深度剖析HBase负载均衡和性能指标

Posted 2021-04-15 大数据和云计算技术

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了深度剖析HBase负载均衡和性能指标相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

1.概述

在分布式系统中，负载均衡是一个非常重要的功能，HBase通过Region的数量实现负载均衡，即通过hbase.master.loadbalancer.class实现自定义负载均衡算法。下面将为大家剖析HBase负载均衡的相关内容以及性能指标。

2.内容

HBase系统负载均衡是一个周期性的操作，通过负载均衡来均匀分配Region到各个RegionServer上，通过hbase.balancer.period属性来控制负载均衡的时间间隔，默认是5分钟。触发负载均衡操作是有条件的，但是如果发生以下情况则不会触发负载均衡操作：

负载均衡自动操作balance_switch关闭，即：balance_switch false；
HBase Master节点正在初始化操作；
HBase集群中正在执行RIT，即Region正在迁移中；
HBase集群正在处理离线的RegionServer；

2.1 负载均衡算法

HBase执行负载均衡操作的时候，如何判断各个RegionServer节点上的Region个数是否均衡，这里通过以下步骤来判断：

计算均衡值的区间范围，通过总Region个数以及RegionServer节点个数，算出平均Region个数，然后在此基础上计算最小值和最大值；
遍历超过Region最大值的RegionServer节点，将该节点上的Region值迁移出去，直到该节点的Region个数小于等于最大值的Region；
遍历低于Region最小值的RegionServer节点，分配集群中的Region到这些RegionServer上，直到大于等于最小值的Region；
负责上述操作，直到集群中所有的RegionServer上的Region个数在最小值与最大值之间，集群才算到达负载均衡，之后，即使再次手动执行均衡命令，HBase底层逻辑判断会执行忽略操作。

2.2 算法流程实例

下面笔者通过实际的应用场景来给大家剖析HBase负载均衡算法的实现流程。举个例子，假如我们当前有一个5台节点规模的HBase集群(包含Master和RegionServer)，其中2台Master和3台RegionServer组成，每台RegionServer上的Region个数，如图所示：

执行负载均衡操作之前，首先计算集群中总的Region个数，当前实例中集群中的Region总个数为175+56+99=330，然后计算每个RegionServer需要容纳的Region平均值，计算结果：

平均值(110) = 总Region个数(330) / RegionServers总数(3)

计算最小值和最大值来判断HBase集群是否需要进行负载均衡操作，计算公式：

# hbase.regions.slop 权重值，默认为0.2
最小值 = Math.floor(平均值 * (1-0.2))
最大值 = Math.ceil(平均值 * (1+0.2))

HBase集群如果判断各个RegionServer中的最小Region个数大于计算后的最小值，并且最大Region个数小于最大值，这是直接返回不会触发负载均衡操作。根据实例中给出的Region数，计算得出最小值Region为88，最大值Region为120。

由于实例中RegionServer2的Region个数为56，小于最小值Region数88，而RegionServer1的Region个数为175，大于了最大值Region数120，所以需要负载均衡操作。

HBase系统提供管理员命令来操作负载均衡，具体操作命令：

# 使用hbase shell命令进入到HBase控制台，然后开启自动执行负载均衡
hbase(main):001:0> balance_switch true

balance_switch命令底层实现balance_switch.rb和admin.rb文件源码：

module Shell
  module Commands
    class BalanceSwitch < Command
      def help
        <<-EOF
Enable/Disable balancer. Returns previous balancer state.
Examples:

  hbase> balance_switch true
  hbase> balance_switch false
EOF
      end

      def command(enableDisable)
        prev_state = admin.balance_switch(enableDisable) ? 'true' : 'false'
        formatter.row(["Previous balancer state : #{prev_state}"])
        prev_state
      end
    end
  end
end

#----------------------------------------------------------------------------------------------
# Enable/disable balancer
# Returns previous balancer switch setting.
def balance_switch(enableDisable)
  @admin.setBalancerRunning(
     java.lang.Boolean.valueOf(enableDisable), java.lang.Boolean.valueOf(false)
  )
end

此命令输出的是之前负载均衡器balancer的开关设置，再看balance_switch命令处理实现源码：

/**
  * Assigns balancer switch according to BalanceSwitchMode
  * @param b new balancer switch
  * @param mode BalanceSwitchMode
  * @return old balancer switch
  */
boolean switchBalancer(final boolean b, BalanceSwitchMode mode) throws IOException {
    boolean oldValue = master.loadBalancerTracker.isBalancerOn();
    boolean newValue = b;
    try {
      if (master.cpHost != null) {
        master.cpHost.preBalanceSwitch(newValue);
      }
      try {
        if (mode == BalanceSwitchMode.SYNC) {
          synchronized (master.getLoadBalancer()) {
            master.loadBalancerTracker.setBalancerOn(newValue);
          }
        } else {
          master.loadBalancerTracker.setBalancerOn(newValue);
        }
      } catch (KeeperException ke) {
        throw new IOException(ke);
      }
      LOG.info(master.getClientIdAuditPrefix() + " set balanceSwitch=" + newValue);
      if (master.cpHost != null) {
        master.cpHost.postBalanceSwitch(oldValue, newValue);
      }
      master.getLoadBalancer().updateBalancerStatus(newValue);
    } catch (IOException ioe) {
      LOG.warn("Error flipping balance switch", ioe);
    }
    return oldValue;
}

此时HBase负载均衡自动操作就开启完毕，但是如果我们需要立即均衡集群的Region个数怎么办？这里HBase也提供管理命令，通过balancer命令来实现，操作命令：

hbase(main):001:0> balancer

balancer命令实现查看balancer.rb和admin.rb文件源码：

module Shell
  module Commands
    class Balancer < Command
      def help
        <<-EOF
Trigger the cluster balancer. Returns true if balancer ran and was able to
tell the region servers to unassign all the regions to balance  (the re-assignment itself is async).
Otherwise false (Will not run if regions in transition).
Parameter tells master whether we should force balance even if there is region in transition.

WARNING: For experts only. Forcing a balance may do more damage than repair
when assignment is confused

Examples:

  hbase> balancer
  hbase> balancer "force"
EOF
      end

      def command(force = nil)
        force_balancer = 'false'
        if force == 'force'
          force_balancer = 'true'
        elsif !force.nil?
          raise ArgumentError, "Invalid argument #{force}."
        end
        formatter.row([admin.balancer(force_balancer) ? 'true' : 'false'])
      end
    end
  end
end

#----------------------------------------------------------------------------------------------
# Requests a cluster balance
# Returns true if balancer ran
def balancer(force)
  @admin.balancer(java.lang.Boolean.valueOf(force))
end

该命令通过调用负载均衡器balancer的balanceCluster()方法生成负载均衡计划执行集群的负载均衡操作，Master实现负载均衡底层源码：

public boolean balance(boolean force) throws IOException {
    // if master not initialized, don't run balancer.
    if (!isInitialized()) {
      LOG.debug("Master has not been initialized, don't run balancer.");
      return false;
    }

    if (isInMaintenanceMode()) {
      LOG.info("Master is in maintenanceMode mode, don't run balancer.");
      return false;
    }

    int maxRegionsInTransition = getMaxRegionsInTransition();
    synchronized (this.balancer) {
      // If balance not true, don't run balancer.
      if (!this.loadBalancerTracker.isBalancerOn()) return false;
      ...
      boolean isByTable = getConfiguration().getBoolean("hbase.master.loadbalance.bytable", false);
      Map<TableName, Map<ServerName, List<RegionInfo>>> assignmentsByTable =
        this.assignmentManager.getRegionStates().getAssignmentsByTable(!isByTable);

      List<RegionPlan> plans = new ArrayList<>();

      //Give the balancer the current cluster state.
      this.balancer.setClusterMetrics(getClusterMetricsWithoutCoprocessor());
      this.balancer.setClusterLoad(assignmentsByTable);

      for (Map<ServerName, List<RegionInfo>> serverMap : assignmentsByTable.values()) {
        serverMap.keySet().removeAll(this.serverManager.getDrainingServersList());
      }
      for (Entry<TableName, Map<ServerName, List<RegionInfo>>> e : assignmentsByTable.entrySet()) {
        List<RegionPlan> partialPlans = this.balancer.balanceCluster(e.getKey(), e.getValue());
        if (partialPlans != null) plans.addAll(partialPlans);
      }

      long balanceStartTime = System.currentTimeMillis();
      long cutoffTime = balanceStartTime + this.maxBlancingTime;
      int rpCount = 0;  // number of RegionPlans balanced so far
      if (plans != null && !plans.isEmpty()) {
        int balanceInterval = this.maxBlancingTime / plans.size();
        LOG.info("Balancer plans size is " + plans.size() + ", the balance interval is "
            + balanceInterval + " ms, and the max number regions in transition is "
            + maxRegionsInTransition);

        for (RegionPlan plan: plans) {
          LOG.info("balance " + plan);
          //TODO: bulk assign
          this.assignmentManager.moveAsync(plan);
          rpCount++;

          balanceThrottling(balanceStartTime + rpCount * balanceInterval, maxRegionsInTransition,
            cutoffTime);

          // if performing next balance exceeds cutoff time, exit the loop
          if (rpCount < plans.size() && System.currentTimeMillis() > cutoffTime) {
            // TODO: After balance, there should not be a cutoff time (keeping it as
            // a security net for now)
            LOG.debug("No more balancing till next balance run; maxBalanceTime="
                + this.maxBlancingTime);
            break;
          }
        }
      }

      ...
    }
    // If LoadBalancer did not generate any plans, it means the cluster is already balanced.
    // Return true indicating a success.
    return true;
}

但是这样每次手动执行，每次均衡的个数不一定能满足要求，那么我们可以通过封装该命令，用脚本来调度执行，具体实现代码：

#! /bin/bash

num=$1

echo "[`date "+%Y-%m-%d %H:%M:%S"`] INFO : RegionServer Start Balancer..."
if [ ! -n "$num" ]; then
    echo "[`date "+%Y-%m-%d %H:%M:%S"`] INFO : Default Balancer 20 Times."
    num=20
elif [[ $num == *[!0-9]* ]]; then
    echo "[`date "+%Y-%m-%d %H:%M:%S"`] INFO : Input [$num] Times Must Be Number."
    exit 1
else
    echo "[`date "+%Y-%m-%d %H:%M:%S"`] INFO : User-Defined Balancer [$num] Times."
fi

for (( i=1; i<=$num; i++ ))
do
    echo "[`date "+%Y-%m-%d %H:%M:%S"`] INFO : Balancer [$i] Times,Total [$num] Times."
    echo "balancer"|hbase shell
    sleep 5
done

此脚本默认执行20次，可以通过输入整型参数来自定义执行次数。

当HBase集群检查完所有的RegionServer上的Region个数已打要求，那么此时集群的负载均衡操作就已经完成了。如果没有达到要求，可以再次执行上述脚本，直到所有的Region个数在最小值和最大值之间为止。当HBase集群中所有的RegionServer完成负载均衡后，实例中的各个RegionServer上的Region个数分布，如图所示：

深度剖析HBase负载均衡和性能指标

此时各个RegionServer节点上的Region个数均在最小值和最大值范围内，HBase集群各个RegionServer节点上的Region处理均衡状态。

3.性能指标

HBase系统有一个非常重要的性能指标，那就是集群处理请求的延时。HBase系统为了反应集群内部处理请求所耗费的时间提供一个工具类即：

org.apache.hadoop.hbase.tool.Canary

此类主要用户检查HBase系统的耗时状态。如果不知道使用方法，通过help命令来查看具体的用法，操作命令：

hbase org.apache.hadoop.hbase.tool.Canary -help

(1)查看集群中每个表中每个Region的耗时情况

hbase org.apache.hadoop.hbase.tool.Canary

(2)查看money表中每个Region的耗时情况，多个表之间使用空格分割

# 查看money表和person表
hbase org.apache.hadoop.hbase.tool.Canary money person

(3)查看每个RegionServer的耗时情况

hbase org.apache.hadoop.hbase.tool.Canary -regionserver dn1

通常情况下我们比较关注每个RegionServer节点的耗时情况，将该命令封装一下，然后打印集群中每个RegionServer的耗时情况，脚本实现：

#########################################################
# 将捕获的RS耗时，写入到InfluxDB中进行存储，用于绘制历史趋势图
#########################################################
#!/bin/bash

post_influxdb_write='http://influxdb:8086/write?db=telegraf_rs'

source /home/hadoop/.bash_profile

for i in `cat rs.list`
    do
        timespanStr=`(hbase org.apache.hadoop.hbase.tool.Canary -regionserver $i 2>&1) | grep tool.Canary`
        timespanMs=`echo $timespanStr|awk -F ' ' '{print $NF}'`
        timespan=`echo $timespanMs|awk -F "ms" '{print $1}'`
        echo `date +'%Y-%m-%d %H:%M:%S'` INFO : RegionServer $i delay $timespanMs .
        currentTime=`date "+%Y-%m-%d %H:%M:%S"`
        currentTimeStamp=`date -d "$currentTime" +%s`
        insert_sql="regionsever,host=$i value=$timespan ${currentTimeStamp}000000000"
        #echo $insert_sql
        curl -i -X POST "$post_influxdb_write" --data-binary "$insert_sql"
    done 
exit

4.总结

维护HBase集群，比如重启某几个RegionServer节点后，可能会发送Region不均衡的情况，这时如果开启自动均衡后，需要立即使当前集群上其他RegionServer上的Region处于均衡状态，那么就可以使用手动均衡操作。另外，HBase集群各个RegionServer的耗时情况，能够反映当前集群的健康状态。