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前言
你可曾遇到这种需求，只有几百qps的冷数据缓存，却因为存储水位要浪费几十台服务器？你可曾遇到这种需求，几百G的表，必须纯cache命中，性能才能满足业务需求？你可曾遇到，几十M的小表，由于qps过高，必须不停的split，balance，利用多台服务器来抗热点？
面对繁杂的场景，Ali-HBase团队一直致力于为业务提供更多的选择和更低的成本。本文主要介绍了hbase目前两种提高压缩率的主要方法：压缩和DataBlockEncoding。
无损压缩:更小，更快，更省资源
通用压缩是数据库减少存储的重要手段，在hbase中也存在广泛应用。通常数据库都存在数据块的概念，针对每个块做压缩和解压。块越大，压缩率越高，scan throughput增加；块越小，latency越小。作为一种Tradeoff，线上hbase通常采用64K块大小，在cache中不做压缩，仅在落盘和读盘时做压缩和解压操作。
开源hbase通常使用的LZO压缩或者Snappy压缩。这两种压缩的共同特点是都追求较高的压缩解压速度，并实现合理的压缩率。然而，随着业务的快速增涨，越来越多的业务因为因为存储水位问题而扩容。hbase针对这一情况，采用了基于跨集群分区恢复技术的副本数优化、机型升级等优化手段，但依然无法满足存储量的快速膨胀，我们一直致力于寻找压缩更高的压缩方式。
新压缩（zstd、lz4）上线
Zstandard（缩写为Zstd）是一种新的无损压缩算法，旨在提供快速压缩，并实现高压缩比。它既不像LZMA和ZPAQ那样追求尽可能高的压缩比，也不像LZ4那样追求极致的压缩速度。这种算法的压缩速度超过200MB/s, 解压速度超过400MB/s，基本可以满足目前hbase对吞吐量的需求。经验证，Zstd的数据压缩率相对于Lzo基本可以提高25%-30%，对于存储型业务，这就意味着三分之一到四分之一的的成本减少。
而在另一种情况下，部分表存储量较小，但qps大，对rt要求极高。针对这种场景，我们引入了lz4压缩，其解压速度在部分场景下可以达到lzo的两倍以上。一旦读操作落盘需要解压缩，lz4解压的rt和cpu开销都明显小于lzo压缩。
我们通过一张图片直观的展示各种压缩算法的性能:
以线上几种典型数据场景为例，看看几种压缩的实际压缩率和单核解压速度（以下数据均来自于线上）
| 业务类型 | 无压缩表大小 | LZO（压缩率/解压速度MB/s） | ZSTD（压缩率/解压速度MB/s） | LZ4（压缩率/解压速度MB/s） |
|---|---|---|---|---|
| 监控类 | 419.75T | 5.82/372 | 13.09/256 | 5.19/463.8 |
| 日志类 | 77.26T | 4.11/333 | 6.0/287 | 4.16/ 496.1 |
| 风控类 | 147.83T | 4.29/297.7 | 5.93/270 | 4.19/441.38 |
| 消费记录 | 108.04T | 5.93/316.8 | 10.51/288.3 | 5.55/520.3 |
目前，2017年双11，ZSTD已经在线上全面铺开，已累计优化存储超过2.5PB，预计全面推开后，节约存储空间超过15PB。LZ4也已经在部分读要求较高业务上线。
下图为某监控类应用zstd压缩算法后，集群整体存储量的下降情况。数据量由100+T减少到75T。
编码技术：针对结构化数据的即查即解压
hbase作为一种schema free的数据库，相当于传统的关系型数据库更加灵活，用户无需设计好表的结构，也可以在同一张表内写入不同schema的数据。然而，由于缺少数据结构的支持，hbase需要很多额外的数据结构来标注长度信息，且无法针对不同的数据类型采用不同的压缩方式。针对这一问题，hbase提出了编码功能，用来降低存储开销。由于编码对cpu开销较小，而效果较好，通常cache中也会开启编码功能。
旧DIFF Encoding介绍
hbase很早就支持了DataBlockEncoding，也就是是通过减少hbase keyvalue中重复的部分来压缩数据。 以线上最常见的DIFF算法为例，某kv压缩之后的结果：
- 一个字节的flag（这个flag的作用后面解释）
- 如果和上个KV的键长不一样，则写入1~5个字节的长度
- 如果和上个KV的值长不一样，则写入1~5个字节的长度
- 记录和上个KV键相同的前缀长度，1~5个字节
- 非前缀部分的row key
- 如果是第一条KV,写入列族名
- 非前缀部分的的列名
- 写入1~8字节的timestamp或者与上个KV的timestamp的差(是原值还是写与上个KV的差，取决于哪个字节更小)
- 如果和上个KV的type不一样，则写入1字节的type（Put，Delete）
- Value内容
那么在解压缩时，怎么判断和上个KV的键长是否一样，值长是否一样，写入的时间戳究竟是是原值还是差值呢？这些都是通过最早写入的1个字节的flag来实现的，
这个字节中的8位bit，含义是：
- 第0位，如果为1，键长与上个kv相等
- 第1位，如果为1，值长与上个kv相等
- 第2位，如果为1，type与上个kv一样
- 第3位，如果为1，则写入的timestamp是差值，否则为原值
- 第456位，这3位组合起来的值（能表示0~7），表示写入的时间戳的长度
- 第7位，如果为1，表示写入的timestamp差值为负数，取了绝对值。
DIFF 编码之后，对某个文件的seek包含以下两步：
- 通过index key找到对应的datablock
- 从第一个完整KV开始，顺序查找，不断decode下一个kv，直到找到目标kv为止。
通过线上数据验证，DIFF encoding可以减少2-5倍的数据量。
新Indexable Delta Encoding上线
从性能角度考虑，hbase通常需要将Meta信息装载进block cache。如果将block大小较小，Meta信息较多，会出现Meta无法完全装入Cache的情况, 性能下降。如果block大小较大，DIFF Encoding顺序查询的性能会成为随机读的性能瓶颈。针对这一情况，我们开发了Indexable Delta Encoding，在block内部也可以通过索引进行快速查询，seek性能有了较大提高。Indexable Delta Encoding原理如图所示：
在通过BlockIndex找到对应的数据块后，我们从数据块末尾找到每个完整KV的offset，并利用二分查找快速定位到符合查询条件的完整kv，再顺序decode每一个Diff kv，直到找到目标kv位置。
通过Indexable Delta Encoding， HFile的随机seek性能相对于使用之前翻了一倍，以64K block为例，随机seek性能基本与不做encoding相近.在全cache命中的随机Get场景下，相对于Diff encoding rt下降50%，但存储开销仅仅提高3-5%。Indexable Delta Encoding目前已在线上多个场景应用，经受了双十一的考验。以风控集群为例，双集群双十一高峰期访问量接近，但已经上线Indexable Delta Encoding的集群在访问量稍多的情况下，平均读rt减少10%-15%。
未来
性能优化和用户体验，一直是阿里hbase的团队不懈的追求。我们一直在不断丰富自己的武器库，努力做最好的海量数据在线存储产品。欢迎对hbase实现，使用有任何问题的同学联系我们.