剖析HBase负载均衡和性能指标

1.概述

　　在分布式系统中，负载均衡是一个非常重要的功能，在HBase中通过Region的数量来实现负载均衡，HBase中可以通过hbase.master.loadbalancer.class来实现自定义负载均衡算法。下面将为大家剖析HBase负载均衡的相关内容以及性能指标。

2.内容

　　在HBase系统中，负载均衡是一个周期性的操作，通过负载均衡来均匀分配Region到各个RegionServer上，通过hbase.balancer.period属性来控制负载均衡的时间间隔，默认是5分钟。触发负载均衡操作是有条件的，但是如果发生如下情况，则不会触发负载均衡操作：

负载均衡自动操作balance_switch关闭，即：balance_switch false
HBase Master节点正在初始化操作
HBase集群中正在执行RIT，即Region正在迁移中
HBase集群正在处理离线的RegionServer

2.1 负载均衡算法

　　HBase在执行负载均衡操作时，如何判断各个RegionServer节点上的Region个数是否均衡，这里通过以下步骤来判断：

计算均衡值的区间范围，通过总Region个数以及RegionServer节点个数，算出平均Region个数，然后在此基础上计算最小值和最大值
遍历超过Region最大值的RegionServer节点，将该节点上的Region值迁移出去，直到该节点的Region个数小于等于最大值的Region
遍历低于Region最小值的RegionServer节点，分配集群中的Region到这些RegionServer上，直到大于等于最小值的Region
负责上述操作，直到集群中所有的RegionServer上的Region个数在最小值与最大值之间，集群才算到达负载均衡，之后，即使再次手动执行均衡命令，HBase底层逻辑判断会执行忽略操作

2.2 实例分析

　　下面笔者通过一个实际的应用场景来给大家剖析HBase负载均衡算法的实现流程。举个例子，假如我们当前有一个5台节点规模的HBase集群（包含Master和RegionServer），其中2台Master和3台RegionServer组成，每台RegionServer上的Region个数，如下图所示。

　　在执行负载均衡操作之前，会计算集群中总的Region个数，当前实例中集群中的Region总个数为175+56+99=330。然后计算每个RegionServer需要容纳的Region平均值。计算结果如下：

平均值(110) = 总Region个数(330) / RegionServers总数(3)

　　计算最小值和最大值来判断HBase集群是否需要进行负载均衡操作，计算公式如下：

# hbase.regions.slop 权重值，默认为0.2
最小值 = Math.floor(平均值 * (1-0.2))
最大值 = Math.ceil(平均值 * (1+0.2))

　　HBase集群如果判断各个RegionServer中的最小Region个数大于计算后的最小值，并且最大Region个数小于最大值，这是直接返回不会触发负载均衡操作。根据实例中给出的Region数，计算得出最小值Region为88，最大值Region为120。

　　由于实例中RegionServer2的Region个数为56，小于最小值Region数88，而RegionServer1的Region个数为175，大于了最大值Region数120，所以需要负载均衡操作。

　　HBase系统有提供管理员命令，来操作负载均衡，具体操作如下：

# 使用hbase shell命令进入到HBase控制台，然后开启自动执行负载均衡
hbase(main):001:0> balance_switch true

　　这样HBase负载均衡自动操作就开启了，但是，如果我们需要立即均衡集群中的Region个数怎么办？这里HBase也提供了管理命令，通过balancer命令来实现，操作如下：

hbase(main):001:0> balancer

　　但是，这样每次手动执行，每次均衡的个数不一定能满足要求，那么我们可以通过封装该命令，用脚本来调度执行，具体实现代码如下：

#! /bin/bash

num=$1

echo "[`date "+%Y-%m-%d %H:%M:%S"`] INFO : RegionServer Start Balancer..."
if [ ! -n "$num" ]; then
    echo "[`date "+%Y-%m-%d %H:%M:%S"`] INFO : Default Balancer 20 Times."
    num=20
elif [[ $num == *[!0-9]* ]]; then
    echo "[`date "+%Y-%m-%d %H:%M:%S"`] INFO : Input [$num] Times Must Be Number."
    exit 1
else
    echo "[`date "+%Y-%m-%d %H:%M:%S"`] INFO : User-Defined Balancer [$num] Times."
fi

for (( i=1; i<=$num; i++ ))
do
    echo "[`date "+%Y-%m-%d %H:%M:%S"`] INFO : Balancer [$i] Times,Total [$num] Times."
    echo "balancer"|hbase shell
    sleep 5
done

　　脚本默认执行20次，可以通过输入一个整型参数来自定义执行次数。

　　当HBase集群检查完所有的RegionServer上的Region个数已打要求，那么此时集群的负载均衡操作就已经完成了。如果没有达到要求，可以再次执行上述脚本，直到所有的Region个数在最小值和最大值之间为止。当HBase集群中所有的RegionServer完成负载均衡后，实例中的各个RegionServer上的Region个数分布，如下图所示。

　　此时，各个RegionServer节点上的Region个数均在最小值和最大值范围内，HBase集群各个RegionServer节点上的Region处理均衡状态。

3.性能指标

　　在HBase系统中，有一个非常重要的性能指标，那就是集群处理请求的延时。HBase系统为了反应集群内部处理请求所耗费的时间，提供了一个工具类，即：org.apache.hadoop.hbase.tool.Canary，这个类主要用户检查HBase系统的耗时状态。如果不知道使用方法，可以通过help命令来查看具体的用法，命令如下：

hbase org.apache.hadoop.hbase.tool.Canary -help

（1）查看集群中每个表中每个Region的耗时情况

hbase org.apache.hadoop.hbase.tool.Canary

（2）查看money表中每个Region的耗时情况，多个表之间使用空格分割

# 查看money表和person表
hbase org.apache.hadoop.hbase.tool.Canary money person

（3）查看每个RegionServer的耗时情况

hbase org.apache.hadoop.hbase.tool.Canary -regionserver dn1

　　通常情况下，我们比较关注每个RegionServer节点的耗时情况，将该命令封装一下，然后打印集群中每个RegionServer的耗时情况，脚本实现如下所示：

#########################################################
# 将捕获的RS耗时，写入到InfluxDB中进行存储，用于绘制历史趋势图
#########################################################
#!/bin/bash

post_influxdb_write=‘http://influxdb:8086/write?db=telegraf_mario_bank_rs‘

source /home/hadoop/.bash_profile

for i in `cat rs.list`
    do
        timespanStr=`(hbase org.apache.hadoop.hbase.tool.Canary -regionserver $i 2>&1) | grep tool.Canary`
        timespanMs=`echo $timespanStr|awk -F ‘ ‘ ‘{print $NF}‘`
        timespan=`echo $timespanMs|awk -F "ms" ‘{print $1}‘`
        echo `date +‘%Y-%m-%d %H:%M:%S‘` INFO : RegionServer $i delay $timespanMs .
        currentTime=`date "+%Y-%m-%d %H:%M:%S"`
        currentTimeStamp=`date -d "$currentTime" +%s`
        insert_sql="regionsever,host=$i value=$timespan ${currentTimeStamp}000000000"
        #echo $insert_sql
        curl -i -X POST "$post_influxdb_write" --data-binary "$insert_sql"
    done
exit

4.总结

　　在维护HBase集群时，比如重启某几个RegionServer节点后，可能会发送Region不均衡的情况，这时如果开启自动均衡后，需要立即使当前集群上其他RegionServer上的Region处于均衡状态，那么就可以使用手动均衡操作。另外，HBase集群中各个RegionServer的耗时情况，能够反映当前集群的健康状态。

5.结束语

　　这篇博客就和大家分享到这里，如果大家在研究学习的过程当中有什么问题，可以加群进行讨论或发送邮件给我，我会尽我所能为您解答，与君共勉！

　　另外，博主出书了《Hadoop大数据挖掘从入门到进阶实战》，喜欢的朋友或同学，可以在公告栏那里点击购买链接购买博主的书进行学习，在此感谢大家的支持。

原文地址：https://www.cnblogs.com/smartloli/p/9249259.html

时间： 2024-11-26 02:19:19

剖析HBase负载均衡和性能指标

1.概述

2.内容

2.1 负载均衡算法

2.2 实例分析

3.性能指标

4.总结

5.结束语

剖析HBase负载均衡和性能指标的相关文章

深度剖析HBase负载均衡和性能指标

Hbase负载均衡流程以及源码

【Nginx】负载均衡-IP哈希策略剖析

【Nginx】负载均衡-加权轮询策略剖析

Nginx 负载均衡-加权轮询策略剖析

负载均衡和故障转移连载

F5负载均衡算法及基本原理

解析Nginx负载均衡

大型网站--负载均衡架构