[Hbase]Hbase章２ Hbase读写过程解析

写数据

Hbase使用memstore和storefile存储对表的更新。数据在更新时首先写入hlog和memstore，memstore中的数据是排序的，当memstore累计到一定的阀值时，就会创建一个新的memstore，并将老的memstore添加到flush队列，由单独的线程flush到磁盘上，成为一个filestore。与此同时，系统会在zookeeper中记录一个checkpoint，表示这个时刻之前的数据变更已经持久化了。当系统出现意外时，可能导致memstore中的数据丢失，此时使用hlog来恢复checkpoint之后的数据。

Storefile是只读的，一旦创建之后就不可修改。因此hbase的更新就是不断追加的操作。当一个store的storefile达到一定的阀值后，就会进行一次合并操作，将对同一个key的修改合并到一起，同时进行版本合并和数据删除，形成一个大的storefile。当storefile的大小达到一定的阀值后，又会对storefile进行切分操作，等分为两个storefile。

Hbase中只有增添数据，所有的更新和删除操作都是在后续的合并中进行的，使得用户的写操作只要进入内存就可以立刻返回，实现了hbase的高速存储。

(1) Client通过Zookeeper的调度，向RegionServer发出写数据请求，在Region中写数据。
(2) 数据被写入Region的MemStore，直到MemStore达到预设阈值。
(3) MemStore中的数据被Flush成一个StoreFile。
(4) 随着StoreFile文件的不断增多，当其数量增长到一定阈值后，触发Compact合并操作，将多个StoreFile合并成一个StoreFile，同时进行版本合并和数据删除。
(5) StoreFiles通过不断的Compact合并操作，逐步形成越来越大的StoreFile。
(6) 单个StoreFile大小超过一定阈值后，触发Split操作，把当前Region Split成2个新的Region。父Region会下线，新Split出的2个子Region会被HMaster分配到相应的RegionServer上，使得原先1个Region的压力得以分流到2个Region上。

读操作

Hbase的所有region元数据被存储在.META表中，随着region的增多，.META表中的数据也会增大，并分裂成多个新的region。为了定位.META表中各个region的位置，把.META表中的所有region的元数据保存在-ROOT-表中，最后由zookeeper记录-ROOT-表的位置信息。所有的客户端访问数据之前，需要首先访问zookeeper获取-ROOT-的位置，然后访问-ROOT-表获得.META表的位置，最后根据.META表中的信息确定用户数据存放的位置。

-ROOT-表永远不会被分割，它只有一个region，这样可以保证最多只需要三次跳转就可以定位任意一个region。为了加快访问速度，.META表的所有region全部保存在内存中。客户端会将查询过的位置信息缓存起来，且缓存不会主动失效。如果客户端根据缓存信息还访问不到数据，则询问相关.META表的region服务器，试图获取数据的位置，如果还是失败，则询问-ROOT-表相关的.META表在哪里。最后，如果前面的信息全部失效，则通过zookeeper重新定位region的信息。所以如果客户端上的缓存全部失效，则需要进行6次网络来定位，才能定位到正确的region。

client-->Zookeeper-->-ROOT-表-->.META.表-->RegionServer-->Region-->client

(1) Client访问Zookeeper，查找-ROOT-表，获取.META.表信息。
(2) 从.META.表查找，获取存放目标数据的Region信息，从而找到对应的RegionServer。
(3) 通过RegionServer获取需要查找的数据。
(4) Regionserver的内存分为MemStore和BlockCache两部分，MemStore主要用于写数据，BlockCache主要用于读数据。读请求先到MemStore中查数据，查不到就到BlockCache中查，再查不到就会到StoreFile上读，并把读的结果放入BlockCache。

后记：

高可用性

Write-Ahead-Log（WAL）保障数据高可用

我们理解下HLog的作用。HBase中的HLog机制是WAL的一种实现，而WAL（一般翻译为预写日志）是事务机制中常见的一致性的实现方式。每个RegionServer中都会有一个HLog的实例，RegionServer会将更新操作（如 Put，Delete）先记录到 WAL（也就是HLog）中，然后将其写入到Store的MemStore，最终MemStore会将数据写入到持久化的HFile中（MemStore 到达配置的内存阀值）。这样就保证了HBase的写的可靠性。如果没有 WAL，当RegionServer宕掉的时候，MemStore 还没有写入到HFile，或者StoreFile还没有保存，数据就会丢失。或许有的读者会担心HFile本身会不会丢失，这是由 HDFS 来保证的。在HDFS中的数据默认会有3份。因此这里并不考虑 HFile 本身的可靠性。

组件高可用

Master容错：Zookeeper重新选择一个新的Master。如果无Master过程中，数据读取仍照常进行，但是，region切分、负载均衡等无法进行；
RegionServer容错：定时向Zookeeper汇报心跳，如果一旦时间内未出现心跳，Master将该RegionServer上的Region重新分配到其他RegionServer上，失效服务器上“预写”日志由主服务器进行分割并派送给新的RegionServer；
Zookeeper容错：Zookeeper是一个可靠地服务，一般配置3或5个Zookeeper实例。