HBase优化 | RegionServer从17台优化到10台总结

Posted 2021-04-18 HBase技术社区

本文是前几篇文章的小结，介绍如何通过技术手段，挖掘HBase服务的潜力，将分组的服务器数从17台降低到10台。

确定优化目标
沟通交流后，业务方更看重降低成本。数据量梳理后略有降低，保证吞吐，无长期请求堆积前提下可以放宽延时要求。为了更快的进行优化，放宽稳定性可以要求接受短期波动。
另外，该分组的RegionServer之前存在不稳定的问题，这次优化也一并解决。

系统资源瓶颈和优化效果
降低成本，即省机器，就是用更少的服务器满足业务需求。需要搞清楚单台服务器的瓶颈在哪。下面分析单台服务器的指标和优化效果。

CPU利用率
因为HBase是重IO，轻计算的服务，一般来说HBase服务CPU利用率较低。优化前单台CPU利用率平均在5%，峰值在10%左右。直接机器减半也没有压力。
空闲的CPU利用率，可以用来置换更高的存储压缩比，节约存储空间。更多的业务线程和GC线程，提高吞吐能力，减少GC对系统吞吐和延时毛刺的影响。
峰值CPU在40%以下，说明CPU资源充足富裕，可以减机器，用CPU换存储空间，提高业务吞吐。

内存使用
256GB内存，datanode 4g，RegionServer堆内50g，堆外100g，空闲大概100g。可以提高单机RegionServer内存到堆内100g，堆外120g，留10%的空闲。
提高内存的好处很多。单机负载不变的前提下，增加堆内内存，可以降低GC频率减少毛刺出现频率，降低GC时间占比提高吞吐(另外如果Mixed GC周期能超过大多数Region Flush的周期，回收会更有效率)。增加MemStore写缓存，可以降低写放大效应，从而降低网络和磁盘IO。降低写放大，还可以减少Compact，提高缓存有效性从而增加缓存命中率，进一步降低读IO，减少读请求延时。增加堆外内存，可以缓存命中率。
举个例子，一台服务器提高内存使用量，同时Region数变为其他服务器的2倍。堆外内存增加20%而Region数翻倍，单纯数字上来看缓存命令率应该下降，实际稳定后命中率保持在96%高于其他服务器的94%，这就是降低Compact提高命中率的收益。
增大内存的坏处是，单次GC时间会更长，极端情况下请求延时的毛刺会更明显。另外一些HBase内部的数据结构，如MemStore的ConcurrentSkipListMap，对象数太多性能会下降的很厉害，需要结合用户需求，在Region数，hbase-site参数，GC参数上综合考虑，做一个权衡。

网络IO
网络In 20MB，Out 40到100MB波动。万兆网卡峰值也就百MB以内，机器数砍半没压力。

磁盘IO
非Major Compact时段，磁盘读流量较高，高峰期200MB到300MB，主要来自Compact。写流量50MB/s。磁盘流量较高是个瓶颈，需要技术优化。
磁盘读流量主要是本地RegionServer业务读和Compact读，写流量主要是本地RegionServer写wal，flush，compact，以及其他datanode的写副本。
网络in主要是业务写入请求和其他datanode写副本请求，网络out主要是业务查询响应和RegionServer写WAL，Flush，Compact写其他datanode副本的请求。
由于业务查询主要走内存缓存(95%)，HFile又有很高的压缩比(1:5左右)，如果不考虑服务端filter过滤的情况，业务读引起的磁盘IO应该只是网络查询响应IO的百分之一。
用户的业务场景没用filter，所以可以推论读IO主要来自Compact ，验证了写放大效应明显。
经过参数优化降低写放大效应，Region数不变，单机磁盘读IO下降到之前的1/3，80MB左右。
又经过Region合并，参数继续优化，单机两倍Region负载，读IO保持在150MB到200MB之间，比之前单倍Region负载还要低很多。

存储量
集群存储峰值大概有三个时间点，每周Major Compact前，每周Major Compact后，Major Compact中(大概是major compact前存储*(1+并发major region数/总Region数))。
目前没有明确用哪个存储量衡量峰值，一般定期检查，发现用到差不多了就和用户沟通加机器。不允许独立分组存储总量大于分组机器所提供的存储总量。
在Major Compact前取了数据的总量，刚好跟10台的存储量差不多，可以降低到10台。

稳定性
如系列文章上一篇GC执行细节和参数调优方法论详所说，分组之前存在稳定性的问题。出现问题时需要人工操作迁移Region，重启。当机器数减到17台，直接减机器立刻加剧了问题出现的频率。经分析，问题主要出在GC参数上，详见上一篇文章。

综述
通过瓶颈分析，解决了磁盘IO问题后，10台服务器是存储量瓶颈，所以第一步的目标是降到10台。

优化细节
合并Region

之前分组17台，单机Region数大概500上下，Region数太多导致Flush都是小文件，写放大罪魁祸首。合并小于10g 的Region，将Region数降低到单机130+，写放大效应立刻降低了，可以减少机器数了。
一个批量写请求，RegionServer内写多个Region是串行的，这个角度减少Region数可以改善写延时。同时单个Region MemStore太大，ConcurrentSkipListMap的结构插入性能会降低。目前没发现减少Region后明显的写延时差别。杭州的同事分享过阿里对MemStore数据结构的优化，版本升级到1.4.8后可以评估能否用的到。
另外，大Region会导致Major Compact 压力更大。这个可以通过修改Compact Policy来解决。

HBase参数调整
增大内存

堆内存 50g->100g
堆外内存 100g->120g

大内存降低写放大效应，提高读缓存命中率，支持更高的吞吐能力。改善GC表现。

基础配置

hbase.regionserver.handler.count 192->384
hbase.ipc.server.callqueue.read.share 无->0.4
hbase.ipc.server.callqueue.handler.factor 无->0.2

两倍Region后，监控看当前Handler经常达到192上限，按其他公司经验调大一倍。有时能打到上限。
线程多可以减少队列等待时间，可能增加请求处理时间，监控看，调大能显著减少队列等待时间p99，请求时间p99没有明显变化。
读写分离主要是能降低p99，避免慢写入/高并发scan等耗时长的操作堵塞句柄。192个句柄时，等待队列的p99有时会持续在500ms-1s左右。调大到384，增加读写分离，等待队列p99就维持在100ms以下了。
5个句柄使用一个队列，是为了降低高并发时的锁资源争抢。需要权衡队列比例，如果1，2个句柄就使用一个队列，很容易几个慢请求就把队列里的后续请求都堵住了。目前设置为5:1.

MemStore

hbase.hstore.flusher.count 15-->8 flush线程数
hbase.regionserver.optionalcacheflushinterval 无->7200000 (1小时到2小时)
hbase.regionserver.hlog.blocksize 无 -> 268435456 (实际值没变，由使用hdfs块大小变为显式设置)
hbase.regionserver.maxlogs 52 -> 200

除了RegionServer重启时MemStore Flush外，有几种情况会触发MemStore Flush，分别是单个Region的MemStore达到上限，单个Region的MemStore距离上次Flush过了刷新周期，hlogs达到上限Flush涉及的还未Flush的Region，总MemStore达到内存设置上限。这几种情况按照从好到差顺序排列，越靠后对系统的稳定性影响越高，应尽量避免。
堆内存的增加，直接增大了MemStore内存上限，增大了单Region Flush的容量，可以刷大文件减少写放大效应。同时尽量让Region写满128MB再Flush，可以错开Flush时间，错开Compact时间，降低磁盘IO峰值，减少Flush和Compact排队现象。
10台均分Region，调整后单台的MemStore在10g到30g波动。为了尽量128MB在刷，其他几种Flush方式的参数要跟着调整。
虽然我们要避免后面几种Flush情况出现，但当业务突然有写入热点，或机器重启各Region的MemStore重置，可能会触发定时刷新/达到hlogs上限引起集中Flush。为降低同时Flush并发高引起的问题，降低了并发Flush数。由于MemStore足够大，单次Flush周期长，即使控制Flush并发，也不会充暴MemStore内存造成写堵塞。
此外，控制flush数可以间接控制Minor Compact的压力。
按10台RegionServer计算规模和请求量，白天绝大多数Region在2个内MemStore达到128MB，2小时刷新可以确保绝大多数region写满128MB自动刷新，减少写放大。如果按默认1小时，重启后的前2，3天里，会有很多Region在相同时间Flush，触发Compact，系统压力很大。2，3天后，靠着刷新时间每次的随机波动才能慢慢分散开。所以应确保白天峰值写入量时，大多数Region都能在刷新周期里写满Flush。
hlogs过少会造成刷新周期太短。以之前经常延时变长的一台服务器为例，平均5到10分钟强刷一次，刷的都是小文件，带来了严重的读写放大后果。之前Region数三倍于现在，和GC参数不合适一起造成了偶发的GC时间占比高影响业务的问题。 另外，目前hlogs 50的配置会造成同时Flush大量Region，同时Compact，系统压力大，造成请求和吞吐的毛刺。
maxlogs的配置多大合适？maxlogs 从90，到120，150，200，250，300，350，400都实验过，越大的hlogs对缓解Region写入不均，调大Flush尺寸和周期越有利 。
单纯按照流传的公式来看， 下限 50 * 1024/(256*0.95)= 210，上限60 * 1024/(256*0.95)= 252，应该在210到252之间。实际由于各Region会陆续触发flush，hlogs即使到达252，MemStore总内存可能只有10-20g，依然可以调大。
hlogs上限提高能解决重启后同时flush密集的问题。重启后，各region MemStore都是从0开始缓存，hlogs到上限时如果大量region没写满，会触发大量Region同时 Flush，这些Region的MemStore再次清零了，下个周期依然有大量Region同时Flush，打散速度慢于刷新周期触发的Flush。hlogs上限出发的同时Flush，Compact对GC压力很大，请求延时会周期性显著提升。如果256MB Flush，8台服务器，hlogs需要到400。128MB则200即可。
hlogs过多可能有什么影响？1.重启时间变长。重试时间长本质是总MemStore增大，Flush时间长造成的。之前17台规模单台重启大概1分钟，8台规模单台大概1分50秒，总时间并没有增加。再就是如果某台RegionServer挂掉，集群要重读未Flush的hlogs，hlogs多了会增加重读的量，增加集群负担。
综上所述，最终Flush Size定为128MB，hlogs上限定为200。

读Cache

hfile.block.cache.size 0.19 ->0.2
hbase.bucketcache.size 102400 -> 132000
hbase.bucketcache.percentage.in.combinedcache 0.9 -> 0.85

缓存大小配合堆内堆外内存增加的调整，缓存变成堆外上限112g，堆内20g。L1和L2的比例按实际线上情况由0.9调整为0.85.

Compact

hbase.regionserver.thread.compaction.small 6 -> 8
hbase.regionserver.thread.compaction.large 3 -> 4

略微提高Minor Compact和Major Compact速度，尤其是Major Compact速度，以便机器减少到一半时，夜里能Major完。调到12，GC压力过大，所以只是微调。

HDFS

dfs.client.hedged.read.threadpool.size 50 ->300 
dfs.client.hedged.read.threshold.millis 150->500
hbase.regionserver.hlog.slowsync.ms 无->400

Compact负载一高，200线程池会报大量的线程池满，资源不够用，所以调到300。
我们用多路读是为了当磁盘故障时，可以读其他副本。如果超时时间太低，可以读本地的去读了远程副本，显著增大集群网络和磁盘IO。读包括compact的读，是轻延时重吞吐的，集群磁盘IO负载高，延时增加，触发多路读又增大了集群的IO压力。尤其是本地化不是100%时，会读其他机器上的副本，400毫秒也依然容易超时，所以超时时间改为500，确保在一般的高负载和非本地化场景中，也不会给集群额外的压力，只有磁盘真正故障堵塞读的时候再读其他副本上。由于95%以上的读都来自内存缓存，500毫秒的最大超时时间并不会造成显著的读请求延时升高，毕竟常态的gc也要几百ms时间。
负载稍微高点，日志文件满屏都是WAL log slow，淹没了其他需要关注的问题。由于WAL是单线程顺序写单文件，写入速度是有瓶颈的，调到400，只有负载较高时才会打印。

GC参数调整
请看上一篇，本文不再叙述。

未来的工作
近期工作
打散Major Compact执行时间
现在集群内所有业务分组同一天晚上进行Major Compact，集群网络和磁盘IO压力大，存储量也会同时飙升。Major Compact即将打散到每周7天的晚上，以降低集群的压力。

换Compact Policy
Compact Policy优化，需要用户配合做客户端代码优化，和业务方暂定4月初共建。
现在所有业务用的都是默认的Default Policy，中规中矩。而该项目业务场景非常适合用Date Tiered Compaction，该策略能极大降低Compact写放大效应尤其是Major Compact的压力，并且提升近期热点数据查询速度。
更换该策略，需要业务方略微修改客户端代码，读写时增加TTL的设置，否则可能会降低查询速度。

换压缩算法
换高压缩比算法gz能进一步减少存储总量，已有经验是可以降低30%左右。即存储量视角，可以降到7台服务器规模。换压缩算法会增加CPU利用率，可能对用户读写造成未知的影响，待4月和用户共建。

中远期工作
2副本
好处是存储量立刻降低1/3，坏处是集群同时坏2块盘的概率比坏3块高得多，更容易丢数据。一般是偏离线，稳定性要求不高，存储量偏高的业务，数据在hive有一份，即使有数据缺失可以很快从Hive导一份。需要和用户进一步确定业务模式是否能采用。

超卖
目前成本分摊策略，独立业务分组按RegionServer服务器数分摊成本，如果独立业务分组存储总量大于分组机器所提供的存储总量，即认为存储量达到瓶颈。就必须要增加机器，不同的业务瓶颈不一样，按存储量严格限制，不利于提升集群资源的整体利用率。
所以从整个集群的资源利用率来看，允许部分吞吐，延时要求不高的业务使用更多的存储，即存储超卖，可以更有效提高集群资源利用率，释放数据引擎潜力，降低业务方使用成本，为公司省钱。
超卖涉及三个维度。超卖存储每TB价格，超卖存储量如何计算。超卖比例，
现在每TB成本是整机打包折算的，而超卖的存储只涉及纯磁盘的折算成本。要超卖存储，需要额外提供超卖存储的每TB价格，这个价格应该比整机的每TB成本低一些。
超卖存储量可以用定时程序收集分组的hdfs存储量，保留最高值，除0.9作为该月实际存储用量，减去分组机器数提供的存储就是超卖量。
超卖比例，前期可以先允许超卖分组存储的20%，并监控集群整体磁盘利用率情况。超卖试运行一段时间后，如果集群存储依然空闲，可以尝试提高超卖比例上限。
目前成本分摊的方式，只支持业务分组按整机打包折算，没有超卖的分摊方式。待评估实际需求后，再来决定是否允许超卖。
如果有业务方需要过高的超卖比例，不适用于现在的集群架构，需要考虑ssd和sata混部的架构。

SSD和Sata混部
目前业务按数据量和期望延时的不同分了两个集群，1个是SSD集群，一个是Sata盘集群。SSD读写更快，但成本高，存储量有限。
业内最顶尖的做法，是允许SSD和Sata盘混部，好处有2。一个是3副本一个是SSD2个是Sata盘，保证性能的同时降低存储成本。另一个是时间相关数据按时间分块存储在不同介质上，例如支付宝账单，3个月内SSD，1年内Sata盘，一年前的历史数据就存储在更便宜的存储介质上了。历史类数据都适合用这种方式。
混部的方式，在软件，集群架构，机器采购方面都有颇多挑战，是个长期的工作。

技术社群

【HBase生态+Spark社区大群】
群福利：群内每周进行群直播技术分享及问答
加入方式1：

https://dwz.cn/Fvqv066s?spm=a2c4e.11153940.blogcont688191.19.1fcd1351nOOPvI

加入方式2：钉钉扫码加入

免费试用