套数据迁移的平台。有关于BDS的基本介绍，可以查看《BDS-HBase数据迁移同步的利器》。本文主要介绍目前在阿里云上，BDS是如何进行HBase集群之间的数据迁移和数据的实时同步的。
架构
- BDS采用分布式的架构，由BDSMaster节点生成、调度任务给各个BDSWorker节点
- BDSWorker节点负责具体的任务执行，是无状态的，方便扩容、升级
- Reader 和 Writer 插件化，支持跨版本，异构数据源的迁移和实时数据同步
历史数据迁移方案
对于历史存量数据的迁移，我们是通过拷贝文件的方式，将数据文件拷贝到目标集群，然后统一对文件进行Bulkload，将数据装载到目标表中
迁移流程：
- 客户提交历史数据迁移的任务
- BDSMaster获取原表的Region分区情况，针对每一个Region分区生成一个Task，平均下发给各个BDSWorker节点
- BDSWorker节点接收到Task任务之后，会迁移指定Region分区下的HFile文件，HFile的拷贝走的是字节流的拷贝，并且能够自动处理Region的Split、Merge、Compaction等操作导致HFile文件的变化，保证文件迁移过程中的不丢失
- BDSMaster在迁移过程中会对各个BDSWorker上执行的任务进度、详情进行监控，对于超时的任务，异常任务进行重试
- 所有的任务都迁移完成之后，BDSMaster会通知目标集群进行数据的装载，将数据装载到目标表中
BDSWorker 宕机的处理
BDSMaster通过ZK监听各个BDSWorker的状态，当某个BDSWorker宕机，BDSMaster会将宕机BDSWorker上正在执行的Task，重新下发给其他的BDSWorker，其他BDSWorker接收到重试的Task，会从中断的地方开始重试，防止重复迁移已经迁移完成的数据
对Region的Split、Merge、Compaction的处理
Region的Split、Merge、Compction会导致HFile文件在迁移的过程中不断的发生的变化
- 某个文件在迁移的时候被Compaction合并了，文件就不存在了
- 某个Region在迁移的时候发生了split，Region不存在了
- 迁移的时候HFile是个引用文件，不包含实际的数据，只是对源文件的引用
针对HFile文件是个引用文件、HFile文件被合并了，BDSWorker会自动处理，保证数据的不丢失，针对Region的Split、Merge，BDSMaster会感知原表的变化，获取新生成的Region生成新Task，下发给BDSWorker去执行
Bulkload优化
数据文件拷贝完成，在对数据进行装载的时候需要对HFile排序、切分和分组，当原表和目标表的分区很不一致，就会导致大量的HFile被切分，从而影响bulkload的速度。
因此，我们在拷贝文件的时候BDS会自动对要分区的文件进行拆分，在Bulkload的时候就可以直接load各个HFile文件到对应的Region分区中。
数据本地化率的优化
数据迁移完，RegionServer在读取文件数据的时候，可能存在大量的远程读（数据不落在本地的DN上，需要访问远端的DN），会导致读RT变高。
BDS在迁移文件的时候，会尽可能的将数据写到对应RegionServer所在的DN上。
BDS vs 开源方案
- 在迁移过程中，几乎不会和集群的HBase交互，只和集群的HDFS进行交互，尽可能的避免了对在线业务的影响
- 文件的迁移走的是文件字节流的拷贝，因此比通常API层的数据迁移通常能节省50%以上的流量
- 迁移不需要修改源集群目标的配置，也不需要在集群上做什么操作，不占用HBase集群的存储、计算、内存等资源
- 数据迁移考虑本地化率，可以保证迁移完之后目标集群有更好的读rt
- 迁移的文件根据目标表的分区情况自动拆分，大大提高了大表数据装载的速度
- 有完善的failover机制，支持异常任务重试，断点续传
- BDSWorker无状态，升级、扩容非常容易，便于运维
- 支持配置的热更新，可以设置每个BDSWorker启动的线程数以及每个线程迁移的速度
实时数据同步方案
- BDSMaster会不停扫描源集群HDFS上的日志
- 针对新生成的log会生成对应的Task，下发给各个BDSWorker
- BDSWorker针对每个Task，会创建TaskTunnel，TaskTunnel 包含 Reader、Queue、Writer，Reader 负责读取 log并将读取的log数据丢到queue中，writer异步消费queue中的数据发往目标集群
支持跨版本、异构数据源的实时数据同步
TaskTunnel中的Reader和Writer我们采用的是插件化的方式，针对不同的源端和目标端，我们使用对应版本的Reader和Writer，BDS不仅支持跨版本HBase的同步，甚至支持异构数据源的数据同步
抗热点
对于原生的HBase Replication来说，写热点的RegionServer会生成更多的日志，同步压力也会更大，往往会导致这台RegionServer的数据同步不过来。遇到热点的问题，你可以用一些运维的方式去解决。比如从热点服务器移走Region，降低吞吐与负载，但热点并不保证是恒定的，可能会跳跃在各个服务器。
对于BDS，由BDSMaster统一获取源集群的日志，然后平均分配给各个BDSWorker，因此每个BDSWorker处理的日志数量基本是相同的。即使源集群RegionServer存在写热点，但热点RegionServer的日志也能被平摊到各个BDSWorker去执行，从而避免因热点导致的同步延迟。
同步积压
HBase Replication
对于HBase Replication来说，同步逻辑是集成在RegionServer中的，因此数据的同步和RegionServer本身的读写相互影响，又因为HBase服务于客户端的线程数，要远远大于Replication的线程数。面对高负载的写场景数据复制基本很难消化庞大的写吞吐，就会导致同步积压。面对数据的同步积压，通过开大线程数量不一定能解决问题，因为RegionServer此时的负载可能已经很高了。也不太容易通过横向扩展节点来解决同步积压的问题，因为扩展节点我需要扩展RegionServer节点以及DataNode节点，只能在业务低峰期的时候慢慢的消费。
BDS
对于BDS来说，BDS采用读写异步的方式，可以通过以下几种方式来解决同步积压的问题
- 增加BDSWorker节点，来提高整个迁移服务的吞吐
- 动态配置每个BDSWorker处理日志的线程数，来提升单个节点日志处理的并发度
- 动态配置每个TaskTunnel的Writer数量，从而提升单个日志的处理吞吐
同步监控
对于同步的监控，我们定义
同步延迟 = 数据被同步到目标集群的时间t2 - 数据被写入到源集群的时间t1
≈ 读延迟 + 读耗时 + 在队列等待耗时 + 写耗时读延迟：表示数据被写入HDFS上的HLog到我们从读取的HDFS上读到这条数据的时间间隔
读耗时：从文件中读取一批数据的耗时
队列等待时间：数据被读出来添加到队列中的等待时间
写耗时：数据被写入到目标集群的耗时
我们需要监控这几项指标，就能比较方便的定位同步过程中的问题
当写耗时增大，我们可以定位目标集群可能存在了一些问题或者网络存在问题
当队列等待的耗时较大，说明写入速度赶不上读取的速度，我们可以通过适当增加写线程数量，来提高写速度
读耗时变大，我们就能定位读取HLog存在一些问题，可能是网络延迟变大
读延迟不断变大，我们就可以定位BDS同步吞吐不够，同步不过来了，需要添加节点，调整同步并发
BDS vs HBase Replication
-
功能性
- 支持跨版本的同步
- 支持双向同步、环状同步
-
稳定性
- 抗热点，同步的任务平均分配到各个BDSWorker节点
-
对业务影响更小
- 独立于HBase，不受RegionServer读写影响
- 同步过程基本不会访问源HBase集群，只读取源HDFS上的日志
- 可以控制同步的线程数和节点的并发数
- 更加完善的failover机制
-
易运维
- BDSWorker stateless，便于扩展、系统升级
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完善的监控、报警机制
- 监控同步时延，上下游流量，读写耗时等指标
- 任务失败，延迟过大报警
-
性能
- 可以通过扩展节点数量来提升迁移同步的速度
- 支持动态配置线程数
- 读写异步
总结
BDS已经在阿里云上线了，方便云上的客户在自建HBase、EMR HBase、Apsara HBase集群之间的无缝迁移，集群的升配，主备容灾，能够支持PB级别数据量的集群搬站。
云上有迁移需求的客户，可以查看《BDS服务介绍》，或者联系侧田
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