大数据最佳实践 | HBase客户端（下）

Posted 2021-04-19 中兴大数据

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减少RPC调用的方法

1.1.问题提出

HBase中rowkey是索引，任何对全表的扫描或是统计都需要用到scan接口，一般都是通过next()方法获取数据。而每一个next()调用都会为每行数据生成一个单独的RPC请求，这样会产生大量的RPC请求，性能不会很好。

1.2.解决思路

如果执行一次RPC请求就可以获取多行数据，那肯定会大大提高系统的性能。这一块主要分为面向行级的缓存以及面向列级的缓存：

1）面向行级的缓存

我们可以通过使用扫描缓存方法来实现，不过这个缓存默认是关闭的，要用得打开。在表的层面使用时，这个表所有的扫描实例的缓存都会生效，在扫描层面也只会影响当前的扫描实例。

用户可以使用HTable.setScannerCaching()方法设置表级的扫描缓存，以及使用Scan.setCaching()方法设置扫描级的缓存。

2）面向列级的批量

用户可以使用Scan.setBatch()方法设置返回多少列。

通过组合使用扫描器缓存和批量大小的方式，可以让用户方便的控制扫描一个范围内的行健时所需要的RPC调用次数。

1.3.实践情况

举例如下：

我们建立了一张有两个列族的表，添加了10行数据，每个行的每个列族下有10列。这意味着整个表一共有200列（或单元格，因为每个列只有一个版本），其中每行有20列。公式如下：

RPC请求的次数 =（行数×每行的列数）/Min（每行的列数，批量大小）/扫描器缓存

表说明如下：

缓存	批量处理	Result个数	RPC次数	说明
1	1	200	201	每个列都作为一个Result实例返回。最后还多一个RPC确认扫描完成。
200	1	200	2	每个Result实例都只包含一列的值，不过它们都被一次RPC请求取回（加一次完成检查）。
2	10	20	11	批量参数是一行所包含的列数的一半，所以200列除以10，需要20个Result实例。同时需要10次RPC请求取回（加一次完成检查）。
5	100	10	3	对于一行来讲，这个批量参数太大了，所以一行的20列都被放入了一个Result实例中。同时缓存为5，所以10个Result实例被两次RPC请求取回（加一次完成检查）。
5	20	10	3	同上，不过这次的批量值与一行的列数正好相同，所以输出与上面一种情况相同。
10	10	20	3	这次把表分成了较小的Result实例，但使用了较大的缓存值，所以也是只用了两次RPC请求就取回了数据。

要计算一次扫描操作的RPC请求的次数，用户需要先计算出行数和每行列数的乘积（至少了解大概情况）。然后用这个值除以批量大小和每行列数中较小的那个值。最后再用除得的结果除以扫描器缓存值。

1.4.效果评价

合理的组合使用扫描器缓存和批量大小，可以有效的减少client端和服务器的RPC交互次数，提供系统整体性能。

1.5.注意事项

• scanner需要通过客户端的内存来维持这些被cache的行记录，合理设置catching大小，防止出现OOM；

• cache使用的内存计算公式为：并发数×cache数×单个result大小。

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客户端其它最佳实践方法

2.1.问题提出

平常情况下，很多的应用主要是通过使用客户端来访问HBase集群，进而完成业务。因此整个系统的性能有很大一部分依赖于客户端的性能。客户端的开发主要是使用HBase提供的API，往往又由于不同的程序员对API的掌握程度不一，导致了客户端的性能差别很大。

2.2.解决思路

客户端是使用HBase提供的API来完成读写数据，因此我们针对API的使用整理了一些最佳实践。

1）禁止自动刷新

当有大量的写入操作时，使用setAutoFlush(false)方法，确认HTable自动刷新的特性已经被关闭。否则Put实例将会被逐个传送到region服务器。通过HTable.add(Put)添加的Put实例都会添加到一个相同的写入缓存中，如果用户禁用了自动刷新，这些操作直到写缓冲区被填满时才会被送出。如果要显示地刷写数据，用户可以调用flushCommits()方法。调用HTable实例的close()方法也会隐式地调用flushCommits()。

默认的客户端写缓存是2M，我们可以通过修改hbase.client.write.buffer配置来设置大小，以满足应用的需要。

2）使用扫描缓存

如果HBase被用作一个MapReduce作业的输入源，最好将作为MapReduce作业输入扫描器实例的缓存用setCaching()方法设置为比默认值100大得多的值。使用默认的值意味着map任务会在处理每条记录时请求region服务器。例如，将这个值设置为500，则一次可以传送500行数据到客户端进行处理。这里用户需要权衡传输数据的开销和内存的开销，因为缓存更大之后，无论是客户端还是服务器端都将消耗更多内存缓存数据，因此大的缓存并不一定最好。

3）限定扫描范围

当Scan被用来处理大量行时（特别是被用作MapReduce输入源时），注意哪些属性被选中了。如果Scan.addFamily(byte [] family)被调用了，那么特定列族中的所有都将被返回到客户端。

如果只处理列，则应当只有这列被添加到Scan的输入中，如scan.addColumn(byte [] family,byte [] qualifier)，因为选中了过多的列将导致大数据集上极大的效率损失。

如果是选择多列，可以使用scan. setFamilyMap(Map<byte[], NavigableSet<byte []>> familyMap)添加多个列族下的多列。

4）关闭ResultScanner

这不会带来性能提升，但是会避免可能的性能问题。如果用户忘记关闭由HTable.getScanner()返回的ResultScanner实例，则可能对服务器端造成影响。

所以建议在在try/catch的finally块中关闭ResultScanner，例如：

Scan scan = newScan();

ResultScannerscanner = table.getScanner(scan);

try {

for (Resultresult: scanner) {

//procrss result...

}

} catcah (IOExceptione){

//throwexception

} finally {

scanner.close();

}

table.close();

5）优化获取行健的方式

当执行一个表的扫描以获取需要的行键时（没有列族、列名、列值和时间戳），在Scan中用setFilter()方法添加一个带MUST_PASS_ALL操作符的FilterList。FilterList中包含FirstKeyOnlyFilter和KeyOnlyFilter两个过滤器，使用以上组合的过滤器将会把发现的第一个KeyValue行键（也就是第一列的行键）返回给客户端，这将会最大程度地减少网络传输。