HBase源码分析：HTable put过程分析

问题导读

1.hbase插入数据如何找到相应的RegionServer？
2.flushCommits什么情况下会发生？
3.如何获取每一个行对应HRegion所在位置？

HBase版本：0.94.15-cdh4.7.0

在 HBase中，大部分的操作都是在RegionServer完成的，Client端想要插入、删除、查询数据都需要先找到相应的 RegionServer。什么叫相应的RegionServer？就是管理你要操作的那个Region的RegionServer。Client本身并不知道哪个RegionServer管理哪个Region，那么它是如何找到相应的RegionServer的？本文就是在研究源码的基础上了解这个过程。

首先来看看写过程的序列图：

客户端代码

1、put方法

HTable的put有两个方法：

public void put(final Put put) throws IOException {
    doPut(put);
    if (autoFlush) {
      flushCommits();
    }
}

public void put(final List<Put> puts) throws IOException {
    for (Put put : puts) {
      doPut(put);
    }
    if (autoFlush) {
      flushCommits();
    }
}
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从上面代码可以看出：你既可以一次put一行记录也可以一次put多行记录，两个方法内部都会调用doPut方法，最后再来根据autoFlush（默认为true）判断是否需要flushCommits，在autoFlush为false的时候，如果当前容量超过了缓冲区大小（默认值为：2097152=2M），也会调用flushCommits方法。也就是说，在自动提交情况下，你可以手动控制通过一次put多条记录（这时候缓冲区不会满），然后将这些记录flush，以提高写操作tps。

doPut代码如下：

private void doPut(Put put) throws IOException{
    validatePut(put); //验证Put有效，主要是判断kv的长度
    writeBuffer.add(put); //写入缓存
    currentWriteBufferSize += put.heapSize(); //计算缓存容量 
    if (currentWriteBufferSize > writeBufferSize) {
      flushCommits();  //如果超过缓存容量，则调用flushCommits()
    }
}
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2、flushCommits方法如下：

public void flushCommits() throws IOException {
    try {
      Object[] results = new Object[writeBuffer.size()];
      try {
        //调用HConnection来提交Put
        this.connection.processBatch(writeBuffer, tableName, pool, results);
      } catch (InterruptedException e) {
        throw new IOException(e);
      } finally {
        // mutate list so that it is empty for complete success, or contains
        // only failed records results are returned in the same order as the
        // requests in list walk the list backwards, so we can remove from list
        // without impacting the indexes of earlier members
        for (int i = results.length - 1; i>=0; i--) {
          if (results[i] instanceof Result) {
            // successful Puts are removed from the list here.
            writeBuffer.remove(i);
          }
        }
      }
    } finally {
      if (clearBufferOnFail) {
        writeBuffer.clear();
        currentWriteBufferSize = 0;
      } else {
        // the write buffer was adjusted by processBatchOfPuts
        currentWriteBufferSize = 0;
        //currentWriteBufferSize又重新计算了一遍，看来一批提交不一定会全部提交完 
        for (Put aPut : writeBuffer) {
          currentWriteBufferSize += aPut.heapSize();
        }
      }
    }
  }
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其核心是调用this.connection的processBatch方法，其参数有：writeBuffer、tableName、pool、results

writeBuffer，缓冲区，带提交的数据
tableName，表名
pool，ExecutorService类，可以通过HTable构造方法传入一个参数来初始化（例如：HConnectionManager的getTable(byte[] tableName, ExecutorService pool)方法），也可以内部初始化。内部初始化时，其最大线程数由hbase.htable.threads.max设置，keepAliveTime由hbase.htable.threads.keepalivetime设置，默认为60秒
results，保存运行结果

在默认情况下，connection由如下方式初始化：

this.connection = HConnectionManager.getConnection(conf); //HConnection的实现类为HConnectionImplementation
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3、ConnectionImplementation的processBatch方法

 public void processBatch(List<? extends Row> list,
        final byte[] tableName,
        ExecutorService pool,
        Object[] results) throws IOException, InterruptedException {
      // This belongs in HTable!!! Not in here.  St.Ack

      // results must be the same size as list
      if (results.length != list.size()) {
        throw new IllegalArgumentException("argument results must be the same size as argument list");
      }

      processBatchCallback(list, tableName, pool, results, null);
    }
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最后是调用的processBatchCallback方法，第五个参数为空，即没有回调方法。

processBatchCallback方法内部可以失败后进行重试，重试次数为hbase.client.retries.number控制，默认为10，每一次重试直接都会休眠一下，每次休眠时间为:

pause * HConstants.RETRY_BACKOFF[ntries]+(long)(normalPause * RANDOM.nextFloat() * 0.01f);
//RETRY_BACKOFF[] = { 1, 1, 1, 2, 2, 4, 4, 8, 16, 32, 64 }
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pause通过hbase.client.pause设置，默认值为1000，即1秒；ntries为当前重复次数

接下来，第一步，遍历List<? extends Row>，获取每一个行对应HRegion所在位置，并且按regionName对这些待put的行进行分组。

第二步，发送异步请求到服务端。

第三步，接收异步请求的结果，收集成功的和失败的，做好重试准备

第四步，对于失败的，进行重试。

达到重试次数之后，对运行结果判断是否有异常，如果有则抛出RetriesExhaustedWithDetailsException异常。

由以上四步可以看出，重点在于第一、二步。

第一步查找HRegion所在位置过程关键在private HRegionLocation locateRegion(final byte [] tableName,final byte [] row, boolean useCache)方法中，并且为递归方法，过程如下：

调用locateRegionInMeta方法到.META.表中查找tableName的row所对应的HRegion所在位置，先从本地缓存查找，如果没有，则进行下一步；
调用locateRegionInMeta方法到-ROOT-表中查找.META.所对应的HRegion所在位置，先从本地缓存查找，如果没有，则进行下一步
通过rootRegionTracker（即从zk上）获取RootRegionServer地址，即找到-ROOT-表所在的RegionServer地址，然后获取到.META.所在位置，最后在获取.META.表上所有HRegion，并将其加入到本地缓存。

通过示例描述如下：

获取 Table2，RowKey为RK10000的RegionServer

=> 获取.META.，RowKey为Table2,RK10000, 99999999999999 的RegionServer

=> 获取-ROOT-，RowKey为.META.,Table2,RK10000,99999999999999,99999999999999的RegionServer

=> 获取-ROOT-的RegionServer

=> 从ZooKeeper得到-ROOT-的RegionServer

=> 从-ROOT-表中查到RowKey最接近（小于） .META.,Table2,RK10000,99999999999999,99999999999999 的一条Row，并得到.META.的RegionServer  

=> 从.META.表中查到RowKey最接近（小于）Table2,RK10000,99999999999999 的一条Row，并得到Table2的K10000的Row对应的HRegionLocation
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说明：

当我们创建一个表时，不管是否预建分区，该表创建之后，在.META.上会有一条记录的。
在客户端第一次连接服务端时，会两次查询缓存并没有查到结果，最后在通过-ROOT--->.META.-->HRegion找到对应的HRegion所在位置。

第二步中，先是创建到RegionServer的连接，后是调用RegionServer上的multi方法，显然这是远程调用的过程。第二步中提交的任务通过下面代码创建：

private <R> Callable<MultiResponse> createCallable(final HRegionLocation loc,
        final MultiAction<R> multi, final byte [] tableName) {
  // TODO: This does not belong in here!!! St.Ack  HConnections should
  // not be dealing in Callables; Callables have HConnections, not other
  // way around.
  final HConnection connection = this;
  return new Callable<MultiResponse>() {
   public MultiResponse call() throws IOException {
     ServerCallable<MultiResponse> callable =
       new ServerCallable<MultiResponse>(connection, tableName, null) {
         public MultiResponse call() throws IOException {
           return server.multi(multi);
         }
         @Override
         public void connect(boolean reload) throws IOException {
           server = connection.getHRegionConnection(loc.getHostname(), loc.getPort());
         }
       };
     return callable.withoutRetries();
   }
 };
}
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从上面代码可以看到，通过connection.getHRegionConnection(loc.getHostname(), loc.getPort())创建一个HRegionInterface的实现类即HRegionServer，方法内使用了代理的方式创建对象。

server = HBaseRPC.waitForProxy(this.rpcEngine,
  serverInterfaceClass, HRegionInterface.VERSION,
  address, this.conf,
  this.maxRPCAttempts, this.rpcTimeout, this.rpcTimeout);
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服务端

上面客户端调用过程分析完毕，继续跟RegionServer服务端的处理。

HRegionServer的multi方法

对于客户端写操作，最终会调用HRegionServer的multi方法。

因为传递到RegionServer都是按regionName分组的，故最后的操作实际上都是调用的HRegion对象的方法。

该方法主要就是遍历multi并对actionsForRegion按rowid进行排序，然后分类别对action进行处理，Put和Delete操作会放到一起然后调用batchMutate方法批量提交：

OperationStatus[] codes =region.batchMutate(mutationsWithLocks.toArray(new Pair[]{}));
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其他的：

对于Get，会调用get方法；
对于Exec，会调用execCoprocessor方法；
对于Increment，会调用increment方法；
对于Append，会调用append方法；
对于RowMutations，会调用mutateRow方法；

对于Put和Delete操作（保存在mutations中），在处理之前，先通过cacheFlusher检查memstore大小吃否超过限定值，如果是，则进行flush。

接下来遍历mutations，为每个Mutation添加一个锁lock，然后再调用region的batchMutate方法。

HRegion的batchMutate

batchMutate方法内部，依次一个个处理：

先检查是否只读
检查当前资源是否支持update操作，会比较memstoreSize和blockingMemStoreSize大小，然后会阻塞线程
调用startRegionOperation，给lock.readLock()加锁
调用doPreMutationHook执行协作器里的一些方法
计算其待添加的大小
计算加入memstore之后的memstore大小
写完之后，释放lock.readLock()锁
判断是否需要flush memstore，如果需要，则调用requestFlush方法，其内部实际是通过RegionServerServices中的FlushRequester（其实现类为MemStoreFlusher）来执行flush操作

MemStoreFlusher flush过程

HRegion中的requestFlush方法：

private void requestFlush() {
    if (this.rsServices == null) {
      return;
    }
    synchronized (writestate) {
      if (this.writestate.isFlushRequested()) {
        return;
      }
      writestate.flushRequested = true;
    }
    // Make request outside of synchronize block; HBASE-818.
    this.rsServices.getFlushRequester().requestFlush(this);
    if (LOG.isDebugEnabled()) {
      LOG.debug("Flush requested on " + this);
    }
  }
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上面this.rsServices.getFlushRequester()其实际上返回的是MemStoreFlusher类。

MemStoreFlusher内部有一个队列和一个Map：

//保存待flush的对象
private final BlockingQueue<FlushQueueEntry> flushQueue =
    new DelayQueue<FlushQueueEntry>();
//记录队列中存在哪些Region
private final Map<HRegion, FlushRegionEntry> regionsInQueue =
    new HashMap<HRegion, FlushRegionEntry>();
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MemStoreFlusher构造方法：

初始化threadWakeFrequency，该值由hbase.server.thread.wakefrequency设置，默认为10 * 1000
初始化globalMemStoreLimit，该值为最大堆内存乘以hbase.regionserver.global.memstore.upperLimit的值，hbase.regionserver.global.memstore.upperLimit参数默认值为0.4
初始化globalMemStoreLimitLowMark，该值为最大堆内存乘以hbase.regionserver.global.memstore.lowerLimit的值，hbase.regionserver.global.memstore.lowerLimit参数默认值为0.35
初始化blockingWaitTime，该值由hbase.hstore.blockingWaitTime设置，默认为90000

MemStoreFlusher实现了Runnable接口，在RegionServer启动过程中会启动一个线程，其run方法逻辑如下：

只要RegionServer一直在运行，该线程就不会停止运行
每隔threadWakeFrequency时间从flushQueue中取出一个对象
如果取出的对象为空或者WakeupFlushThread，则判断：如果当前RegionServer的总大小大于globalMemStoreLimit值，则找到没有太多storefiles（只个数小于hbase.hstore.blockingStoreFiles的，该参数默认值为7）的最大的region和不管有多少storefiles的最大region，比较两个大小找出最大的一个，然后flush该region，并休眠1秒；最后在唤醒flush线程
- 先flush region上的memstore，这部分代码通过HRegion的internalFlushcache方法来完成，其内部使用了mvcc
- 判断是否该拆分，如果是则拆分
- 判断是否该压缩合并，如果是则合并
如果如果取出的对象为FlushRegionEntry，则flush该对象。
- 如果当前region不是meta region并且当前region的storefiles数大于hbase.hstore.blockingStoreFiles，先判断是否要拆分，然后再判断是否需要合并小文件。这个过程会阻塞blockingWaitTime值定义的时间。
- 否则，直接flush该region上的memstore（调用HRegion的internalFlushcache方法），然后再判断是否需要拆分和合并

总结

最后总结一下，HRegionServer作用如下：

使得被它管理的一系列HRegion能够被客户端来使用，每个HRegion对应了Table中的一个Region，HRegion中由多个HStore组成。
主要负责响应用户I/O请求，向HDFS文件系统中读写数据。

HRegion定位过程：

client -> zookeeper -> -ROOT- -> .META -> HRegion地址 -> HRegionServer-> HRegion
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在这个过程中客户端先通过zk找到Root表所在的RegionServer（通过zk上的/hbase/root-region-server节点获取），然后找到Meta表对应的HRegion地址，最后在Meta表里找到目标表所在的HRegion地址，这个过程客户端并没有和HMaster进行交互。

Client端并不会每次数据操作都做这整个路由过程，因为HRegion的相关信息会缓存到本地，当有变化时，通过zk监听器能够及时感知。

数据写入过程：

client先根据rowkey找到对应的region和regionserver
client想regionserver提交写请求
region找到目标region
region检查数据是否与scheam一致
如果客户端没有指定版本，则获取当前系统时间作为数据版本
将更新写入wal log
将更新写入memstore
判断memstore是否需要flush为store文件

355815741 · 发表于 2014-12-28 21:22:42

学习了，谢谢分享~

tang · 发表于 2015-6-9 20:20:12

图文精华

HBase源码分析：HTable put过程分析

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