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HBase性能调优

  因官方Book Performance Tuning部分章节没有按配置项进行索引,不能达到快速查阅的效果。所以我以配置项驱动,重新整理了原文,并补充一些自己的理解,如有错误,欢迎指正。

  配置优化

  zookeeper.session.timeout

  默认值:3分钟(180000ms)

  说明:RegionServer与Zookeeper间的连接超时时间。当超时时间到后,ReigonServer会被Zookeeper从RS集群清单中移除,HMaster收到移除通知后,会对这台server负责的regions重新balance,让其他存活的RegionServer接管.

  调优:

  这个timeout决定了RegionServer是否能够及时的failover。设置成1分钟或更低,可以减少因等待超时而被延长的failover时间。

  不过需要注意的是,对于一些Online应用,RegionServer从宕机到恢复时间本身就很短的(网络闪断,crash等故障,运维可快速介入),如果调低timeout时间,反而会得不偿失。因为当ReigonServer被正式从RS集群中移除时,HMaster就开始做balance了(让其他RS根据故障机器记录的WAL日志进行恢复)。当故障的RS在人工介入恢复后,这个balance动作是毫无意义的,反而会使负载不均匀,给RS带来更多负担。特别是那些固定分配regions的场景。

  hbase.regionserver.handler.count

  默认值:10

  说明:RegionServer的请求处理IO线程数。

  调优:

  这个参数的调优与内存息息相关。

  较少的IO线程,适用于处理单次请求内存消耗较高的Big PUT场景(大容量单次PUT或设置了较大cache的scan,均属于Big PUT)或ReigonServer的内存比较紧张的场景。

  较多的IO线程,适用于单次请求内存消耗低,TPS要求非常高的场景。设置该值的时候,以监控内存为主要参考。

  这里需要注意的是如果server的region数量很少,大量的请求都落在一个region上,因快速充满memstore触发flush导致的读写锁会影响全局TPS,不是IO线程数越高越好。

  压测时,开启Enabling RPC-level logging,可以同时监控每次请求的内存消耗和GC的状况,最后通过多次压测结果来合理调节IO线程数。

  这里是一个案例?Hadoop and HBase Optimization for Read Intensive Search Applications,作者在SSD的机器上设置IO线程数为100,仅供参考。

  hbase.hregion.max.filesize

  默认值:256M

  说明:在当前ReigonServer上单个Reigon的最大存储空间,单个Region超过该值时,这个Region会被自动split成更小的region。

  调优:

  小region对split和compaction友好,因为拆分region或compact小region里的storefile速度很快,内存占用低。缺点是split和compaction会很频繁。

  特别是数量较多的小region不停地split, compaction,会导致集群响应时间波动很大,region数量太多不仅给管理上带来麻烦,甚至会引发一些Hbase的bug。

  一般512以下的都算小region。

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网友评论:7

  1. 小编 1年前 (2015-03-22) #5

    软件测试入门 :mrgreen:

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