2015年11月11日，作为媒体大屏(dataV)、消费记录、支付宝风控、物流详情、库存对账核心数据库的集团HBase，当天稳定运行，顺利完成了任务。并交出了非常漂亮的几项数据： QPS=1993W，TPS=3656W，读流量=56GBps，写流量=40.6GBps，全天吞吐读2.0PB，写1.28PB。

　　由于HBase团队的组织架构变动，使得今年2015双11的备战重责落在了几杆稚嫩的小枪身上了，不是双11运维、开发新人就是应届毕业生。备战过程的『点』，若从DB集群老核心业务整合开始算起，战役从今年5月就打响了第一枪。备战过程的『面』，涉及支付宝、安全部、菜鸟、天猫、淘宝技术部、共享业务事业部、航旅、阿里云等几乎所有BU。今年我想从HBase系统层面和业务层面两个大方向谈谈整个备战过程，对整个2015年进行一次较为全面的总结。

　　系统层面，经历了从3u5.5至3u7.5.1的发展，磨砺出了七剑，为HBase系统的性能、稳定性、高可用、单元化保驾护航。 所谓开发团队制造弹药，PE团队落地优化。有了这些利剑和神兵，我们才能披荆斩棘所向披靡。

• ExploringCompaction成为默认选举算法
• Replication的优化
• 单元化及Diamond整合
• MTTR1期
• 限制大scan请求的资源使用
• 混合存储
• 基于虚拟节点的跨ZK集群切库

HBase的七剑

七剑之莫问-ExploringCompaction成为默认选举算法

　　HBase本身有非常多的业务是以BulkLoad的方式进行离线数据写入的，对应的在云端插件为HBaseBulkWriter，优点为对线上影响小（不占用服务端线程池），代价为丢失本地化率及带来部分IO毛刺。3u5.5之前的版本采用的默认文件选择策略，在BulkLoad的场景下存在缺陷，会导致compaction积压（IO不能有效地去做文件合并），文件数无法控制，影响在线实时读性能。3u5.5彻底完成了社区的Exploring选举算法的引入，极大优化了该场景甚至是泛化场景下的文件compaction。

　　HBase是采用LSM树作为存储引擎的，compaction的目的是减少文件数和删除无用的数据，优化读性能，准则是用最小的IO代价去减少最多的文件数。Compaction有2个原则：

1. 所有StoreFile按照顺序进行排列（此顺序为：老文件在前，新文件在后。BulkLoad进来的文件总是排在HBase内部生成的文件之前。详细的顺序排列参考Store#sortAndClone）；
2. 参与compaction的文件必须是连续的；

　　先来看看默认的选举算法RatioBasedCompaction：

1. 从Storefile列表中，从老到新（即队列中从头到尾），挑选起始的那个StoreFile，挑选的依据是： 文件大小不能超过配置中的max size（默认2GB），并且文件大小不能超过后面文件的大小sum*ratio（默认为1.2倍）；
2. 决定终止的StoreFile，一般就是列表中的最后一个文件，但是要求参与compaction的文件数不能超过配置的max files数目，默认为10个，如果超过10个了，那么终止的StoreFile为 起始位置+max files ；

　　BulkLoad的场景下，会产生很多小文件。举个例子，典型的会有如下的file list（ratio=1）：300MB(BulkLoad), 5MB(BulkLoad), 1GB, 23MB, 12MB, 12MB。那么默认的ratio算法会选择：5MB, 1GB, 23MB, 12MB, 12MB，这样我们的IO代价大，收效甚微（打开5个文件句柄，读1076MB，写1076MB，减少4个文件）。其实这样的情况下，我们最想要得到的是： 23MB, 12MB, 12 MB。因为这样是以最小的IO代价（打开4个句柄，读47MB、写47MB），减少2个文件。再举个例子，flie list为：20MB(BulkLoad), 20MB(BulkLoad), 1GB, 4MB, 3MB, 2MB, 1MB，默认算法会选择：20MB, 20MB, 1GB, 4MB, 3MB, 2MB, 1MB，打开8个句柄，读1074MB、写1074MB，减少6个文件；但是我们想要的选择是： 4MB, 3MB, 2MB, 1MB，打开5个句柄，读10MB、写10MB，减少3个文件。

　　因此ExploringCompaction算法就非常适合我们，检查Storefile列表的每一个子队列，从中找出一个最优子队列，参与compaction：

1. 队列中的每一个文件符合ratio准则；
2. 1条件下拥有更多的文件数目 ；
3. 1, 2 条件下拥有更小的文件大小；

　　相较于默认的算法， Exploring更为『智能』，是七剑中的莫问。

七剑之游龙-Replication的优化

　　Replication是HBase实现集群内部同步的重要组件，是业务高可用、单元化的基础，2015年我们主要在优化同步积压和积压影响组级别隔离两方面做了努力。

　　主线程shipEdits多线程化。Alimonitor是双11需要P1级别保障的业务，它的历史监控绘图数据存储在HBase，日常是有主备实时同步进行高可用保障的，主库主要有宕机或者1分钟以上的抖动，就会立刻执行切库，保障系统的稳定。但是2015年年初，有一个问题困扰我们，就是alimonitor因为业务特性，存在和时间序列相关的持续热点，这个热点也不是很热，大约就是其他节点的+10%。主备库同步经常积压，造成即使可以切库，也会有大量监控绘图有断图的现象。于是我们对Replication进行了改造，用多线程的方式，将这些数据推送（shipEdits）到备集群的多台regionserver。即shipEdits动作，由单线程改为多线程，而hlog的read动作，仍然保持单线程。受益的业务不仅包括Alimonitor，也涉及到依赖中美同步的广大AE和ICBU的同胞们、以及所有单元化、高可用架构用户。 似七剑游龙，攻势凶猛，分分钟消化同步积压，为主备库高可用保驾护航。

　　积压影响组级别隔离。HBase早在2013年就开始了大集群运维策略，一个业务或一个BU的业务隔离出一个分组，底层HDFS可以共享IO，并且可以容易地进行资源调度。引入了Replication后有一个问题，就是GroupA的同步产生了积压，会导致备库所有业务的同步数据积压。因此，我们对其进行了改造，在选择备库代理发出put请求的服务器时，指定在和主库group name一致分组下的机器中进行选择。这样即使GroupA的同步积压，也不会波及其他『无辜』的业务分组了。

七剑之天瀑-单元化及diamond整合

　　异地多活、单元化等关键词充斥着2015上半年，HBase也有部分业务涉及单元化的一中心、多单元的部署架构需求。3u7版本前的HBase只支持主主(Peer To Peer)同步备份，无法支持单元化。

　　实现单元化过程中的主要通过数据打标的办法解决了数据环路问题，并且开发出了一套可视化的运维控制台。Replication的单元化功能上线后，可以支持如下图的复杂部署，满足单元化的需求：

　　并且，用户可以选择使用diamond的方式访问HBase集群，利用diamond进行数据源地址推送，和单元化分流。 多Peer+diamond使得HBase似七剑天瀑，转易颠倒，意到随成，数据做到真正的任意流转，业务做到真正的异地多活。

七剑之青干-MTTR一期

　　对于分布式数据库，单个节点宕机（服务宕机、物理宕机）是一个可能会发生的常态。3u7版本前的HBase只要跪一台regionserver，就会引起业务抖动近18分钟。MTTR优化一期，主要关注的是单台RS宕机后的恢复过程优化和改进。单台regionserver宕机的failover过程可以参看：http://blog.csdn.net/hljlzc2007/article/details/10963425。拿集团TT这样体量的业务来说，MTTR一期优化后，单台物理宕机恢复时间缩短至了7分钟。整个MTTR似七剑青干，象征“防守&迅捷”，快速恢复。其中，我们主要做了以下四项优化（数据只是测试数据）：

场景	改进前	改进后
split-log过程中过滤已flush的entry	耗时18 min	耗时5 min
普通RS和服务Meta的RS先后宕机，优先恢复Meta Region	耗时4 min	耗时35 sec
recoverLease机制优化	由worker进行lease recover	由master进行lease recover
避免HDFS故障导致的RS宕机	HDFS故障后1分钟内RS abort	HDFS故障后RS不abort，且可继续提供不涉及HDFS操作的读写服务

Split hlog时过滤过时的edits/entry

　　该优化点主要是在split-log过程中生成recovered.edits时skip掉已经flush的entry，从而加速整个split过程。线上环境通常配置HBase.regionserver.maxlogs为96，也就是说hlog总大小为96*256MB，而Memstore总大小通常不超过10GB，从这个角度看该特性应该可以在split-log时过滤掉一半以上数据。

宕机时优先恢复Meta region

　　该优化点针对的情况是当有两台RS先后宕机，后宕机的RS上服务meta region且宕机前存在建表/删表操作的情况下，加速meta region上线速度。优化后，我们会在每次处理掉一个split log task之后动态获取任务列表（之前是静态），并且优先处理meta region的相关的task。

recoverLease机制优化

　　该优化点主要针对split-log产生大量recovered.edits文件导致HDFS性能缓慢情况下recoverLease长期无法完成拖慢整体log split速度的问题，改进split-log过程中recoverLease的机制，加速failover。

HDFS故障导致的RS宕机

　　3u7之前，当HDFS出现问题时（例如网络问题，进入safemode，或者整个hdfs集群宕机等），RegionServer会很快检测到（flush/hlog_roll都会触发对filesystem的检查）并abort，这样带来的最大问题是HDFS恢复后会有大量的split-log发生，导致非常长的恢复时间。实际上，当HDFS出现问题时，可以捕捉相关异常，并死等HDFS恢复，在此期间读写仍可进行直至触发HDFS操作。同时由于不触发server abort，不会导致split-log，因此可大大缩短恢复时间。实测效果显示，HDFS故障1小时后恢复仍然可以保证HBase恢复并保证数据一致性，这大大降低了HDFS故障的影响，并在最差情况下可以通过重启HDFS来解决故障，而不用担心split-log及恢复时间过长的问题。

七剑之舍神-限制大scan请求的资源使用

　　今年，支付宝消费记录去了MySQL，把所有实时查询都搬上了HBase，是历史以来责任最重的双11，试想当你们支付宝支付完成之后，看不到消费转账记录是何等的心情。但是，在年初的时候，消费记录的HBase集群，会经常遇到单台regionserver handler（线程池）打爆，LOAD飙高至不可接受导致服务宕机的问题。消费记录是一个从MYSQL迁移过来的应用，查询场景包含了大量scan+filter，并且skip的kv异常多，查询范围广。但凡有跨N多datablock的查询，服务端总会把资源消耗在这种大查询之上，导致阻塞后续的查询。大请求(bigcall)的定义：对系统资源消耗特别大的请求，典型的例子就是带有filter的scan，这个filter过滤掉了大量的数据，导致一个next操作会访问成百上千个block。当block大部分都在内存时，这种scan就会消耗大量资源。当多个大请求并发访问服务器时，会造成load飙高，吞吐量下降。在实际的问题中，大请求可能几个小时都执行不完。

　　因此我们针对性的对bigcall进行了截流，实现了BigCallThrottle。限制大请求的资源消耗，让正常的请求可以获取资源。通过sleep达到目的。中断掉对客户端来说已经超时的请求，这种请求继续运行没有意义。中断请求释放资源。 优化似七剑舍神，使得服务端具有强烈的生命力。经过优化，消费记录在之后的历次大促和双11中，系统非常稳定，没有出现过因大请求导致的服务宕机，业务抖动。

七剑之日月-混合存储

　　 混合存储是2015年强推的一个大优化，似七剑日月，是最耀眼的优化。随着集团HBase承接业务范围的扩大，越来越多实时性要求高(99.9% 200ms内)、数据海量(往往超过几十TB)的业务在硬件选择上遇到了难题：

• 选择SATA？高毛刺高RT，低下的IOPS能力，肯定不行。
• 选择SSD？高昂的资源开销，这个也承受不住，并且存储空间也还是问题。
• 选择混合存储机型的SSD做二级缓存？不同的业务具有不同的命中率，无法提升命中率则一旦抖到SATA盘上还是然并卵。我们是要做一种通用的解决方案，这也不行。

　　在寻求硬件开销&性能&存储空间的tradeoff中，我们想到了真正的混合存储：12个硬盘slot中有3个是SSD，其余9个是SATA。数据写入的时候，可以指定写入1份SSD还是3份，抑或不写，读取的时候可以选择是否优先走SSD读。这个功能一上线，太多太多的业务都争先恐后上去，目前集团+支付宝已经有30%的机器被替换成了混合存储，在预算持平的情况下，读RT从99% 200ms优化至99.9% 200ms，用户体验上升。

七剑之竞星-基于虚拟节点的跨ZK集群切库

　　3u7.1之前的HBase客户端只能进行同ZK集群下基于虚拟节点的切库。但是有几个问题需要解决：

1. 老集群业务平滑迁移，即使客户端改造为虚拟节点的方式连接ZK，仍不能保证过程透明；
2. 单元没有提供2:2:1部署ZK集群条件的，必须进行跨ZK集群多单元部署的情况；
3. 基于diamond的高可用架构下，但凡diamond本身无法保障高可用的情况；

　　基于以上三种场景，我们需要基于虚拟节点的跨ZK集群切库这一功能。 这在正如衣服内短小的竞星剑，非必要时刻不出手，出手时迅雷不及掩耳。