HBase原生只提供了JAVA API客户端，针对诸如python、php、c++等非java语言一般都是通过Thrift代理的方式访问HBase服务，本文从thrift架构、hbase thrift api使用以及如何监控thrift等几个方面详细介绍云HBase Thrift使用最佳实践；
Thrift是一种接口描述语言和二进制通讯协议，它被用来定义和创建跨语言的服务。通常被当作RPC框架来使用，最初是Facebook为了解决大规模的跨语言服务调用而设计开发出来的，Thrift架构图如下：
从上图可以看出Thrift采用了分层架构，概念非常清晰，便于大家理解使用，从下至上依次为传输层、协议层和处理层；
- 传输层：对底层IO进行了简单的抽象，解决数据在网络中的传输问题，通过字节流的方式发送和接受Message，支持TSocket、TFileTransport、TZlibTransport、TBufferedTranspor、TFramedTransport等多种传输层协议。
- 协议层：将底层的字节流转换成数据流，对字节流数据进行序列化和反序列化，协议层决定了到底被传输的数据是什么，支持包括TBinaryProtocol、TCompactProtocal、TCompactProtocal在内的多种协议；
- 处理层：包含用户的完整逻辑，决定数据应该被如何进行处理；
- TServer：Thrift同时还提供了多种服务端模型，TSimpleServer(单线程服务模型，常用于测试)、TThreadPoolServer(多线程服务模型，使用标准的阻塞式IO)、TNonblockingServer(多线程服务模型，使用非阻塞式IO,需同TFramedTransport配合使用)、THttpServer(支持HTTP协议)。
了解完Thrift架构，我们通过一个简单的例子来了解Thrift是如何工作的。Thrift定义了一种接口描述语言IDL，IDL文件可以被Thrift代码生成期处理生成目标语言的代码，我们定义了一个简单的IDL文件tutorial.thrift文件，内容如下：
#cat tutorial.thrift
server Calculator{
void ping(),
i32 add(i:i32 num1, 2:i32 num2)
}文件中我们定义了一个名为calculator的service，包含两个接口ping和add，围绕这个文件我们分别实现客户端和服务端代码,在编写代码之前需要使用如下命令生成目标语言代码：
thrift -gen py(替换py为其他语言可以生成对应语言的) tutorial.thrift以python为例实现服务端代码：
import sys, glob
sys.path.append('gen-py')
sys.path.insert(0, glob.glob('../../lib/py/build/lib.*')[0])
from tutorial import Calculator
from tutorial.ttypes import *
from shared.ttypes import SharedStruct
from thrift.transport import TSocket
from thrift.transport import TTransport
from thrift.protocol import TBinaryProtocol
from thrift.server import TServer
class CalculatorHandler:
def __init__(self):
self.log = {}
def ping(self):
print 'ping()'
def add(self, n1, n2):
print 'add(%d,%d)' % (n1, n2)
return n1+n2
handler = CalculatorHandler()
processor = Calculator.Processor(handler)
transport = TSocket.TServerSocket(port=9090)
tfactory = TTransport.TBufferedTransportFactory()
pfactory = TBinaryProtocol.TBinaryProtocolFactory()
server = TServer.TSimpleServer(processor, transport, tfactory, pfactory)
# You could do one of these for a multithreaded server
#server = TServer.TThreadedServer(processor, transport, tfactory, pfactory)
#server = TServer.TThreadPoolServer(processor, transport, tfactory, pfactory)
print 'Starting the server...'
server.serve()
print 'done.'整个服务端需要我们实现的就是处理层，决定如果处理客户群传输过来的数据，对应CalculatorHandler实现了接口中定义的ping和add方法，分别输出"ping()"和实现整数加法，将handler作为参数生成Processor，传输层使用TServerSocket监听9090端口，传输层使用TBinaryProtocol同时使用Buffer进行读写(用TBufferedTransport进行装饰),可以选用不同的Server模型，测试使用TSimpleServer，将传输层、协议层、处理层以及Server组合到一起就完成全部服务端开发工作；在看下客户端实现：
import sys, glob
sys.path.append('gen-py')
sys.path.insert(0, glob.glob('../../lib/py/build/lib.*')[0])
from tutorial import Calculator
from tutorial.ttypes import *
from thrift import Thrift
from thrift.transport import TSocket
from thrift.transport import TTransport
from thrift.protocol import TBinaryProtocol
try:
# Make socket
transport = TSocket.TSocket('localhost', 9090)
# Buffering is critical. Raw sockets are very slow
transport = TTransport.TBufferedTransport(transport)
# Wrap in a protocol
protocol = TBinaryProtocol.TBinaryProtocol(transport)
# Create a client to use the protocol encoder
client = Calculator.Client(protocol)
# Connect!
transport.open()
client.ping()
print 'ping()'
sum = client.add(1,1)
print '1+1=%d' % (sum)
# Close!
transport.close()
except Thrift.TException, tx:
print '%s' % (tx.message) 客户端的实现也很简单传输层使用TSocket访问本地9090端口同时使用buffer进行读写(TBufferedTransport进行装饰)，协议层使用TBinaryProtocol，初始化Calculator.Client(根据IDL自动生成代码)，我就可以使用client进行方法的调用；
上面这个例子完整的说明了如何通过Thrift实现自己的业务逻辑，通过Thrift访问HBase同上面本质上是完全一样的，只不过HBase提供了更多的接口而已，HBase提供了相应的IDL文件Hbase.thrift，通过该文件可以生成对应语言的客户端代码，还是已python为例实现基本的CURD操作，代码如下：
from thrift.transport import TSocket
from thrift.transport import TTransport
from thrift.protocol import TBinaryProtocol
# hbase 客户端代码是由 thrift -gen py hbase.thrift 生成，拷贝到工程目录下
from hbase.THBaseService import Client
from hbase.ttypes import TScan, TColumn, TGet, TPut, TColumnValue, TableDescriptor, ColumnDescriptor, TDelete
class HbaseClient(object):
def __init__(self, host='hbasetest02.et2sqa.tbsite.net', port=9090):
self.transport = TTransport.TBufferedTransport(TSocket.TSocket(host, port))
protocol = TBinaryProtocol.TBinaryProtocol(self.transport)
self.client = Client(protocol)
def list_tables(self):
self.transport.open()
tables = self.client.listTables()
self.transport.close()
return tables
def scan_data(self, table, startRow, stopRow, limit, columns=None):
self.transport.open()
if columns:
columns = [TColumn(*i.split(':')) for i in columns]
scan = TScan(startRow=startRow, stopRow=stopRow, columns=columns)
rows = self.client.scan(table, scan, limit)
self.transport.close()
return rows
def get(self, table, row=None, columns=None):
self.transport.open()
if columns:
columns = [TColumn(*i.split(':')) for i in columns]
get = TGet(row=row, columns=columns)
res = self.client.get(table, get)
self.transport.close()
return res
def put(self, table, row, columnValues):
self.transport.open()
put = TPut(row, columnValues)
self.client.put(table, put)
self.transport.close()
def table_exists(self, table):
self.transport.open()
res = self.client.tableExists(table)
self.transport.close()
return res
def delete_single(self, table, delete):
self.transport.open()
self.client.deleteSingle(table, delete)
self.transport.close()
def create_table(self, tableDescriptor, splitKeys):
self.transport.open()
self.client.createTable(tableDescriptor, splitKeys)
self.transport.close()
def enable_table(self, table):
self.transport.open()
self.client.enableTable(table)
self.transport.close()
def disable_table(self, table):
self.transport.open()
self.client.disableTable(table)
self.transport.close()
if __name__ == '__main__':
client = HbaseClient()
print client.list_tables()
print client.scan_data('bear_test', startRow='row1', stopRow='row5', limit=10, columns=['f1:name'])
print client.get('bear_test', 'row1', ['f1:age'])
columnValues = [TColumnValue('f1', 'name', 'bear3')]
client.put('bear_test', 'row4', columnValues)
print client.table_exists('bear_test')
delete = TDelete('row4')
client.delete_single('bear_test', delete)
print client.scan_data('bear_test', startRow='row1', stopRow='row5', limit=10, columns=['f1:name'])
tableDescriptor = TableDescriptor('bear_test1', families=[ColumnDescriptor(name='f1', maxVersions=1)])
client.create_table(tableDescriptor, None)
print client.table_exists('bear_test1') 对于上述例子介绍下几个关键的点，HBase Thrift Server默认使用TThreadPoolServer服务模型(在并发数可控的情况下使用该服务模型性能最好)，相应的客户端传输层使用TTransport.TBufferedTransport(TSocket.TSocket(host, port))以及协议层TBinaryProtocol同服务端进行通信；同时另外一个需要注意的点就是Client本身并不是线程安全的，每一个线程要使用单独的Client；
阿里云HBase本身提供了高可用版本的ThriftServer，通过负载均衡将流量分散到不同的Thrift Server上，最大程度上保证服务的高可用和高性能，使用户可以不必关系资源、部署以及运维，将精力都放在业务逻辑的实现上，云HBase的连接地址以及使用可以参考(https://help.aliyun.com/document_detail/87068.html);学会了如何使用客户端，同时云HBase Thrift Server免运维，那么唯一需要关心的就是监控了，每一个云HBase实例多部署了ganglia监控，可以在云HBase实例-》数据库连接-》UI访问中找到：
点击Ganglia进入到主页，在主页最下面可以找到hbase_cluster。
点击hbase_cluster进入到hbase监控详情：
详情页的最上面为时间设置，可以选择hour、2hr、4hr等不同的时间纬度，也可以在from、to中设置自定义时间
详情页的下面为指标选择：
thrift相关的指标都是以thrift-one和thrift-two开头的，分别对应thrift1和thrift2，thrift默认使用TThreadPoolServer服务模型，使用thrift主要关注3种监控指标：
- thrift-one.Thrift.numActiveWorkers:表示当前活跃的工作线程，默认的最大线程数为1000，通过该指标可以判断当前thrift server的负载情况
- thrift-one.Thrift.callQueueLen:表示请求的队列大小，默认队列长度为1000，该指标同thrift-one.Thrift.numActiveWorkers一同反应thrift server的负载情况
- thrift-one.Thrift.方法名_开头的各种指标：表示对应方法的thrift server耗时，以batchGet方法为例thrift-one.Thrift.batchGet_max、thrift-one.Thrift.batchGet_mean以及thrift-one.Thrift.batchGet_min分别表示batchGet的最大、平均以及最小耗时。