一 Balancer regionCountCost 权重。

原文如下地址 ：

http://www.cnblogs.com/cenyuhai/p/3650943.html

看源码很久了，终于开始动手写博客了，为什么是先写负载均衡呢，因为一个室友入职新公司了，然后他们遇到这方面的问题，某些机器的硬盘使用明显比别的机器要多，每次用hadoop做完负载均衡，很快又变回来了。

首先我们先看HMaster当中怎么初始化Balancer的，把集群的状态穿进去，设置master，然后执行初始化。

//initialize load balancerthis.balancer.setClusterStatus(getClusterStatus());
this.balancer.setMasterServices(this);
this.balancer.initialize();

然后调用是在HMaster的balance()方法当中调用

Map<TableName, Map<ServerName, List<HRegionInfo>>> assignmentsByTable =
  this.assignmentManager.getRegionStates().getAssignmentsByTable();

List<RegionPlan> plans = new ArrayList<RegionPlan>();
//Give the balancer the current cluster state.this.balancer.setClusterStatus(getClusterStatus());
//针对表来做平衡，返回平衡方案，针对全局，可能不是最优解for (Map<ServerName, List<HRegionInfo>> assignments : assignmentsByTable.values()) {
    List<RegionPlan> partialPlans = this.balancer.balanceCluster(assignments);
    if (partialPlans != null) plans.addAll(partialPlans);
}

可以看到它首先获取了当前的集群的分配情况，这个分配情况是根据表的 Map<TableName, Map<ServerName, List<HRegionInfo>>，然后遍历这个map的values，调用 balancer.balanceCluster(assignments) 来生成一个partialPlans，生成RegionPlan(Region的移动计划) 。

我们就可以切换到StochasticLoadBalancer当中了，这个是默认Balancer具体的实现了，也是最好的实现，下面就说说这玩意儿咋实现的。

看一下注释，这个玩意儿吹得神乎其神的，它说它考虑到了这么多因素：

* <ul> 
* <li>Region Load</li> Region的负载 
* <li>Table Load</li>  表的负载 
* <li>Data Locality</li> 数据本地性 
* <li>Memstore Sizes</li> 内存Memstore的大小 
* <li>Storefile Sizes</li> 硬盘存储文件的大小 
* </ul>

好，我们从balanceCluster开始看吧，一进来第一件事就是判断是否需要平衡

//不需要平衡就退出if (!needsBalance(new ClusterLoadState(clusterState))) {
   return null;
}

平衡的条件是：负载最大值和最小值要在平均值（region数/server数）的+-slop值之间, 但是这个平均值是基于表的，因为我们传进去的参数clusterState就是基于表的。

// Check if we even need to do any load balancing// HBASE-3681 check sloppiness firstfloat average = cs.getLoadAverage(); // for logging//集群的负载最大值和最小值要在平均值的+-slop值之间int floor = (int) Math.floor(average * (1 - slop));
int ceiling = (int) Math.ceil(average * (1 + slop));
if (!(cs.getMinLoad() > ceiling || cs.getMaxLoad() < floor)) {
    .....return false;
}
return true;

如果需要平衡的话，就开始计算开销了

// Keep track of servers to iterate through them.
Cluster cluster = new Cluster(clusterState, loads, regionFinder);
//计算出来当前的开销    double currentCost = computeCost(cluster, Double.MAX_VALUE);
double initCost = currentCost;
double newCost = currentCost;

for (step = 0; step < computedMaxSteps; step++) { 
//随机挑选一个"选号器" 
int pickerIdx = RANDOM.nextInt(pickers.length); 
RegionPicker p = pickers[pickerIdx]; 
//用选号器从集群当中随机跳出一对来，待处理的<server,region>对 
Pair<Pair<Integer, Integer>, Pair<Integer, Integer>> picks = p.pick(cluster);

int leftServer = picks.getFirst().getFirst(); 
int leftRegion = picks.getFirst().getSecond(); 
int rightServer = picks.getSecond().getFirst(); 
int rightRegion = picks.getSecond().getSecond();

cluster.moveOrSwapRegion(leftServer, 
rightServer, 
leftRegion, 
rightRegion); 
//移动或者交换完之后，看看新的开销是否要继续 
newCost = computeCost(cluster, currentCost); 
// Should this be kept? 挺好，保存新状态 
if (newCost < currentCost) { 
currentCost = newCost; 
} else { 
// 操作不划算，就回退 
cluster.moveOrSwapRegion(leftServer, 
rightServer, 
rightRegion, 
leftRegion); 
}

if (initCost > currentCost) { 
//找到了满意的平衡方案 
List<RegionPlan> plans = createRegionPlans(cluster); 
return plans; 
}

上面的被我清除了细枝末节之后的代码主体，okay，上面逻辑过程如下：

1. 生成一个虚拟的集群cluster，方便计算计算当前状态的开销，其中clusterState是表的状态，loads是整个集群的状态。

// Keep track of servers to iterate through them.
Cluster cluster = new Cluster(clusterState, loads, regionFinder);
//计算出来当前的开销    double currentCost = computeCost(cluster, Double.MAX_VALUE);
double initCost = currentCost;
double newCost = currentCost;

2. 然后循环 computedMaxSteps次，随机从选出一个picker来计算平衡方案

int pickerIdx = RANDOM.nextInt(pickers.length);
RegionPicker p = pickers[pickerIdx];
//用选号器从集群当中随机跳出一对来，待处理的<server,region>对
Pair<Pair<Integer, Integer>, Pair<Integer, Integer>> picks = p.pick(cluster);

picker是啥？这里面有三个，第一个是RandomRegionPicker是随机挑选region，这里就不详细介绍了，主要讨论后面两个；第二个LoadPicker是计算负载的，第三个主要是考虑本地性的。

给我感觉就很像ZF的摇号器一样，用哪种算法还要摇个号

pickers = new RegionPicker[] {
      new RandomRegionPicker(),
      new LoadPicker(),
      localityPicker
};

下面我们先看localityPicker的pick方法，这个方法是随机抽选出来一个server、region，找出region的其他本地机器，然后他们返回。

　　@Override
  Pair<Pair<Integer, Integer>, Pair<Integer, Integer>> pick(Cluster cluster) {
    if (this.masterServices == null) {
    return new Pair<Pair<Integer, Integer>, Pair<Integer, Integer>>(
      new Pair<Integer, Integer>(-1,-1),
      new Pair<Integer, Integer>(-1,-1)
    );
    }
    // Pick a random region server 随机选出一个server来    int thisServer = pickRandomServer(cluster);

    // Pick a random region on this server 随机选出region    int thisRegion = pickRandomRegion(cluster, thisServer, 0.0f);

    if (thisRegion == -1) {
    return new Pair<Pair<Integer, Integer>, Pair<Integer, Integer>>(
      new Pair<Integer, Integer>(-1,-1),
      new Pair<Integer, Integer>(-1,-1)
    );
    }

    // Pick the server with the highest locality 找出本地性最高的目标server    int otherServer = pickHighestLocalityServer(cluster, thisServer, thisRegion);

    // pick an region on the other server to potentially swap    int otherRegion = this.pickRandomRegion(cluster, otherServer, 0.5f);

    return new Pair<Pair<Integer, Integer>, Pair<Integer, Integer>>(
      new Pair<Integer, Integer>(thisServer,thisRegion),
      new Pair<Integer, Integer>(otherServer,otherRegion)
    );
  }

okay，这个结束了，下面我们看看LoadPicker吧。

　　@Override
    Pair<Pair<Integer, Integer>, Pair<Integer, Integer>> pick(Cluster cluster) {
      cluster.sortServersByRegionCount();
      //先挑选出负载最高的serverint thisServer = pickMostLoadedServer(cluster, -1);
      //再选出除了负载最高的server之外负载最低的serverint otherServer = pickLeastLoadedServer(cluster, thisServer);

      Pair<Integer, Integer> regions = pickRandomRegions(cluster, thisServer, otherServer);
      return new Pair<Pair<Integer, Integer>, Pair<Integer, Integer>>(
          new Pair<Integer, Integer>(thisServer, regions.getFirst()),
          new Pair<Integer, Integer>(otherServer, regions.getSecond())

      );
    }

这里的负载高和负载低是按照Server上面的region数来算的，而不是存储文件啥的，选出负载最高和负载最低的时候，又随机抽出region来返回了。

pick挑选的过程介绍完了，那么很明显，计算才是重头戏了，什么样的region会导致计算出来的分数高低呢？

3. 重点在计算函数上 computeCost(cluster, Double.MAX_VALUE) 结果这个函数也超级简单，哈哈

protected double computeCost(Cluster cluster, double previousCost) {
    double total = 0;

    for (CostFunction c:costFunctions) {
      if (c.getMultiplier() <= 0) {
        continue;
      }

      total += c.getMultiplier() * c.cost(cluster);

      if (total > previousCost) {
        return total;
      }
    }
    return total;
  }

遍历CostFunction，拿cost的加权平均和计算出来。

那costFunction里面都有啥呢？localityCost又出现了，看来本地性是一个很大的考虑的情况。

costFunctions = new CostFunction[]{
  new RegionCountSkewCostFunction(conf),
  new MoveCostFunction(conf),
  localityCost,
  new TableSkewCostFunction(conf),
  regionLoadFunctions[0],
  regionLoadFunctions[1],
  regionLoadFunctions[2],
  regionLoadFunctions[3],
};

regionLoadFunctions = new CostFromRegionLoadFunction[] { 
new ReadRequestCostFunction(conf), 
new WriteRequestCostFunction(conf), 
new MemstoreSizeCostFunction(conf), 
new StoreFileCostFunction(conf) 
};

可以看出来，里面真正看中硬盘内容大小的，只有一个StoreFileCostFunction，cost的计算方式有些区别，但都是一个0-1之间的数字，下面给出里面5个函数都用过的cost的函数。

//cost函数double max = ((count - 1) * mean) + (total - mean);
for (double n : stats) {
  double diff = Math.abs(mean - n);
  totalCost += diff;
}

double scaled =  scale(0, max, totalCost);
return scaled;

//scale函数protected double scale(double min, double max, double value) {
      if (max == 0 || value == 0) {
  return 0;
      }

      return Math.max(0d, Math.min(1d, (value - min) / max));
}

经过分析吧，我觉得影响里面最后cost最大的是它的权重，下面给一下，这些function的默认权重。

RegionCountSkewCostFunction hbase.master.balancer.stochastic.regionCountCost ，默认值500

MoveCostFunction hbase.master.balancer.stochastic.moveCost，默认值是100

localityCost hbase.master.balancer.stochastic.localityCost，默认值是25

TableSkewCostFunction hbase.master.balancer.stochastic.tableSkewCost，默认值是35

ReadRequestCostFunction hbase.master.balancer.stochastic.readRequestCost，默认值是5

WriteRequestCostFunction hbase.master.balancer.stochastic.writeRequestCost，默认值是5

MemstoreSizeCostFunction hbase.master.balancer.stochastic.memstoreSizeCost，默认值是5

StoreFileCostFunction hbase.master.balancer.stochastic.storefileSizeCost，默认值是5

Storefile的默认值是5，那么低。。。可以试着提高一下这个参数，使它在计算cost消耗的时候，产生更加正向的意义，效果不好说。

4. 根据虚拟的集群状态生成RegionPlan，这里就不说了

List<RegionPlan> plans = createRegionPlans(cluster);

源码的分析完毕，要想减少存储内容分布不均匀，可以试着考虑增加一个picker，这样又不会缺少对其他条件的考虑，具体可以参考 LoadPicker，复制它的实现再写一个，在pickMostLoadedServer和pickLeastLoadedServer这两个方法里面把考虑的条件改一下，以前的条件是Integer[] servers = cluster.serverIndicesSortedByRegionCount; 通过这个来查找一下负载最高和最低的server，那么现在我们要在Cluster里面增加一个Server ---> StoreFile大小的关系映射集合，但是这里面没有,只有regionLoads，RegionLoad这个类有一个方法 getStorefileSizeMB可以获得StoreFile的大小，我们通过里面的region和server的映射 regionIndexToServerIndex来最后计算出来这个映射关系即可，这个计算映射关系个过程放在Cluster的构造函数里面。

来源： <http://www.tuicool.com/articles/yqYbIf7>

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