9 hbase源码系列（九）StoreFile存储格式

hbase源码系列（九）StoreFile存储格式 

 

从这一章开始要讲Region Server这块的了，但是在讲Region Server这块之前得讲一下StoreFile，否则后面的不好讲下去，这块是基础，Region Sever上面的操作，大部分都是基于它来进行的。

HFile概述

HFile是HBase中实际存数据的文件，为HBase提供高效快速的数据访问。它是基于Hadoop的TFile，模仿Google Bigtable 架构中的SSTable格式。文件格式如下：

文件是变长的，唯一固定的块是File Info和Trailer，如图所示，Trailer有指向其它块的指针，这些指针也写在了文件里，Index块记录了data和meta块的偏移量，meta块是可选的。

下面我们从原来上来一个一个的看它们到底是啥样的，先从入口看起，那就是StoreFile.Writer的append方法，先看怎么写入的，然后它就怎么读了，不知道怎么使用这个类的，可以看看我写的这篇文章《非mapreduce生成Hfile，然后导入hbase当中》。

往HFile追加KeyValue

不扯这些了，看一下StoreFile里面的append方法。

    public void append(final KeyValue kv) throws IOException {
      //如果是新的rowkey的value，就追加到Bloomfilter里面去      appendGeneralBloomfilter(kv);
      //如果是DeleteFamily、DeleteFamilyVersion类型的kv      appendDeleteFamilyBloomFilter(kv);
      writer.append(kv);
      //记录最新的put的时间戳，更新时间戳范围      trackTimestamps(kv);
    }

在用writer进行append之前先把kv写到generalBloomFilterWriter里面，但是我们发现generalBloomFilterWriter是HFile.Writer里面的InlineBlockWriter。

generalBloomFilterWriter = BloomFilterFactory.createGeneralBloomAtWrite(
          conf, cacheConf, bloomType,
          (int) Math.min(maxKeys, Integer.MAX_VALUE), writer);
//在createGeneralBloomAtWriter方法发现了以下代码
......
CompoundBloomFilterWriter bloomWriter = new CompoundBloomFilterWriter(getBloomBlockSize(conf),
        err, Hash.getHashType(conf), maxFold, cacheConf.shouldCacheBloomsOnWrite(),
        bloomType == BloomType.ROWCOL ? KeyValue.COMPARATOR : KeyValue.RAW_COMPARATOR);
    writer.addInlineBlockWriter(bloomWriter);

我们接下来看HFileWriterV2的append方法吧。

public void append(final KeyValue kv) throws IOException {
    append(kv.getMvccVersion(), kv.getBuffer(), kv.getKeyOffset(), kv.getKeyLength(),
        kv.getBuffer(), kv.getValueOffset(), kv.getValueLength());
    this.maxMemstoreTS = Math.max(this.maxMemstoreTS, kv.getMvccVersion());
}

为什么贴这段代码，注意这个参数maxMemstoreTS，它取kv的mvcc来比较，mvcc是用来实现MemStore的原子性操作的，在MemStore flush的时候同一批次的mvcc都是一样的，失败的时候，把mvcc相同的全部干掉，这里提一下，以后应该还会说到，继续追杀append方法。方法比较长，大家展开看看。

 

从上面我们可以看到来，HFile写入的时候，是分一个块一个块的写入的，每个Block块64KB左右，这样有利于数据的随机访问，不利于连续访问，连续访问需求大的，可以把Block块的大小设置得大一点。好，我们继续看checkBlockBoundary方法。

  private void checkBlockBoundary() throws IOException {
    if (fsBlockWriter.blockSizeWritten() < blockSize)
      return;

    finishBlock();
    writeInlineBlocks(false);
    newBlock();
  }

简单交代一下

1、结束一个block的时候，把block的所有数据写入到hdfs的流当中，记录一些信息到DataBlockIndex（块的第一个key和上一个块的key的中间值，块的大小，块的起始位置）。

2、writeInlineBlocks(false)给了一个false，是否要关闭，所以现在什么都没干，它要等到最后才会输出的。

3、newBlock方法就是重置输出流，做好准备，读写下一个块。

Close的时候

close的时候就有得忙咯，从之前的图上面来看，它在最后的时候是最忙的，因为它要写入一大堆索引信息、附属信息啥的。

public void close() throws IOException {
      boolean hasGeneralBloom = this.closeGeneralBloomFilter();
      boolean hasDeleteFamilyBloom = this.closeDeleteFamilyBloomFilter();
      writer.close();
}

在调用writer的close方法之前，close了两个BloomFilter，把BloomFilter的类型写进FileInfo里面去，把BloomWriter添加到Writer里面。下面进入正题吧，放大招了，我折叠吧。。。

 

和图片上写的有些出入。

1、输出HFileBlocks

2、输出HFileBlockIndex的二级索引（我叫它二级索引，我也不知道对不对，HFileBlockIndex那块我有点儿忘了，等我再重新调试的时候再看看吧）

3、如果有的话，输出MetaBlock

下面的部分是打开文件的时候就加载的

4、输出HFileBlockIndex的根索引

5、如果有的话，输出MetaBlockIndex的根索引（它比较小，所以只有一层）

6、输出文件信息（FileInfo）

7、输出文件尾巴（Trailer）

Open的时候

这部分打算讲一下实例化Reader的时候，根据不同类型的文件是怎么实例化Reader的，在StoreFile里面搜索open方法。

this.reader = fileInfo.open(this.fs, this.cacheConf, dataBlockEncoder.getEncodingInCache());

 // 加载文件信息到map里面去，后面部分就不展开讲了
metadataMap = Collections.unmodifiableMap(this.reader.loadFileInfo());

我们进入F3进入fileInfo.open这个方法里面去。

    FSDataInputStreamWrapper in;
    FileStatus status;

    if (this.link != null) {
      // HFileLink
      in = new FSDataInputStreamWrapper(fs, this.link);
      status = this.link.getFileStatus(fs);
    } else if (this.reference != null) {
      // HFile Reference 反向计算出来引用所指向的位置的HFile位置
      Path referencePath = getReferredToFile(this.getPath());
      in = new FSDataInputStreamWrapper(fs, referencePath);
      status = fs.getFileStatus(referencePath);
    } else {
      in = new FSDataInputStreamWrapper(fs, this.getPath());
      status = fileStatus;
    }
    long length = status.getLen();
    if (this.reference != null) {
      hdfsBlocksDistribution = computeRefFileHDFSBlockDistribution(fs, reference, status);
      //如果是引用的话，创建一个一半的readerreturn new HalfStoreFileReader(
          fs, this.getPath(), in, length, cacheConf, reference, dataBlockEncoding);
    } else {
      hdfsBlocksDistribution = FSUtils.computeHDFSBlocksDistribution(fs, status, 0, length);
      return new StoreFile.Reader(fs, this.getPath(), in, length, cacheConf, dataBlockEncoding);
    }

它一上来就判断它是不是HFileLink是否为空了，这是啥情况？找了一下，原来在StoreFile的构造函数的时候，就开始判断了。

 

它有4种情况：

1、HFileLink

2、既是HFileLink又是Reference文件

3、只是Reference文件

4、HFile

说HFileLink吧，我们看看它的构造函数

public HFileLink(final Path rootDir, final Path archiveDir, final Path path) {
    Path hfilePath = getRelativeTablePath(path);
    this.tempPath = new Path(new Path(rootDir, HConstants.HBASE_TEMP_DIRECTORY), hfilePath);
    this.originPath = new Path(rootDir, hfilePath);
    this.archivePath = new Path(archiveDir, hfilePath);
    setLocations(originPath, tempPath, archivePath);
}

尼玛，它计算了三个地址，原始位置，archive中的位置，临时目录的位置，按照顺序添加到一个locations数组里面。。接着看FSDataInputStreamWrapper吧，下面是三段代码

this.stream = (link != null) ? link.open(hfs) : hfs.open(path);
//走的link.open(hfs)
new FSDataInputStream(new FileLinkInputStream(fs, this));
//注意tryOpen方法
public FileLinkInputStream(final FileSystem fs, final FileLink fileLink, int bufferSize)
        throws IOException {
      this.bufferSize = bufferSize;
      this.fileLink = fileLink;
      this.fs = fs;
      this.in = tryOpen();
}

tryOpen的方法，会按顺序打开多个locations列表。。

 

恩，这回终于知道它是怎么出来的了，原来是尝试打开了三次，直到找到正确的位置。

StoreFile的文件格式到这里就结束了，有点儿遗憾的是HFileBlockIndex没给大家讲清楚。

补充：经网友"东岸往事"的提醒，有一个地方写错了，在结束一个块之后，会把它所有的BloomFilter全部输出，HFileBlockIndex的话，如果满了默认的128*1024个就输出二级索引。

具体的的内容在后面说查询的时候会说，下面先交代一下：

通过看继承InlineBlockWriter的类，发现了以下信息

1、BlockIndexWriter 不是关闭的情况下，没有超过默认值128*1024是不会输出的，每128*1024个HFileBlock 1个二级索引。

HFileBlockIndex包括2层，如果是MetaBlock的HFileBlock是1层。

二级索引 curInlineChunk 在结束了一个块之后添加一个索引的key（上一个块的firstKey和这个块的firstKey的中间值）。

byte[] indexKey = comparator.calcIndexKey(lastKeyOfPreviousBlock, firstKeyInBlock);
curInlineChunk.add(firstKey, blockOffset, blockDataSize);

一级索引 rootChunk 输出一次二级索引之后添加每个HFileBlock的第一个key，这样子其实二级索引里面是包括是一级索引的所有key的。

firstKey = curInlineChunk.getBlockKey(0);
rootChunk.add(firstKey, offset, onDiskSize, totalNumEntries);

2、CompoundBloomFilterWriter也就是Bloom Filter，在数据不为空的时候，就会输出。

对于HFileV2的正确的图，应该是下面这个，但是上面的那个图看起来好看一点，就保留了。

来源： <http://www.cnblogs.com/cenyuhai/p/3722644.html>

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