HBase追溯

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本文主要是介绍下HBase一些背景知识，希望通过这篇文章可以让大家对HBase的认识能有一个大致的轮廓。

在LSM之前，常用的有三种基本存储引擎，分别是

• 哈希
• B树
• LSM-Tree（Log-Structured Merge Tree）

哈希
哈希存储引擎是哈希表的持久化实现，支持增、删、改，以及随机读取操作，但不支持顺序扫描，对应的存储系统为键值(Key-Value)存储系统，如 Bitcask。它仅支持追加操作，删除也只是通过标识 value 为特殊值，通过定期合并（Compaction）实现垃圾回收。
B 树
B 树存储引擎是 B 树的持久化实现，不仅支持单条记录的增、删、读、改操作，还支持顺序扫描，对应的存储系统是关系数据库。关系数据库中通过索引访问数据，在 Mysql InnoDB 中，有一个称为聚集索引的东西，行的数据存于其中，组织成 B+ 树的结构。更多B系树的内容可以参考这里 。

重点是看LSM-Tree
LSM-Tree

图片来源lsm-tree论文。LSM-Tree原理把一棵大树拆分成N棵小树，它首先写入内存中，随着小树越来越大，内存中的小树会flush到磁盘中，磁盘中的树定期可以做merge操作，合并成一棵大树，以优化读性能。内存中树的一部分和磁盘中第一层树做merge，对于磁盘中的树直接做update操作有可能会破坏物理block的连续性，但是实际应用中，一般lsm有多层，当磁盘中的小树合并成一个大树的时候，可以重新排好顺序，使得写入block连续，优化读性能。

HBase存储引擎采用LSM-Tree架构，大体原理图如下

当RegionServer(RS)收到写请求的时候(write request)，RS会将请求转至相应的Region。每一个Region都存储着一些列(a set of rows)，根据其列族的不同，将这些列数据存储在相应的列族中(Column Family，简写CF)。不同的CFs中的数据存储在各自的HStore中，HStore由一个Memstore及一系列StoreFile组成（StoreFile就是对HFile做了轻量级包装，即StoreFile底层就是HFile）。Memstore位于RS的主内存中，而HFiles被写入到HDFS中。当RS处理写请求的时候，数据首先写入到Memstore，然后当Memstore到达一定的阀值的时候，Memstore中的数据会被flush到HFile中，当HFiles达到一定的阈值后，就会触发compact操作并执行删除文件操作。
补充：HBase存储引擎并没有采用通过Tree方式来实现有序存储，而是使用了Doug Lea大神的跳表ConcurrentSkipListMap（MemStore is a sorted ConcurrentSkipListMap）。

用到Memstore最主要的原因是：存储在HDFS上的数据需要按照row key排序。而HDFS本身被设计为顺序读写(sequential reads/writes)，不允许修改。这样的话，HBase就不能够高效的写数据，因为要写入到HBase的数据不会被排序，这也就意味着没有为将来的检索优化。为了解决这个问题，HBase将最近接收到的数据缓存在内存中(in Memstore)，在持久化到HDFS之前完成排序，然后再快速的顺序写入HDFS。需要注意的一点是实际的HFile中，不仅仅只是简单地排序的列数据的列表，下面会具体介绍HFileV2。

Hadoop自诞生伴随着SequenceFile格式，因此可以通过append key/value pairs存储文件，当正是因为hdfs append-only capability，因此被插入的file format是不允许被修改。如果你想查找一个特定的key，那么你必须的便利整个file直到找到这个key。

在这种情况下，你不得不去通过sequential read/write模式去处理。那么问题来了，像HBase要想去做random, low-latency read/write access那怎么玩？
补充：在早期HBase0.2.0之前版本中使用MapFile，详细看HBASE-61。

下面请看HFIle

HFile v1
在HBase0.2.0中，MapFile被替换成HFile，是一个为HBase数据存储的Map。HFile的idea来自MapFile，但是它比单纯的key/value file添加了更多的特性。比如，HFile添加了对metadata和index支持。
data blocks包含了和MapFile相同的key/value，对每个“block close operation” 操作，first key被添加到jindex，在HFile关闭时写入。
HFile文件格式添加了两个额外的“metadata” block types，即meta和FileInfo，这些两个key/value blocks在接近file关闭时写入。
Meta block被设计成保持大量数据，因此它的key类型是String，然而，FileInfo只是一个简单的Map，通过keys和values提供小量信息，因此key和values都是byte-array类型。ReginServers的StoreFile使用Meta-Blocks同存储Bloom Filter和FileInfo为支持Max SequenceId, Major compaction key and Timerange info。这些很好的优化避免在如下情况读文件。

1. file没有变化（key不存在Boom Filter，如果开启了Boom Filter）
2. file is too old（Max SequenceId）或者这个文件太新（Timerange）没有包含我们正在查找的key。

HFile v2
motivation
在regionserver中HFile format的large Bloom filters和block indexes导致消耗了大量的内存后和启动慢。每个HFile 100M，当超过20个regions时Bloom Filters增长到2GB，Block indexes增长到6GB。region会直到它的所有block index data加载完毕才会open。Large Bloom filters会产生可能的性能问题，第一次get请求需要查找Bloom filter会有潜在的可能性导致加载整个Bloom filter bit数组。
为了加速regionserver启动，于是将Bloom filters和block indexes分成成multiple blocks，并且在他们fill up时写进他们的blocks。这样可以减少HFile写内存的占用。在Bloom filter情况下，“filling up a block” 指累积到固定bit array大小的keys。现在称Bloom filter blocks and index blocks为“inline blocks”，“inline blocks”使用data blocks散列，与此同时，我们我再依赖block offsets的值推断data block长度（在v1版本中用block之间的block offset去推断data block长度）。
HFile被设计成low leve的文件存储格式，它不应该处理程序特定的细节，比如Bloom filters，它在StoreFile层次上被处理。因此，我们在HFile中叫Bloom filter为 “inline” blocks。我们也提供HFile的接口去写它们的inline blocks。
另外一个文件格式是通过使用contiguous “load-on-open” 加载打开HFile必须的部分，目的在于减少regionserver启动时间。目前，当HFile打开，会有独立的seek操作去读取trailer、data/meta和file info。有超过两个seek操作读取Bloom filter的“data”和“meta”部分，在v2，我们只需一次seek去读取trailer，然后再次从contiguous block去seek我们需要打开file的部分。

在HBase0.92中引入了HFile v2（HBASE-3857），对大量数据存储在性能上有很大的提升，主要问题是HFile v1需要在内存中加载所有的indexes和大量的Bloom Filters，在v2中引入multi-level indexes和block-level Bloom Filter。总而言之，HFile v2提升了在速度、内存和cache使用。
HFile v2主要特性是引入了Bloom filter blocks and index blocks被称为 “inline blocks”，通过这个来分裂每个block的index 和Bloom Filter，而不是在内存中加载所有的 index和Bloom Filter。通过这个方式，你可以加载你需要的。
因为index被移动到block层次，于是有了multi-level index，表示对每个block都有自己的index（leaf-index）。对每个block被保持并且被创建index作为multilevel-index b+tree。
现在在block header就添加一些信息，“Block Magic” 字段被替换为 “Block Type”，表示这个block是“Data”，Leaf-Index, Bloom, Metadata, Root-Index等等。当然， compressed、uncompressed size和offset prev block这三个字段也被添加用于快速的backward和forward seeks。看下overview图

HFile具体得文件格式包括7部分

1. Unified version 2 block format
2. Block index in version 2
3. Root block index format in version 2
4. Non-root block index format in version 2
5. Bloom filters in version 2
6. File Info format in versions 1 and 2
7. Fixed file trailer format differences between versions 1 and 2

1.version 2版本每个block的data section都包含的字段
2.HFile version 2中有三种类型的block indexes，使用root and non-root两种方式存储
• Data index — version 2 multi-level block index, consisting of:
o Version 2 root index, stored in the data block index section of the file
o Optionally, version 2 intermediate levels, stored in the non-root format in the data index section of the file.
 Intermediate levels can only be present if leaf level blocks are present.
o Optionally, version 2 leaf levels, stored in the non-root format inline with data blocks

• Meta index — version 2 root index format only, stored in the meta index section of the file

• Bloom index — version 2 root index format only, stored in the “load-on-open” section as part of Bloom filter metadata.

3.root index format
4.Non-root block index format
5.与version 1对比，version 2 HFile Bloom filter metadata被存储在HFile的load-on-open section提高启动速度。
6.File Info format in versions 1 and 2
hfile.LASTKEY The last key of the file (byte array)
hfile.AVG_KEY_LEN The average key length in the file (int)
hfile.AVG_VALUE_LEN The average value length in the file (int)
在version 2中，File info format没有改变，但是我们移动这个file info到文件的最后section，在HFile被opend时能被加载。同时，我们在verson 2 file info不再存储comparator，取而代之的是我们存储它到固定的trailer，这是因为当我们在解析HFile的load-on-open section时需要知道comparator。
7.Fixed file trailer format differences between versions 1 and 2

其中，Unified version 2 block format中存储数据keyvalue，format格式如下

大致分为三块，key/value length, key和value。

关于HFileV2详细设计文档可以看HBASE-3857

hbase hfile命令查看HFile文件

usage: HFile [-a] [-b] [-e] [-f | -r ] [-h] [-k] [-m] [-p]
[-s] [-v] [-w ]
-a,–checkfamily 开启family check
-b,–printblocks 打印block index meta data
-e,–printkey 只打印keys
-f,–file 按文件路径scan; e.g. hdfs://a:9000/hbase/hbase:meta/12/34
-h,–printblockheaders 打印每个block的header文件
-k,–checkrow Enable row order check; looks for out-of-order keys
-m,–printmeta 打印hfile的meta数据
-p,–printkv 打印keyvalue
-r,–region Region to scan. Pass region name; e.g. ‘hbase:meta,1’
-s,–stats 打印统计个数
-v,–verbose 详细模式，打印分隔符
-w,–seekToRow 搜索这个rowkey，并打印这个rowkey的所有keyvalue

1）打印hfile meta
bin/hbase hfile -m -h -f /dev_hbase/data/default/ycsb_basic/18d4f5fde73f4dda5f376b47ef/family/4a2c8ee46edc47f8a2310e22bb384d5c
2）打印hfile kv
bin/hbase hfile -k -f /dev_hbase/data/default/ycsb_basic/18d4f5fde73f4dda5f376b47ef/family/4a2c8ee46edc47f8a2310e22bb384d5c
3）打印meta表信息
bin/hbase hfile -p -f /hbase/data/hbase/meta//info/8fdd2e7beb0942d4bd84fb62a48dc028

其中
1）18d4f5fde73f4dda5f376b47ef就是encoded region；
2）family为Column Family；
3）4a2c8ee46edc47f8a2310e22bb384d5c为HFile。

参考
[1] https://en.wikipedia.org/wiki/Log-structured_merge-tree
[2] http://blog.cloudera.com/blog/2012/06/hbase-io-hfile-input-output/
[3] http://th30z.blogspot.com/2011/02/hbase-io-hfile.html?spref=tw
[4] http://blog.cloudera.com/blog/2012/06/hbase-write-path/
[5] https://sematext.com/blog/2012/07/16/hbase-memstore-what-you-should-know/
[6] https://issues.apache.org/jira/browse/HBASE-3857
[7] https://issues.apache.org/jira/browse/HBASE-1200
[8] https://www.quora.com/How-are-bloom-filters-used-in-HBase
[9] http://hbase.apache.org/book.html#keyvalue
[10] https://en.wikipedia.org/wiki/Java_ConcurrentMap
[11] http://cloudepr.blogspot.com/2009/09/hfile-block-indexed-file-format-to.html
[12] https://mapr.com/blog/in-depth-look-hbase-architecture/

文章来源：
https://oomspot.com/post/hbase-lsm

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