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HBase优化实战

NoSQL 作者:loveheping 时间:2018-08-31 19:49:10 0 删除 编辑

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背景

Datastream一直以来在使用HBase分流日志,每天的数据量很大,日均大概在80亿条,10TB的数据。对于像Datastream这种数据量巨大、对写入要求非常高,并且没有复杂查询需求的日志系统来说,选用HBase作为其数据存储平台,无疑是一个非常不错的选择。

HBase是一个相对较复杂的分布式系统,并发写入的性能非常高。然而,分布式系统从结构上来讲,也相对较复杂,模块繁多,各个模块之间也很容易出现一些问题,所以对像HBase这样的大型分布式系统来说,优化系统运行,及时解决系统运行过程中出现的问题也变得至关重要。正所谓:“你”若安好,便是晴天;“你”若有恙,我便没有星期天。

 

历史现状

HBase交接到我们团队手上时,已经在线上运行有一大段时间了,期间也偶尔听到过系统不稳定的、时常会出现一些问题的言论,但我们认为:一个能被大型互联网公司广泛采用的系统(包括Facebook,twitter,淘宝,小米等),其在性能和可用性上是毋庸置疑的,何况像Facebook这种公司,是在经过严格选型后,放弃了自己开发的Cassandra系统,用HBase取而代之。既然这样,那么,HBase的不稳定、经常出问题一定有些其他的原因,我们所要做的,就是找出这些HBase的不稳定因素,还HBase一个“清白”。“查案”之前,先来简单回顾一下我们接手HBase时的现状(我们运维着好几个HBase集群,这里主要介绍问题最多那个集群的调优):

名称

数量

备注

服务器数量

17

配置不同,HBase、HDFS都部署在这些机器上

表数量

30+

只有部分表的数据量比较大,其他基本没多少数据

Region数量

600+

基本上都是数据量较大的表划分的region较多

请求量

50000+

服务器请求分布极其不均匀

应用反应经常会过段时间出现数据写入缓慢,导致应用端数据堆积现象,是否可以通过增加机器数量来解决?

其实,那个时候,我们本身对HBase也不是很熟悉,对HBase的了解,也仅仅在做过一些测试,了解一些性能,对内部结构,实现原理之类的基本上都不怎么清楚。于是刚开始几天,各种问题,每天晚上拉着一男一起摸索,顺利的时候,晚上8,9点就可以暂时搞定线上问题,更多的时候基本要到22点甚至更晚(可能那个时候流量也下去了),通过不断的摸索,慢慢了解HBase在使用上的一些限制,也就能逐渐解决这一系列过程中发现的问题。后面挑几个相对比较重要,效果较为明显的改进点,做下简单介绍。

 

调优

首先根据目前17台机器,50000+的QPS,并且观察磁盘的I/O利用率和CPU利用率都相当低来判断:当前的请求数量根本没有达到系统的性能瓶颈,不需要新增机器来提高性能。如果不是硬件资源问题,那么性能的瓶颈究竟是什么?

 

Rowkey设计问题

现象 

打开HBase的Web端,发现HBase下面各个RegionServer的请求数量非常不均匀,第一个想到的就是HBase的热点问题,具体到某个具体表上的请求分布如下:

HBase表请求分布


上面是HBase下某张表的region请求分布情况,从中我们明显可以看到,部分region的请求数量为0,而部分的请求数量可以上百万,这是一个典型的热点问题。

 

原因

HBase出现热点问题的主要原因无非就是rowkey设计的合理性,像上面这种问题,如果rowkey设计得不好,很容易出现,比如:用时间戳生成rowkey,由于时间戳在一段时间内都是连续的,导致在不同的时间段,访问都集中在几个RegionServer上,从而造成热点问题。

 

解决

知道了问题的原因,对症下药即可,联系应用修改rowkey规则,使rowkey数据随机均匀分布,效果如下:

Rowkey重定义后请求分布

 

建议

对于HBase来说,rowkey的范围划定RegionServer,每一段rowkey区间对应一个RegionServer,我们要 保证每段时间内的rowkey访问都是均匀的 ,所以我们在设计的时候, 尽量要以hash或者md5等开头来组织rowkey

 

Region重分布

现象

HBase的集群是在不断扩展的,分布式系统的最大好处除了性能外,不停服横向扩展也是其中之一,扩展过程中有一个问题:每次扩展的机器的配置是不一样的,一般,后面新加入的机器性能会比老的机器好,但是后面加入的机器经常被分配很少的region,这样就造成了资源分布不均匀,随之而来的就是性能上的损失,如下:

HBase各个RegionServer请求


上图中我们可以看到,每台RegionServer上的请求极为不均匀,多的好几千,少的只有几十。

 

原因

资源分配不均匀,造成部分机器压力较大,部分机器负载较低,并且部分Region过大过热,导致请求相对较集中。

 

解决

迁移部分老的RegionServer上的region到新加入的机器上,使每个RegionServer的负载均匀。通过split切分部分较大region,均匀分布热点region到各个RegionServer上。

HBase Region请求分布


对比前后两张截图我们可以看到,Region总数量从1336增加到了1426,而增加的这90个region就是通过split切分大的region得到的。而对region重新分布后,整个HBase的性能有了大幅度提高。

 

建议

Region迁移的时候不能简单开启自动balance ,因为balance主要的问题是不会根据表来进行balance,HBase的自动balance只会根据每个RegionServer上的Region数量来进行balance,所以自动balance可能会造成同张表的region会被集中迁移到同一个台RegionServer上,这样就达不到分布式的效果。

基本上,新增RegionServer后的region调整,可以手工进行,尽量使表的Region都平均分配到各个RegionServer上,另外一点,新增的RegionServer机器,配置最好与前面的一致,否则资源无法更好利用。

对于过大,过热的region,可以通过切分的方法生成多个小region后均匀分布(注意:region切分会触发major compact操作,会带来较大的I/O请求,请务必在业务低峰期进行)。

 

HDFS写入超时

现象

HBase写入缓慢,查看HBase日志,经常有慢日志如下:



WARN org.apache.hadoop.ipc.HBaseServer- (responseTooSlow): {

"processingtimems"

:

36096

"call"

:

"multi(org.apache.hadoop.hbase.client.MultiAction@7884377e), rpc version=1, client version=29, methodsFingerPrint=1891768260"

"client"

:

"xxxx.xxx.xxx.xxxx:44367"

"starttimems"

:

1440239670790

"queuetimems"

:

42081

"class"

:

"HRegionServer"

"responsesize"

:


"method"

:

"multi"

}

并且伴有HDFS创建block异常如下:



INFO org.apache.hadoop.hdfs.DFSClient - Exception 

in

 createBlockOutputStream

org.apache.hadoop.hdfs.protocol.HdfsProtoUtil.vintPrefixed(HdfsProtoUtil.java:171)
org.apache.hadoop.hdfs.DFSOutputStream $DataStreamer .createBlockOutputStream(DFSOutputStream.java:1105)
org.apache.hadoop.hdfs.DFSOutputStream $DataStreamer .nextBlockOutputStream(DFSOutputStream.java:1039)
org.apache.hadoop.hdfs.DFSOutputStream $DataStreamer .run(DFSOutputStream.java:487)

一般地,HBase客户端的写入到RegionServer下某个region的memstore后就返回,除了网络外,其他都是内存操作,应该不会有长达30多秒的延迟,外加HDFS层抛出的异常,我们怀疑很可能跟底层数据存储有关。

 

原因

定位到可能是HDFS层出现了问题,那就先从底层开始排查,发现该台机器上10块盘的空间利用率都已经达到100%。按理说,作为一个成熟的分布式文件系统,对于部分数据盘满的情况,应该有其应对措施。的确,HDFS本身可以设置数据盘预留空间,如果部分数据盘的预留空间小于该值时,HDFS会自动把数据写入到另外的空盘上面,那么我们这个又是什么情况?

最终通过多方面的沟通确认,发现了主要原因:我们这批机器,在上线前SA已经经过处理,每块盘默认预留100G空间,所以当通过df命令查看盘使用率为100%时,其实盘还有100G的预留空间,而HDFS层面我们配置的预留空间是50G,那么问题就来了:HDFS认为盘还有100G空间,并且多于50G的预留,所以数据可以写入本地盘,但是系统层面却禁止了该写入操作,从而导致数据写入异常。

 

解决

解决的方法可以让SA释放些空间出来便于数据写入。当然,最直接有效的就是把HDFS的预留空间调整至100G以上,我们也正是这样做的,通过调整后,异常不再出现,HBase层面的slow log也没有再出现。同时我们也开启了HDFS层面的balance,使数据自动在各个服务器之间保持平衡。

 

建议

磁盘满了导致的问题很难预料,HDFS可能会导致部分数据写入异常,MySQL可能会出现直接宕机等等,所以最好的办法就是: 不要使盘的利用率达到100%

 

网络拓扑

现象

通过rowkey调整,HDFS数据balance等操作后,HBase的确稳定了许多,在很长一段时间都没有出现写入缓慢问题,整体的性能也上涨了很多。但时常会隔一段时间出现些slow log,虽然对整体的性能影响不大,但性能上的抖动还是很明显。

 

原因

由于该问题不经常出现,对系统的诊断带来不小的麻烦,排查了HBase层和HDFS层,几乎一无所获,因为在大多数情况下,系统的吞吐量都是正常的。通过脚本收集RegionServer所在服务器的系统资源信息,也看不出问题所在,最后怀疑到系统的物理拓扑上,HBase集群的最大特点是数据量巨大,在做一些操作时,很容易把物理机的千兆网卡都吃满,这样如果网络拓扑结构存在问题,HBase的所有机器没有部署在同一个交换机上,上层交换机的进出口流量也有可能存在瓶颈。网络测试还是挺简单的,直接ping就可以,我们得到以下结果:共17台机器,只有其中一台的延迟存在问题,如下:

网络延迟测试:Ping结果


同一个局域网内的机器,延迟达到了毫秒级别,这个延迟是比较致命的,因为分布式存储系统HDFS本身对网络有要求,HDFS默认3副本存在不同的机器上,如果其中某台机器的网络存在问题,这样就会影响到该机器上保存副本的写入,拖慢整个HDFS的写入速度。

 

解决

网络问题,联系机房解决,机房的反馈也验证了我们的想法:由于HBase的机器后面进行了扩展,后面加入的机器有一台跟其他机器不在同一个交换机下,而这台机器正是我们找出的有较大ping延时这台,整个HBase物理结构如下:

HBase物理拓扑结构


跟机房协调,调整机器位置,使所有的HBase机器都位于同一个交换机下,问题迎刃而解。

 

建议

对于分布式大流量的系统,除了系统本身,物理机的部署和流量规划也相当重要,尽量使集群中所有的机器位于相同的交换机下(有容灾需求的应用除外),集群较大,需要跨交换机部署时,也要充分考虑交换机的出口流量是否够用,网络硬件上的瓶颈诊断起来相对更为困难。

 

JVM参数调整

解决了网络上面的不稳定因素,HBase的性能又得到进一步的提高,随之也带来另外的问题。

现象

根据应用反应,HBase会阶段性出现性能下降,导致应用数据写入缓慢,造成应用端的数据堆积,这又是怎么回事?经过一系列改善后HBase的系统较之以前有了大幅度增长,怎么还会出现数据堆积的问题?为什么会阶段性出现?


从上图看,HBase平均流量QPS基本能达到12w,但是每过一段时间,流量就会下降到接近零点,同时这段时间,应用会反应数据堆积。

 

原因

这个问题定位相对还是比较简单,结合HBase的日志,很容易找到问题所在:



org.apache.hadoop.hbase.util.Sleeper - We slept 

41662

ms instead 

of

 

3000

ms, this 

is

 likely due 

to

 a 

long

 garbage collecting pause 

and

 it

's usually bad


通过上述日志,基本上可以判定是HBase的某台RegionServer出现GC问题,导致了服务在很长一段时间内禁止访问。

HBase通过一系列的调整后,整个系统的吞吐量增加了好几倍,然而JVM的堆大小没有进行相应的调整,整个系统的内存需求变大,而虚拟机又来不及回收,最终导致出现Full GC。

 

解决

GC问题导致HBase整个系统的请求下降,通过适当调整JVM参数的方式,解决HBase RegionServer的GC问题。

 

建议

对于HBase来说,本身不存在单点故障,即使宕掉1,2台RegionServer,也只是使剩下几台的压力有所增加,不会导致整个集群服务能力下降很多。但是,如果其中某台RegionServer出现Full GC问题,那么这台机器上所有的访问都会被挂起,客户端请求一般都是batch发送的,rowkey的随机分布导致部分请求会落到该台RegionServer上,这样该客户端的请求就会被阻塞,导致客户端无法正常写数据到HBase。所以,对于HBase来说,宕机并不可怕,但长时间的Full GC是比较致命的,配置JVM参数的时候,尽量要考虑避免Full GC的出现。

 

后记

经过前面一系列的优化,目前Datastream的这套HBase线上环境已经相当稳定,连续运行几个月都没有任何HBase层面由于系统性能不稳定导致的报警,平均性能在各个时间段都比较稳定,没有出现过大幅度的波动或者服务不可用等现象。


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