背景

hbase主叢集在生產環境已穩定執行有1年半時間，最大的單表region數已達7200多個，每天新增入庫量就有百億條，對hbase的認識經歷了懵懂到熟的過程。為了應對業務資料的壓力，hbase入庫也由最初的單機多執行緒升級為有容災機制的分散式入庫，為及早發現叢集中的問題，還開發了一套對hbase叢集服務和應用全面監控的報警系統。總結下hbase化(針對0.94版本)方面的一些經驗也算對這兩年hbase工作的一個描述。

服務端

1.hbase.regionserver.handler.count：rpc請求的執行緒數量，預設值是10，生產環境建議使用100，也不是越大越好，特別是當請求內容很大的時候，比如scan/put幾M的資料，會佔用過多的記憶體，有可能導致頻繁的GC，甚至出現記憶體溢位。

2.hbase.master.distributed.log.splitting：預設值為true，建議設為false。關閉hbase的分散式日誌切割，在log需要replay時，由master來負責重放

3.hbase.regionserver.hlog.splitlog.writer.threads：預設值是3，建議設為10，日誌切割所用的執行緒數

4.hbase.snapshot.enabled：快照功能，預設是false(不開啟)，建議設為true，特別是對某些關鍵的表，定時用快照做備份是一個不錯的選擇。

5.hbase.hregion.max.filesize：預設是10G， 如果任何一個column familiy裡的StoreFile超過這個值, 那麼這個Region會一分為二，因為region分裂會有短暫的region下線時間(通常在5s以內)，為減少對業務端的影響，建議手動定時分裂，可以設定為60G。

6.hbase.hregion.majorcompaction：hbase的region主合併的間隔時間，預設為1天，建議設定為0，禁止自動的major主合併，major合併會把一個store下所有的storefile重寫為一個storefile檔案，在合併過程中還會把有刪除標識的資料刪除，在生產叢集中，主合併能持續數小時之久，為減少對業務的影響，建議在業務低峰期進行手動或者通過指令碼或者api定期進行major合併。

7.hbase.hregion.memstore.flush.size：預設值128M，單位位元組，一旦有memstore超過該值將被flush，如果regionserver的jvm記憶體比較充足(16G以上)，可以調整為256M。

8.hbase.hregion.memstore.block.multiplier：預設值2，如果一個memstore的記憶體大小已經超過hbase.hregion.memstore.flush.size * hbase.hregion.memstore.block.multiplier，則會阻塞該memstore的寫操作，為避免阻塞，建議設定為5，如果太大，則會有OOM的風險。如果在regionserver日誌中出現"Blocking updates for '<threadName>' on region <regionName> : memstore size <多少M> is >= than blocking <多少M> size"的資訊時，說明這個值該調整了。

9.hbase.hstore.compaction.min：預設值為3，如果任何一個store裡的storefile總數超過該值，會觸發預設的合併操作，可以設定5~8，在手動的定期major compact中進行storefile檔案的合併，減少合併的次數，不過這會延長合併的時間，以前的對應引數為hbase.hstore.compactionThreshold。

10.hbase.hstore.compaction.max：預設值為10,一次最多合併多少個storefile，避免OOM。

11.hbase.hstore.blockingStoreFiles：預設為7，如果任何一個store(非.META.表裡的store)的storefile的檔案數大於該值，則在flush memstore前先進行split或者compact，同時把該region新增到flushQueue，延時重新整理，這期間會阻塞寫操作直到compact完成或者超過hbase.hstore.blockingWaitTime(預設90s)配置的時間，可以設定為30，避免memstore不及時flush。當regionserver執行日誌中出現大量的“Region <regionName> has too many store files; delaying flush up to 90000ms"時，說明這個值需要調整了

12.hbase.regionserver.global.memstore.upperLimit：預設值0.4，regionserver所有memstore佔用記憶體在總記憶體中的upper比例，當達到該值，則會從整個regionserver中找出最需要flush的region進行flush，直到總記憶體比例降到該數以下，採用預設值即可。

13.hbase.regionserver.global.memstore.lowerLimit：預設值0.35，採用預設值即可。

14.hbase.regionserver.thread.compaction.small：預設值為1，regionserver做Minor Compaction時執行緒池裡執行緒數目,可以設定為5。

15.hbase.regionserver.thread.compaction.large：預設值為1，regionserver做Major Compaction時執行緒池裡執行緒數目，可以設定為8。

16.hbase.regionserver.lease.period：預設值60000(60s)，客戶端連線regionserver的租約超時時間，客戶端必須在這個時間內彙報，否則則認為客戶端已死掉。這個最好根據實際業務情況進行調整

17.hfile.block.cache.size：預設值0.25，regionserver的block cache的記憶體大小限制，在偏向讀的業務中，可以適當調大該值，需要注意的是hbase.regionserver.global.memstore.upperLimit的值和hfile.block.cache.size的值之和必須小於0.8。

18.dfs.socket.timeout：預設值60000(60s)，建議根據實際regionserver的日誌監控發現了異常進行合理的設定，比如我們設為900000，這個引數的修改需要同時更改hdfs-site.xml

19.dfs.datanode.socket.write.timeout：預設480000(480s),有時regionserver做合併時，可能會出現datanode寫超時的情況，480000 millis timeout while waiting for channel to be ready for write，這個引數的修改需要同時更改hdfs-site.xml

jvm和垃圾收集引數：

export HBASE_REGIONSERVER_OPTS="-Xms36g -Xmx36g -Xmn1g -XX:+UseParNewGC -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:+UseCMSCompactAtFullCollection -XX:CMSFullGCsBeforeCompaction=15 -XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=70 -verbose:gc -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCTimeStamps -Xloggc:/data/logs/gc-$(hostname)-hbase.log"

由於我們伺服器記憶體較大(96G),我們給一部分regionserver的jvm記憶體開到64G，到現在為止，還沒有發生過一次full gc，hbase在記憶體使用控制方面確實下了不少功夫，比如各種blockcache的實現，細心的同學可以看原始碼。

Client端

1.hbase.client.write.buffer：預設為2M，寫快取大小，推薦設定為5M，單位是位元組，當然越大佔用的記憶體越多，此外測試過設為10M下的入庫效能，反而沒有5M好
2.hbase.client.pause：預設是1000(1s),如果你希望低延時的讀或者寫，建議設為200，這個值通常用於失敗重試，region尋找等
3.hbase.client.retries.number：預設值是10，客戶端最多重試次數,可以設為11，結合上面的引數，共重試時間71s
4.hbase.ipc.client.tcpnodelay：預設是false，建議設為true，關閉訊息緩衝
5.hbase.client.scanner.caching：scan快取，預設為1，避免佔用過多的client和rs的記憶體，一般1000以內合理，如果一條資料太大，則應該設定一個較小的值，通常是設定業務需求的一次查詢的資料條數
如果是掃描資料對下次查詢沒有幫助，則可以設定scan的setCacheBlocks為false，避免使用快取；
6.table用完需關閉，關閉scanner
7.限定掃描範圍：指定列簇或者指定要查詢的列，指定startRow和endRow
8.使用Filter可大量減少網路消耗
9.通過java多執行緒入庫和查詢，並控制超時時間。後面會共享下我的hbase單機多執行緒入庫的程式碼
10.建表注意事項：
開啟壓縮
合理的設計rowkey
進行預分割槽
開啟bloomfilter

zookeeper調優

1.zookeeper.session.timeout：預設值3分鐘，不可配置太短，避免session超時，hbase停止服務，線上生產環境由於配置為1分鐘，如果太長，當regionserver掛掉，zk還得等待這個超時時間(已有patch修復)，從而導致master不能及時對region進行遷移。
2.zookeeper數量：建議5個或者7個節點。給每個zookeeper 4G左右的記憶體，最好有獨立的磁碟。
3.hbase.zookeeper.property.maxClientCnxns：zk的最大連線數，預設為300，無需調整。
4.設定作業系統的swappiness為0，則在實體記憶體不夠的情況下才會使用交換分割槽，避免GC回收時會花費更多的時間，當超過zk的session超時時間則會出現regionserver宕機的誤報

hdfs調優

1.dfs.name.dir：namenode的資料存放地址，可以配置多個，位於不同的磁碟並配置一個nfs遠端檔案系統，這樣namenode的資料可以有多個備份
2.dfs.namenode.handler.count：namenode節點RPC的處理執行緒數，預設為10，可以設定為60
3.dfs.datanode.handler.count：datanode節點RPC的處理執行緒數，預設為3，可以設定為30
4.dfs.datanode.max.xcievers：datanode同時處理檔案的上限，預設為256，可以設定為8192

其它

列族名、column名、rowkey均會儲存到hfile中，因此這幾項在設計表結構時都儘量短些
regionserver的region數量不要過1000，過多的region會導致產生很多memstore，可能會導致記憶體溢位，也會增加major compact的耗時。

結語

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