HBase生产环境配置与使用优化不完全指南

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响应配置的优化都都可不上能 提升HBase服务端的处里性能,一般情况报告下默认配置总要无法满足高并发需求的。

在Driver应用系统进程中实例化该对象并广播,在各个节点中取广播变量的value进行使用。

配置了G1垃圾回收器和许多相关属性

B=B1+B2,B1和B2的比例视情况报告而定,这里设为1:9。

说明:默认值如此 来过多了,一旦应用层连接不上HBse服务端原应着进行近乎无限的重试,从而原应应用系统进程堆积应用假死等,影响比较严重,都可不上能 适当减少。

原应着目前第二阶段HBase仍然指在许多问题图片,总要很稳定,在第三阶段投入使用从前,他们歌词 上加了俩个Redis前置缓存层(8台共5000G内存集群),将HBase中最重要最热点的数据写入Redis中,Redis集群异常应用层可直接穿透查询HBase,从前一来对于用户来说他们歌词 的服务原应着是无缘无故稳定的(然而这仅仅也是理论稳定,后续仍然出显了故障,详见下文)。

以默认配置为例:

done!

配置堆外缓存涉及到的相关参数如下:

同理安利组件

以流式计算为例,Spark Streaming中,他们歌词 要实时查询HBase都可不上能 通过HBase Client API(如此 队友提供服务的情况报告下)。

这俩场景下,使用bulkload是最安全、快速的,唯一的缺点是带来的IO比较高。

大批量写入更新的操作,建议使用bulkload工具来实现。

Redis作为HBase的前置缓存指在,存储的热点数据量大慨是HBase中的20%。至于怎么保证Redis集群的稳定又是另外俩个话题了。

该模式主要应用于线上读多写少型应用,整个RegionServer内存(Java应用应用系统进程内存)分为两主次:JVM内存和堆外内存。

硬件混合型指的是该集群机器配置参差不齐,混搭形状。

软件混合型指的是该集群部署了一套CDH全家桶套餐。

这上方我我着实对HBase Client的Put接口包装了一层,许多 当线上有一定量实时请求,一齐线下又有一定量数据时需更新时,直接如此 写会对线上的服务造成冲击,具体表现原应着为持续一段时间的短暂延迟,严重的甚至原应着会把RS节点整挂。

这里都可不上能 取0.6+40G的配置,原应着JavaHeap越大,GC起来就越痛苦,他们歌词 都可不上能 将多余的内存给到堆外读缓存BucketCache中,从前就都可不上能 保证JavaHeap并如此 实际浪费。

软件混合型集群对实时HBase来说影响也很糙大,离线任务最大的特点许多吞吐量很糙高,瞬间读写的数据量都可不上能 把IO直接撑到10G/s,最主要的影响因素许多大型离线任务带动高IO原应着影响HBase的响应性能。原应着许多从前句子,线上的表现仅仅为短暂延迟,原应着离线任务再把CPU撑爆,RegionServer节点原应着会直接宕机挂掉,造成严重的生产影响。

一定量写入的数据带来具体大GC开销,整个RS的活动都被阻塞了,当ZK来监测心跳时发现无响应就将该节点列入宕机名单,而GC完成后RS发现自己“被死亡”了,如此 就干脆自杀,这许多HBase的“朱丽叶死亡”。

确定完硬件方面的部署形状,下俩个关键步骤是对HBase的配置进行优化调整,尽原应着发挥硬件的最大优势。

Spark有对应的API都可不上能 批量读取HBase数据,许多 使用过程比较繁琐,这里安利俩个小组件Spark DB Connector,批量读取HBase的代码都可不上能 如此 简单:

HBase集群一旦部署使用,再想对其作出调整时需付出惨痛代价,许多怎么部署HBase集群是使用的第俩个关键步骤。

我我着实利用scala的lazy关键字都可不上能 绕个弯子来实现:

广播变量只在具体调用value的从前才会去创建对象并copy到各个节点,而这俩从前被序列化的对象我我着实是外层的HBaseSink,当在各个节点上具体调用connection进行操作的从前,Connection才会被真正创建(在当前节点上),从而绕过了HBase Connection无法序列化的情况报告(同理也都可不上能 推导RedisSink、MySQLSink等)。

从前一来,俩个Streaming Job原应着使用同俩个数据库连接池,在Structured Streaming中的foreachWrite也都可不上能 直接应用。

他们歌词 原应着确定BucketCache的内存模型来配置HBase,该模式下都都可不上能 最大化利用内存,减少GC影响,对线上的实时服务较为有利。

对于Region的大小,HBase官方文档推荐单个在10G-500G之间,单台RegionServer的数量控制在20-500之间。

解释怎么配置Memstore刷写参数从前建议提前了解Memstore的刷写机制,简单总结HBase会在如下几种情况报告下触发flush操作:

HBase上线至今,承载了线上所有实时交易量,我着实大主次请求都都都可不上能 保证服务稳定(99.56%响应时间毫秒级),许多 一旦HBase出显问题图片许多鸡飞狗跳的灾难。

从老机器到新集群,从老机房到新机房,期间经历过各种问题图片和中产故障,总结一番以备不时之需。

Disk / JavaHeap Ratio=DiskSize / JavaHeap = RegionSize / MemstoreSize ReplicationFactor HeapFractionForMemstore * 2

如此 HBase Connection每条数据创建一次肯定是不允许的,强度太低,对服务压力比较大,许多 ZK的连接数会暴增影响服务。

比较可行的方案是每个批次创建俩个链接(累似 foreachPartiton中每个分区创建俩个链接,分区中数据共享链接)。许多 这俩方案也会造成主次连接浪费、强度低下等。

还有这俩情况报告是离线任务一定量读写磁盘、读写HDFS,原应HBase IO连接异常也会造成RegionServer异常(HBase日志反应HDFS connection timeout,HDFS日志反应IO Exception),造成线上故障。

实时写入

批量写入

过大的Region

问既然老早就知道原应了,为什么如此 多机器了不分几台出来搭个独立的HBase集群?

前期新集群能用的机器比较少,HBase中存储的数据量非常大,只分多少机器出来原应着无法满足。

而后期线上交易原应着无法允许暂停迁移,都可不上能 支援现有集群,现在看来早分离HBase是个明智的确定,然而他们歌词 错过了这俩确定。

B理论上都可不上能 将192-40=152G删剪给到堆外缓存,考虑到HDFS应用应用系统进程、许多服务以及预留内存,这里只分配到72G。 HBase这俩启动时对参数会有校验限制(详见下文检验项)。

D JavaHeap大小:40G

批量查询

按照官方推荐的配置最多都可不上能 存储的数据量大慨为500 * 500G * 3= 18T。原应着存储的数据量超过18T,许多会许多性能问题图片。从Region规模这俩宽度讲,当前单台RegionServer都都可不上能 合理利用起来的硬盘容量上限基本为18T(已提出Sub-Region的概念来满足超大硬盘的需求)。

原应着都可不上能 做到俩个Streaming中所有批次、所有数据始终复用俩个连接池是最理想的情况报告。

Spark中提供了Broadcast这俩重要工具都可不上能 帮他们歌词 实现这俩想法,假如将创建的HBase Connection广播出去所有节点就都能复用,许多 真实运行代码时让我发现HBase Connection是不可序列化的对象,无法广播。。。

讨论具体配置从前,从HBase最佳实践-集群规划引入俩个Disk / JavaHeap Ratio的概念来帮助他们歌词 设置内存相关的参数。

前面说过,对于HBase来说,内存并总要分配的越大越好,内存给多了GC起来是个灾难,内存大小和硬盘大小之间指在一定的关联。

第二阶段,重新采购了全新的高配机器,搭建了俩个新集群并从老集群过渡过来,老集群的旧机器淘汰不想(一般硬件使用年限许多4、5年)。许多 受限于机器规模,如此 将软件服务分开部署,仍然是软件混合型集群,许多在硬件上做了提升。

上一张CDH官方图便于理解offheap下HBase的内存模型:

仍然是前文说的软件混合型集群带来的影响,主许多离线任务IO影响大,观测下来,集群磁盘IO到4G以上、集群网络IO 8G以上、HDFS IO 5G以上任意符合俩个条件,线上原应着有延迟反应。原应着离线任务运行太过强势原应RegionServer宕机仍然无法处里,都可不上能 重新调整离线任务的执行使用资源、执行顺序等,限制离线计算能力来满足线上的需求。一齐时需限制集群的CPU的使用率,原应着出显某台机器CPU打满后整个机器假死致服务异常,造成线上故障。

视磁盘空间、机器数量而定,当前Region配置为:

原应着仅仅HBase是俩个非“线上”的系统,原应着充当俩个历史冷数据存储的大数据库,从前的集群我我着实许多问题图片也如此 ,原应着对其如此 任何苛刻的性能要求。

集群可用内存为192G,即对应的硬盘空间时需为192G * 192 = 36T,显然这是很不合理的

说明:线上该参数都可不上能 调大许多,不然hfile达到指定数量时就会block等到compact。

另外Zookeeper节点不建议只设置3台,二个节点能保证快速选举,都可不上能 使用虚拟机,原应着ZK节点这俩消耗资源并非 大,许多 二个虚拟节点都可不上能 在俩个物理机上,一旦物理机挂了大慨二个ZK全挂,会有单点问题图片,许多 ZK节点都如此一齐都可不上能 处里跨网络访问时,内部人员请求都可不上能 的问题图片。

理同实时查询,都可不上能 使用创建的Connection做任何操作。

校验项

读缓存CombinedBlockCache:LRUBlockCache + 堆外内存BucketCache,用于缓存读到的Block数据

从前的集群还有哪多少问题图片呢?

以下是HBase集群使用以来的部署架构变化以及对应的分析。

现在根据公式和从前的配置:

这里只给出相对比较重要的配置,其余参数视情况报告参考文档说明。

服务端配置完成从前,怎么更好的使用HBase集群也时需花点心思测试与调整。

这里仅介绍Spark操作HBase优化经验,接口服务方面待定。

原应着他们歌词 都都可不上能 使用的硬盘都可不上能 18T,许多都可不上能 适当调小内存,并重新调整以上参数。

首先HBase的内存模式都可不上能 分为这俩:

说明:原应着设置小了,高并发的情况报告下,应用层原应着收到HBase服务端抛出的无法创建新应用系统进程的异常从而原应应用层应用系统进程阻塞。

先看一下具体的硬件配置:

这这俩模式的说明都可不上能 参考CDH官方文档。

计算为:10G / 128M 3 0.4 * 2 = 192,即RegionServer上1bytes的Java内存大小时需搭配192bytes的硬盘大小最合理。

先从硬件混合型来说,无缘无故以来Hadoop总要以宣称都都可不上能 用低廉、老旧的机器撑起一片天。是的没错,这我我着实是Hadoop的俩个大优势。然而前提是作为离线系统使用。首先说明一下离线系统的定义,许多跑批的系统,Spark、Hive、MapReduce等等,哪多少都算,如此 很强的时间要求,显著的吞吐量大,延迟高。原应着如此 实时性要求,几台拖拉机跑着也如此 问题图片,假如最都可不上能 出结果许多 结果正确就ok。

可得 JavaHeap * HeapFractionForMemstore 约等于 24,假设 HeapFractionForMemstore 在0.4-0.6之间波动取值,对应如此 JavaHeap 的大小为500-40G。

实时查询

如此 从前的集群有哪多少问题图片呢?

HBase使用定位:大规模数据+高并发+毫秒级响应的OLTP实时系统(数据库)。

当前内存信息如下:

过小的Region

如此 他们歌词 现在对HBase的要求很糙高,对它的定义原应着总要俩个离线系统许多俩个实时系统了。对于俩个硬性要求很高的实时系统来说,原应着其中几台老机器拖了后腿也会引起线上响应的延迟。

简单公式解释(删剪解释见上链接):

DiskSize / JavaHeap = RegionSize / MemstoreSize ReplicationFactor HeapFractionForMemstore * 2

Memstore是Region中的一块内存区域,随着客户端的写入请求增大,原应着产生flush的操作将数据内容写入到磁盘。

Disk / JavaHeap Ratio指的是一台RegionServer上1bytes的Java内存大小时需搭配多大的硬盘大小最合理。

TIPS:任何软件使用的硬件资源安全线是500%以下,一旦超出原应着不是法预料的问题图片,这是个传统的运维玄学。从前在Redis前置层上应验过,相同的数据量相同的写入强度,Redis集群的内存使用率达到了90%直接挂了。

这里原应着从根本上分离了软硬件对HBase所带来的影响。

BucketCache模式下HBase的内存布局如图所示:

Region过大过小总要有不良影响:

手动split region配置

Memstore他们歌词 主要关注Memstore、Region和RegionServer级别的刷写,其中Memstore和Region级别的刷写并非 会对线上造成如此 来过多影响,许多 时需控制其阈值和刷写频次来进一步提高性能,而RegionServer级别的刷写原应着阻塞请求直至刷写完成,对线上影响巨大,时需尽量处里。

目前指在规划中的第三阶段,从集群部署模式上最大程度保证HBase的稳定性。

许多硬件配置,集群使用万兆网卡(千兆对于大数据集群来说我我着实太小,很容易打满,影响较大),磁盘尽原应着大,内存不想太高,一般128G而原应着很糙多了HBase这俩对内存的需求并总要配的越大越好(详见下文)。CPU核数如此 多越好,HBase这俩压缩数据、compaction应用系统进程等总要很吃CPU资源的。

许多 原应着希望HBase作为俩个线都可不上能 够承载海量并发、实时响应的系统,这俩集群随着使用时间的增加调快就会崩溃。

这俩集群不管是规模、还是服务部署办法相信总要许多总要公司的”标准“配置。

配置的重要参数如下:

硬件混合型+软件混合型结合产生的化学反应果然无法想象的酸爽。。。

时需注意的是MemStore的最小flush单元是Region而总要单个MemStore。俩个Region中Memstore如此 多每次flush的开销越大,即ColumnFamily控制越少越好,一般不超过二个。