HBase并行写机制(mvcc)
HBase在保证高性能的同时,为用户提供了便于理解的一致性数据模型MVCC (Multiversion Concurrency Control),即多版本并发控制技术,把数据库的行锁与行的多个版本结合起来,从而去提高数据库系统的并发性能。
要理解mvcc,首先需知道为什么需要进行并发控制,我们知道关系型数据库一般都提供了跨越所有数据的ACID特性,为了性能考虑,HBase只提供了基于单行的ACID,维基上是这样介绍ACID的:
- 原子性(Atomicity):事务作为一个整体被执行,包含在其中的对数据库的操作要么全部被执行,要么都不执行。
- 一致性(Consistency):事务应确保数据库的状态从一个一致状态转变为另一个一致状态。一致状态的含义是数据库中的数据应满足完整性约束。
- 隔离性(Isolation):多个事务并发执行时,一个事务的执行不应影响其他事务的执行。
- 持久性(Durability):已被提交的事务对数据库的修改应该永久保存在数据库中。
具体写入数据时是以KeyValue为数据单位的,对于上图中的数据来说,实际写入时有四个KeyValue,每个写入线程负责写入两个KeyValue,如果HBase没有相应的并发控制,则这四个KeyValue写入MemStore的顺序是无法预料的,可能会出现以下情况:
最终得到的结果是:
这样就得到了不一致的结果。显然我们需要对并发写操作进行同步。最简单的一种方案是在对某一行进行操作之前,首先显式对该行进行加锁操作,加锁成功后才进行相应操作,否则只能等待获取锁,此时,写入流程如下:
- (0) 获取行锁
- (1) 写WAL文件
- (2) 更新MemStore:将每个cell写入到memstore
- (3) 释放行锁
引入行锁的机制后,就可以避免并发情景下,对同一行数据进行操作(写入或更新)时出现数据交错的情况。
二、读写同步
可见需要对读和写也进行并发控制,不然会得到不一致的数据。最简单的方案就是读和写公用一把锁。这样虽然保证了ACID特性,但是读写操作同时抢占锁会互相影响各自的性能。
最简单的方案是和写入一样,在读取操作前后分别加入获取锁与释放锁的步骤,这样的话,性能一下子就下来了。HBase使用了一种mvcc的策略来避免读取的锁操作。
mvcc对于写操作:
- (w1) 获取行锁后,每个写操作都立即分配一个写序号
- (w2) 写操作在保存每个数据cell时都要带上写序号
- (w3) 写操作需要申明以这个写序号来完成本次写操作
对于读操作:
- (r1) 每个读操作开始都分配一个读序号,也称为读取点
- (r2) 读取点的值是所有的写操作完成序号中的最大整数(所有的写操作完成序号<=读取点)
- (r3) 对某个(row,column)的读取操作r来说,结果是满足写序号为“写序号<=读取点这个范围内”的最大整数的所有cell值的组合
使用了MVCC策略的执行过程如下:
采用MVCC后,每一次写操作都有一个写序号(即w1步),每个cell数据写memstore操作都有一个写序号(w2,例如:“Cloudera [wn=1]”)),并且每次写操作完成也是基于这个写序号(w3)。
如果在“Restaurant [wn=2]” 这步之后,“Waiter [wn=2]”这步之前,开始一个读操作。根据规则r1和r2,读的序号为1。根据规则3,读操作以序号1读到的值是:
这样就实现了以无锁的方式读取到一致的数据了。
总结:
引入MVCC后写入操作流程如下:
- (0) 获取行锁
- (0a) 获取写序号
- (1) 写WAL文件
- (2) 更新MemStore:将每个cell写入到memstore
- (2a) 以写序号完成操作
- (3) 释放行锁
参考英文:https://blogs.apache.org/hbase/tags/mvcc
HBase并行写机制(mvcc)的更多相关文章
- hadoop_并行写操作思路
这篇文章是关于,如何修改hadoop的src以实现在client端上传大文件到HDFS的时候, 为了提高上传的效率实现将文件划分成多个块,将块并行的写入到datanode的各个block中 的初步的想 ...
- MySQL多版本并发控制机制(MVCC)-源码浅析
MySQL多版本并发控制机制(MVCC)-源码浅析 前言 作为一个数据库爱好者,自己动手写过简单的SQL解析器以及存储引擎,但感觉还是不够过瘾.<<事务处理-概念与技术>>诚然 ...
- hbase的TTL机制清除opentsdb的超时数据
我们发现用opentsdb向hbase写数据之后,磁盘占用率飙升得很快,我们存的业务数据只用保存一个月的即可,了解hbase的TTL机制可以清除相关表.相关行的超时数据,之前在数据备份时,我介绍了,o ...
- Linux页快速缓存与回写机制分析
參考 <Linux内核设计与实现> ******************************************* 页快速缓存是linux内核实现的一种主要磁盘缓存,它主要用来降低 ...
- IDEA中Spark往Hbase中写数据
import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration import org.apache.hadoop.hbase.io.ImmutableBytesWr ...
- linux块设备的IO调度算法和回写机制
************************************************************************************** 參考: <Linux ...
- HDFS写机制
HDFS写机制: 1.client客户端调用分布式文件系统对象DistributedFileSystem对象的create方法,创建一个文件输出流FSDataOutputStream对象. 2.Dis ...
- Cache写机制
Cache 写机制分为:Write-through和Write-back Write-through(直写模式) 定义:在数据更新时,同时写入缓存Cache和后端存储(主存): 优点:操作简单: 缺点 ...
- HBase的写事务,MVCC及新的写线程模型
MVCC是实现高性能数据库的关键技术,主要为了读不影响写.几乎所有数据库系统都用这技术,比如Spanner,看这里.Percolator,看这里.当然还有mysql.本文说HBase的MVCC和0.9 ...
随机推荐
- Kubernetes-ELK
ElasticSearch日志搜集查询和展现案例 容器中输出到控制台的日志都会以*-json.log的命名方式存储在/var/lib/container目录之下: Kubernetes采用Fluent ...
- Spyder在windows下常用快捷键
块注释/反块注释:Ctrl+4/5 行注释/反行注释:Ctrl+1 代码提示:Tab 复制一行:Ctrl+Alt+↓/↑ 删除一行:Ctrl+D 运行:F5 全屏:F11 撤销:Ctrl+Z 反撤销: ...
- webDriver + Firefox 浏览器 完美兼容
搞java最烦的就是不同版本的适配问题.现分享下实测成功的案例. Firefox:4.0.1 selenium:selenium-server-standalone-2.43.1.jar 下面这个链接 ...
- mac 安装php redis扩展
git clone git://github.com/nicolasff/phpredis.git cd ./phpredis phpize 如果报 Cannot find autoconf. Ple ...
- 根据STATUS信息对MySQL进行优化
mysql> show global status;可以列出MySQL服务器运行各种状态值,我个人较喜欢的用法是show status like '查询值%';一.慢查询mysql> sh ...
- VS2010安装MVC3出错
开始已经在电脑上安装了VS2010以及SP1,还装了MVC4的相关升级包.最后项目中又要用MVC3,然后又去安装MVC3的安装包,但是在安装的过程就出现了问题.一直安装不成功,最后在 ...
- 1,理解java中的IO
IO中的几种形式 基于字节:InputStream.OutputStream 基于字符:Writer.Reader 基于磁盘:File 基于网络Socket 最终都是字节操作,字符到字节要编码转换 ...
- safari 移动下开启 滚定回弹
-webkit-overflow-scrolling : touch;
- Linux-OpenSUSE折腾-1(Qt安装,Chrome安装)
先上图,大蜥蜴还是不错的,偶然看到了大蜥蜴这个系统,我就觉得又可以折腾几天了,先上图 OpenSUSE有一个入门介绍的网站写的相当不错,感兴趣的可以连接过去:https://lug.ustc.edu. ...
- 8.0 TochAction各种用法
1.滑动---TouchAction 支持相对坐标.绝对坐标.Element 注意看顶部的导入TouchAction这个库.. #实例化 action = TouchAction(driver) # ...