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HBase性能调优

蓝狐乐队
 蓝狐乐队
发布于 2014/06/04 21:29
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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

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