HBase 2.x主要包含以下核心功能：
1、基于Procedure v2重新设计了HBase的Assignment Manager和核心管理流程。通过Procedure v2，HBase能保证各核心步骤的原子性，从设计上解决了分布式场景下多状态不一致的问题。
2、实现了In Memory Compaction功能。该功能将MemStore分成若干小数据块，将多个数据块在MemStore内部做Compaction，一方面缓解了写放大的问题，另一方面降低了写路径的GC压力。
3、存储MOB数据。2.0.0版本之前对大于1MB的数据支持并不友好，因为大value场景下Compaction会加剧写放大问题，同时容易挤占HBase的BucketCache。而新版本通过把大value存储到独立的HFile中来解决这个问题，更好地满足了多样化的存储需求。
4、读写路径全链路Offheap化。在2.0版本之前，HBase只有读路径上的BucketCache可以存放Offheap，而在2.0版本中，社区实现了从RPC读请求到完成处理，最后到返回数据至客户端的全链路内存的Offheap化，从而进一步控制了GC的影响。
5、异步化设计。异步的好处是在相同线程数的情况下，提升系统的吞吐量。2.0版本中做了大量的异步化设计，例如提供了异步的客户端，采用Netty实现异步RPC，实现asyncFsWAL等。

一、Procedure功能

1， Procedure定义

一个Procedure一般由多个subtask组成，每个subtask是一些执行步骤的集合，这些执行步骤中又会依赖部分Procedure。

上图Procedure.0有A、B、C、G共4个subtask，而这4个subtask中的C又有1个Procedure，也就是说只有等这个Procedure执行完，C这个subtask才能算执行成功。而C中的子Procedure，又有D、E、F共3个subtask。

上图Procedure.0有A、B、C、D共4个subtask。其中subtask C又有Procedure.1、Procedure.2、Procedure.3共3个子Procedure。

建表操作可以认为是一个Procedure，它由4个subtask组成。
（1）subtask.A：用来初始化Test表在HDFS上的文件。
（2）subtask.B：在hbase：meta表中添加Test表的Region信息。
（3）subtask.C：将3个region分配到多个节点上，而每个Assign region的过程又是一个Procedure。
（4）subtask.D：最终将表状态设置为ENABLED
在明确了Procedure的结构之后，需要理解Procedure提供的两个接口：execute（）和rollback（），其中execute（）接口用于实现Procedure的执行逻辑，rollback（）接口用于实现Procedure的回滚逻辑。这两个接口的实现需要保证幂等性。也就是说，如果x=1，执行两次increment（x）后，最终x应该等于2，而不是等于3。因为我们需要保证increment这个subtask在执行多次之后，同执行一次得到的结果完全相等。

2，Procedure执行和回滚

以建表的Procedure为例，探讨Procedure v2是如何保证整个操作的原子性的。
首先，引入Procedure Store的概念，Procedure内部的任何状态变化，或者Procedure的子Procedure状态发生变化，或者从一个subtask转移到另一个subtask，都会被持久化到HDFS中。持久化的方式也很简单，就是在Master的内存中维护一个实时的Procedure镜像，然后有任何更新都把更新顺序写入Procedure WAL日志中。由于Procedure的信息量很少，内存占用小，所以只需内存镜像加上WAL的简单实现，即可保证Procedure状态的持久性。
其次，需要理解回滚栈和调度队列的概念。回滚栈用于将Procedure的执行过程一步步记录在栈中，若要回滚，则一个个出栈依次回滚，即可保证整体任务流的原子性。调度队列指的是Procedure在调度时使用的一个双向队列，如果某个Procedure调度优先级特别高，则直接入队首；如果优先级不高，则直接入队尾。
Procedure的回滚：有了回滚栈这个状态之后，在执行任何一步发生异常需要回滚的时候，都可以按照栈中顺序依次将之前已经执行成功的subtask或者子Procedure回滚，且严格保证了回滚顺序和执行顺序相反。如果某一步回滚失败，上层设计者可以选择重试，也可以选择跳过继续重试当前任务（设计代码抛出不同类型的异常），直接回滚栈中后一步状态。
注意：Procedure的rollback（）实现必须是幂等的，因此在重试的时候，即使某一步回滚多次，依然能保证状态的一致性。

3，Procedure Suspend

在执行Procedure时，可能在某个阶段遇到异常后需要重试。而多次重试之间可以设定一段休眠时间，防止因频繁重试导致系统出现更恶劣的情况。这时候需要suspend当前运行的Procedure，等待设定的休眠时间之后，再重新进入调度队列，继续运行这个Procedure。
下面仍然以上文讨论过的CreateTableProcedure为例，说明Procedure的Suspend过程。首先，需要理解一个简单的概念——DelayedQueue，也就是说每个Suspend的Procedure都会被放入这个DelayedQueue队列，等待超时时间消耗完之后，一个叫作TimeoutExecutorThread的线程会把Procedure取出，放到调度队列中，以便继续执行。

4，Procedure Yield

Procedure v2框架还提供了另一种处理重试的方式——把当前异常的Procedure直接从调度队列中移走，并将Procedure添加到调度队列队尾。等待前面所有的Procedure都执行完成之后，再执行上次有异常的Procedure，从而达到重试的目的。

HBase 2.x版本的大量任务调度流程都使用Procedure v2重写，典型如建表流程、删表流程、修改表结构流程、Region Assign和Unassign流程、故障恢复流程、复制链路增删改流程等。当然，仍然有一些管理流程没有采用Procedure v2重写，例如权限管理（HBASE-13687）和快照管理（HBASE-14413），这些功能将作为Procedure v2的第三期功能在未来的HBase3.0中发布，社区非常欢迎有兴趣的读者积极参与。
另外，值得一提的是，由于引入Procedure v2，原先设计上的缺陷得到全面解决，因此在HBase 1.x中引入的HBCK工具将大量简化。当然，HBase 2.x版本仍然提供了HBCK工具，目的是防止由于代码Bug导致某个Procedure长期卡在某个流程，使用时可以通过HBCK跳过某个指定Prcedure，从而使核心流程能顺利地运行下去。

二、In Memory Compaction

在HBase 2.0版本中，为了实现更高的写入吞吐和更低的延迟，社区团队对MemStore做了更细粒度的设计。这里，主要指的就是In Memory Compaction。
一个表有多个Column Family，而每个Column Family其实是一个LSM树索引结构，LSM树又细分为一个MemStore和多个HFile。随着数据的不断写入，当MemStore占用内存超过128MB（默认）时，开始将MemStore切换为不可写的Snapshot，并创建一个新MemStore供写入，然后将Snapshot异步地flush到磁盘上，最终生成一个HFile文件。可以看到，这个MemStore设计得较为简单，本质上是一个维护cell有序的ConcurrentSkipListMap。

1，Segment

Segment本质上是维护一个有序的cell列表。
根据cell列表是否可更改，Segment可以分为两种类型：
（1）MutableSegment：该类型的Segment支持添加cell、删除cell、扫描cell、读取某个cell等操作。因此一般使用一个ConcurrentSkipListMap来维护列表。
（2）ImmutableSegment：该类型的Segment只支持扫描cell和读取某个cell这种查找类操作，不支持添加、删除等写入操作。因此简单来说，只需要一个数组维护即可。
注意：无论是何种类型的Segment，都需要实时保证cell列表的有序性。

2，CompactingMemstore

在HBase 2.0中，设计了CompactingMemstore。CompactingMemstore将原来128MB的大MemStore划分成很多个小的Segment，其中有一个MutableSegment和多个ImmutableSegment。该Column Family的写入操作，都会先写入MutableSegment。一旦发现MutableSegment占用的内存空间超过2MB，则把当前MutableSegment切换成ImmutableSegment，然后再初始化一个新的MutableSegment供后续写入。

CompactingMemstore中的所有ImmutableSegment，我们称之为一个Pipeline对象。本质上，就是按照ImmutableSegment加入的顺序，组织成一个FIFO队列。当对该Column Family发起读取或者扫描操作时，需要将这个CompactingMemstore的一个MutableSegment、多个ImmutableSegment以及磁盘上的多个HFile组织成多个内部数据有序的Scanner。然后将这些Scanner通过多路归并算法合并生成Scanner，如上图所示，最终通过这个Scanner可以读取该Column Family的数据。
但随着数据的不断写入，ImmutableSegment个数不断增加，如果不做任何优化，需要多路归并的Scanner会很多，这样会降低读取操作的性能。所以，当ImmutableSegment个数到达某个阈值（可通过参数hbase.hregion.compacting.pipeline.segments.limit设定，默认值为2）时，CompactingMemstore会触发一次In Memory的Memstore Compaction，也就是将CompactingMemstore的所有ImmutableSegment多路归并成一个ImmutableSegment。这样，CompactingMemstore产生的Scanner数量会得到很好的控制，对读性能基本无影响。同时在某些特定场景下，还能在Memstore Compact的过程中将很多可以确定为无效的数据清理掉，从而达到节省内存空间的目的。这些无效数据包括：TTL过期的数据，超过Family指定版本的cell，以及被用户删除的cell。
在内存中进行Compaction之后，MemStore占用的内存增长会变缓，触发MemStore Flush的频率会降低。

3， 更多优化

CompactingMemstore中有了ImmutableSegment之后，我们便可以做更多细致的性能优化和内存优化工作。

ConcurrentSkipListMap是一个内存和CPU都开销较大的数据结构。采用In Memory Compaction后，一旦ImmutableSegment需要维护的有序列表不可变，就可以直接使用数组（之前使用跳跃表）来维护有序列表。相比使用跳跃表，至少节省了跳跃表最底层链表之上所有节点的内存开销，对Java GC是一个很友好的优化。
因为，ImmutableSegment占用的内存更少，同样是128MB的MemStore，Compacting-Memstore可以在内存中存放更多的数据。相比DefaultMemstore，CompactingMemstore触发Flush的频率就会小很多，单次Flush操作生成的HFile数据量会变大。于是，磁盘上HFile数量的增长速度就会变慢。

优化效果：
（1）磁盘上Compaction的触发频率降低。很显然，HFile数量少了，无论是Minor Compaction还是Major Compaction，次数都会降低，这就节省了很大一部分磁盘带宽和网络带宽。
（2）生成的HFile数量变少，读取性能得到提升。
（3）新写入的数据在内存中保留的时间更长了。针对那种写完立即读的场景，性能有很大提升。

在查询的时候，数组可以直接通过二分查找来定位cell，性能比跳跃表也要好很多（虽然复杂度都是O（logN），但是常数好很多）。使用数组代替跳跃表之后，每个ImmutableSegment仍然需要在内存中维护一个cell列表，其中每一个cell指向MemstoreLAB中的某一个Chunk（默认大小为2MB）。这个cell列表仍然可以进一步优化，也就是可以把这个cell列表顺序编码在很少的几个Chunk中。这样，ImmutableSegment的内存占用可以进一步减少，同时实现了零散对象的“凑零为整”，这对Java GC来说，又是相当友好的一个优化。尤其MemStore Offheap化之后，cell列表这部分内存也可以放到offheap，onheap内存进一步减少，Java GC也会得到更好的改善。

三、MOB对象存储

1，HBase MOB设计

HBase MOB方案的设计本质上与HBase+HDFS方案相似，都是将Meta数据和MOB数据分开存放到不同的文件中。区别是，HBase MOB方案完全在HBase服务端实现，cell首先写入MemStore，在MemStore Flush到磁盘的时候，将Meta数据和cell的Value分开存储到不同文件中。之所以cell仍然先存MemStore，是因为如果在写入过程中，将这些cell直接放到一个单独的文件中，则在Flush过程中很难保证Meta数据和MOB数据的一致性。因此，这种设计也就决定了cell的Value数据量不能太大，否则一次写入可能撑爆MemStore，造成OOM或者严重的Full GC。

（1）写操作

在建表时，我们可以对某个Family设置MOB属性，并指定MOB阈值，如果cell的Value超过MOB阈值，则按照MOB的方式来存储cell；否则按照正常方式存储cell。
MOB数据的写路径实现，超过MOB阈值的cell仍然和正常cell一样，先写WAL日志，再写MemStore。但是在MemStore Flush的时候，RegionServer会判断当前取到的cell是否为MOB cell，若不是则直接按照原来正常方式存储cell；若是MOB cell，则把Meta数据写正常的StoreFile，把MOB的Value写入到一个叫作MobStoreFile的文件中。

Meta数据cell内存储的内容包括：
1）row、timestamp、family、qualifer这4个字段，其内容与原始cell保持一致。
2）value字段主要存储——MOB cell中Value的长度（占4字节），MOB cell中Value实际存储的文件名（占72字节），两个tag信息。其中一个tag指明当前cell是一个reference cell，即表明当前Cell是一个MOB cell，另外一个tag指明所属的表名。注意，MobStoreFile的文件名长度固定为72字节。

（2）读操作

首先按照正常的读取方式，读正常的StoreFile。若读出来的cell不包含reference tags，则直接将这个cell返回给用户；否则解析这个cell的Value值，这个值就是MobStoreFile的文件路径，在这个文件中读取对应的cell即可。
注意，默认的BucketCache最大只缓存513KB的cell。所以对于大部分MOB场景而言，MOB cell是没法被Bucket Cache缓存的，事实上，Bucket Cache也并不是为了解决大对象缓存而设计的。所以，在第二次读MobStoreFile时，一般都是磁盘IO操作，性能会比读非MOB cell差一点，但是对于大部分MOB读取场景，应该可以接受。
当然，MOB方案也设计了对应的Compaction策略，来保证MOB数据能得到及时的清理，只是在Compaction频率上设置得更低，从而避免由于MOB而导致的写放大现象。

2，实践

为了能够正确使用HBase 2.0版本的MOB功能，用户需要确保HFile的版本是version 3。添加如下配置选项到hbase-site.xml：

hfile.format.version=3

在HBase Shell中，可以通过如下方式设置某一个Column Family为MOB列。换句话说，如果这个列簇上的cell的Value部分超过了100KB，则按照MOB方式来存储；否则仍按照默认的KeyValue方式存储数据。

create 't1', {NAME => 'f1', IS_MOB => true, MOB_THRESHOLD => 102400}

当然，也可以通过如下Java代码来设置一个列簇为MOB列：

HColumnDescriptor hcd = new HColumnDescriptor("f");
hcd.setMobEnabled(true);
hcd.setMobThreshold(102400);

对于MOB功能，可以指定如下几个参数：

hbase.mob.file.cache.size=1000
hbase.mob.cache.evict.period=3600
hbase.mob.cache.evict.remain.ratio=0.5f

HBase目前提供了如下工具来测试MOB的读写性能。

./bin/hbase org.apache.hadoop.hbase.IntegrationTestIngestWithMOB \
    -threshold 1024 \    
    -minMobDataSize 512 \    
    -maxMobDataSize 5120

3，总结

HBase MOB功能满足了在HBase中直接存储中等大小cell的需求，而且是一种完全在服务端实现的方案，对广大HBase用户非常友好。同时，还提供了HBase大部分的功能，例如复制、BulkLoad、快照等。但是，MOB本身也有一定局限性：
1）每次cell写入都要存MemStore，这导致没法存储Value过大的cell，否则内存容易被耗尽。
2）暂时不支持基于Value过滤的Filter。当然，一般很少有用户会按照一个MOB对象的内容做过滤。

四、Offheap读路径和Offheap写路径

HBase作为一个分布式数据库系统，需要保证数据库读写操作有可控的低延迟。由于使用Java开发，一个不可忽视的问题是GC的STW（Stop The World）的影响。在CMS中，主要考虑YoungGC和Full GC的影响，在G1中，主要考虑Young GC和mixed GC的影响。下面以G1为例探讨GC对HBase的影响。
在整个JVM进程中，HBase占用内存最大的是写缓存和读缓存。写缓存是上文所说的MemStore，因为所有写入的KeyValue数据都缓存在MemStore中，只有等MemStore内存占用超过阈值才会Flush数据到磁盘上，最后内存得以释放。读缓存，即我们常说的BlockCache。HBase并不提供行级别缓存，而是提供以数据块（Data Block）为单位的缓存，也就是读一行数据，先将这一行数据所在的数据块从磁盘加载到内存中，然后放入LRU Cache中，再将所需的行数据返回给用户后，数据块会按照LRU策略淘汰，释放内存。
MemStore和BlockCache两者一般会占到进程总内存的80%左右，而且这两部分内存会在较长时间内被对象引用（例如MemStore必须Flush到磁盘之后，才能释放对象引用；Block要被LRUCache淘汰后才能释放对象引用）。因此，这两部分内存在JVM分代GC算法中，会长期位于old区。而小对象频繁的申请和释放，会造成老年代内存碎片严重，从而导致触发并发扫描，最终产生大量mixed GC，大大提高HBase的访问延迟。

一种最常见的内存优化方式是，在JVM堆内申请一块连续的大内存，然后将大量小对象集中存储在这块连续的大内存上。这样至少减少了大量小对象申请和释放，避免堆内出现严重的内存碎片问题。本质上也相当于减少了old区触发GC的次数，从而在一定程度上削弱了GC的STW对访问延迟的影响。
MemStore的MSLAB和BlockCache的BucketCache，核心思想就是上述的“凑零为整”，也就是将多个零散的小对象凑成一个大对象，向JVM堆内申请。以堆内BucketCache为例，HBase向堆内申请多块连续的2MB大小的内存，然后每个2MB的内存划分成4KB，8KB，…，512KB的小块。若此时有两个3KB的Data Block，则分配在图中的Bucket-1中，因为4KB是能装下3KB的最小块。若有一个7KB的Data Block，则分配在图中的Bucket-2，因为8KB是能装下7KB的最小块。内存释放时，则直接标记这些被占用的4KB，8KB，…512KB块为可用状态。这样，我们把大量较小的数据块集中分布在多个连续的大内存上，有效避免了内存碎片的产生。有些读者会发现用512KB装500KB的数据块，有12KB的内存浪费，这其实影响不大，因为BucketCache一旦发现内存不足，就会淘汰掉部分Data Block以腾出内存空间。

基本解决了因MemStore和BlockCache中小对象申请和释放而造成大量碎片的问题。虽然堆内的申请和释放都是以大对象为单位，但是old区一旦触发并发扫描，这些大对象还是要被扫描。如图15-36所示，对G1这种在old GC会整理内存（compact）的算法来说，这些占用连续内存的大对象还是可能从一个区域被JVM移动到另外一个区域，因此一旦触发Mixed GC，这些MixedGC的STW时间可能较高。换句话说，“凑零为整”主要解决碎片导致GC过于频繁的问题，而单次GC周期内STW过长的问题，仍然无法解决。

事实上，JVM支持堆内（onheap）和堆外（offheap）两种内存管理方式。堆内内存的申请和释放都是通过JVM来管理的，平常所谓GC都是回收堆内的内存对象；堆外内存则是JVM直接向操作系统申请一块连续内存，然后返回一个DirectByteBuffer，这块内存并不会被JVM的GC算法回收。因此，另一种常见的GC优化方式是，将那些old区长期被引用的大对象放在JVM堆外来管理，堆内管理的内存变少了，单次old GC周期内的STW也就能得到有效的控制。
具体到HBase，就是把MemStore和BucketCache这两块最大的内存从堆内管理改成堆外管理。甚至更进一步，我们可以从RegionServer读到客户端RPC请求那一刻起，把所有内存申请都放在堆外，直到最终这个RPC请求完成，并通过socket发送到客户端。所有的内存申请都放在堆外，这就是后面要讨论的读写全路径offheap化。
但是，采用offheap方式分配内存后，一个严重的问题是容易内存泄漏，一旦某块内存忘了回收，则会一直被占用，而堆内内存GC算法会自动清理。因此，对于堆外内存而言，一个高效且无泄漏的内存管理策略显得非常重要。目前HBase 2.x上的堆外内存分配器较为简单，内存分配器由堆内分配器和堆外分配器组合而成，堆外内存划分成多个64KB大小内存块。

HBase申请内存时，需要遵循以下规则：
1）分配小于8KB的小内存，如果直接分一个堆外的64KB块会比较浪费，所以此时仍然从堆内分配器分配。
2）分配大于等于8KB且不超过64KB的中等大小内存，此时可以直接分配一个64KB的堆外内存块。
3）分配大于64KB的较大内存，此时需要将多个64KB的堆外内存组成一个大内存，剩余部分通过第1条或第2条规则来分配。例如，要申请130KB的内存，首先分配器会申请2个64KB的堆外内存块，剩余的2KB直接去堆内分配。

1，读路径offheap化

在HBase 2.0版本之前，如果用户的读取操作命中了BucketCache的某个Block，那么需要把BucketCache中的Block从堆外拷贝一份到堆内，最后通过RPC将这些数据发送给客户端。
从HBase 2.0开始，一旦用户命中了BucketCache中的Block，会直接把这个Block往上层Scanner传，不需要从堆外把Block拷贝一份到堆内，因为社区已经把整个读路径都ByteBuffer化了，整个读路径上并不需要关心Block到底来自堆内还是堆外，这样就避免了一次拷贝的代价，减少了年轻代的内存垃圾。

2，写路径offheap化

客户端的写入请求发送到服务端时，服务端可以根据protobuffer协议提前知道这个request的总长度，然后从ByteBufferPool里面拿出若干个ByteBuffer存放这个请求。写入WAL的时候，通过ByteBuffer接口写入HDFS文件系统（原生HDFS客户端并不支持写入ByteBuffer接口，HBas自己实现的asyncFsWAL支持写入ByteBuffer接口），写入MemStore的时，则直接将ByteBuffer这个内存引用存入到CSLM（CocurrentSkip ListMap），在CSLM内部对象compare时，则会通过ByteBuffer指向的内存来比较。直到MemStore flush到HDFS文件系统，KV引用的ByteBuffer才得以最终释放到堆外内存中。这样，整个KV的内存占用都是在堆外，极大地减少了堆内需要GC的内存，从而避免了出现较长STW（Stop The World）的可能。
在测试写路径offheap时，一个特别需要注意的地方是KV的overhead。如果我们设置的kvlength=100字节，则会有100字节的堆内额外开销。因此如果原计划分6GB的堆内内存给MemStore，则需要分3GB给堆内，3GB给堆外，而不是全部6GB都分给堆外。

3，总结

为了尽可能避免Java GC对性能造成不良影响，HBase 2.0已经对读写两条核心路径做了offheap化，也就是直接向JVM offheap申请对象，而offheap分出来的内存都不会被JVM GC，需要用户自己显式地释放。在写路径上，客户端发过来的请求包都被分配到offheap的内存区域，直到数据成功写入WAL日志和MemStore，其中维护MemStore的ConcurrentSkipListSet其实也不是直接存cell数据，而是存cell的引用，真实的内存数据被编码在MSLAB的多个Chunk内，这样比较便于管理offheap内存。类似地，在读路径上，先尝试读BucketCache，Cache命中时直接去堆外的BucketCache上读取Block；否则Cache未命中时将直接去HFile内读Block，这个过程在Hbase 2.3.0版本之前仍然是走heap完成。拿到Block后编码成cell发送给用户，大部分都是走BucketCache完成的，很少涉及堆内对象申请。
但是，在小米内部最近的性能测试中发现，100%get的场景受Young GC的影响仍然比较严重，在HBASE-21879中可以非常明显地观察到get操作的p999延迟与G1Young GC的耗时基本相同，都为100ms左右。按理说，在HBASE-11425之后，所有的内存分配都是在offheap的，heap内应该几乎没有内存申请。但是，仔细梳理代码后发现，从HFile中读Block的过程仍然是先拷贝到堆内去的，一直到BucketCache的WriterThread异步地把Block刷新到Offheap，堆内的DataBlock才释放。而磁盘型压测试验中，由于数据量大，Cache命中率并不高（约为70%），所以会有大量的Block读取走磁盘IO，于是堆内产生大量的年轻代对象，最终导致Young区GC压力上升。
消除Young GC的直接思路就是，从HFile读DataBlock开始，直接去Offheap上读。小米HBase团队已经在持续优化这个问题，可以预期的是，HBase 2.x性能必定朝更好的方向发展，尤其是GC对p99和p999的影响会越来越小。

五、异步化设计

1，异步客户端

左侧是同步客户端处理流程，右侧是异步客户端处理流程。很明显，在客户端采用单线程的情况下，同步客户端必须等待上一次RPC请求操作完成，才能发送下一次RPC请求。如果RPC2操作耗时较长，则RPC3一定要等RPC2收到Response之后才能开始发送请求，这样RPC3的等待时间就会很长。异步客户端很好地解决了后面请求等待时间过长的问题。客户端发送完第一个RPC请求之后，并不需要等待这次RPC的Response返回，可以直接发送后面请求的Request，一旦前面RPC请求收到了Response，则通过预先注册的Callback处理这个Response。这样，异步客户端就可以通过节省等待时间来实现更高的吞吐量。

异步客户端还有其他的好处，如果HBase业务方设计了3个线程来同步访问HBase集群的RegionServer，其中Handler1、Handler2、Handler3同时访问了中间的这台RegionServer。如果中间的RegionServer因为某些原因卡住了，那么此时HBase服务可用性的理论值为66%，但实际情况是业务的可用性已经变成0%，因为可能业务方所有的Handler都因为这台故障的RegionServer而卡住。换句话说，在采用同步客户端的情况下，HBase方的任何故障，在业务方会被一定程度地放大，进而影响上层服务体验。事实上，影响HBase可用性的因素有很多，且没法完全避免。例如RegionServer或者Master由于STW的GC卡住、访问HDFS太慢、RegionServer由于异常情况挂掉、某些热点机器系统负载高，等等。因此，社区在HBase 2.0中设计并实现了异步客户端。

异步客户端和同步客户端的架构相比，异步客户端使用ClientService.Interface，而同步客户端使用ClientService.BlockingInterface，Interface的方法需要传入一个callback来处理返回值，而BlockingInterface的方法会阻塞并等待返回值。值得注意的是，异步客户端也可以跑在BlockingRpcClient上，因为本质上，只要BlockingRpcClient实现了传入callback的ClientService.Interface，就能实现异步客户端上层的接口。

异步客户端操作HBase的示例：
首先通过conf拿到一个异步的connection，并在asynConn的callback中继续拿到一个asyncTable，接着在这个asyncTable的callback中继续异步地读取HBase数据。可以看出，异步客户端的一个特点是，对那些所有可能做IO或其他耗时操作的方法来说，其返回值都是一个CompletableFuture，然后在这个CompletableFuture上注册回调函数，进一步处理返回值。

CompletableFuture<Result> asyncResult = new CompletableFuture<>();
ConnectionFactory.createAsyncConnection(conf).whenComplete((asyncConn, error) -> {
      if (error != null) {
             asyncResult.completeExceptionally(error);
             return;      
       }      
       AsyncTable<?> table =asyncConn.getTable(TABLE_NAME);      
       table.get(new Get(ROW_KEY)).whenComplete((result, throwable) -> { 
              if (throwable != null) {
                        asyncResult.completeExceptionally(throwable);          
                        return;        
              }        
              asyncResult.complete(result);      
              });    
       });

异步客户端有一些常见的注意事项：
（1）由于异步API调用耗时极短，所以需要在上层设计合适的API调用频率，否则由于实际的HBase集群处理速度远远无法跟上客户端发送请求的速度，可能导致HBase客户端OOM。
（2）异步客户端的核心耗时逻辑无法直观地体现在Java stacktrace上，所以如果想要通过stacktrace定位一些性能问题或者逻辑Bug，会有些麻烦。这对上层的开发人员有更高的要求，需要对异步客户端的代码有更深入的理解，才能更好地定位问题。

2，AsyncFsWAL

RegionServer在执行写入操作时，需要先顺序写HDFS上的WAL日志，再写入内存中的MemStore（不同HBase版本中，顺序可能不同）。很明显，在写入路径上，内存写速度远大于HDFS上的顺序写。而且，HDFS为了保证数据可靠性，一般需要在本地写一份数据副本，远程写二份数据副本，这便涉及本地磁盘写入和网络写入，导致写WAL这一步成为写入操作最关键的性能瓶颈。

HBase上的每个RegionServer都只维护一个正在写入的WAL日志，因此这个RegionServer上所有的写入请求，都需要经历以下4个阶段：
（1）拿到写WAL的锁，避免在写入WAL的时候其他的操作也在同时写WAL，导致数据写乱。
（2）Append数据到WAL中，相当于写入HDFS Client缓存中，数据并不一定成功写入HDFS中。读者可参考3.2节。
（3）Flush数据到HDFS中，本质上是将第2步中写入的数据Flush到HDFS的3个副本中，即数据持久化到HDFS中。一般默认用HDFS hflush接口，而不是HDFS hsync接口，同样可参考3.2节。
（4）释放写WAL的锁。
从本质上说所有的写入操作在写WAL的时候，是严格按照顺序串行地同步写入HDFS文件系统，这极大地限制了HBase的写入吞吐量。于是，在漫长的HBase版本演进中，社区对WAL写入进行了一系列的改进和优化。

最开始的优化方式是将写WAL这个过程异步化，这其实也是很多数据库在写WAL时采用的思路，典型如MySQL的Group Commit实现。

将写WAL的整个过程分成3个子步骤：
（1）Append操作，由一个名为AsyncWriter的独立线程专门负责执行Append操作。
（2）Sync操作，由一个或多个名为AsyncSyncer的线程专门负责执行Sync操作。
（3）通知上层写入的Handler，表示当前操作已经写完。再由一个独立的AsyncNotifier线程专门负责唤醒上层Write Handler。

当Write Handler执行某个Append操作时，将这个Append操作放入RingBuffer队列的尾部，当前的Write Handler开始wait（），等待AsyncWriter线程完成Append操作后将其唤醒。同样，Write Handler调用Sync操作时，也会将这个Sync操作放到上述RingBuffer队列的尾部，当前线程开始wait（），等待AsyncSyncer线程完成Sync操作后将其唤醒。
RingBuffer队列后有一个消费者线程AsyncWriter，AsyncWriter不断地Append数据到WAL上，并将Sync操作分给多个AsyncSyncer线程中的某一个开始处理。AsyncWriter执行完一个Append操作后，就会唤醒之前wait（）的Write Handler。AsyncSyncer线程执行完一个Sync操作后，也会唤醒之前wait（）的Write Handler。这样，短时间内的多次Append+Sync操作会被缓冲进一个队列，最后一次Sync操作能将之前所有的数据都持久化到HDFS的3副本上。这种设计大大降低了HDFS文件的Flush次数，极大地提升了单个RegionServer的写入吞吐量。HBASE-8755中的测试结果显示，使用这个优化方案之后，工程师们将HBase集群的写入吞吐量提升了3～4倍。
之后，HBase PMC张铎提出：由于HBase写WAL操作的特殊性，可以设计一种特殊优化的OutputStream，进一步提升写WAL日志的性能。这个优化称为AsyncFsWAL，本质上是将HDFS通过Pipeline写三副本的过程异步化，以达到进一步提升性能的目的。核心思路可以参考图15-43的右侧。与HBASE-8755相比，其核心区别在于RingBuffer队列的消费线程的设计。首先将每一个Append操作都缓冲进一个名为toWriteAppends的本地队列，Sync操作则通过Netty框架异步地同时Flush到HDFS三副本上。注意，在之前的设计中，仍然采用HDFS提供的Pipeline方式写入HDFS数据，但是在AsyncFsWAL中，重新实现了一个简化版本的OutputStream，这个OutputStream会同时将数据并发地写入到三副本上。相比之前采用同步的方式进行Pipeline写入，并发写入三副本进一步降低了写入的延迟，同样也使吞吐量得到较大提升。
理论上，可以把任何HDFS的写入都设计成异步的，但目前HDFS社区似乎并没有在这方面投入更多精力。所以HBase目前也只能是实现一个为写WAL操作而专门设计的AsyncFsWAL，一般一个WAL对应HDFS上的一个Block，所以目前AsyncFsWAL暂时并不需要考虑拆分Block等一系列问题，实现所以相对简单一点。

文章来源：《HBase原理与实践》 作者：胡争；范欣欣

文章内容仅供学习交流，如有侵犯，联系删除哦！