HBase客户端访问超时原因及参数优化

Posted 2023-01-20 DataFlow范式

默认的HBase客户端的参数配置是没有做过优化的，所以对于低延时响应的HBase集群，需要对客户端的参数进行优化。

1.      hbase.rpc.timeout

以毫秒计算的所有HBase RPC超时，默认为60s。

该参数表示一次RPC请求的超时时间。如果某次RPC时间超过该值，客户端就会主动关闭socket。

 

如果经常出现java.io.IOException: Connection reset by peer异常问题，估计HBase集群出现了大量高并发读写业务或者服务器端发生了比较严重的Full GC等问题，导致某些请求无法得到及时处理，超过了设置的时间间隔。

 

根据实际情况，可以修改为5000，即5s。

 

2.      hbase.client.retries.number

客户端重试最大次数。所有操作所使用的最大次数，例如，从根 RegionServer 获取根区域、获取单元格的值和启动行更新。

默认为35，可以设置为3。

 

3.     hbase.client.pause 

通用客户端暂停时间值(重试的休眠时间)。重试get失败或区域查找等操作前，经常使用的等待时间段。

HBase1.1版本开始此值默认为100ms，比较合理，如果你的版本不是，建议修改此值为100ms。

 

4.      zookeeper.recovery.retry

zookeeper的重试次数，可调整为3次，zookeeper不轻易挂，且如果HBase集群出问题了，每次重试均会对zookeeper进行重试操作。

 

zookeeper的重试总次数是：

hbase.client.retries.number * zookeeper.recovery.retry。

 

并且每次重试的休眠时间均会呈2的指数级增长，每次访问HBase均会重试，在一次HBase操作中如果涉及多次zookeeper访问，则如果zookeeper不可用，则会出现很多次的zookeeper重试，非常浪费时间。

 

 

5.      zookeeper.recovery.retry.intervalmill

zookeeper重试的休眠时间，默认为1s，可以减少，比如：200ms。

 

 

6.      hbase.client.operation.timeout

该参数表示HBase客户端发起一次数据操作直至得到响应之间总的超时时间，数据操作类型包括get、append、increment、delete、put等。很显然，hbase.rpc.timeout表示一次RPC的超时时间，而hbase.client.operation.timeout则表示一次操作的超时时间，有可能包含多个RPC请求。

 

举个例子说明，比如一次Put请求，客户端首先会将请求封装为一个caller对象，该对象发送RPC请求到服务器，假如此时因为服务器端正好发生了严重的Full GC，导致这次RPC时间超时引起SocketTimeoutException，对应的就是hbase.rpc.timeout。那假如caller对象发送RPC请求之后刚好发生网络抖动，进而抛出网络异常，HBase客户端就会进行重试，重试多次之后如果总操作时间超时引起SocketTimeoutException，对应的就是hbase.client.operation.timeout。

 

默认为1200000，可以设置为30000，即30s。

 

7.      hbase.regionserver.lease.period

hbase.client.operation.timeout参数规定的超时基本涉及到了HBase所有的数据操作，唯独没有scan操作。然而scan操作却是最有可能发生超时的，也是用户最为关心的。HBase特别考虑到了这点，并提供了一个单独的超时参数进行设置：hbase.client.scanner.timeout.period。

 

此参数指scan查询时每次与RegionServer交互的超时时间。

默认为60s，可不调整。

HBase 1.1版本开始，此参数更名为hbase.client.scanner.timeout.period。

 

为了对这个参数更好地理解，我们演示一个scan的例子：

package com.zy.hbase;

 

import java.io.IOException;

 

importorg.apache.hadoop.conf.Configuration;

import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration;

import org.apache.hadoop.hbase.KeyValue;

import org.apache.hadoop.hbase.TableName;

importorg.apache.hadoop.hbase.client.Connection;

importorg.apache.hadoop.hbase.client.ConnectionFactory;

importorg.apache.hadoop.hbase.client.HTable;

import org.apache.hadoop.hbase.client.Result;

importorg.apache.hadoop.hbase.client.ResultScanner;

import org.apache.hadoop.hbase.client.Scan;

import org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes;

 

public class KylinScan

 

         /**

          * @param args

          * @throws IOException

          */

         publicstatic void main(String[] args) throws IOException

                   scan("kylin");

        

 

         @SuppressWarnings("deprecation")

         publicstatic void scan(String tbl) throws IOException

                   Configurationconf = HBaseConfiguration.create();

                   conf.set("HADOOP_HOME","D:\\\\iangshouzhuang\\\\hadoop-2.6.0");

                   conf.set("hbase.zookeeper.quorum","10.20.18.24,10.20.18.25,10.20.18.28");

                   conf.set("hbase.zookeeper.property.clientPort","2181");

                   conf.set("zookeeper.znode.parent","/hbase114");

                  

                   conf.setInt("hbase.rpc.timeout",20000);

                   conf.setInt("hbase.client.operation.timeout",30000);

                   conf.setInt("hbase.client.scanner.timeout.period",20000);

                  

                   StringtableName = tbl;

 

                   TableNametableNameObj = TableName.valueOf(tableName);

                  

                   Connectionconnection = ConnectionFactory.createConnection(conf);

                   HTabletable = (HTable) connection.getTable(tableNameObj);

                  

                   Scanscan = new Scan();

                   scan.setMaxResultSize(10000);

                   scan.setCaching(500);

                   ResultScannerrs = table.getScanner(scan);

                   for(Result r : rs)

                            for(KeyValue kv : r.raw())

                                     System.out.println(String.format("row:%s,family:%s, qualifier:%s, qualifiervalue:%s, timestamp:%s.",

                                     Bytes.toString(kv.getRow()),Bytes.toString(kv.getFamily()),

                                     Bytes.toString(kv.getQualifier()),

                                     Bytes.toString(kv.getValue()),kv.getTimestamp()));

                           

                  

        

 

输出结果为：

row:100001, family:info, qualifier:id,qualifiervalue:1, timestamp:1469930920802.

row:100001, family:info, qualifier:name,qualifiervalue:Hadoop, timestamp:1469930934184.

 

很多人都会误认为一次scan操作就是一次RPC请求，实际上，一次请求大量数据的scan操作可能会导致多个很严重的后果：服务器端可能因为大量io操作导致io利用率很高，影响其他正常业务请求；大量数据传输会导致网络带宽等系统资源被大量占用；客户端也可能因为内存无法缓存这些数据导致OOM。为了避免这些问题，HBase会将一次大的scan操作根据设置条件拆分为多个RPC请求，每次只返回规定数量的结果。上述代码中foreach(Result r ：rs)语句实际上等价于Result r = rs.next()，每执行一次next()操作就会调用客户端发送一次RPC请求，参数hbase.client.scanner.timeout.period就用来表示这么一次RPC请求的超时时间，默认为60000ms，一旦请求超时，就会抛出SocketTimeoutException异常。

 

根据上面的描述，我们引入两个问题来进行说明。

1.      一个Scan操作可能会被拆分为几个RPC

一次scan请求的RPC次数主要和两个因素相关，一个是本次scan的待检索条数，另一个是单次RPC请求的数据条数，很显然，两者的比值就是RPC请求次数。

一次scan的待检索条数由用户设置的条件决定，比如用户想一次获取某个用户最近一个月的所有操作信息，这些信息总和为10w条，那一次scan总扫瞄条数就是10w条。为了防止一次scan操作请求的数据量太大，额外提供了参数maxResultSize对总检索结果条数进行限制，该参数表示一次scan最多可以获取到的数据条数，默认为-1，表示无限制，如果用户设置了该参数，最后的返回结果条数就是该值与实际检索条数的更小者。

单次RPC请求的数据条数由参数caching设定，默认为100条。因为每次RPC请求获取到数据都会缓存到客户端，因此该值如果设置过大，可能会因为一次获取到的数据量太大导致客户端内存oom；而如果设置太小会导致一次大scan进行太多次RPC，网络成本高。

 

 

2.      在scan过程中RegionServer端偶尔抛出leaseException

看到leaseException就会想到租约机制，的确，HBase内部在一次完整的scan操作中引入了租约机制。为什么需要租约机制？这和整个scan操作流程有莫大的关系，上文讲到，一次完整的scan通常会被拆分为多个RPC请求，实际实现中，RegionServer接收到第一次RPC请求之后，会为该scan操作生成一个全局唯一的id，称为scanId。除此之外，RegionServer还会进行大量的准备工作，构建整个scan体系，构造需要用到的所有对象，后续的RPC请求只需要携带相同的scanId作为标示就可以直接利用这些已经构建好的资源进行检索。也就是说，在整个scan过程中，客户端其实都占用着服务器端的资源，此时如果此客户端意外宕机，是否就意味着这些资源永远都不能得到释放呢？租约机制就是为了解决这个问题。RegionServer接收到第一次RPC之后，除了生成全局唯一的scanId之外还会生成一个携带有超时时间的lease，超时时间可以通过参数hbase.regionserver.lease.period配置，一旦在超时时间内后续RPC请求没有到来（比如客户端处理太慢），RegionServer就认为客户端出现异常，此时会将该lease销毁并将整个scan所持有的资源全部释放，客户端在处理完成之后再发后续的RPC过来，检查到对应的lease已经不存在，就会抛出leaseExcption异常。