[TOC] # 配置优化 ## zookeeper.session.timeout 默认值：3分钟(180000ms) 说明：RegionServer与Zookeeper间的连接超时时间。当超时时间到后，ReigonServer会被Zookeeper从RS集群清单中移除，HMaster收到移除通知后，会对这台server负责的regions重新balance，让其他存活的RegionServer接管. 调优： 这个timeout决定了RegionServer是否能够及时的failover。设置成1分钟或更低，可以减少因等待超时而被延长的failover时间。 不过需要注意的是，对于一些Online应用，RegionServer从宕机到恢复时间本身就很短的（网络闪断，crash等故障，运维可快速介入），如果调低timeout时间，反而会得不偿失。因为当ReigonServer被正式从RS集群中移除时，HMaster就开始做balance了（让其他RS根据故障机器记录的WAL日志进行恢复）。当故障的RS在人工介入恢复后，这个balance动作是毫无意义的，反而会使负载不均匀，给RS带来更多负担。特别是那些固定分配regions的场景。 ## hbase.regionserver.handler.count 默认值：10 说明：RegionServer的请求处理IO线程数。 调优： 这个参数的调优与内存息息相关。 较少的IO线程，适用于处理单次请求内存消耗较高的Big PUT场景（大容量单次PUT或设置了较大cache的scan，均属于Big PUT）或ReigonServer的内存比较紧张的场景。 较多的IO线程，适用于单次请求内存消耗低，TPS要求非常高的场景。设置该值的时候，以监控内存为主要参考。 这里需要注意的是如果server的region数量很少，大量的请求都落在一个region上，因快速充满memstore触发flush导致的读写锁会影响全局TPS，不是IO线程数越高越好。 压测时，开启Enabling RPC-level logging，可以同时监控每次请求的内存消耗和GC的状况，最后通过多次压测结果来合理调节IO线程数。 ## hbase.hregion.max.filesize 默认值：256M 说明：在当前ReigonServer上单个Reigon的最大存储空间，单个Region超过该值时，这个Region会被自动split成更小的region。 调优： 小region对split和compaction友好，因为拆分region或compact小region里的storefile速度很快，内存占用低。缺点是split和compaction会很频繁。 特别是数量较多的小region不停地split, compaction，会导致集群响应时间波动很大，region数量太多不仅给管理上带来麻烦，甚至会引发一些Hbase的bug。 一般512以下的都算小region。 大region，则不太适合经常split和compaction，因为做一次compact和split会产生较长时间的停顿，对应用的读写性能冲击非常大。此外，大region意味着较大的storefile，compaction时对内存也是一个挑战。 当然，大region也有其用武之地。如果你的应用场景中，某个时间点的访问量较低，那么在此时做compact和split，既能顺利完成split和compaction，又能保证绝大多数时间平稳的读写性能。 既然split和compaction如此影响性能，有没有办法去掉？ compaction是无法避免的，split倒是可以从自动调整为手动。 只要通过将这个参数值调大到某个很难达到的值，比如100G，就可以间接禁用自动split（RegionServer不会对未到达100G的region做split）。 再配合RegionSplitter这个工具，在需要split时，手动split。 手动split在灵活性和稳定性上比起自动split要高很多，相反，管理成本增加不多，比较推荐online实时系统使用。 内存方面，小region在设置memstore的大小值上比较灵活，大region则过大过小都不行，过大会导致flush时app的IO wait增高，过小则因store file过多影响读性能。 ## hbase.regionserver.global.memstore.upperLimit/lowerLimit 默认值：0.4/0.35 upperlimit说明：hbase.hregion.memstore.flush.size 这个参数的作用是当单个Region内所有的memstore大小总和超过指定值时，flush该region的所有memstore。RegionServer的flush是通过将请求添加一个队列，模拟生产消费模式来异步处理的。那这里就有一个问题，当队列来不及消费，产生大量积压请求时，可能会导致内存陡增，最坏的情况是触发OOM。 这个参数的作用是防止内存占用过大，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。 lowerLimit说明： 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。
参数调整会影响读写，如果写的压力大导致经常超过这个阀值，则调小读缓存hfile.block.cache.size增大该阀值，或者Heap余量较多时，不修改读缓存大小。 如果在高压情况下，也没超过这个阀值，那么建议你适当调小这个阀值再做压测，确保触发次数不要太多，然后还有较多Heap余量的时候，调大hfile.block.cache.size提高读性能。 还有一种可能性是?hbase.hregion.memstore.flush.size保持不变，但RS维护了过多的region，要知道 region数量直接影响占用内存的大小。 ## hfile.block.cache.size 默认值：0.2 说明：storefile的读缓存占用Heap的大小百分比，0.2表示20%。该值直接影响数据读的性能。
调优：当然是越大越好，如果写比读少很多，开到0.4-0.5也没问题。如果读写较均衡，0.3左右。如果写比读多，果断默认吧。设置这个值的时候，你同时要参考?hbase.regionserver.global.memstore.upperLimit?，该值是memstore占heap的最大百分比，两个参数一个影响读，一个影响写。如果两值加起来超过80-90%，会有OOM的风险，谨慎设置。 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。 ## hbase.hregion.memstore.block.multiplier 默认值：2 说明：当一个region里的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.size 2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。 ## hbase.hregion.memstore.mslab.enabled 默认值：true 说明：减少因内存碎片导致的Full GC，提高整体性能。 调优：详见 http://kenwublog.com/avoid-full-gc-in-hbase-using-arena-allocation # 其他 ## 启用LZO压缩 LZO对比Hbase默认的GZip，前者性能较高，后者压缩比较高，具体参见?Using LZO Compression 。对于想提高HBase读写性能的开发者，采用LZO是比较好的选择。对于非常在乎存储空间的开发者，则建议保持默认。 ## 不要在一张表里定义太多的Column Family Hbase目前不能良好的处理超过包含2-3个CF的表。 **因为某个CF在flush发生时，它邻近的CF也会因关联效应被触发flush，最终导致系统产生更多IO** ## 批量导入 在批量导入数据到Hbase前，你可以通过预先创建regions，来平衡数据的负载。 ## 避免CMS concurrent mode failure HBase使用CMS GC。默认触发GC的时机是当年老代内存达到90%的时候，这个百分比由 -XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=N 这个参数来设置。concurrent mode failed发生在这样一个场景： 当年老代内存达到90%的时候，CMS开始进行并发垃圾收集，于此同时，新生代还在迅速不断地晋升对象到年老代。当年老代CMS还未完成并发标记时，年老代满了，悲剧就发生了。CMS因为没内存可用不得不暂停mark，并触发一次stop the world（挂起所有jvm线程），然后采用单线程拷贝方式清理所有垃圾对象。这个过程会非常漫长。为了避免出现concurrent mode failed，建议让GC在未到90%时，就触发。 通过设置`?-XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=N` 这个百分比， 可以简单的这么计算。如果你的?hfile.block.cache.size 和?hbase.regionserver.global.memstore.upperLimit 加起来有60%（默认），那么你可以设置 70-80，一般高10%左右差不多。 # Hbase客户端优化 ## AutoFlush 将HTable的setAutoFlush设为false，可以支持客户端批量更新。即当Put填满客户端flush缓存时，才发送到服务端。 默认是true。 ## Scan Caching scanner一次缓存多少数据来scan（从服务端一次抓多少数据回来scan） 默认值是 1，一次只取一条。 ## Scan Attribute Selection scan时建议指定需要的Column Family，减少通信量，否则scan操作默认会返回整个row的所有数据（所有Coulmn Family）。 ## Close ResultScanners 通过scan取完数据后，记得要关闭ResultScanner，否则RegionServer可能会出现问题（对应的Server资源无法释放）。 ## Optimal Loading of Row Keys 当你scan一张表的时候，返回结果只需要row key（不需要CF, qualifier,values,timestaps）时，你可以在scan实例中添加一个filterList，并设置 MUST_PASS_ALL操作，filterList中add?FirstKeyOnlyFilter或KeyOnlyFilter。这样可以减少网络通信量。 ## Turn off WAL on Puts 当Put某些非重要数据时，你可以设置writeToWAL(false)，来进一步提高写性能。writeToWAL(false)会在Put时放弃写WAL log。风险是，当RegionServer宕机时，可能你刚才Put的那些数据会丢失，且无法恢复。 ## 启用Bloom Filter Bloom Filter通过空间换时间，提高读操作性能 # 总结 ## hbase.hregion.max.filesize应该设置多少合适 默认值：256M 说明：Maximum HStoreFile size. If any one of a column families' HStoreFiles has grown to exceed this value, the hosting HRegion is split in two. HStoreFile的最大值。如果任何一个Column Family（或者说HStore）的HStoreFiles的大小超过这个值，那么，其所属的HRegion就会Split成两个。 调优： hbase中hfile的默认最大值(hbase.hregion.max.filesize)是256MB，而google的bigtable论文中对tablet的最大值也推荐为100-200MB，这个大小有什么秘密呢？ 众所周知hbase中数据一开始会写入memstore，当memstore满64MB以后，会flush到disk上而成为storefile。当storefile数量超过3时，会启动compaction过程将它们合并为一个storefile。这个过程中会删除一些timestamp过期的数据，比如update的数据。而当合并后的storefile大小大于hfile默认最大值时，会触发split动作，将它切分成两个region。 lz进行了持续insert压力测试，并设置了不同的hbase.hregion.max.filesize，根据结果得到如下结论：值越小，平均吞吐量越大，但吞吐量越不稳定；值越大，平均吞吐量越小，吞吐量不稳定的时间相对更小。 　　为什么会这样呢？推论如下：     a 当hbase.hregion.max.filesize比较小时，触发split的机率更大，而split的时候会将region offline，因此在split结束的时间前，访问该region的请求将被block住，客户端自我block的时间默认为1s。当大量的region同时发生split时，系统的整体访问服务将大受影响。因此容易出现吞吐量及响应时间的不稳定现象 b 当hbase.hregion.max.filesize比较大时，单个region中触发split的机率较小，大量region同时触发split的机率也较小，因此吞吐量较之小hfile尺寸更加稳定些。但是由于长期得不到split，因此同一个region内发生多次compaction的机会增加了。compaction的原理是将原有数据读一遍并重写一遍到hdfs上，然后再删除原有数据。无疑这种行为会降低以io为瓶颈的系统的速度，因此平均吞吐量会受到一些影响而下降。 综合以上两种情况，hbase.hregion.max.filesize不宜过大或过小，256MB或许是一个更理想的经验参数。对于离线型的应用，调整为128MB会更加合适一些，而在线应用除非对split机制进行改造，否则不应该低于256MB ## autoflush=false的影响 　　无论是官方还是很多blog都提倡为了提高hbase的写入速度而在应用代码中设置autoflush=false，然后lz认为在在线应用中应该谨慎进行该设置。原因如下： 　　a autoflush=false的原理是当客户端提交delete或put请求时，将该请求在客户端缓存，直到数据超过2M(hbase.client.write.buffer决定)或用户执行了hbase.flushcommits()时才向regionserver提交请求。因此即使htable.put()执行返回成功，也并非说明请求真的成功了。假如还没有达到该缓存而client崩溃，该部分数据将由于未发送到regionserver而丢失。这对于零容忍的在线服务是不可接受的。 　　b autoflush=true虽然会让写入速度下降2-3倍，但是对于很多在线应用来说这都是必须打开的，也正是hbase为什么让它默认值为true的原因。当该值为true时，每次请求都会发往regionserver,而regionserver接收到请求后第一件事就是写hlog，因此对io的要求是非常高的，为了提高hbase的写入速度，应该尽可能高地提高io吞吐量，比如增加磁盘、使用raid卡、减少replication因子数等 ## 从性能的角度谈table中family和qualifier的设置 对于传统关系型数据库中的一张table，在业务转换到hbase上建模时，从性能的角度应该如何设置family和qualifier呢？ 最极端的，①每一列都设置成一个family，②一个表仅有一个family，所有列都是其中的一个qualifier，那么有什么区别呢？ 　　从读的方面考虑： family越多，那么获取每一个cell数据的优势越明显，因为io和网络都减少了。 　　如果只有一个family，那么每一次读都会读取当前rowkey的所有数据，网络和io上会有一些损失。 　　当然如果要获取的是固定的几列数据，那么把这几列写到一个family中比分别设置family要更好，因为只需一次请求就能拿回所有数据。 　　从写的角度考虑： 　　首先，内存方面来说，对于一个Region，会为每一个表的每一个Family分配一个Store，而每一个Store，都会分配一个MemStore，所以更多的family会消耗更多的内存。 其次，从flush和compaction方面说，目前版本的hbase，在flush和compaction都是以region为单位的，也就是说当一个family达到flush条件时，该region的所有family所属的memstore都会flush一次，即使memstore中只有很少的数据也会触发flush而生成小文件。这样就增加了compaction发生的机率，而compaction也是以region为单位的，这样就很容易发生compaction风暴从而降低系统的整体吞吐量。 第三，从split方面考虑，由于hfile是以family为单位的，因此对于多个family来说，数据被分散到了更多的hfile中，减小了split发生的机率。这是把双刃剑。更少的split会导致该region的体积比较大，由于balance是以region的数目而不是大小为单位来进行的，因此可能会导致balance失效。而从好的方面来说，更少的split会让系统提供更加稳定的在线服务。而坏处我们可以通过在请求的低谷时间进行人工的split和balance来避免掉。 因此对于写比较多的系统，如果是离线应该，我们尽量只用一个family好了，但如果是在线应用，那还是应该根据应用的情况合理地分配family。 ## hbase.regionserver.handler.count  RegionServer端开启的RPC监听器实例个数，也即RegionServer能够处理的IO请求线程数。默认是10.  此参数与内存息息相关。该值设置的时候，以监控内存为主要参考。  对于 单次请求内存消耗较高的Big PUT场景（大容量单次PUT或设置了较大cache的scan，均属于Big PUT）或ReigonServer的内存比较紧张的场景，可以设置的相对较小。  对于 单次请求内存消耗低，TPS（TransactionPerSecond，每秒事务处理量）要求非常高的场景，可以设置的相对大些。