大数据应用之HBase数据插入性能优化之多线程并行插入测试案例

一、引言：

　　上篇文章提起关于HBase插入性能优化设计到的五个参数，从参数配置的角度给大家提供了一个性能测试环境的实验代码。根据网友的反馈，基于单线程的模式实现的数据插入毕竟有限。通过个人实测，在我的虚拟机环境下，单线程插入数据的值约为4w/s。集群指标是：CPU双核1.83，虚拟机512M内存，集群部署单点模式。本文给出了基于多线程并发模式的，测试代码案例和实测结果，希望能给大家一些启示：

二、源程序：

 import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
 import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration;
 import java.io.BufferedReader;
 import java.io.File;
 import java.io.FileNotFoundException;
 import java.io.FileReader;
 import java.io.IOException;
 import java.util.ArrayList;
 import java.util.List;
 import java.util.Random;

 import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
 import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration;
 import org.apache.hadoop.hbase.client.HBaseAdmin;
 import org.apache.hadoop.hbase.client.HTable;
 import org.apache.hadoop.hbase.client.HTableInterface;
 import org.apache.hadoop.hbase.client.HTablePool;
 import org.apache.hadoop.hbase.client.Put;

 public class HBaseImportEx {
     static Configuration hbaseConfig = null;
     public static HTablePool pool = null;
     public static String tableName = "T_TEST_1";
     static{
          //conf = HBaseConfiguration.create();
          Configuration HBASE_CONFIG = new Configuration();
          HBASE_CONFIG.set("hbase.master", "192.168.230.133:60000");
          HBASE_CONFIG.set("hbase.zookeeper.quorum", "192.168.230.133");
          HBASE_CONFIG.set("hbase.zookeeper.property.clientPort", "2181");
          hbaseConfig = HBaseConfiguration.create(HBASE_CONFIG);

          pool = new HTablePool(hbaseConfig, 1000);
     }
     /*
      * Insert Test single thread
      * */
     public static void SingleThreadInsert()throws IOException
     {
         System.out.println("---------开始SingleThreadInsert测试----------");
         long start = System.currentTimeMillis();
         //HTableInterface table = null;
         HTable table = null;
         table = (HTable)pool.getTable(tableName);
         table.setAutoFlush(false);
         table.setWriteBufferSize(24*1024*1024);
         //构造测试数据
         List<Put> list = new ArrayList<Put>();
         int count = 10000;
         byte[] buffer = new byte[350];
         Random rand = new Random();
         for(int i=0;i<count;i++)
         {
             Put put = new Put(String.format("row %d",i).getBytes());
             rand.nextBytes(buffer);
             put.add("f1".getBytes(), null, buffer);
             //wal=false
             put.setWriteToWAL(false);
             list.add(put);
             if(i%10000 == 0)
             {
                 table.put(list);
                 list.clear();
                 table.flushCommits();
             }
         }
         long stop = System.currentTimeMillis();
         //System.out.println("WAL="+wal+",autoFlush="+autoFlush+",buffer="+writeBuffer+",count="+count);

         System.out.println("插入数据："+count+"共耗时："+ (stop - start)*1.0/1000+"s");

         System.out.println("---------结束SingleThreadInsert测试----------");
     }
     /*
      * 多线程环境下线程插入函数
      *
      * */
     public static void InsertProcess()throws IOException
     {
         long start = System.currentTimeMillis();
         //HTableInterface table = null;
         HTable table = null;
         table = (HTable)pool.getTable(tableName);
         table.setAutoFlush(false);
         table.setWriteBufferSize(24*1024*1024);
         //构造测试数据
         List<Put> list = new ArrayList<Put>();
         int count = 10000;
         byte[] buffer = new byte[256];
         Random rand = new Random();
         for(int i=0;i<count;i++)
         {
             Put put = new Put(String.format("row %d",i).getBytes());
             rand.nextBytes(buffer);
             put.add("f1".getBytes(), null, buffer);
             //wal=false
             put.setWriteToWAL(false);
             list.add(put);
             if(i%10000 == 0)
             {
                 table.put(list);
                 list.clear();
                 table.flushCommits();
             }
         }
         long stop = System.currentTimeMillis();
         //System.out.println("WAL="+wal+",autoFlush="+autoFlush+",buffer="+writeBuffer+",count="+count);

         System.out.println("线程:"+Thread.currentThread().getId()+"插入数据："+count+"共耗时："+ (stop - start)*1.0/1000+"s");
     }

     /*
      * Mutil thread insert test
      * */
     public static void MultThreadInsert() throws InterruptedException
     {
         System.out.println("---------开始MultThreadInsert测试----------");
         long start = System.currentTimeMillis();
         int threadNumber = 10;
         Thread[] threads=new Thread[threadNumber];
         for(int i=0;i<threads.length;i++)
         {
             threads[i]= new ImportThread();
             threads[i].start();
         }
         for(int j=0;j< threads.length;j++)
         {
              (threads[j]).join();
         }
         long stop = System.currentTimeMillis();

         System.out.println("MultThreadInsert："+threadNumber*10000+"共耗时："+ (stop - start)*1.0/1000+"s");
         System.out.println("---------结束MultThreadInsert测试----------");
     }    

     /**
      * @param args
      */
     public static void main(String[] args)  throws Exception{
         // TODO Auto-generated method stub
         //SingleThreadInsert();
         MultThreadInsert();

     }

     public static class ImportThread extends Thread{
         public void HandleThread()
         {
             //this.TableName = "T_TEST_1";

         }
         //
         public void run(){
             try{
                 InsertProcess();
             }
             catch(IOException e){
                 e.printStackTrace();
             }finally{
                 System.gc();
                 }
             }
         }

 }

三、说明

1.线程数设置需要根据本集群硬件参数，实际测试得出。否则线程过多的情况下，总耗时反而是下降的。

2.单笔提交数对性能的影响非常明显，需要在自己的环境下，找到最理想的数值，这个需要与单条记录的字节数相关。

四、测试结果

---------开始MultThreadInsert测试----------

线程:8插入数据：10000共耗时：1.328s
线程:16插入数据：10000共耗时：1.562s
线程:11插入数据：10000共耗时：1.562s
线程:10插入数据：10000共耗时：1.812s
线程:13插入数据：10000共耗时：2.0s
线程:17插入数据：10000共耗时：2.14s
线程:14插入数据：10000共耗时：2.265s
线程:9插入数据：10000共耗时：2.468s
线程:15插入数据：10000共耗时：2.562s
线程:12插入数据：10000共耗时：2.671s
MultThreadInsert：100000共耗时：2.703s
---------结束MultThreadInsert测试----------

备注：该技术专题讨论正在群Hadoop高级交流群：293503507同步直播中，敬请关注。