文档章节

HBase性能调优

蓝狐乐队
 蓝狐乐队
发布于 2014/06/04 21:29
字数 2855
阅读 101
收藏 1

配置优化

zookeeper.session.timeout
默认值:3分钟(180000ms)
说明:RegionServer与Zookeeper间的连接超时时间。当超时时间到后,ReigonServer会 被Zookeeper从RS集群清单中移除,HMaster收到移除通知后,会对这台server负责的regions重新balance,让其他存活的 RegionServer接管.
调优
这个timeout决定了RegionServer是否能够及时的failover。设置成1分钟或更低,可以减少因等待超时而被延长的failover时间。
不过需要注意的是,对于一些Online应用,RegionServer从宕机到恢复时间本身就很短的(网络闪断,crash等故障,运维可快速介入), 如果调低timeout时间,反而会得不偿失。因为当ReigonServer被正式从RS集群中移除时,HMaster就开始做balance了(让其 他RS根据故障机器记录的WAL日志进行恢复)。当故障的RS在人工介入恢复后,这个balance动作是毫无意义的,反而会使负载不均匀,给RS带来更 多负担。特别是那些固定分配regions的场景。

hbase.regionserver.handler.count
默认值:10
说明:RegionServer的请求处理IO线程数。
调优
这个参数的调优与内存息息相关。
较少的IO线程,适用于处理单次请求内存消耗较高的Big PUT场景(大容量单次PUT或设置了较大cache的scan,均属于Big PUT)或ReigonServer的内存比较紧张的场景。
较多的IO线程,适用于单次请求内存消耗低,TPS要求非常高的场景。设置该值的时候,以监控内存为主要参考。
这里需要注意的是如果server的region数量很少,大量的请求都落在一个region上,因快速充满memstore触发flush导致的读写锁会影响全局TPS,不是IO线程数越高越好。
压测时,开启Enabling RPC-level logging,可以同时监控每次请求的内存消耗和GC的状况,最后通过多次压测结果来合理调节IO线程数。
这里是一个案例?Hadoop and HBase Optimization for Read Intensive Search Applications,作者在SSD的机器上设置IO线程数为100,仅供参考。

hbase.hregion.max.filesize
默认值:256M
说明:在当前ReigonServer上单个Reigon的最大存储空间,单个Region超过该值时,这个Region会被自动split成更小的region。
调优
小region对split和compaction友好,因为拆分region或compact小region里的storefile速度很快,内存占用低。缺点是split和compaction会很频繁。
特别是数量较多的小region不停地split, compaction,会导致集群响应时间波动很大,region数量太多不仅给管理上带来麻烦,甚至会引发一些Hbase的bug。
一般512以下的都算小region。

大region,则不太适合经常split和compaction,因为做一次compact和split会产生较长时间的停顿,对应用的读写性能冲击非常大。此外,大region意味着较大的storefile,compaction时对内存也是一个挑战。
当然,大region也有其用武之地。如果你的应用场景中,某个时间点的访问量较低,那么在此时做compact和split,既能顺利完成split和compaction,又能保证绝大多数时间平稳的读写性能。

既然split和compaction如此影响性能,有没有办法去掉?
compaction是无法避免的,split倒是可以从自动调整为手动。
只要通过将这个参数值调大到某个很难达到的值,比如100G,就可以间接禁用自动split(RegionServer不会对未到达100G的region做split)。
再配合RegionSplitter这个工具,在需要split时,手动split。
手动split在灵活性和稳定性上比起自动split要高很多,相反,管理成本增加不多,比较推荐online实时系统使用。

内存方面,小region在设置memstore的大小值上比较灵活,大region则过大过小都不行,过大会导致flush时app的IO wait增高,过小则因store file过多影响读性能。

hbase.regionserver.global.memstore.upperLimit/lowerLimit

默认值:0.4/0.35
upperlimit说明:hbase.hregion.memstore.flush.size 这个参数的作用是当单个Region内所有的memstore大小总和超过指定值时,flush该region的所有memstore。 RegionServer的flush是通过将请求添加一个队列,模拟生产消费模式来异步处理的。那这里就有一个问题,当队列来不及消费,产生大量积压请 求时,可能会导致内存陡增,最坏的情况是触发OOM。
这个参数的作用是防止内存占用过大,当ReigonServer内所有region的memstores所占用内存总和达到heap的40%时,HBase会强制block所有的更新并flush这些region以释放所有memstore占用的内存。
lowerLimit说明: 同upperLimit,只不过lowerLimit在所有region的memstores所占用内存达到Heap的35%时,不flush所有的 memstore。它会找一个memstore内存占用最大的region,做个别flush,此时写更新还是会被block。lowerLimit算是 一个在所有region强制flush导致性能降低前的补救措施。在日志中,表现为 “** Flush thread woke up with memory above low water.”
调优:这是一个Heap内存保护参数,默认值已经能适用大多数场景。
参数调整会影响读写,如果写的压力大导致经常超过这个阀值,则调小读缓存hfile.block.cache.size增大该阀值,或者Heap余量较多时,不修改读缓存大小。
如果在高压情况下,也没超过这个阀值,那么建议你适当调小这个阀值再做压测,确保触发次数不要太多,然后还有较多Heap余量的时候,调大hfile.block.cache.size提高读性能。
还有一种可能性是?hbase.hregion.memstore.flush.size保持不变,但RS维护了过多的region,要知道 region数量直接影响占用内存的大小。

hfile.block.cache.size

默认值:0.2
说明:storefile的读缓存占用Heap的大小百分比,0.2表示20%。该值直接影响数据读的性能。
调优:当然是越大越好,如果写比读少很多,开到0.4-0.5也没问题。如果读写较均衡,0.3左右。如果写比读多, 果断默认吧。设置这个值的时候,你同时要参考?hbase.regionserver.global.memstore.upperLimit?,该值是 memstore占heap的最大百分比,两个参数一个影响读,一个影响写。如果两值加起来超过80-90%,会有OOM的风险,谨慎设置。

hbase.hstore.blockingStoreFiles

默认值:7
说明:在flush时,当一个region中的Store(Coulmn Family)内有超过7个storefile时,则block所有的写请求进行compaction,以减少storefile数量。
调优:block写请求会严重影响当前regionServer的响应时间,但过多的storefile也会影响读性能。从实际应用来看,为了获取较平滑的响应时间,可将值设为无限大。如果能容忍响应时间出现较大的波峰波谷,那么默认或根据自身场景调整即可。

hbase.hregion.memstore.block.multiplier

默认值:2
说明:当一个region里的memstore占用内存大小超过hbase.hregion.memstore.flush.size两倍的大小时,block该region的所有请求,进行flush,释放内存。
虽然我们设置了region所占用的memstores总内存大小,比如64M,但想象一下,在最后63.9M的时候,我Put了一个200M的数据,此 时memstore的大小会瞬间暴涨到超过预期的hbase.hregion.memstore.flush.size的几倍。这个参数的作用是当 memstore的大小增至超过hbase.hregion.memstore.flush.size 2倍时,block所有请求,遏制风险进一步扩大。
调优: 这个参数的默认值还是比较靠谱的。如果你预估你的正常应用场景(不包括异常)不会出现突发写或写的量可控,那么保持默认值即可。如果正常情况下,你的写请 求量就会经常暴长到正常的几倍,那么你应该调大这个倍数并调整其他参数值,比如hfile.block.cache.size和 hbase.regionserver.global.memstore.upperLimit/lowerLimit,以预留更多内存,防止HBase server OOM。

hbase.hregion.memstore.mslab.enabled

默认值:true
说明:减少因内存碎片导致的Full GC,提高整体性能。
调优:详见 http://kenwublog.com/avoid-full-gc-in-hbase-using-arena-allocation

其他

启用LZO压缩
LZO对比Hbase默认的GZip,前者性能较高,后者压缩比较高,具体参见?Using LZO Compression对于想提高HBase读写性能的开发者,采用LZO是比较好的选择。对于非常在乎存储空间的开发者,则建议保持默认。

不要在一张表里定义太多的Column Family

Hbase目前不能良好的处理超过包含2-3个CF的表。因为某个CF在flush发生时,它邻近的CF也会因关联效应被触发flush,最终导致系统产生更多IO。

批量导入

在批量导入数据到Hbase前,你可以通过预先创建regions,来平衡数据的负载。详见?Table Creation: Pre-Creating Regions

避免CMS concurrent mode failure

HBase使用CMS GC。默认触发GC的时机是当年老代内存达到90%的时候,这个百分比由 -XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=N 这个参数来设置。concurrent mode failed发生在这样一个场景:
当年老代内存达到90%的时候,CMS开始进行并发垃圾收集,于此同时,新生代还在迅速不断地晋升对象到年老代。当年老代CMS还未完成并发标记时,年老 代满了,悲剧就发生了。CMS因为没内存可用不得不暂停mark,并触发一次stop the world(挂起所有jvm线程),然后采用单线程拷贝方式清理所有垃圾对象。这个过程会非常漫长。为了避免出现concurrent mode failed,建议让GC在未到90%时,就触发。

通过设置?-XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=N

这个百分比, 可以简单的这么计算。如果你的?hfile.block.cache.size 和?hbase.regionserver.global.memstore.upperLimit 加起来有60%(默认),那么你可以设置 70-80,一般高10%左右差不多。

Hbase客户端优化

AutoFlush

HTable的setAutoFlush设为false,可以支持客户端批量更新。即当Put填满客户端flush缓存时,才发送到服务端。
默认是true。

Scan Caching

scanner一次缓存多少数据来scan(从服务端一次抓多少数据回来scan)。
默认值是 1,一次只取一条。

Scan Attribute Selection

scan时建议指定需要的Column Family,减少通信量,否则scan操作默认会返回整个row的所有数据(所有Coulmn Family)。

Close ResultScanners

通过scan取完数据后,记得要关闭ResultScanner,否则RegionServer可能会出现问题(对应的Server资源无法释放)。

Optimal Loading of Row Keys

当你scan一张表的时候,返回结果只需要row key(不需要CF, qualifier,values,timestaps)时,你可以在scan实例中添加一个filterList,并设置 MUST_PASS_ALL操作,filterList中add?FirstKeyOnlyFilterKeyOnlyFilter。这样可以减少网络通信量。

Turn off WAL on Puts

当Put某些非重要数据时,你可以设置writeToWAL(false),来进一步提高写性能。writeToWAL(false)会在Put时放弃写WAL log。风险是,当RegionServer宕机时,可能你刚才Put的那些数据会丢失,且无法恢复。

启用Bloom Filter

Bloom Filter通过空间换时间,提高读操作性能。

最后,感谢嬴北望同学对”hbase.hregion.memstore.flush.size”和“hbase.hstore.blockingStoreFiles”错误观点的修正。


本文转载自:http://kenwublog.com/hbase-performance-tuning

共有 人打赏支持
蓝狐乐队
粉丝 101
博文 321
码字总数 89120
作品 0
昌平
程序员
基于外部ZooKeeper的GlusterFS作为分布式文件系统的完全分布式HBase集群安装指南

(WJW)基于外部ZooKeeper的GlusterFS作为分布式文件系统的完全分布式HBase集群安装指南 [X] 前提条件 + 服务器列表: #hbase-master #hbase-regionserver,zookeeper #hbase-regionserver,zooke...

白石
2015/01/06
0
1
HBase读写优化N条实用技巧

最近spark跑的很慢,主要时间在scan hbase上。来来回回调试了挺长时间,最后确定瓶颈在AWS EBS的磁盘I/O(跑spark时IOPS爆到1500),所以实际上也没有太多调优可以做。倒是调试过程中看了许多文...

princeicelk
2016/07/28
0
0
Hive查询HBase调用MapReduce性能优化

折腾了很久,被领导天天督促&指点,算是有个最基本的性能优化。 1. 背景介绍: Hive使用hive-hbase-handler建立HBase external table。在hive查询包含count(*)、join、以及Predicate Pushdow...

orisonchan
08/09
0
0
兑吧:从自建HBase迁移到阿里云HBase实战经验

业务介绍 兑吧集团包含兑吧网络和推啊网络,兑吧网络是一家致力于帮助互联网企业提升运营效率的用户运营服务平台,提供积分商城和媒体运营服务。推啊网络是一家互动式广告平台,经过多年的探...

所在jason
06/12
0
0
中国HBase技术社区第二届MeetUp ——HBase技术解析及应用实践

活动内容 HBase—Hadoop Database是一个分布式的、面向列的开源数据库,该技术来源于 Fay Chang 所撰写的Google论文“Bigtable:一个结构化数据的分布式存储系统”。HBase的特点是高可靠性、...

云hbase
07/06
0
0

没有更多内容

加载失败,请刷新页面

加载更多

03-《Apache Tomcat 9 User Guide》之安装

1.Introduction There are several ways to set up Tomcat for running on different platforms. The main documentation for this is a file called RUNNING.txt. We encourage you to refe......

飞鱼说编程
10分钟前
0
0
Hbase 概述及特点

1、Hbase概述 HBase是一种构建在HDFS之上的分布式、面向列的存储系统。在需要实时读写、随机访问超大规模数据集时,可以使用HBase。 尽管已经有许多数据存储和访问的策略和实现方法,但事实上...

PeakFang-BOK
37分钟前
0
0
TortoiseGit(乌龟git)保存用户名密码的方法

windows下比较比较好用的git客户端有2种: 1. msysgit + TortoiseGit(乌龟git) 2. GitHub for Windows github的windows版也用过一段时间,但还是不太习惯。所以目前仍然青睐与msysgit+乌龟g...

simpower
56分钟前
1
0
Java并发编程:volatile关键字解析

volatile这个关键字可能很多朋友都听说过,或许也都用过。在Java 5之前,它是一个备受争议的关键字,因为在程序中使用它往往会导致出人意料的结果。在Java 5之后,volatile关键字才得以重获生...

engeue
今天
2
0
通过ajax访问远程天气预报服务

http://www.webxml.com.cn/zh_cn/index.aspx 更改wsdl文件 打开文件将15行,51行,101行去掉 然后把文件复制到c盘 然后在桌面上面就生成了文件 将文件打成jar包 package cn.it.ws.weather;...

江戸川
今天
1
0

没有更多内容

加载失败,请刷新页面

加载更多

返回顶部
顶部