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  • 多Region下HBase写入问题

        最近在集群上发现hbase写入性能受到较大下降,测试环境下没有该问题产生。而生产环境和测试环境的区别之一是生产环境的region数量远远多于测试环境,单台regionserver服务了约3500个region。
        通过jstack工具检查到大半写入线程BLOCKED状态在"public synchronized void reclaimMemStoreMemory() {"这一行,这是在put之前的一个检查过程。
        hbase在每次put以前,需要检查当前regionserver上的memstore是否超过总memstore阀值,如果超过,需要block住当前的写入,防止OOM,代码片段见下:
    Java代码  收藏代码
    1. /** 
    2.    * Check if the regionserver's memstore memory usage is greater than the 
    3.    * limit. If so, flush regions with the biggest memstores until we're down 
    4.    * to the lower limit. This method blocks callers until we're down to a safe 
    5.    * amount of memstore consumption. 
    6.    */  
    7.   public synchronized void reclaimMemStoreMemory() {  
    8.     if (isAboveHighWaterMark()) {  
    9.       lock.lock();  
    10.       try {  
    11.         while (isAboveHighWaterMark() && !server.isStopped()) {  
    12.           wakeupFlushThread();  
    13.           try {  
    14.             // we should be able to wait forever, but we've seen a bug where  
    15.             // we miss a notify, so put a 5 second bound on it at least.  
    16.             flushOccurred.await(5, TimeUnit.SECONDS);  
    17.           } catch (InterruptedException ie) {  
    18.             Thread.currentThread().interrupt();  
    19.           }  
    20.         }  
    21.       } finally {  
    22.         lock.unlock();  
    23.       }  
    24.     } else if (isAboveLowWaterMark()) {  
    25.       wakeupFlushThread();  
    26.     }  
    27.   }  

        这是一个同步操作,其中isAboveHighWaterMark()的代码如下:
    Java代码  收藏代码
    1. private boolean isAboveHighWaterMark() {  
    2.   return server.getGlobalMemStoreSize() >= globalMemStoreLimit;  
    3. }  

        getGlobalMemStoreSize()里面的操作是遍历所有region,拿到每个region的memstore大小:
    Java代码  收藏代码
    1. public long getGlobalMemStoreSize() {  
    2.   long total = 0;  
    3.   for (HRegion region : onlineRegions.values()) {  
    4.     total += region.memstoreSize.get();  
    5.   }  
    6.   return total;  
    7. }  

        如果region数量很多就比较杯具了,在单台服务器3500个region的环境下通过btrace跟踪到这一步需要耗时0.4ms,也就是每一个put会block所有线程0.4ms,这样无法发挥出server端并行处理能力,同时可以计算出无论如何配置,写tps无法超过1000/0.4=2500!
        产生这个问题的根本原因是在0.90.x版本中,region无法拿到regionserver的信息,因此只能通过实时计算来得到rs上总的memstore大小。在0.92.0或trunk版本中修改了HRegion的数据结构,让HRegion在初始化时得到regionserver的信息,因此可以实时记录memstore的总大小,并让每个region对象能拿到该值,于是这个isAboveHighWaterMark()就不再block住所有线程了,在region较多的场景下写性能得到较大提升。
        参照https://issues.apache.org/jira/browse/HBASE-3694,可以以此patch为参考生成相应的0.90.x版本的patch
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