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HBase BlockCache系列 - 探求BlockCache实现机制

HBase BlockCache系列第一篇文章《走进BlockCache》从全局视角对HBase中缓存、Memstore等作了简要概述,并重点介绍了几种BlockCache方案及其演进过程,对此还不了解的可以点这里。本文在上文的基础上深入BlockCache内部,对各种BlockCache方案具体工作原理进行详细分析。Note:因为SlabCache方案在0.98版本已经不被建议使用,因此本文不针对该方案进行讲解;至于LRU方案和Bucket方案,因为后者更加复杂,本文也会花更多篇幅详细介绍该方案的实现细节。

LRUBlockCache

LRUBlockCache是HBase目前默认的BlockCache机制,实现机制比较简单。它使用一个ConcurrentHashMap管理BlockKey到Block的映射关系,缓存Block只需要将BlockKey和对应的Block放入该HashMap中,查询缓存就根据BlockKey从HashMap中获取即可。同时该方案采用严格的LRU淘汰算法,当Block Cache总量达到一定阈值之后就会启动淘汰机制,最近最少使用的Block会被置换出来。在具体的实现细节方面,需要关注三点:

1. 缓存 分层策略

HBase在LRU缓存基础上,采用了缓存分层设计,将整个BlockCache分为三个部分:single-access、mutil-access和inMemory。需要特别注意的是,HBase系统元数据存放在InMemory区,因此设置数据属性InMemory = true需要非常谨慎,确保此列族数据量很小且访问频繁,否则有可能会将hbase.meta元数据挤出内存,严重影响所有业务性能。

2. LRU淘汰算法实现

系统在每次cache block时将BlockKey和Block放入HashMap后都会检查BlockCache总量是否达到阈值,如果达到阈值,就会唤醒淘汰线程对Map中的Block进行淘汰。系统设置三个MinMaxPriorityQueue队列,分别对应上述三个分层,每个队列中的元素按照最近最少被使用排列,系统会优先poll出最近最少使用的元素,将其对应的内存释放。可见,三个分层中的Block会分别执行LRU淘汰算法进行淘汰。

3. LRU方案优缺点

LRU方案使用JVM提供的HashMap管理缓存,简单有效。但随着数据从single-access区晋升到mutil-access区,基本就伴随着对应的内存对象从young区到old区 ,晋升到old区的Block被淘汰后会变为内存垃圾,最终由CMS回收掉(Conccurent Mark Sweep,一种标记清除算法),然而这种算法会带来大量的内存碎片,碎片空间一直累计就会产生臭名昭著的Full GC。尤其在大内存条件下,一次Full GC很可能会持续较长时间,甚至达到分钟级别。大家知道Full GC是会将整个进程暂停的(称为stop-the-wold暂停),因此长时间Full GC必然会极大影响业务的正常读写请求。也正因为这样的弊端,SlabCache方案和BucketCache方案才会横空出世。

BucketCache

相比LRUBlockCache,BucketCache实现相对比较复杂。它没有使用JVM 内存管理算法来管理缓存,而是自己对内存进行管理,因此不会因为出现大量碎片导致Full GC的情况发生。本节主要介绍BucketCache的具体实现方式(包括BucketCache的内存组织形式、缓存写入读取流程等)以及如何配置使用BucketCache。

内存组织形式

下图是BucketCache的内存组织形式图,其中上面部分是逻辑组织结构,下面部分是对应的物理组织结构。HBase启动之后会在内存中申请大量的bucket,如下图中黄色矩形所示,每个bucket的大小默认都为2MB。每个bucket会有一个baseoffset变量和一个size标签,其中baseoffset变量表示这个bucket在实际物理空间中的起始地址,因此block的物理地址就可以通过baseoffset和该block在bucket的偏移量唯一确定;而size标签表示这个bucket可以存放的block块的大小,比如图中左侧bucket的size标签为65KB,表示可以存放64KB的block,右侧bucket的size标签为129KB,表示可以存放128KB的block。

HBase BlockCache系列 - 探求BlockCache实现机制

HBase中使用BucketAllocator类实现对Bucket的组织管理:

1. HBase会根据每个bucket的size标签对bucket进行分类,相同size标签的bucket由同一个BucketSizeInfo管理,如上图,左侧存放64KB block的bucket由65KB BucketSizeInfo管理,右侧存放128KB block的bucket由129KB BucketSizeInfo管理。

2. HBase在启动的时候就决定了size标签的分类,默认标签有(4+1)K、(8+1)K、(16+1)K … (48+1)K、(56+1)K、(64+1)K、(96+1)K … (512+1)K。而且系统会首先从小到大遍历一次所有size标签,为每种size标签分配一个bucket,最后所有剩余的bucket都分配最大的size标签,默认分配 (512+1)K,如下图所示:

HBase BlockCache系列 - 探求BlockCache实现机制

3. Bucket的size标签可以动态调整,比如64K的block数目比较多,65K的bucket被用完了以后,其他size标签的完全空闲的bucket可以转换成为65K的bucket,但是至少保留一个该size的bucket。

Block缓存写入、读取流程

下图是block写入缓存以及从缓存中读取block的流程示意图,图中主要包括5个模块,其中RAMCache是一个存储blockkey和block对应关系的HashMap;WriteThead是整个block写入的中心枢纽,主要负责异步的写入block到内存空间;BucketAllocator在上一节详细介绍过,主要实现对bucket的组织管理,为block分配内存空间;IOEngine是具体的内存管理模块,主要实现将block数据写入对应地址的内存空间;BackingMap也是一个HashMap,用来存储blockKey与对应物理内存偏移量的映射关系,用来根据blockkey定位具体的block;其中紫线表示cache block流程,绿线表示get block流程。

HBase BlockCache系列 - 探求BlockCache实现机制

Block缓存写入流程

1. 将block写入RAMCache。实际实现中,HBase设置了多个RAMCache,系统首先会根据blockkey进行hash,根据hash结果将block分配到对应的RAMCache中;

2. WriteThead从RAMCache中取出所有的block。和RAMCache相同,HBase会同时启动多个WriteThead并发的执行异步写入,每个WriteThead对应一个RAMCache;

3. 每个WriteThead会将遍历RAMCache中所有block数据,分别调用bucketAllocator为这些block分配内存空间;

4. BucketAllocator会选择与block大小对应的bucket进行存放(具体细节可以参考上节‘内存组织形式’所述),并且返回对应的物理地址偏移量offset;

5. WriteThead将block以及分配好的物理地址偏移量传给IOEngine模块,执行具体的内存写入操作;

6. 写入成功后,将类似<blockkey,offset>这样的映射关系写入BackingMap中,方便后续查找时根据blockkey可以直接定位;

Block缓存读取流程

1. 首先从RAMCache中查找。对于还没有来得及写入到bucket的缓存block,一定存储在RAMCache中;

2. 如果在RAMCache中没有找到,再在BackingMap中根据blockKey找到对应物理偏移地址offset;

3. 根据物理偏移地址offset可以直接从内存中查找对应的block数据;

BucketCache工作模式

BucketCache默认有三种工作模式:heap、offheap和file;这三种工作模式在内存逻辑组织形式以及缓存流程上都是相同的,参见上节讲解。不同的是三者对应的最终存储介质有所不同,即上述所讲的IOEngine有所不同。

其中heap模式和offheap模式都使用内存作为最终存储介质,内存分配查询也都使用Java NIO ByteBuffer技术,不同的是,heap模式分配内存会调用byteBuffer.allocate方法,从JVM提供的heap区分配,而后者会调用byteBuffer.allocateDirect方法,直接从操作系统分配。这两种内存分配模式会对HBase实际工作性能产生一定的影响。影响最大的无疑是GC ,相比heap模式,offheap模式因为内存属于操作系统,所以基本不会产生CMS GC,也就在任何情况下都不会因为内存碎片导致触发Full GC。除此之外,在内存分配以及读取方面,两者性能也有不同,比如,内存分配时heap模式需要首先从操作系统分配内存再拷贝到JVM heap,相比offheap直接从操作系统分配内存更耗时;但是反过来,读取缓存时heap模式可以从JVM heap中直接读取,而offheap模式则需要首先从操作系统拷贝到JVM heap再读取,显得后者更费时。

file模式和前面两者不同,它使用Fussion-IO或者SSD等作为存储介质,相比昂贵的内存,这样可以提供更大的存储容量,因此可以极大地提升缓存命中率。

BucketCache配置使用

BucketCache方案的配置说明一直被HBaser所诟病,官方一直没有相关文档对此进行介绍。本人也是一直被其所困,后来通过查看源码才基本了解清楚,在此分享出来,以便大家学习。需要注意的是,BucketCache三种工作模式的配置会有所不同,下面也是分开介绍,并且没有列出很多不重要的参数:

heap模式

<hbase.bucketcache.ioengine>heap</hbase.bucketcache.ioengine> //bucketcache占用整个jvm内存大小的比例 <hbase.bucketcache.size>0.4</hbase.bucketcache.size> //bucketcache在combinedcache中的占比 <hbase.bucketcache.combinedcache.percentage>0.9</hbase.bucketcache.combinedcache.percentage>

offheap模式

<hbase.bucketcache.ioengine>offheap</hbase.bucketcache.ioengine> <hbase.bucketcache.size>0.4</hbase.bucketcache.size> <hbase.bucketcache.combinedcache.percentage>0.9</hbase.bucketcache.combinedcache.percentage>

file模式

<hbase.bucketcache.ioengine>file:/cache_path</hbase.bucketcache.ioengine> //bucketcache缓存空间大小,单位为MB <hbase.bucketcache.size>10 * 1024</hbase.bucketcache.size> //高速缓存路径 <hbase.bucketcache.persistent.path>file:/cache_path</hbase.bucketcache.persistent.path>

总结

HBase中缓存的设置对随机读写性能至关重要,本文通过对LRUBlockCache和BucketCache两种方案的实现进行介绍,希望能够让各位看官更加深入地了解BlockCache的工作原理。BlockCache系列经过两篇内容的介绍,基本已经解析完毕,那在实际线上应用中到底应该选择哪种方案呢?下一篇文章让我们一起看看HBase社区发布的BlockCache报告!

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