hbase演算法

A. 淘寶為什麼使用HBase及如何優化的

1 前言
hbase是從hadoop中 分離出來的apache頂級開源項目。由於它很好地用java實現了google的bigtable系統大部分特性，因此在數據量猛增的今天非常受到歡 迎。對於淘寶而言，隨著市場規模的擴大，產品與技術的發展，業務數據量越來越大，對海量數據的高效插入和讀取變得越來越重要。由於淘寶擁有也許是國內最大 的單一hadoop集群(雲梯)，因此對hadoop系列的產品有比較深入的了解，也就自然希望使用hbase來做這樣一種海量數據讀寫服務。本篇文章將 對淘寶最近一年來在online應用上使用和優化hbase的情況做一次小結。

2 原因
為什麼要使用hbase？
淘寶在2011年之前所有的後端持久化存儲基本上都是在mysql上進行的(不排除少量oracle/bdb/tair/mongdb等)，mysql由於開源，並且生態系統良好，本身擁有分庫分表等多種解決方案，因此很長一段時間內都滿足淘寶大量業務的需求。

但是由於業務的多樣化發展，有越來越多的業務系統的需求開始發生了變化。一般來說有以下幾類變化：

a) 數據量變得越來越多，事實上現在淘寶幾乎任何一個與用戶相關的在線業務的數據量都在億級別，每日系統調用次數從億到百億都有，且歷史數據不能輕易刪除。這需要有一個海量分布式文件系統，能對TB級甚至PB級別的數據提供在線服務
b) 數據量的增長很快且不一定能准確預計，大多數應用系統從上線起在一段時間內數據量都呈很快的上升趨勢，因此從成本的角度考慮對系統水平擴展能力有比較強烈的需求，且不希望存在單點制約
c) 只需要簡單的kv讀取，沒有復雜的join等需求。但對系統的並發能力以及吞吐量、響應延時有非常高的需求，並且希望系統能夠保持強一致性
d) 通常系統的寫入非常頻繁，尤其是大量系統依賴於實時的日誌分析
e) 希望能夠快速讀取批量數據
f ) schema靈活多變，可能經常更新列屬性或新增列
g) 希望能夠方便使用，有良好且語義清晰的java介面

以上需求綜合在一起，我們認為hbase是一種比較適合的選擇。首先它的數據由hdfs天然地做了數據冗餘，雲梯三年的穩定運行，數據100%可靠 己經證明了hdfs集群的安全性，以及服務於海量數據的能力。其次hbase本身的數據讀寫服務沒有單點的限制，服務能力可以隨伺服器的增長而線性增長， 達到幾十上百台的規模。LSM-Tree模式的設計讓hbase的寫入性能非常良好，單次寫入通常在1-3ms內即可響應完成，且性能不隨數據量的增長而 下降。

region（相當於資料庫的分表）可以ms級動態的切分和移動，保證了負載均衡性。由於hbase上的數據模型是按rowkey排序存儲的，而讀 取時會一次讀取連續的整塊數據做為cache，因此良好的rowkey設計可以讓批量讀取變得十分容易，甚至只需要1次io就能獲取幾十上百條用戶想要的 數據。最後，淘寶大部分工程師是java背景的同學，因此hbase的api對於他們來說非常容易上手，培訓成本相對較低。

當然也必須指出，在大數據量的背景下銀彈是不存在的，hbase本身也有不適合的場景。比如，索引只支持主索引（或看成主組合索引），又比如服務是 單點的，單台機器宕機後在master恢復它期間它所負責的部分數據將無法服務等。這就要求在選型上需要對自己的應用系統有足夠了解。

3 應用情況
我們從2011年3月開始研究hbase如何用於在線服務。盡管之前在一淘搜索中己經有了幾十節點的離線服務。這是因為hbase早期版本的目標就 是一個海量數據中的離線服務。2009年9月發布的0.20.0版本是一個里程碑，online應用正式成為了hbase的目標，為此hbase引入了 zookeeper來做為backupmaster以及regionserver的管理。2011年1月0.90.0版本是另一個里程碑，基本上我們今天 看到的各大網站，如facebook/ebay/yahoo內所使用於生產的hbase都是基於這一個版本(fb所採用的0.89版本結構與0.90.x 相近)。bloomfilter等諸多屬性加入了進來，性能也有極大提升。基於此，淘寶也選用了0.90.x分支作為線上版本的基礎。

第一個上線的應用是數據魔方中的prom。prom原先是基於redis構建的，因為數據量持續增大以及需求的變化，因此我們用hbase重構了它 的存儲層。准確的說prom更適合0.92版本的hbase，因為它不僅需要高速的在線讀寫，更需要count/group by等復雜應用。但由於當時0.92版本尚未成熟，因此我們自己單獨實現了coprocessor。prom的數據導入是來源於雲梯，因此我們每天晚上花 半個小時將數據從雲梯上寫入hbase所在的hdfs，然後在web層做了一個client轉發。經過一個月的數據比對，確認了速度比之redis並未有 明顯下降，以及數據的准確性，因此得以順利上線。

第二個上線的應用是TimeTunnel，TimeTunnel是一個高效的、可靠的、可擴展的實時數據傳輸平台，廣泛應用於實時日誌收集、數據實 時監控、廣告效果實時反饋、資料庫實時同步等領域。它與prom相比的特點是增加了在線寫。動態的數據增加使hbase上compact/balance /split/recovery等諸多特性受到了極大的挑戰。TT的寫入量大約一天20TB，讀的量約為此的1.5倍，我們為此准備了20台 regionserver的集群，當然底層的hdfs是公用的，數量更為龐大（下文會提到）。每天TT會為不同的業務在hbase上建不同的表，然後往該 表上寫入數據，即使我們將region的大小上限設為1GB，最大的幾個業務也會達到數千個region這樣的規模，可以說每一分鍾都會有數次 split。在TT的上線過程中，我們修復了hbase很多關於split方面的bug，有好幾個commit到了hbase社區，同時也將社區一些最新 的patch打在了我們的版本上。split相關的bug應該說是hbase中會導致數據丟失最大的風險之一，這一點對於每個想使用hbase的開發者來 說必須牢記。hbase由於採用了LSM-Tree模型，從架構原理上來說數據幾乎沒有丟失的可能，但是在實際使用中不小心謹慎就有丟失風險。原因後面會 單獨強調。TT在預發過程中我們分別因為Meta表損壞以及split方面的bug曾經丟失過數據，因此也單獨寫了meta表恢復工具，確保今後不發生類 似問題(hbase-0.90.5以後的版本都增加了類似工具)。另外，由於我們存放TT的機房並不穩定，發生過很多次宕機事故，甚至發生過假死現象。因 此我們也著手修改了一些patch，以提高宕機恢復時間，以及增強了監控的強度。

CTU以及會員中心項目是兩個對在線要求比較高的項目，在這兩個項目中我們特別對hbase的慢響應問題進行了研究。hbase的慢響應現在一般歸 納為四類原因：網路原因、gc問題、命中率以及client的反序列化問題。我們現在對它們做了一些解決方案(後面會有介紹)，以更好地對慢響應有控制 力。

和Facebook類似，我們也使用了hbase做為實時計算類項目的存儲層。目前對內部己經上線了部分實時項目，比如實時頁面點擊系 統，galaxy實時交易推薦以及直播間等內部項目，用戶則是散布到公司內各部門的運營小二們。與facebook的puma不同的是淘寶使用了多種方式 做實時計算層，比如galaxy是使用類似affa的actor模式處理交易數據，同時關聯商品表等維度表計算排行(TopN)，而實時頁面點擊系統則是 基於twitter開源的storm進行開發，後台通過TT獲取實時的日誌數據，計算流將中間結果以及動態維表持久化到hbase上，比如我們將 rowkey設計為url+userid，並讀出實時的數據，從而實現實時計算各個維度上的uv。

最後要特別提一下歷史交易訂單項目。這個項目實際上也是一個重構項目，目的是從以前的solr+bdb的方案上遷移到hbase上來。由於它關繫到 己買到頁面，用戶使用頻率非常高，重要程度接近核心應用，對數據丟失以及服務中斷是零容忍。它對compact做了優化，避免大數據量的compact在 服務時間內發生。新增了定製的filter來實現分頁查詢，rowkey上對應用進行了巧妙的設計以避免了冗餘數據的傳輸以及90%以上的讀轉化成了順序 讀。目前該集群存儲了超過百億的訂單數據以及數千億的索引數據，線上故障率為0。

隨著業務的發展，目前我們定製的hbase集群己經應用到了線上超過二十個應用，數百台伺服器上。包括淘寶首頁的商品實時推薦、廣泛用於賣家的實時量子統計等應用，並且還有繼續增多以及向核心應用靠近的趨勢。

4 部署、運維和監控
Facebook之前曾經透露過Facebook的hbase架構，可以說是非常不錯的。如他們將message服務的hbase集群按用戶分為數 個集群，每個集群100台伺服器，擁有一台namenode以及分為5個機架，每個機架上一台zookeeper。可以說對於大數據量的服務這是一種優良 的架構。對於淘寶來說，由於數據量遠沒有那麼大，應用也沒有那麼核心，因此我們採用公用hdfs以及zookeeper集群的架構。每個hdfs集群盡量 不超過100台規模（這是為了盡量限制namenode單點問題）。在其上架設數個hbase集群，每個集群一個master以及一個 backupmaster。公用hdfs的好處是可以盡量減少compact的影響，以及均攤掉硬碟的成本，因為總有集群對磁碟空間要求高，也總有集群對 磁碟空間要求低，混合在一起用從成本上是比較合算的。zookeeper集群公用，每個hbase集群在zk上分屬不同的根節點。通過zk的許可權機制來保 證hbase集群的相互獨立。zk的公用原因則僅僅是為了運維方便。

由於是在線應用，運維和監控就變得更加重要，由於之前的經驗接近0，因此很難招到專門的hbase運維人員。我們的開發團隊和運維團隊從一開始就很重視該問題，很早就開始自行培養。以下講一些我們的運維和監控經驗。

我們定製的hbase很重要的一部分功能就是增加監控。hbase本身可以發送ganglia監控數據，只是監控項遠遠不夠，並且ganglia的 展示方式並不直觀和突出。因此一方面我們在代碼中侵入式地增加了很多監控點，比如compact/split/balance/flush隊列以及各個階 段的耗時、讀寫各個階段的響應時間、讀寫次數、region的open/close，以及具體到表和region級別的讀寫次數等等。仍然將它們通過 socket的方式發送到ganglia中，ganglia會把它們記錄到rrd文件中，rrd文件的特點是歷史數據的精度會越來越低，因此我們自己編寫 程序從rrd中讀出相應的數據並持久化到其它地方，然後自己用js實現了一套監控界面，將我們關心的數據以趨勢圖、餅圖等各種方式重點匯總和顯示出來，並 且可以無精度損失地查看任意歷史數據。在顯示的同時會把部分非常重要的數據，如讀寫次數、響應時間等寫入資料庫，實現波動報警等自定義的報警。經過以上措 施，保證了我們總是能先於用戶發現集群的問題並及時修復。我們利用redis高效的排序演算法實時地將每個region的讀寫次數進行排序，能夠在高負載的 情況下找到具體請求次數排名較高的那些region，並把它們移到空閑的regionserver上去。在高峰期我們能對上百台機器的數十萬個 region進行實時排序。

為了隔離應用的影響，我們在代碼層面實現了可以檢查不同client過來的連接，並且切斷某些client的連接，以在發生故障時，將故障隔離在某個應用內部而不擴大化。maprece的應用也會控制在低峰期運行，比如在白天我們會關閉jobtracker等。

此外，為了保障服務從結果上的可用，我們也會定期跑讀寫測試、建表測試、hbck等命令。hbck是一個非常有用的工具，不過要注意它也是一個很重 的工操作，因此盡量減少hbck的調用次數，盡量不要並行運行hbck服務。在0.90.4以前的hbck會有一些機率使hbase宕機。另外為了確保 hdfs的安全性，需要定期運行fsck等以檢查hdfs的狀態，如block的replica數量等。

我們會每天根蹤所有線上伺服器的日誌，將錯誤日誌全部找出來並且郵件給開發人員，以查明每一次error以上的問題原因和fix。直至錯誤降低為0。另外 每一次的hbck結果如果有問題也會郵件給開發人員以處理掉。盡管並不是每一次error都會引發問題，甚至大部分error都只是分布式系統中的正常現 象，但明白它們問題的原因是非常重要的。

5 測試與發布
因為是未知的系統，我們從一開始就非常注重測試。測試從一開始就分為性能測試和功能測試。性能測試主要是注意基準測試，分很多場景，比如不同混合讀 寫比例，不同k/v大小，不同列族數，不同命中率，是否做presharding等等。每次運行都會持續數小時以得到准確的結果。因此我們寫了一套自動化 系統，從web上選擇不同的場景，後台會自動將測試參數傳到各台伺服器上去執行。由於是測試分布式系統，因此client也必須是分布式的。

我們判斷測試是否准確的依據是同一個場景跑多次，是否數據，以及運行曲線達到99%以上的重合度，這個工作非常煩瑣，以至於消耗了很多時間，但後來 的事實證明它非常有意義。因為我們對它建立了100%的信任，這非常重要，比如後期我們的改進哪怕只提高2%的性能也能被准確捕捉到，又比如某次代碼修改 使compact隊列曲線有了一些起伏而被我們看到，從而找出了程序的bug，等等。

功能測試上則主要是介面測試和異常測試。介面測試一般作用不是很明顯，因為hbase本身的單元測試己經使這部分被覆蓋到了。但異常測試非常重要， 我們絕大部分bug修改都是在異常測試中發現的，這幫助我們去掉了很多生產環境中可能存在的不穩定因素，我們也提交了十幾個相應的patch到社區，並受 到了重視和commit。分布式系統設計的難點和復雜度都在異常處理上，我們必須認為系統在通訊的任何時候都是不可靠的。某些難以復現的問題我們會通過查 看代碼大體定位到問題以後，在代碼層面強行拋出異常來復現它。事實證明這非常有用。

為了方便和快速定位問題，我們設計了一套日誌收集和處理的程序，以方便地從每台伺服器上抓取相應的日誌並按一定規律匯總。這非常重要，避免浪費大量的時間到登錄不同的伺服器以尋找一個bug的線索。

由於hbase社區在不停發展，以及線上或測試環境發現的新的bug，我們需要制定一套有規律的發布模式。它既要避免頻繁的發布引起的不穩定，又要 避免長期不發布導致生產版本離開發版本越來越遠或是隱藏的bug爆發。我們強行規定每兩周從內部trunk上release一個版本，該版本必須通過所有 的測試包括回歸測試，並且在release後在一個小型的集群上24小時不受甘擾不停地運行。每個月會有一次發布，發布時採用最新release的版本， 並且將現有的集群按重要性分級發布，以確保重要應用不受新版本的潛在bug影響。事實證明自從我們引入這套發布機制後，由發布帶來的不穩定因素大大下降 了，並且線上版本也能保持不落後太多。

6 改進和優化
Facebook是一家非常值得尊敬的公司，他們毫無保留地對外公布了對hbase的所有改造，並且將他們內部實際使用的版本開源到了社區。 facebook線上應用的一個重要特點是他們關閉了split，以降低split帶來的風險。與facebook不同，淘寶的業務數據量相對沒有如此龐 大，並且由於應用類型非常豐富，我們並們並沒有要求用戶強行選擇關閉split，而是盡量去修改split中可能存在的bug。到目前為止，雖然我們並不 能說完全解決了這個問題，但是從0.90.2中暴露出來的諸多跟split以及宕機相關的可能引發的bug我們的測試環境上己經被修復到接近了0，也為社 區提交了10數個穩定性相關的patch，比較重要的有以下幾個：

https://issues.apache.org/jira/browse/HBASE-4562
https://issues.apache.org/jira/browse/HBASE-4563
https://issues.apache.org/jira/browse/HBASE-5152
https://issues.apache.org/jira/browse/HBASE-5100
https://issues.apache.org/jira/browse/HBASE-4880
https://issues.apache.org/jira/browse/HBASE-4878
https://issues.apache.org/jira/browse/HBASE-4899

還有其它一些，我們主要將patch提交到0.92版本，社區會有commitor幫助我們backport回0.90版本。所以社區從 0.90.2一直到0.90.6一共發布了5個bugfix版本後，0.90.6版本其實己經比較穩定了。建議生產環境可以考慮這個版本。

split這是一個很重的事務，它有一個嚴重的問題就是會修改meta表（當然宕機恢復時也有這個問題）。如果在此期間發生異常，很有可能meta 表、rs內存、master內存以及hdfs上的文件會發生不一致，導致之後region重新分配時發生錯誤。其中一個錯誤就是有可能同一個region 被兩個以上的regionserver所服務，那麼就可能出現這一個region所服務的數據會隨機分別寫到多台rs上，讀取的時候也會分別讀取，導致數 據丟失。想要恢復原狀，必須刪除掉其中一個rs上的region，這就導致了不得不主動刪掉數據，從而引發數據丟失。

前面說到慢響應的問題歸納為網路原因、gc問題、命中率以及client的反序列化問題。網路原因一般是網路不穩定引起的，不過也有可能是tcp參 數設置問題，必須保證盡量減少包的延遲，如nodelay需要設置為true等，這些問題我們通過tcpmp等一系列工具專門定位過，證明tcp參數 對包的組裝確實會造成慢連接。gc要根據應用的類型來，一般在讀比較多的應用中新生代不能設置得太小。命中率極大影響了響應的時間，我們會盡量將 version數設為1以增加緩存的容量，良好的balance也能幫助充分應用好每台機器的命中率。我們為此設計了表級別的balance。

由於hbase服務是單點的，即宕機一台，則該台機器所服務的數據在恢復前是無法讀寫的。宕機恢復速度決定了我們服務的可用率。為此主要做了幾點優 化。首先是將zk的宕機發現時間盡量縮短到1分鍾，其次改進了master恢復日誌為並行恢復，大大提高了master恢復日誌的速度，然後我們修改了 openhandler中可能出現的一些超時異常，以及死鎖，去掉了日誌中可能發生的open…too long等異常。原生的hbase在宕機恢復時有可能發生10幾分鍾甚至半小時無法重啟的問題己經被修復掉了。另外，hdfs層面我們將 socket.timeout時間以及重試時間也縮短了，以降低datanode宕機引起的長時間block現象。

hbase本身讀寫層面的優化我們目前並沒有做太多的工作，唯一打的patch是region增加時寫性能嚴重下降的問題。因為由於hbase本身 良好的性能，我們通過大量測試找到了各種應用場景中比較優良的參數並應用於生產環境後，都基本滿足需求。不過這是我們接下來的重要工作。

7 將來計劃
我們目前維護著淘寶內基於社區0.90.x而定製的hbase版本。接下來除繼續fix它的bug外，會維護基於0.92.x修改的版本。之所以這 樣，是因為0.92.x和0.90.x的兼容性並不是非常好，而且0.92.x修改掉的代碼非常多，粗略統計會超過30%。0.92中有我們非常看重的一 些特性。

0.92版本改進了hfile為hfileV2，v2版本的特點是將索引以及bloomfilter進行了大幅改造，以支持單個大hfile文 件。現有的HFile在文件大到一定程度時，index會佔用大量的內存，並且載入文件的速度會因此下降非常多。而如果HFile不增大的 話，region就無法擴大，從而導致region數量非常多。這是我們想盡量避免的事。
0.92版本改進了通訊層協議，在通訊層中增加了length，這非常重要，它讓我們可以寫出nio的客戶端，使反序列化不再成為影響client性能的地方。
0.92版本增加了coprocessor特性，這支持了少量想要在rs上進行count等的應用。
還有其它很多優化，比如改進了balance演算法、改進了compact演算法、改進了scan演算法、compact變為CF級別、動態做ddl等等特性。

除了0.92版本外，0.94版本以及最新的trunk(0.96)也有很多不錯的特性，0.94是一個性能優化版本。它做了很多革命性工作，比如去掉root表，比如HLog進行壓縮，replication上支持多個slave集群，等等。

我們自己也有一些優化，比如自行實現的二級索引、backup策略等都會在內部版本上實現。
另外值得一提的是hdfs層面的優化也非常重要，hadoop-1.0.0以及cloudera-3u3的改進對hbase非常有幫助，比如本地化 讀、checksum的改進、datanode的keepalive設置、namenode的HA策略等。我們有一支優秀的hdfs團隊來支持我們的 hdfs層面工作，比如定位以及fix一些hdfs層面的bug,幫助提供一些hdfs上參數的建議，以及幫助實現namenode的HA等。最新的測試 表明，3u3的checksum+本地化讀可以將隨機讀性能提升至少一倍。
我們正在做的一件有意義的事是實時監控和調整regionserver的負載，能夠動態地將負載不足的集群上的伺服器挪到負載較高的集群中，而整個過程對用戶完全透明。

總的來說，我們的策略是盡量和社區合作，以推動hbase在整個apache生態鏈以及業界的發展，使其能更穩定地部署到更多的應用中去，以降低使用門檻以及使用成本。

B. hbase與關系型資料庫的存儲方式有哪些不同

HBase與傳統關系資料庫的區別主要體現在以下幾個方面：1.數據類型。關系資料庫採用關系模型，具有豐富的數據類型和儲存方式。HBase則採用了更加簡單的數據模型，它把數據儲存為未經解釋的字元串，用戶可以把不同格式的結構化數據和非結構化數據都序列化成字元串保存到HBase中，用戶需要自己編寫程序把字元串解析成不同的數據類型。 2.數據操作。關系資料庫中包含了豐富的操作，如插入、刪除、更新、查詢等，其中會涉及復雜的多表連接，通常是藉助多個表之間的主外鍵關聯來實現的。HBase操作則不存在復雜的表與表之間的關系，只有簡單的插入、查詢、刪除、清空等，因為HBase在設計上就避免了復雜的表與表之。
列存儲不同於傳統的關系型資料庫，其數據在表中是按行存儲的，列方式所帶來的重要好處之一就是，由於查詢中的選擇規則是通過列來定義的，因此整個資料庫是自動索引化的。
按列存儲每個欄位的數據聚集存儲，在查詢只需要少數幾個欄位的時候，能大大減少讀取的數據量，一個欄位的數據聚集存儲，那就更容易為這種聚集存儲設計更好的壓縮/解壓演算法。
傳統的（Oracle）行存儲和（Hbase）列存儲的區別。
主要體現在以下幾個方面：1.數據類型。關系資料庫採用關系模型，具有豐富的數據類型和儲存方式。HBase則採用了更加簡單的數據模型，它把數據儲存為未經解釋的字元串，用戶可以把不同格式的結構化數據和非結構化數據都序列化成字元串保存到HBase中，用戶需要自己編寫程序把字元串解析成不同的數據類型。 2.數據操作。關系資料庫中包含了豐富的操作，如插入、刪除、更新、查詢等，其中會涉及復雜的多表連接，通常是藉助多個表之間的主外鍵關聯來實現的。HBase操作則不存在復雜的表與表之間的關系，只有簡單的插入、查詢、刪除、清空等，因為HBase在設計上就避免了復雜的表與表之間的關系，通常只採用單表的主鍵查詢。

C. HBase 寫性能優化

上一篇文章主要介紹了HBase讀性能優化的基本套路，本篇文章來說道說道如何診斷HBase寫數據的異常問題以及優化寫性能。和讀相比，HBase寫數據流程倒是顯得很簡單：數據先順序寫入HLog，再寫入對應的緩存Memstore，當Memstore中數據大小達到一定閾值（128M）之後，系統會非同步將Memstore中數據flush到HDFS形成小文件。

HBase數據寫入通常會遇到兩類問題，一類是寫性能較差，另一類是數據根本寫不進去。這兩類問題的切入點也不盡相同，如下圖所示：

優化原理：數據寫入流程可以理解為一次順序寫WAL+一次寫緩存，通常情況下寫緩存延遲很低，因此提升寫性能就只能從WAL入手。WAL機制一方面是為了確保數據即使寫入緩存丟失也可以恢復，另一方面是為了集群之間非同步復制。默認WAL機制開啟且使用同步機制寫入WAL。首先考慮業務是否需要寫WAL，通常情況下大多數業務都會開啟WAL機制（默認），但是對於部分業務可能並不特別關心異常情況下部分數據的丟失，而更關心數據寫入吞吐量，比如某些推薦業務，這類業務即使丟失一部分用戶行為數據可能對推薦結果並不構成很大影響，但是對於寫入吞吐量要求很高，不能造成數據隊列阻塞。這種場景下可以考慮關閉WAL寫入，寫入吞吐量可以提升2x~3x。退而求其次，有些業務不能接受不寫WAL，但可以接受WAL非同步寫入，也是可以考慮優化的，通常也會帶來1x～2x的性能提升。

優化推薦：根據業務關注點在WAL機制與寫入吞吐量之間做出選擇

其他注意點：對於使用Increment操作的業務，WAL可以設置關閉，也可以設置非同步寫入，方法同Put類似。相信大多數Increment操作業務對WAL可能都不是那麼敏感～

優化原理：HBase分別提供了單條put以及批量put的API介面，使用批量put介面可以減少客戶端到RegionServer之間的RPC連接數，提高寫入性能。另外需要注意的是，批量put請求要麼全部成功返回，要麼拋出異常。

優化建議：使用批量put進行寫入請求

優化原理：業務如果可以接受異常情況下少量數據丟失的話，還可以使用非同步批量提交的方式提交請求。提交分為兩階段執行：用戶提交寫請求之後，數據會寫入客戶端緩存，並返回用戶寫入成功；當客戶端緩存達到閾值（默認2M）之後批量提交給RegionServer。需要注意的是，在某些情況下客戶端異常的情況下緩存數據有可能丟失。

優化建議：在業務可以接受的情況下開啟非同步批量提交

使用方式：setAutoFlush(false)

優化原理：當前集群中表的Region個數如果小於RegionServer個數，即Num(Region of Table) < Num(RegionServer)，可以考慮切分Region並盡可能分布到不同RegionServer來提高系統請求並發度，如果Num(Region of Table) > Num(RegionServer)，再增加Region個數效果並不明顯。

優化建議：在Num(Region of Table) < Num(RegionServer)的場景下切分部分請求負載高的Region並遷移到其他RegionServer；

優化原理：另一個需要考慮的問題是寫入請求是否均衡，如果不均衡，一方面會導致系統並發度較低，另一方面也有可能造成部分節點負載很高，進而影響其他業務。分布式系統中特別害怕一個節點負載很高的情況，一個節點負載很高可能會拖慢整個集群，這是因為很多業務會使用Mutli批量提交讀寫請求，一旦其中一部分請求落到該節點無法得到及時響應，就會導致整個批量請求超時。因此不怕節點宕掉，就怕節點奄奄一息！

優化建議：檢查RowKey設計以及預分區策略，保證寫入請求均衡。

KeyValue大小對寫入性能的影響巨大，一旦遇到寫入性能比較差的情況，需要考慮是否由於寫入KeyValue數據太大導致。KeyValue大小對寫入性能影響曲線圖如下：

圖中橫坐標是寫入的一行數據（每行數據10列）大小，左縱坐標是寫入吞吐量，右坐標是寫入平均延遲（ms）。可以看出隨著單行數據大小不斷變大，寫入吞吐量急劇下降，寫入延遲在100K之後急劇增大。

說到這里，有必要和大家分享兩起在生產線環境因為業務KeyValue較大導致的嚴重問題，一起是因為大欄位業務寫入導致其他業務吞吐量急劇下降，另一起是因為大欄位業務scan導致RegionServer宕機。

案件一：大欄位寫入導致其他業務吞吐量急劇下降

部分業務反饋集群寫入忽然變慢、數據開始堆積的情況，查看集群表級別的數據讀寫QPS監控，發現問題的第一個關鍵點：業務A開始寫入之後整個集群其他部分業務寫入QPS都幾乎斷崖式下跌，初步懷疑黑手就是業務A。

下圖是當時業務A的寫入QPS（事後發現腦殘忘了截取其他表QPS斷崖式下跌的慘象），但是第一感覺是QPS並不高啊，憑什麼去影響別人！

於是就繼續查看其他監控信息，首先確認系統資源（主要是IO）並沒有到達瓶頸，其次確認了寫入的均衡性，直至看到下圖，才追蹤到影響其他業務寫入的第二個關鍵點：RegionServer的handler（配置150）被殘暴耗盡：

對比上面兩張圖，是不是發現出奇的一致，那就可以基本確認是由於該業務寫入導致這台RegionServer的handler被耗盡，進而其他業務拿不到handler，自然寫不進去。那問題來了，為什麼會這樣？正常情況下handler在處理完客戶端請求之後會立馬釋放，唯一的解釋是這些請求的延遲實在太大。

試想，我們去漢堡店排隊買漢堡，有150個窗口服務，正常情況下大家買一個很快，這樣150個窗口可能只需要50個服務。假設忽然來了一批大漢，要定製超大漢堡，好了，所有的窗口都工作起來，而且因為大漢堡不好製作導致服務很慢，這樣必然會導致其他排隊的用戶長時間等待，直至超時。

可回頭一想這可是寫請求啊，怎麼會有這么大的請求延遲！和業務方溝通之後確認該表主要存儲語料庫文檔信息，都是平均100K左右的數據，是不是已經猜到了結果，沒錯，就是因為這個業務KeyValue太大導致。KeyValue太大會導致HLog文件寫入頻繁切換、flush以及compaction頻繁觸發，寫入性能急劇下降。

目前針對這種較大KeyValue寫入性能較差的問題還沒有直接的解決方案，好在社區已經意識到這個問題，在接下來即將發布的下一個大版本HBase 2.0.0版本會針對該問題進行深入優化，詳見 HBase MOB ，優化後用戶使用HBase存儲文檔、圖片等二進制數據都會有極佳的性能體驗。

案件二：大欄位scan導致RegionServer宕機

案件現場：有段時間有個0.98集群的RegionServer經常頻繁宕機，查看日誌是由於」java.lang.OutOfMemoryError: Requested array size exceeds VM limit」，如下圖所示：

原因分析：通過查看源碼以及相關文檔，確認該異常發生在scan結果數據回傳給客戶端時由於數據量太大導致申請的array大小超過JVM規定的最大值（ Interge.Max_Value-2）。造成該異常的兩種最常見原因分別是：

有的童鞋就要提問啦，說如果已經對返回結果大小做了限制，在表列太寬的情況下是不是就可以不對列數量做限制呢。這里需要澄清一下，如果不對列數據做限制，數據總是一行一行返回的，即使一行數據大小大於設置的返回結果限制大小，也會返回完整的一行數據。在這種情況下，如果這一行數據已經超過array大小閾值，也會觸發OOM異常。

解決方案：目前針對該異常有兩種解決方案，其一是升級集群到1.0，問題都解決了。其二是要求客戶端訪問的時候對返回結果大小做限制(scan.setMaxResultSize(2 1024 1024))、並且對列數量做限制(scan.setBatch(100))，當然，0.98.13版本以後也可以對返回結果大小在伺服器端進行限制，設置參數hbase.server.scanner.max.result.size即可

上述幾點主要針對寫性能優化進行了介紹，除此之外，在一些情況下還會出現寫異常，一旦發生需要考慮下面兩種情況（GC引起的不做介紹）：

問題解析：以RegionServer級別flush進行解析，HBase設定一旦整個RegionServer上所有Memstore佔用內存大小總和大於配置文件中upperlimit時，系統就會執行RegionServer級別flush，flush演算法會首先按照Region大小進行排序，再按照該順序依次進行flush，直至總Memstore大小低至lowerlimit。這種flush通常會block較長時間，在日誌中會發現「Memstore is above high water mark and block 7452 ms」，表示這次flush將會阻塞7s左右。

問題檢查點：

問題解析：對於數據寫入很快的集群，還需要特別關注一個參數：hbase.hstore.blockingStoreFiles，此參數表示如果當前hstore中文件數大於該值，系統將會強制執行compaction操作進行文件合並，合並的過程會阻塞整個hstore的寫入。通常情況下該場景發生在數據寫入很快的情況下，在日誌中可以發現」Waited 3722ms on a compaction to clean up 『too many store files「

問題檢查點：

上文已經從寫性能優化以及寫異常診斷兩個方面對HBase中數據寫入可能的問題進行了詳細的解釋，相信在0.98版本的基礎上對寫入來說已經是最好的解決方案了。但是有些業務可能依然覺得不夠快，畢竟」更快」是所有存儲系統活著的動力，那還有提高空間嗎？當然，接下來簡單介紹HBase之後版本對寫性能優化的兩點核心改進：

這個特性意味著可以將WAL單獨置於SSD上，這樣即使在默認情況下（WALSync），寫性能也會有很大的提升。需要注意的是，該特性建立在HDFS 2.6.0+的基礎上，HDFS以前版本不支持該特性。具體可以參考官方jira： https://issues.apache.org/jira/browse/HBASE-12848

該特性也是對WAL進行改造，當前WAL設計為一個RegionServer上所有Region共享一個WAL，可以想像在寫入吞吐量較高的時候必然存在資源競爭，降低整體性能。針對這個問題，社區小夥伴（阿里巴巴大神）提出Multiple WALs機制，管理員可以為每個Namespace下的所有表設置一個共享WAL，通過這種方式，寫性能大約可以提升20%～40%左右。具體可以參考官方jira： https://issues.apache.org/jira/browse/HBASE-14457