HBase集群中RegionServer崩潰快速恢復(fù)探索

2015-07-15 14:38:38

云計算是分布式處理、并行處理和網(wǎng)格計算的發(fā)展，可以提供近乎無限的廉價存儲和計算能力，特別適合于日益暴增的海量數(shù)據(jù)的存儲和處理。在云計算領(lǐng)域中，Hadoop體系獨樹一幟，其豐富的子系統(tǒng)可以滿足多種領(lǐng)域和行業(yè)的應(yīng)用需求，而其中的HBase作為一種非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)庫，特別適合于各種非結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化的松散數(shù)據(jù)的存儲和管理。

摘要：本文主要介紹了HBaseRegionServer與Zookeeper間的交互過程，闡述RegionServer崩潰后的恢復(fù)機制，并在此基礎(chǔ)上提出了幾點優(yōu)化的恢復(fù)措施。優(yōu)化后的恢復(fù)措施大大縮短了RegionServer崩潰后的故障恢復(fù)時間和業(yè)務(wù)中斷時間，從而提高了HBase集群的穩(wěn)定性和可靠性。

0 引言

隨著互聯(lián)網(wǎng)和通信行業(yè)的迅猛發(fā)展，積聚的各種數(shù)據(jù)呈急劇增長態(tài)勢。這些海量數(shù)據(jù)既蘊含著豐富的信息和資源，又面臨著信息有效管理和提取的難題。云計算是分布式處理、并行處理和網(wǎng)格計算的發(fā)展，可以提供近乎***的廉價存儲和計算能力，特別適合于日益暴增的海量數(shù)據(jù)的存儲和處理。在云計算領(lǐng)域中，Hadoop體系獨樹一幟，其豐富的子系統(tǒng)可以滿足多種領(lǐng)域和行業(yè)的應(yīng)用需求，而其中的HBase作為一種非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)庫，特別適合于各種非結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化的松散數(shù)據(jù)的存儲和管理。

HBase是一個高可靠性、高性能、面向列、可伸縮、實時讀寫的分布式存儲數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)[1-3]。HBase建立在HDFS分布式文件系統(tǒng)基礎(chǔ)之上，其中的數(shù)據(jù)最終以HFile的格式存儲在HDFS之上;HBase可以通過內(nèi)嵌的MapReduce組件實現(xiàn)復(fù)雜任務(wù)的并行和分布處理，具有很高的性能。

1 HBase體系結(jié)構(gòu)

HBase主要由HMaster和RegionServer兩部分組成，輔以Zookeeper協(xié)調(diào)集群中各網(wǎng)元之間的數(shù)據(jù)共享和訪問，其組成框圖如圖1所示[4]。

(1)Client：訪問HBase的接口，維護著一些加快HBase訪問的緩存，比如Region的位置信息等。

(2)Master：負責(zé)Region到RegionServer的分配以及映射關(guān)系維護;管理集群中的RegionServer及其負載均衡;維護數(shù)據(jù)表和其所在Region的元數(shù)據(jù)信息;處理表級的操作請求等。

(3)RegionServer：維護Master分配給它的Region，處理對這些Region的讀寫請求;負責(zé)運行過程中過大的Region的Split和Compact操作。

(4)Zookeeper：保證任何時候集群中只有一個激活的Master;存儲RootRegion和Master的位置;存儲所有RegionServer的位置并實時監(jiān)控其狀態(tài);存儲HBase的其他運行所需的信息[5]。

HBase中的數(shù)據(jù)單元通過主鍵、列簇、列名和版本號唯一確定，所有行按字典順序排列。HBase中的表在行的方向上分割為多個Region，每個Region只存儲表中某一范圍的數(shù)據(jù)，并且每個Region只能被一個RegionServer管理。Region由一個或者多個Store組成，每個Store保存一個列簇;Store又由一個MemStore和0至多個storefile組成，storefile以HFile的格式存儲于HDFS上。

由此可見，HBase中的表通常被劃分為多個Region，而各個Region可能被不同的RegionServer所管理。客戶端通過Master和相關(guān)操作獲取目標(biāo)Region的位置后，最終通過RegionServer完成對用戶表的讀寫請求。因此，如果某個RegionServer異常，客戶端對其所管理的Region的訪問就會失敗，造成了業(yè)務(wù)中斷，這在在線系統(tǒng)中是不可接受的。雖然HBase中實現(xiàn)了RegionServer異常后的自動恢復(fù)機制，但是這種機制的時延很大，不能滿足實際應(yīng)用需求。因此，本文針對這部分進行了研究，并提出了一種可以快速、高效恢復(fù)業(yè)務(wù)的方法。

2 HBase集群與Zookeeper交互機制分析

在HBase的使用過程中，Zookeeper起著至關(guān)重要的作用。正是Zookeeper的存在，使得HBase的運行更加穩(wěn)定和高效。

在配置環(huán)境中，Zookeeper集群中的HBase的目錄如圖2所示。

HBase集群的相關(guān)信息存儲在Zookeeper集群中的hbase目錄(這個目錄是可以配置的)下，其中master目錄存儲HMaster的位置等相關(guān)信息，rs目錄存儲所有的RegionServer的位置等相關(guān)信息。

在HMaster啟動時，會在Zookeeper集群中創(chuàng)建自己的ZNode臨時節(jié)點并獲得該節(jié)點的獨占鎖，該節(jié)點位于Zookeeper集群中的/hbase/master目錄下。同時會在所有的其他目錄上創(chuàng)建監(jiān)聽，這樣當(dāng)其他節(jié)點的狀態(tài)發(fā)生變化時，HMaster就可以立即感知從而進行相應(yīng)的處理。

在RegionServer啟動時，會在Zookeeper集群中創(chuàng)建自己的ZNode臨時節(jié)點并獲得該節(jié)點的獨占鎖，這個節(jié)點位于Zookeeper集群中的/hbase/rs目錄下。

RegionServer會通過Socket連接向Zookeeper集群發(fā)起Session會話，會話建立后在Zookeeper集群中創(chuàng)建屬于自己的臨時節(jié)點ZNode。這個節(jié)點的狀態(tài)是由Zookeeper集群依據(jù)Session的狀態(tài)來維護的。

RegionServer作為客戶端，向Zookeeper集群的Server端發(fā)起Session會話請求。Session建立后，會以唯一的SessionID作為標(biāo)示。Client會定期向Server端發(fā)送Ping消息來表達該Session的存活狀態(tài);而Server端收到Ping消息時會更新當(dāng)前Session的超時時間。如此，對于Client而言，只要Ping信息可達則表明該Session激活;對于Server而言，只要Session未超時則表明該Session激活。

在Server端，Zookeeper會啟動專門的SessionTrackerImpl線程來處理Session的相關(guān)狀態(tài)遷移問題，該線程每隔tickTime(Zookeeper配置文件中指定，默認為2 s)時間遍歷一次Session列表，如果超時則立即關(guān)閉此Session，同時刪除與該Session關(guān)聯(lián)的臨時節(jié)點，并將該事件通知給注冊了該節(jié)點事件的組件。在HBase集群中，這就意味著如果RegionServer崩潰，則Zookeeper需要在Session超時后才能通知Master，后者才能啟動故障恢復(fù)。

而Session的超時時間是這樣確定的：HBase默認的Timeout為180 s，在創(chuàng)建Session時會將該參數(shù)傳遞給Server端。最終協(xié)商確定的Session的超時時間由Zookeeper的配置參數(shù)決定，處于Zookeeper集群minSessionTimeout和maxSessionTimeout之間。默認的minSessionTimeout=2×tickTime(默認2 s)=4 s，maxSessionTimeout=20×tickTime=40 s。不管Client傳遞的Timeout多大，最終協(xié)商確定的Session的Timeout時間都在4~40 s之間，實現(xiàn)代碼如下。如果一切按照默認配置，則Session的Timeout為40 s。

int sessionTimeout=connReq.getTimeOut; 
 
int minSessionTimeout=getMinSessionTimeout; 
 
if(sessionTimeout 
 
sessionTimeout=minSessionTimeout; 
 
} 
 
int maxSessionTimeout=getMaxSessionTimeout; 
 
if(sessionTimeout>maxSessionTimeout){ 
 
sessionTimeout=maxSessionTimeout; 
 
} 
 
cnxn.setSessionTimeout(sessionTimeout);

經(jīng)以上分析，可以得出以下結(jié)論：Session存活意味著RegionServer存活;Session超時意味著RegionServer啟動時創(chuàng)建的ZNode節(jié)點被刪除，也就表明該RegionServer異常。

#p#

3 HBase中RegionServer異常后的恢復(fù)機制分析

通過以上的分析可以看出，當(dāng)HBase集群中的一個RegionServer崩潰(如RegionServer進程掛掉)后，此時該RegionServer和Zookeeper集群的Server間的Socket連接會斷開，但是二者之間的Session由于有超時時間的存在而不會立即被刪除，需要等到Session超時之后才會被Zookeeper集群刪除，只有Session超時了Zookeeper集群才會刪除該RegionServer啟動時創(chuàng)建的臨時節(jié)點。只有Zookeeper集群中代表此RegionServer的節(jié)點刪除后，HMaster才可以得知該RegionServer發(fā)生故障，才能啟動故障恢復(fù)流程。HMaster恢復(fù)故障時，將故障RegionServer所管理的Region一個一個重新分配到集群中。

由此可得出以下結(jié)論：Session Timeout的存在使得HMaster無法立即發(fā)現(xiàn)故障RegionServer，從而延遲了故障的恢復(fù)時間，間接增加了業(yè)務(wù)中斷的時間。同時，HMaster重新分配Region的處理過程效率太低，尤其是Region數(shù)目很大時。

4 改進的RegionServer異常后的恢復(fù)措施

針對以上場景，本文進行了如下改進：

(1)在RegionServer的啟動腳本中加入特殊處理的代碼，在該RegionServer的進程結(jié)束前自動刪除其在Zookeeper集群中創(chuàng)建的ZNode節(jié)點，這樣HMaster就能立即感知到RegionServer的狀態(tài)異常事件，盡早地啟動異常恢復(fù)，代碼如下。

cleanZNode 
 
{ 
 
if[-f $HBASE_ZNODE_FILE];then 
 
#call ZK to delete the node 
 
ZNODE=`cat $HBASE_ZNODE_FILE` 
 
$bin/hbase zkcli delete $ZNODE>/dev/null 2>&1 
 
rm $HBASE_ZNODE_FILE 
 
fi 
 
}

(2)在HMaster的恢復(fù)過程中加入特殊處理的代碼，通過批量處理，將故障RegionServer所管理的Region一次性地分配到集群中，如同HBase集群啟動時批量分配Region的過程，提高Region分配的速度。所謂批量分配，就是先獲取故障RegionServer所管理的Region數(shù)目rn和存活的RegionServer的數(shù)目rs，按照平均負載的原則，在每個存活的RegionServer上分配rn/rs個Region。這樣就可以將多個Region一次分配給一個RegionServer;而原來的分配過程則是一次分配一個Region到一個RegionServer上，顯然改進后的處理效率更高，尤其是Region數(shù)目較多時尤為明顯。

采用以上的處理方式后，HBase集群中當(dāng)一個或幾個RegionServer發(fā)生故障后，業(yè)務(wù)的恢復(fù)速度提升了幾十倍，從最初的故障恢復(fù)時間40 s左右到現(xiàn)在的幾秒，實測數(shù)據(jù)如表1所示。

5 結(jié)論

本文在論述HBase集群與Zookeeper集群的交互機制以及RegionServer發(fā)生故障后的異常處理恢復(fù)機制的基礎(chǔ)上，提出了提高恢復(fù)效率、降低業(yè)務(wù)中斷時間的改進方案。該方案對于RegionServer進程的異常終止和崩潰有很好的處理效果，但是對于RegionServer斷電等物理事件導(dǎo)致的異常則無效，這種情況只能依靠Session Timeout后的處理流程。批量恢復(fù)的處理對所有的恢復(fù)過程都是有效的，雖然其提供的改進空間較小。總體說來，本文提出的RegionServer崩潰后的改進措施在通常情況下能夠較好地改進現(xiàn)有HBase集群的性能，縮短故障恢復(fù)時間，提高故障恢復(fù)效率，從而能有效縮短業(yè)務(wù)中斷時間。

參考文獻

[1] Apache. HBase-0.96.2 release notes[EB/OL]. [2013-07-21].http：//qnalist.com/q/hbase-user.

[2] Cloudera. HBase-0.94.2-cdh4.2.0 reference guidep[EB/OL].[2013-07-28].http：//newitfarmer.com/category/big_data/cloudera-big_data.

[3] 陸嘉恒. Hadoop實戰(zhàn)(第二版)[M]. 北京：機械工業(yè)出版社，2012.

[4] GEORGE L. HBase： the definitive guide[M]. Sebastopol： O′Reilly Media， 2011.

[5] Apache. ZooKeeper-3.4.5 release notes[EB/OL]. [2012-11-19].http：//zookeeper.apache.org/doc/r.3.4.5.

責(zé)任編輯：Ophira 來源：電子技術(shù)應(yīng)用

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