hbase region, store, storefile和列簇，的关系

先来一张大图。

Hbase上Regionserver的内存分为两个部分，一部分作为Memstore，主要用来写；另外一部分作为BlockCache，主要用于读数据；这里主要介绍写数据的部分，即Memstore。当RegionServer(RS)收到写请求的时候(writerequest)，RS会将请求转至相应的Region。每一个Region都存储着一些列(a set of rows)。根据其列族的不同，将这些列数据存储在相应的列族中(Column Family，简写CF)。不同的CF中的数据存储在各自的HStore中，HStore由一个Memstore及一系列HFile组成。Memstore位于RS的主内存中，而HFiles被写入到HDFS中。当RS处理写请求的时候，数据首先写入到Memstore，然后当到达一定的阀值的时候，Memstore中的数据会被刷到HFile中。

用到Memstore最主要的原因是：存储在HDFS上的数据需要按照row key 排序。而HDFS本身被设计为顺序读写(sequential reads/writes)，不允许修改。这样的话，HBase就不能够高效的写数据，因为要写入到HBase的数据不会被排序，这也就意味着没有为将来的检索优化。为了解决这个问题，HBase将最近接收到的数据缓存在内存中(in Memstore)，在持久化到HDFS之前完成排序，然后再快速的顺序写入HDFS。（这里参考：http://www.cnblogs.com/shitouer/archive/2013/02/05/configuring-hbase-memstore-what-you-should-know.html）

这里就留下个问题，MemStore何时刷写成HFile?

个人总结如下：

1.Region级别的触发刷写。

（1）hbase.hregion.memstore.flush.size

单个region内所有的memstore大小总和超过指定值时，flush该region的所有memstore。这里为什么是所有memsotre?因为一张表可能有多个CF，其对应的一个Region自然包含多个CF（即HStore），每个Store都有自己的memstore，这个配置值是所有的store的memstore的总和。当这个总和达到配置值时，即针对每个HSotre，都触发其Memstore，刷写成storefile(HFile的封装)文件。

（2）hbase.hstore.blockingStoreFiles 默认值：7

说明：在flush时，当一个region中的Store（Coulmn Family）内有超过7个storefile时，则block所有的写请求进行compaction，以减少storefile数量。

调优：block写请求会严重影响当前regionServer的响应时间，但过多的storefile也会影响读性能。从实际应用来看，为了获取较平滑的响应时间，可将值设为无限大。如果能容忍响应时间出现较大的波峰波谷，那么默认或根据自身场景调整即可。这个值设置比较大，会增加客户端的负载处理能力（即影响读取性能），但是如果你的服务器一直处于一个高的水平，那说明你的机器已经达到性能瓶颈，需要其他方式解决。

（3）hbase.hregion.memstore.block.multiplier默认值：2

说明：当一个region里总的memstore占用内存大小超过hbase.hregion.memstore.flush.size两倍的大小时，block该region的所有请求，进行flush，释放内存。虽然我们设置了region所占用的memstores总内存大小，比如64M，但想象一下，在最后63.9M的时候，我Put了一个200M的数据，此时memstore的大小会瞬间暴涨到超过预期的hbase.hregion.memstore.flush.size的几倍。这个参数的作用是当memstore的大小增至超过hbase.hregion.memstore.flush.size2倍时，block所有请求，遏制风险进一步扩大。

调优：这个参数的默认值还是比较靠谱的。如果你预估你的正常应用场景（不包括异常）不会出现突发写或写的量可控，那么保持默认值即可。如果正常情况下，你的写请求量就会经常暴长到正常的几倍，那么你应该调大这个倍数并调整其他参数值，比如hfile.block.cache.size和hbase.regionserver.global.memstore.upperLimit/lowerLimit，以预留更多内存，防止HBase server OOM。

2.RegionServer全局性的触发刷写。

（1）hbase.regionserver.global.memstore.upperLimit

当ReigonServer内所有region的memstores所占用内存总和达到heap的40%时，HBase会强制block所有的更新并flush这些region以释放所有memstore占用的内存。

（2）hbase.regionserver.global.memstore.lowerLimit

同upperLimit，只不过lowerLimit在所有region的memstores所占用内存达到Heap的35%时，不flush所有的memstore。它会找一个memstore内存占用最大的region，做个别flush，此时写更新还是会被block。lowerLimit算是一个在所有region强制flush导致性能降低前的补救措施。在日志中，表现为“** Flush thread woke up with memory above low water.”。

调优：这是一个Heap内存保护参数，默认值已经能适用大多数场景。

3. HLog (WAL)引起的regionserver全局性的触发刷写。

当数据被写入时会默认先写入Write-ahead Log(WAL)。WAL中包含了所有已经写入Memstore但还未Flush到HFile的更改(edits)。在Memstore中数据还没有持久化，当RegionSever宕掉的时候，可以使用WAL恢复数据。

若是关闭WAL，则在hbase-site.xml新增hbase.regionserver.hlog.enabled配置，设为false即可，不建议关闭。

当WAL(在HBase中成为HLog)变得很大的时候，在恢复的时候就需要很长的时间。因此，对WAL的大小也有一些限制，当达到这些限制的时候，就会触发Memstore的flush。Memstore flush会使WAL减少，因为数据持久化之后(写入到HFile)，就没有必要在WAL中再保存这些修改。有两个属性可以配置：

（1）hbase.regionserver.hlog.blocksize

（2）hbase.regionserver.maxlogs

WAL的最大值由hbase.regionserver.maxlogs*hbase.regionserver.hlog.blocksize (2GB by default)决定。一旦达到这个值，Memstore flush就会被触发。所以，当你增加Memstore的大小以及调整其他的Memstore的设置项时，你也需要去调整HLog的配置项。否则，WAL的大小限制可能会首先被触发，因而，你将利用不到其他专门为Memstore而设计的优化。抛开这些不说，通过WAL限制来触发Memstore的flush并非最佳方式，这样做可能会会一次flush很多Region，尽管“写数据”是很好的分布于整个集群，进而很有可能会引发flush“大风暴”。

提示：最好将hbase.regionserver.hlog.blocksize* hbase.regionserver.maxlogs设置为稍微大于hbase.regionserver.global.memstore.lowerLimit* HBASE_HEAPSIZE.

（这里参考：http://www.cnblogs.com/shitouer/archive/2013/02/05/configuring-hbase-memstore-what-you-should-know.html）