HBaseWAL源码分析

这篇文章主要讲解了“HBase WAL源码分析”，文中的讲解内容简单清晰，易于学习与理解，下面请大家跟着小编的思路慢慢深入，一起来研究和学习“HBase WAL源码分析”吧！

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WAL(Write-Ahead Logging)是数据库系统中保障原子性和持久性的技术，通过使用WAL可以将数据的随机写入变为顺序写入，可以提高数据写入的性能。在hbase中写入数据时，会将数据写入内存同时写wal日志,为防止日志丢失，日志是写在hdfs上的。 
默认是每个RegionServer有1个WAL，在HBase1.0开始支持多个WALHBASE-5699,这样可以提高写入的吞吐量。配置参数为hbase.wal.provider=multiwal,支持的值还有defaultProvider和filesystem(这2个是同样的实现)。 
WAL的持久化的级别有如下几种：

1. SKIP_WAL：不写wal日志,这种可以较大提高写入的性能，但是会存在数据丢失的危险，只有在大批量写入的时候才使用(出错了可以重新运行)，其他情况不建议使用。

2. ASYNC_WAL：异步写入

3. SYNC_WAL：同步写入wal日志文件，保证数据写入了DataNode节点。

4. FSYNC_WAL: 目前不支持了，表现是与SYNC_WAL是一致的

5. USE_DEFAULT: 如果没有指定持久化级别，则默认为USE_DEFAULT, 这个为使用HBase全局默认级别(SYNC_WAL)

wal写入

先看看wal写入中的几个主要的类 
1. WALKey:wal日志的key，包括regionName：日志所属的region 
tablename：日志所属的表，writeTime：日志写入时间，clusterIds:cluster的id，在数据复制的时候会用到。 
2.WALEdit:在hbase的事务日志中记录一系列的修改的一条事务日志。另外WALEdit实现了Writable接口，可用于序列化处理。 
3. FSHLog: WAL的实现类，负责将数据写入文件系统 
在每个wal的写入这里使用的是多生产者单消费者的模式，这里使用到了disruptor框架，将WALKey和WALEdit信息封装为FSWALEntry，然后通过RingBufferTruck放入RingBuffer中。接下来看hlog的写入流程，分为以下3步：

1. 日志写入缓存：由rpcHandler将日志信息写入缓存ringBuffer.

2. 缓存数据写入文件系统：每个FSHLog有一个线程负责将数据写入文件系统(HDFS)

3. 数据同步：如果操作的持久化级别为(SYNC_WAL或者USE_DEFAULT 则需进行数据同步处理

下面来详细说明一下各类线程是如何配合来实现这几步操作的，

1. rpcHandler线程负责将日志信息(FSWALEntry)写入缓存RingBbuffer，在操作日志写完后，rpcHandler会调用wal的sync方法，进行数据同步，其实际处理为写入一个SyncFuture到RingBuffer，然后blocking一直到syncFuture处理完成。

2. wal线程从缓存RingBuffer中取数据，如果为日志(FSWALEntry)就调用Writer将数据写入文件系统，如果为SyncFuture,则由专门的同步线程来进行同步处理。 
   整体处理流程图如下： 
   

HLog的写入

wal写入文件系统是通过Writer来写入的，其实际类为ProtobufLogWriter，使用的是Protobuf的格式持久化处理。使用Protobuf格式有如下优势：

1. 性能较高

2. 结构更加紧凑，节省空间

3. 方便扩展以及支持其他语言，通过其他语言来解析日志。

   写入的日志中是按WALKey和WALEdit来依次存储的（具体内容见前面WALKey和WALEdit类的说明），另外还将WALKey和WALEdit分别进行了压缩处理。

wal同步过程

每个wal中有一个RingBufferEventHandler对象，其中用数组管理着多个SyncRunner线程(由参数hbase.regionserver.hlog.syncer.count配置，默认5)来进行同步处理，每个SyncRunner对象里面有一个LinkedBlockingQueue(syncFutures,大小为参数{hbase.regionserver.handler.count默认值200}*3 
另外这里的SyncFuture是每个rpcHandler线程拥有一个，由wal中的private final Map

class RingBufferEventHandler implements EventHandler, LifecycleAware { private final SyncRunner [] syncRunners; private final SyncFuture [] syncFutures;
    ...
} private class SyncRunner extends HasThread { private volatile long sequence; // Keep around last exception thrown. Clear on successful sync. private final BlockingQueue syncFutures;
    ...
}

这里在处理ringBuffer中的syncFuture时，不是每有一个就提交到syncRunner处理，而是按批来处理的，这里的批分2种情况：

1. 从ringBuffer中取到的一批数据(为提高效率，在disruptor框架中是按批从ringBuffer中取数据的，具体的请看disruptor的相关文档)，如果这批数据中的syncFuture个数<{hbase.regionserver.handler.count默认值200},则按一批处理

2. 如果这一批数据中的syncFuture个数>={hbase.regionserver.handler.count默认值200}个数，则按{hbase.regionserver.handler.count默认值200}分批处理。

如果达到了批大小，就从syncRunner数组中顺序选择下一个SyncRunner,将这批数据插入该SyncRunner的BlockingQueue中。最后由SyncRunner线程进行hdfs文件同步处理。为保证数据的不丢失，rpc请求需要保证wal日志写入成功后才能返回，这里HBase做了一系列的优化处理的操作。

wal滚动

通过wal日志切换，这样可以避免产生单独的过大的wal日志文件，这样可以方便后续的日志清理(可以将过期日志文件直接删除)另外如果需要使用日志进行恢复时，也可以同时解析多个小的日志文件，缩短恢复所需时间。 
wal触发切换的场景有如下几种：

1. SyncRunner线程在处理日志同步后，如果有异常发生，就会调用requestLogRoll发起日志滚动请求

2. SyncRunner线程在处理日志同步后, 检查当前在写的wal的日志大小是否超过配置{hbase.regionserver.hlog.blocksize默认为hdfs目录块大小}*{hbase.regionserver.logroll.multiplier默认0.95}，超过后同样调用requestLogRoll发起日志滚动请求

3. 每个RegionServer有一个LogRoller线程会定期滚动日志，滚动周期由参数{hbase.regionserver.logroll.period默认值1个小时}控制

这里前面2种场景调用requestLogRoll发起日志滚动请求，最终也是通过LogRoller来执行日志滚动的操作。

wal失效

当memstore中的数据刷新到hdfs后，那对应的wal日志就不需要了，FSHLog中有记录当前memstore中各region对应的最老的sequenceId，如果一个日志中的各个region的操作的最新的sequenceId均小于wal中记录的各个需刷新的region的最老sequenceId，说明该日志文件就不需要了，于是就会将该日志文件从./WALs目录移动到./oldWALs目录。这块是在前面日志滚动完成后调用cleanOldLogs来处理的。

wal删除

由于wal日志还会用于跨集群的同步处理，所以wal日志失效后并不会立即删除，而是移动到oldWALs目录。由HMaster中的LogCleaner这个Chore线程来负责wal日志的删除，在LogCleaner内部通过参数{hbase.master.logcleaner.plugins}以插件的方式来筛选出可以删除的日志文件。目前配置的插件有ReplicationLogCleaner、SnapshotLogCleaner和TimeToLiveLogCleaner

1. TimeToLiveLogCleaner: 日志文件最后修改时间在配置参数{hbase.master.logcleaner.ttl默认600秒}之前的可以删除

2. ReplicationLogCleaner:如果有跨集群数据同步的需求，通过该Cleaner来保证那些在同步中的日志不被删除

3. SnapshotLogCleaner: 被表的snapshot使用到了的wal不被删除

感谢各位的阅读，以上就是“HBase WAL源码分析”的内容了，经过本文的学习后，相信大家对HBase WAL源码分析这一问题有了更深刻的体会，具体使用情况还需要大家实践验证。这里是创新互联，小编将为大家推送更多相关知识点的文章，欢迎关注！