HBase源码分析之Region定位

本文涉及的产品
云原生网关 MSE Higress,422元/月
服务治理 MSE Sentinel/OpenSergo,Agent数量 不受限
注册配置 MSE Nacos/ZooKeeper,118元/月
简介:         我们知道,HBase是一个基于RowKey进行检索的分布式数据库。它按照行的方向将表中的数据切分成一个个Region,而每个Region都会存在一个起始行StartKey和一个终止行EndKey。

        我们知道,HBase是一个基于RowKey进行检索的分布式数据库。它按照行的方向将表中的数据切分成一个个Region,而每个Region都会存在一个起始行StartKey和一个终止行EndKey。Region会最终选择一个RegionSever上线,并依靠RegionSever对外提供数据存取服务。那么,HBase是如何实现数据的检索,也就是它如何将需要读写的行Row准确的定位到其所在Region和RegionServer上的呢?本文,我们就将研究下HRegion的定位。

        之前我们已经研究过HBase读取数据的应用--Scan,在Scan的过程中,它每次通过RPC与服务端通信,都是针对特定的Region及其所在RegionServer进行数据读取请求,将数据缓存至客户端。在它迭代获取数据的Scanner的next()中,会检查缓存中是否存在数据,若无,则加载缓存,然后直接从缓存中拉取数据,代码如下:

    @Override
    public Result next() throws IOException {
      // If the scanner is closed and there's nothing left in the cache, next is a no-op.
      if (cache.size() == 0 && this.closed) {
        return null;
      }
      
      // 如果缓存中不存在数据,调用loadCache()方法加载缓存
      if (cache.size() == 0) {
        loadCache();
      }

      // 缓存中存在数据的话,直接从缓存中拉取数据,返回给客户端请求者
      if (cache.size() > 0) {
        return cache.poll();
      }

      // if we exhausted this scanner before calling close, write out the scan metrics
      writeScanMetrics();
      return null;
    }
        而这个加载缓存的loadCache()方法,则会调用call()方法,发送RPC请求给对应的RegionServer上的Region,那么它是如何定位Region的呢?我们先看下这个call()方法,代码如下:

  Result[] call(Scan scan, ScannerCallableWithReplicas callable,
      RpcRetryingCaller<Result[]> caller, int scannerTimeout)
      throws IOException, RuntimeException {
    if (Thread.interrupted()) {
      throw new InterruptedIOException();
    }
    // callWithoutRetries is at this layer. Within the ScannerCallableWithReplicas,
    // we do a callWithRetries
    // caller为RpcRetryingCaller类型
    // callable为ScannerCallableWithReplicas类型
    return caller.callWithoutRetries(callable, scannerTimeout);
  }
        实际上caller为RpcRetryingCaller类型,而callable为ScannerCallableWithReplicas类型,我们看下RpcRetryingCaller的callWithoutRetries()方法,关键代码如下:

      // 先调用prepare()方法,再调用call()方法,超时时间为callTimeout
      callable.prepare(false);
      return callable.call(callTimeout);
        发现没,实际上最终调用的是callable的call()方法,也就是ScannerCallableWithReplicas的call()方法,我们跟进下关键代码:

  @Override
  public Result [] call(int timeout) throws IOException {

    // 此处省略代码若干字......

    // 根据scan的startRow获取Region位置,使用cache
    RegionLocations rl = RpcRetryingCallerWithReadReplicas.getRegionLocations(true,
        RegionReplicaUtil.DEFAULT_REPLICA_ID, cConnection, tableName,
        currentScannerCallable.getRow());

    // 此处省略代码若干字......
}
        终于切入主题了!Region的定位是通过调用RpcRetryingCallerWithReadReplicas的getRegionLocations()方法进行的,它需要是否使用缓存标识位useCache、主从复制replicaId、ClusterConnection集群连接器cConnection,表名tableName、所在行Row等关键参数,并返回RegionLocations,用于表示Region的位置信息。而RegionLocations中存在一个数组locations,它的定义如下:

  // locations array contains the HRL objects for known region replicas indexes by the replicaId.
  // elements can be null if the region replica is not known at all. A null value indicates
  // that there is a region replica with the index as replicaId, but the location is not known
  // in the cache.
  private final HRegionLocation[] locations; // replicaId -> HRegionLocation.
        它是一个HRegionLocation类型的数组,实际上存储的是replicaId到HRegionLocation的映射,replicaId就是数组的下标。而上面调用getRegionLocations()方法时,传入的replicaId为RegionReplicaUtil.DEFAULT_REPLICA_ID,也就是0。那么HRegionLocation是什么呢?看下它的两个关键成员变量就知道了:
  private final HRegionInfo regionInfo;
  private final ServerName serverName;
        HRegionLocation就是Region的位置信息,它包含了关键的两点信息:1、数据读写请求中row所在Region信息HRegionInfo;2、Region所在服务器ServerName。有了这两点,我们就能够掌握row对应Region位置信息了。

        言归正传,我们从RpcRetryingCallerWithReadReplicas的getRegionLocations()方法开始,代码如下:

  static RegionLocations getRegionLocations(boolean useCache, int replicaId,
                 ClusterConnection cConnection, TableName tableName, byte[] row)
      throws RetriesExhaustedException, DoNotRetryIOException, InterruptedIOException {

    RegionLocations rl;
    try {
    	
      // 根据表名tableName,行row,和副本replicaId,来定位Region位置,得到RegionLocations,即rl
      if (!useCache) {
    	// 不使用缓存,调用ClusterConnection的relocateRegion()方法,定位Region位置
        rl = cConnection.relocateRegion(tableName, row, replicaId);
      } else {
        // 使用缓存,调用ClusterConnection的locateRegion()方法,定位Region位置
    	rl = cConnection.locateRegion(tableName, row, useCache, true, replicaId);
      }
    } catch (DoNotRetryIOException e) {
      throw e;
    } catch (RetriesExhaustedException e) {
      throw e;
    } catch (InterruptedIOException e) {
      throw e;
    } catch (IOException e) {
      throw new RetriesExhaustedException("Can't get the location", e);
    }
    if (rl == null) {
      throw new RetriesExhaustedException("Can't get the locations");
    }

    return rl;
  }
        其实逻辑很简单,就分两种情况,使用缓存和不使用缓存。而且,我们也应该能猜出来,即便是使用缓存,如果缓存中没有的话,它还是会走一遍不使用缓存的流程,将获取到的Region位置信息加载到缓存中,然后再返回给外部调用者,最终我们需要共同研究的仅仅是不使用缓存的情况下如何定位Region而已。到底是不是这样呢?我们先记住,后面再做验证。

        首先,我们来看下不使用缓存的情况下,是如何进行Region定位的。它调用的是ClusterConnection的relocateRegion()方法,而这个ClusterConnection是一个接口,它的实例化,是在HTable中进行,然后一层层传递过来的。我们先看下它的实例化,在HTable的构造方法中,代码如下:

this.connection = ConnectionManager.getConnectionInternal(conf);
        通过ConnectionManager的静态方法getConnectionInternal(),从配置信息conf中加载而来。继续看下它的代码:

  static ClusterConnection getConnectionInternal(final Configuration conf)
    throws IOException {
	  
	// 根据配置信息conf构造HConnectionKey
    HConnectionKey connectionKey = new HConnectionKey(conf);
    
    synchronized (CONNECTION_INSTANCES) {
    	
      // 先从CONNECTION_INSTANCES中根据HConnectionKey获取连接HConnectionImplementation类型的connection,
      // CONNECTION_INSTANCES为HConnectionKey到HConnectionImplementation的映射集合
      HConnectionImplementation connection = CONNECTION_INSTANCES.get(connectionKey);
      
      if (connection == null) {// 如果CONNECTION_INSTANCES中不存在
    	  
    	// 调用createConnection()方法创建一个HConnectionImplementation
        connection = (HConnectionImplementation)createConnection(conf, true);
        
        // 将新创建的HConnectionImplementation与HConnectionKey的对应关系存入CONNECTION_INSTANCES
        CONNECTION_INSTANCES.put(connectionKey, connection);
      } else if (connection.isClosed()) {// 如果CONNECTION_INSTANCES中存在,且已关闭的话
    	  
    	// 调用ConnectionManager的deleteConnection()方法,删除connectionKey对应的记录:
    	// 1、调用decCount()方法减少计数;
    	// 2、从CONNECTION_INSTANCES类表中移除connectionKey对应记录;
    	// 3、调用HConnectionImplementation的internalClose()方法处理关闭连接事宜
        ConnectionManager.deleteConnection(connectionKey, true);
        
        // 调用createConnection()方法创建一个HConnectionImplementation
        connection = (HConnectionImplementation)createConnection(conf, true);
        
        // 将新创建的HConnectionImplementation与HConnectionKey的对应关系存入CONNECTION_INSTANCES
        CONNECTION_INSTANCES.put(connectionKey, connection);
      }
      
      // 连接计数器增1
      connection.incCount();
      
      // 返回连接
      return connection;
    }
  }
        这个HConnectionKey实际上是连接的一个Key类,包含了连接对应的hbase.zookeeper.quorum、hbase.zookeeper.property.clientPort等重要信息,而获取连接的方法也很简单,如果之前创建过key相同的连接,直接从CONNECTION_INSTANCES集合中根据HConnectionKey获取,并将连接计数器增1,直接返回连接,获取不到的话,根据HConnectionKey创建一个新的,并加入CONNECTION_INSTANCES集合,而且,如果获取到的连接是Closed的话,调用ConnectionManager的deleteConnection()方法,删除connectionKey对应的记录,创建一个新的连接创建一个HConnectionImplementation,并加入到CONNECTION_INSTANCES集合。

        我们已经知道,上述ClusterConnection的实现类就是HConnectionImplementation,那么我们回到正轨上,继续研究Region的定位,先看下不使用缓存的情况的情况下是如何处理的。好,我们进入HConnectionImplementation的relocateRegion()方法,代码如下:

    @Override
    public RegionLocations relocateRegion(final TableName tableName,
        final byte [] row, int replicaId) throws IOException{
      // Since this is an explicit request not to use any caching, finding
      // disabled tables should not be desirable.  This will ensure that an exception is thrown when
      // the first time a disabled table is interacted with.
      // 既然这是一个明确不使用任何缓存的请求,如果发现表被禁用,那么这将是不可取的。
      // 当我们第一时间发现表被禁用时,这里将会确保一个异常被抛出。
    	
      // 如果表不是META表,并且表被禁用的话,直接抛出TableNotEnabledException
      if (!tableName.equals(TableName.META_TABLE_NAME) && isTableDisabled(tableName)) {
        throw new TableNotEnabledException(tableName.getNameAsString() + " is disabled.");
      }

      // 调用locateRegion方法进行Region的定位,传入的useCache为false,retry为true,即不使用缓存,并且进行重试
      return locateRegion(tableName, row, false, true, replicaId);
    }
        很简单,先做一个必要的检查,如果表不是META表,并且表被禁用的话,直接抛出TableNotEnabledException,然后调用locateRegion()方法进行Region的定位,传入的useCache为false,retry为true,即不使用缓存,并且进行重试。

        在分析locateRegion()方法前,我们先折回去看看使用缓存情况的处理,它也是调用的locateRegion()方法,只不过传入的使用缓存标志位useCache为true这一个区别而已,好了,殊途同归,这里我们就只研究locateRegion()方法就行了,代码如下:

    @Override
    public RegionLocations locateRegion(final TableName tableName,
      final byte [] row, boolean useCache, boolean retry, int replicaId)
    throws IOException {
      
      // 判断连接是否已关闭的标志位closed,为true则直接抛出IOException异常
      if (this.closed) throw new IOException(toString() + " closed");
      
      // 判断表名tableName,表名为空的话直接抛出IllegalArgumentException异常
      if (tableName== null || tableName.getName().length == 0) {
        throw new IllegalArgumentException(
            "table name cannot be null or zero length");
      }
      
      if (tableName.equals(TableName.META_TABLE_NAME)) {
    	// 如果是meta表,直接调用locateMeta()方法进行定位
        return locateMeta(tableName, useCache, replicaId);
      } else {
        // Region not in the cache - have to go to the meta RS
    	// 如果不是meta表,cache中没有,需要访问meta RS,调用locateRegionInMeta()方法进行定位
        return locateRegionInMeta(tableName, row, useCache, retry, replicaId);
      }
    }
        locateRegion()方法上来先做一些必要的检查:

        1、判断连接是否已关闭的标志位closed,为true则直接抛出IOException异常;

        2、判断表名tableName,表名为空的话直接抛出IllegalArgumentException异常。

        然后,根据表是否为meta表,做以下处理:

        1、如果是meta表,直接调用locateMeta()方法进行定位;

        2、如果不是meta表,cache中没有,需要访问meta RS,调用locateRegionInMeta()方法进行定位;

        我们今天先看非meta表,进入locateRegionInMeta()方法,代码如下:

    /*
      * Search the hbase:meta table for the HRegionLocation
      * info that contains the table and row we're seeking.
      * 
      * 搜索HBase的meta表,找出包含我们正在查找的table及row相关的HRegionLocation信息
      */
    private RegionLocations locateRegionInMeta(TableName tableName, byte[] row,
                   boolean useCache, boolean retry, int replicaId) throws IOException {

      // If we are supposed to be using the cache, look in the cache to see if
      // we already have the region.
      // 如果我们支持在缓存中查找,先在缓存中看看是否我们已经有该Region
      if (useCache) {
        RegionLocations locations = getCachedLocation(tableName, row);
        if (locations != null && locations.getRegionLocation(replicaId) != null) {
          return locations;
        }
      }

      // build the key of the meta region we should be looking for.
      // the extra 9's on the end are necessary to allow "exact" matches
      // without knowing the precise region names.
      
      // 缓存中没有,构造一个scan
      
      // 根据表名tableName、行row、字符串"99999999999999",调用HRegionInfo的createRegionName()方法,
      // 创建一个Region Name:metaKey
      byte[] metaKey = HRegionInfo.createRegionName(tableName, row, HConstants.NINES, false);

      // 构造一个Scan,scan的起始行为上述metaKey,并且是一个反向小scan,即reversed small Scan
      Scan s = new Scan();
      s.setReversed(true);
      s.setStartRow(metaKey);
      s.setSmall(true);
      s.setCaching(1);

      // 确定重试次数
      int localNumRetries = (retry ? numTries : 1);

      for (int tries = 0; true; tries++) {
    	  
    	// 重试次数超过上限的话,直接抛出NoServerForRegionException异常,
    	// 重试次数上限取参数hbase.client.retries.number,参数未配置的话默认为31
        if (tries >= localNumRetries) {
          throw new NoServerForRegionException("Unable to find region for "
              + Bytes.toStringBinary(row) + " in " + tableName +
              " after " + localNumRetries + " tries.");
        }
        
        if (useCache) {// 如果支持使用缓存的话
          // 每次再从缓存中取一遍
          RegionLocations locations = getCachedLocation(tableName, row);
          if (locations != null && locations.getRegionLocation(replicaId) != null) {
            return locations;
          }
        } else {
          // If we are not supposed to be using the cache, delete any existing cached location
          // so it won't interfere.
          // 如果我们不支持使用缓存,删除任何存在的相关缓存,以确保它不会干扰我们的查询
          // 调用metaCache的clearCache()方法,根据tableName和row来删除
          metaCache.clearCache(tableName, row);
        }

        // Query the meta region
        try {
          Result regionInfoRow = null;
          ReversedClientScanner rcs = null;
          try {
        	
        	// 构造ClientSmallReversedScanner实例rcs,从meta表中查找,
        	// 而meta表的表名固定为hbase:meta,它的namespace为"meta",qualifier为"meta"
            rcs = new ClientSmallReversedScanner(conf, s, TableName.META_TABLE_NAME, this,
              rpcCallerFactory, rpcControllerFactory, getBatchPool(), 0);
            
            // 通过scanner的next()方法,获取唯一的结果regionInfoRow
            regionInfoRow = rcs.next();
          } finally {
        	  
        	// 关闭ClientSmallReversedScanner
            if (rcs != null) {
              rcs.close();
            }
          }

          if (regionInfoRow == null) {// 如果regionInfoRow为空,直接抛出TableNotFoundException异常
            throw new TableNotFoundException(tableName);
          }

          // convert the row result into the HRegionLocation we need!
          // 将Result转换为我们需要的RegionLocations,即regionInfoRow->locations
          RegionLocations locations = MetaTableAccessor.getRegionLocations(regionInfoRow);
          if (locations == null || locations.getRegionLocation(replicaId) == null) {
            throw new IOException("HRegionInfo was null in " +
              tableName + ", row=" + regionInfoRow);
          }
          
          // 从locations中获取Region信息HRegionInfo
          HRegionInfo regionInfo = locations.getRegionLocation(replicaId).getRegionInfo();
          if (regionInfo == null) {
            throw new IOException("HRegionInfo was null or empty in " +
              TableName.META_TABLE_NAME + ", row=" + regionInfoRow);
          }

          // possible we got a region of a different table...
          
          // 验证表名是否一致
          if (!regionInfo.getTable().equals(tableName)) {
            throw new TableNotFoundException(
                  "Table '" + tableName + "' was not found, got: " +
                  regionInfo.getTable() + ".");
          }
          
          // 验证Rgion是否已分裂
          if (regionInfo.isSplit()) {
            throw new RegionOfflineException("the only available region for" +
              " the required row is a split parent," +
              " the daughters should be online soon: " +
              regionInfo.getRegionNameAsString());
          }
          
          // 验证Rgion是否已下线
          if (regionInfo.isOffline()) {
            throw new RegionOfflineException("the region is offline, could" +
              " be caused by a disable table call: " +
              regionInfo.getRegionNameAsString());
          }

          // 从locations中根据replicaId获取ServerName
          ServerName serverName = locations.getRegionLocation(replicaId).getServerName();
          if (serverName == null) {
            throw new NoServerForRegionException("No server address listed " +
              "in " + TableName.META_TABLE_NAME + " for region " +
              regionInfo.getRegionNameAsString() + " containing row " +
              Bytes.toStringBinary(row));
          }

          // 验证ServerName是否已死亡
          if (isDeadServer(serverName)){
            throw new RegionServerStoppedException("hbase:meta says the region "+
                regionInfo.getRegionNameAsString()+" is managed by the server " + serverName +
                ", but it is dead.");
          }
          // Instantiate the location
          // 缓存获得的位置信息
          cacheLocation(tableName, locations);
          
          return locations;
        } catch (TableNotFoundException e) {
          // if we got this error, probably means the table just plain doesn't
          // exist. rethrow the error immediately. this should always be coming
          // from the HTable constructor.
          throw e;
        } catch (IOException e) {
          ExceptionUtil.rethrowIfInterrupt(e);

          if (e instanceof RemoteException) {
            e = ((RemoteException)e).unwrapRemoteException();
          }
          if (tries < localNumRetries - 1) {
            if (LOG.isDebugEnabled()) {
              LOG.debug("locateRegionInMeta parentTable=" +
                  TableName.META_TABLE_NAME + ", metaLocation=" +
                ", attempt=" + tries + " of " +
                localNumRetries + " failed; retrying after sleep of " +
                ConnectionUtils.getPauseTime(this.pause, tries) + " because: " + e.getMessage());
            }
          } else {
            throw e;
          }
          // Only relocate the parent region if necessary
          if(!(e instanceof RegionOfflineException ||
              e instanceof NoServerForRegionException)) {
            relocateRegion(TableName.META_TABLE_NAME, metaKey, replicaId);
          }
        }
        try{
        	
          // 当前线程休眠一段时间,再次重试,休眠的时间与pause和tries有关,越往后,停顿时间一般越长(波动时间除外)
          Thread.sleep(ConnectionUtils.getPauseTime(this.pause, tries));
        } catch (InterruptedException e) {
          throw new InterruptedIOException("Giving up trying to location region in " +
            "meta: thread is interrupted.");
        }
      }
    }
        locateRegionInMeta()方法是对非Meta表中特定行row所在Region位置信息的检索,它本质上是通过检索HBase中Meta表数据来获取对应非Meta表中行row对应的Region位置信息的,其处理逻辑如下:

        1、根据标志位useCache确定:如果我们支持在缓存中查找,先在缓存中看看是否我们已经有该Region,调用的是getCachedLocation()方法,传入tableName和row即可,存在即返回,否则继续;

        2、缓存中没有,构造一个scan,先根据表名tableName、行row、字符串"99999999999999",调用HRegionInfo的createRegionName()方法,创建一个Region Name:metaKey;

        3、构造一个Scan,scan的起始行为上述metaKey,并且是一个反向小scan,即reversed small Scan;

        4、确定重试上限次数localNumRetries:如果标志位retry为true的话,重试上限次数localNumRetries取numTries,即取参数hbase.client.retries.number,参数未配置的话默认为31;

        5、在一个循环内,当重试次数tries未达到上限localNumRetries且未定位到对应Region位置信息时:

              5.1、先判断重试次数tries是否达到上限localNumRetries,达到的话,直接抛出NoServerForRegionException异常;

              5.2、根据是否支持从缓存中取来判断:

                        5.2.1、如果支持使用缓存的话,每次再从缓存中取一遍,存在即返回,否则继续;

                        5.2.2、如果我们不支持使用缓存,删除任何存在的相关缓存,以确保它不会干扰我们的查询,调用metaCache的clearCache()方法,根据tableName和row来删除;

              5.3、构造ClientSmallReversedScanner实例rcs,从meta表中查找,而meta表的表名固定为hbase:meta,它的namespace为"meta",qualifier为"meta",获取scanner,注意,这一步实际上是一个内嵌的scan,它也需要根据表和行进行Region的定位,而这个表就是HBase中的Meta表,既然从Meta表中查找数据,那么就又折回到上面针对Meta表和非Meta标的的if...else...判断了,关于Meta表的定位我们稍等再讲;

              5.4、通过scanner的next()方法,获取唯一的结果regionInfoRow;

              5.5、关闭ClientSmallReversedScanner;

              5.6、如果regionInfoRow为空,直接抛出TableNotFoundException异常;

              5.7、将Result转换为我们需要的RegionLocations,即regionInfoRow->locations;

              5.8、从locations中获取Region信息HRegionInfo;

              5.9、做一些必要的数据和状态校验,比如:

                       5.9.1、验证表名是否一致;

                       5.9.2、验证Rgion是否已分裂;

                       5.9.3、验证Rgion是否已下线;

                       5.9.4、从locations中根据replicaId获取ServerName,验证ServerName是否已死亡;

              5.10、调用cacheLocation()方法缓存获得的位置信息locations,并返回;

              5.11、如果中间出现异常,则当前线程休眠一段时间,再次重试,休眠的时间与pause和tries有关,越往后,停顿时间一般越长(波动时间除外)。

        整个过程就是如此。接下来,我们针对其中的几点,做一些细节方面的介绍。

        一、从缓存中看看是否我们已经有该Region的getCachedLocation()方法

        首先我们看下从缓存中看看是否我们已经有该Region的getCachedLocation()方法,代码如下:

    /**
     * Search the cache for a location that fits our table and row key.
     * Return null if no suitable region is located.
     *
     * @param tableName
     * @param row
     * @return Null or region location found in cache.
     */
    RegionLocations getCachedLocation(final TableName tableName,
        final byte [] row) {
      return metaCache.getCachedLocation(tableName, row);
    }
        它实际上是从metaCache中获取tableName和row所对应的Region位置信息。而metaCache是一个叫做MetaCache类的对象,它是为缓存Region位置信息,即Meta Data而专门设计的一个数据结构,我们先看下它的getCachedLocation()方法:

  /**
   * Search the cache for a location that fits our table and row key.
   * Return null if no suitable region is located.
   *
   *
   * @param tableName
   * @param row
   * @return Null or region location found in cache.
   */
  public RegionLocations getCachedLocation(final TableName tableName, final byte [] row) {
    
	// 首先根据tableName获取缓存的该表相关的位置信息tableLocations,它是一个保存的row到RegionLocations映射的跳表结构ConcurrentSkipListMap
	ConcurrentSkipListMap<byte[], RegionLocations> tableLocations =
      getTableLocations(tableName);

	// 从tableLocations中根据row获取到小于或等于row的最大row到RegionLocations映射的条目
    Entry<byte[], RegionLocations> e = tableLocations.floorEntry(row);
    if (e == null) {
      // 查询不到的话直接返回
      return null;
    }
    
    // 获取Region的位置信息possibleRegion
    RegionLocations possibleRegion = e.getValue();

    // make sure that the end key is greater than the row we're looking
    // for, otherwise the row actually belongs in the next region, not
    // this one. the exception case is when the endkey is
    // HConstants.EMPTY_END_ROW, signifying that the region we're
    // checking is actually the last region in the table.
    
    // 从possibleRegion中获取Rgion对应的endKey
    byte[] endKey = possibleRegion.getRegionLocation().getRegionInfo().getEndKey();
    
    // 如果endKey为byte [0],或者row大于endKey,恭喜,找到啦!!那么我们就返回这个possibleRegion
    if (Bytes.equals(endKey, HConstants.EMPTY_END_ROW) ||
        tableName.getRowComparator().compareRows(
            endKey, 0, endKey.length, row, 0, row.length) > 0) {
      return possibleRegion;
    }

    // Passed all the way through, so we got nothing - complete cache miss
    // 最后,没办法,没有找到,返回null吧
    return null;
  }
        逻辑比较简单,注释也很清晰,读者可自行分析。这里要着重说下ConcurrentSkipListMap,它提供了一种线程安全的并发访问的排序映射表。内部是SkipList(跳表)结构实现,在理论上能够在O(log(n))时间内完成查找、插入、删除操作。读者可自行查阅ConcurrentSkipListMap的相关介绍。而根据tableName获取缓存的该表相关的位置信息tableLocations的getTableLocations()方法,如下:

  /**
   * @param tableName
   * @return Map of cached locations for passed <code>tableName</code>
   */
  private ConcurrentSkipListMap<byte[], RegionLocations>
    getTableLocations(final TableName tableName) {
    // find the map of cached locations for this table
    ConcurrentSkipListMap<byte[], RegionLocations> result;
    
    // 从cachedRegionLocations中根据tableName获取缓存的该表相关的位置信息tableLocations,即一个保存的row到RegionLocations映射的跳表结构ConcurrentSkipListMap
    // cachedRegionLocations也是一个ConcurrentHashMap,它是MetaCache中实现缓存Region位置信息功能所依靠的最主要的数据结构,
    // 它存储的是{tableName->[row->RegionLocations]}的两级映射关系
    result = this.cachedRegionLocations.get(tableName);
    // if tableLocations for this table isn't built yet, make one
    if (result == null) {// 如果result没有创建的话,创建一个
      result = new ConcurrentSkipListMap<byte[], RegionLocations>(Bytes.BYTES_COMPARATOR);
      
      // 将创建的result放入cachedRegionLocations,并获取旧值old
      ConcurrentSkipListMap<byte[], RegionLocations> old =
          this.cachedRegionLocations.putIfAbsent(tableName, result);
      
      // 如果old不为空,直接返回old
      if (old != null) {
        return old;
      }
    }
    
    // 返回result
    return result;
  }
        注释十分详细,读者可自行分析。这里要强调的是MetaCache的一个成员变量:cachedRegionLocations,它的定义如下:

  /**
   * Map of table to table {@link HRegionLocation}s.
   */
  private final ConcurrentMap<TableName, ConcurrentSkipListMap<byte[], RegionLocations>>
  cachedRegionLocations =
  new ConcurrentHashMap<TableName, ConcurrentSkipListMap<byte[], RegionLocations>>();
        它是MetaCache中实现缓存Region位置信息功能所依靠的最主要的数据结构,它存储的是{tableName->[row->RegionLocations]}的两级映射关系。而MetaCache中还有一个涉及到所有Server的变量,如下:

  // The presence of a server in the map implies it's likely that there is an
  // entry in cachedRegionLocations that map to this server; but the absence
  // of a server in this map guarentees that there is no entry in cache that
  // maps to the absent server.
  // The access to this attribute must be protected by a lock on cachedRegionLocations
  private final Set<ServerName> cachedServers = new ConcurrentSkipListSet<ServerName>();
        不消多说。

        二、缓存获得的位置信息locations的cacheLocation()方法

        有取就得有存,下面我们看下缓存获得的位置信息locations的cacheLocation()方法,代码如下:

  /**
   * Put a newly discovered HRegionLocation into the cache.
   * @param tableName The table name.
   * @param locations the new locations
   */
  public void cacheLocation(final TableName tableName, final RegionLocations locations) {
    
	// 从Region位置信息locations中获取Region对应的起始rowkey:startKey
	byte [] startKey = locations.getRegionLocation().getRegionInfo().getStartKey();
    
	// 调用getTableLocations()方法,根据表名tableName获取表的位置信息tableLocations
	// 它是一个Region的起始rowkey,即startKey到RegionLocations的映射
	ConcurrentMap<byte[], RegionLocations> tableLocations = getTableLocations(tableName);
    
	// 将新得到的Region位置信息locations放入tableLocations,并且得到之前的Region位置信息oldLocation
	RegionLocations oldLocation = tableLocations.putIfAbsent(startKey, locations);
    
	// 根据oldLocation是否为null判断是否为新缓存的一个条目
	boolean isNewCacheEntry = (oldLocation == null);
    if (isNewCacheEntry) {// 如果是新缓存的一个条目
      if (LOG.isTraceEnabled()) {
        LOG.trace("Cached location: " + locations);
      }
      
      // 调用addToCachedServers()方法,缓存出现的server,加入到cachedServers列表中
      addToCachedServers(locations);
      
      // 返回
      return;
    }

    //  如果不是新缓存的一个条目
    
    // merge old and new locations and add it to the cache
    // 合并新旧Region位置信息,并替换到缓存中
    
    // Meta record might be stale - some (probably the same) server has closed the region
    // with later seqNum and told us about the new location.
    
    // 合并
    RegionLocations mergedLocation = oldLocation.mergeLocations(locations);
    
    // 替换
    boolean replaced = tableLocations.replace(startKey, oldLocation, mergedLocation);
    if (replaced && LOG.isTraceEnabled()) {
      LOG.trace("Merged cached locations: " + mergedLocation);
    }
    
    // 调用addToCachedServers()方法,缓存出现的server,加入到cachedServers列表中
    addToCachedServers(locations);
  }
        注释同样很详细,这里就不再赘述了。

        三、将Result转换为我们需要的RegionLocations,即regionInfoRow->locations

        接下来,我们再看下将Result转换为我们需要的RegionLocations,即regionInfoRow->locations是如何处理的。它调用的是MetaTableAccessor的getRegionLocations()方法,代码如下:

  /**
   * Returns an HRegionLocationList extracted from the result.
   * @return an HRegionLocationList containing all locations for the region range or null if
   *  we can't deserialize the result.
   */
  public static RegionLocations getRegionLocations(final Result r) {
    if (r == null) return null;
    
    // 从Result中获取Region信息HRegionInfo,getRegionInfoColumn()返回的为字符串"regioninfo"对应的byte[],
    // 也就是meta表中对应的qualifier,而family为"info"
    HRegionInfo regionInfo = getHRegionInfo(r, getRegionInfoColumn());
    if (regionInfo == null) return null;

    List<HRegionLocation> locations = new ArrayList<HRegionLocation>(1);
    NavigableMap<byte[],NavigableMap<byte[],byte[]>> familyMap = r.getNoVersionMap();

    locations.add(getRegionLocation(r, regionInfo, 0));

    NavigableMap<byte[], byte[]> infoMap = familyMap.get(getFamily());
    if (infoMap == null) return new RegionLocations(locations);

    // iterate until all serverName columns are seen
    int replicaId = 0;
    byte[] serverColumn = getServerColumn(replicaId);
    SortedMap<byte[], byte[]> serverMap = infoMap.tailMap(serverColumn, false);
    if (serverMap.isEmpty()) return new RegionLocations(locations);

    for (Map.Entry<byte[], byte[]> entry : serverMap.entrySet()) {
      replicaId = parseReplicaIdFromServerColumn(entry.getKey());
      if (replicaId < 0) {
        break;
      }

      locations.add(getRegionLocation(r, regionInfo, replicaId));
    }

    return new RegionLocations(locations);
  }
        最重要的一点,从Result中获取Region信息HRegionInfo,getRegionInfoColumn()返回的为字符串"regioninfo"对应的byte[],也就是meta表中对应的qualifier,而family为"info",getHRegionInfo()和getRegionInfoColumn()方法如下:

  /**
   * Returns the column qualifier for serialized region info
   * @return HConstants.REGIONINFO_QUALIFIER
   */
  protected static byte[] getRegionInfoColumn() {
    return HConstants.REGIONINFO_QUALIFIER;
  }

  /**
   * Returns the HRegionInfo object from the column {@link HConstants#CATALOG_FAMILY} and
   * <code>qualifier</code> of the catalog table result.
   * @param r a Result object from the catalog table scan
   * @param qualifier Column family qualifier
   * @return An HRegionInfo instance or null.
   */
  private static HRegionInfo getHRegionInfo(final Result r, byte [] qualifier) {
    
	// 获取单元格Cell,family为"info",qualifier为"regioninfo"
	Cell cell = r.getColumnLatestCell(getFamily(), qualifier);
    if (cell == null) return null;
    
    // 调用HRegionInfo的parseFromOrNull()方法将Cell转换为HRegionInfo,
    // 实际上就是反序列化,读出HRegionInfo需要的成员变量,比如startKey、endKey、regionId、regionName、split、offLine等
    return HRegionInfo.parseFromOrNull(cell.getValueArray(),
      cell.getValueOffset(), cell.getValueLength());
  }
        只有两步骤:

        1、获取单元格Cell,family为"info",qualifier为"regioninfo";

        2、调用HRegionInfo的parseFromOrNull()方法将Cell转换为HRegionInfo,实际上就是反序列化,读出HRegionInfo需要的成员变量,比如startKey、endKey、regionId、regionName、split、offLine等。

         四、当前线程休眠一段时间,再次重试,休眠的时间与pause和tries有关,越往后,停顿时间一般越长(波动时间除外)

         最后,我们再看下当前线程休眠一段时间,再次重试,休眠的时间与pause和tries有关,越往后,停顿时间一般越长(波动时间除外)相关内容,代码如下:

  /**
   * Calculate pause time.
   * Built on {@link HConstants#RETRY_BACKOFF}.
   * @param pause
   * @param tries
   * @return How long to wait after <code>tries</code> retries
   */
  public static long getPauseTime(final long pause, final int tries) {
    int ntries = tries;
    
    // 如果重试次数大于RETRY_BACKOFF的长度(即大于13),重试次数设置为12,目的是能取数组中的数值
    if (ntries >= HConstants.RETRY_BACKOFF.length) {
    	
      // 重试次数设置为12
      ntries = HConstants.RETRY_BACKOFF.length - 1;
    }

    // 基准的停顿时间normalPause为pause * 重试次数对应在RETRY_BACKOFF数组中的位置的值;
    // RETRY_BACKOFF为{1, 2, 3, 5, 10, 20, 40, 100, 100, 100, 100, 200, 200}
    // 说明,越往后,停顿时间越长
    long normalPause = pause * HConstants.RETRY_BACKOFF[ntries];
    
    // 波动时间jitter为normalPause百分之一基础上乘以一个随机数的波动
    long jitter =  (long)(normalPause * RANDOM.nextFloat() * 0.01f); // 1% possible jitter
    
    // 返回基准时间加波动时间
    return normalPause + jitter;
  }
        很简单,基本上是越往后,休眠的时间越长,而pause是取参数hbase.client.pause,参数未配置的话,默认为100。

        以上就是关于非Meta表,也就是业务表中row相关Region定位,实际上它还是要从Meta表中去查找的,Meta表的名字为hbase:meta,family为"info",而qualifier为"regioninfo",它也是HBase的一张表,如果从其中寻找数据的话,也是需要进行Region定位的,那么我们可以回溯到上面的那个问题了:如果是meta表,直接调用locateMeta()方法进行定位,再来看下locateMeta()方法吧,代码如下:

    private RegionLocations locateMeta(final TableName tableName,
        boolean useCache, int replicaId) throws IOException {
      // HBASE-10785: We cache the location of the META itself, so that we are not overloading
      // zookeeper with one request for every region lookup. We cache the META with empty row
      // key in MetaCache.
    	
      // 获得meta缓存的key,实际上为byte [0]
      byte[] metaCacheKey = HConstants.EMPTY_START_ROW; // use byte[0] as the row for meta
      RegionLocations locations = null;
      
      // 如果使用缓存的话,调用getCachedLocation()方法,定位Region位置,获得RegionLocations,即locations
      // 如果locations不为空的话,说明缓存中存在对应数据,直接返回,否则继续往下执行,以定位Region位置
      if (useCache) {
        locations = getCachedLocation(tableName, metaCacheKey);
        if (locations != null) {
          return locations;
        }
      }

      // only one thread should do the lookup.
      // 使用synchronized关键字在metaRegionLock上加互斥锁,确保某一时刻只有一个线程在执行
      synchronized (metaRegionLock) {
        // Check the cache again for a hit in case some other thread made the
        // same query while we were waiting on the lock.
    	// 再次检查缓存,因为可能在当前线程等待对象metaRegionLock上互斥锁的时候,一些其它线程做相同的查询  ,已经将对应数据加载入缓存
    	  
        if (useCache) {// 再检查一遍缓存吧
          locations = getCachedLocation(tableName, metaCacheKey);
          if (locations != null) {
            return locations;
          }
        }

        // Look up from zookeeper
        // 从zookeeper中寻找
        locations = this.registry.getMetaRegionLocation();
        if (locations != null) {
          // 定位到Region后,调用cacheLocation()方法放入缓存中,以备后续访问者可以直接从缓存中读取
          cacheLocation(tableName, locations);
        }
      }
      return locations;
    }
        Meta表中Region的定位与非Meta表有很大不同,具体流程如下:

        1、获得meta缓存的key,实际上为byte [0];

        2、如果使用缓存的话,调用getCachedLocation()方法,定位Region位置,获得RegionLocations,即locations,如果locations不为空的话,说明缓存中存在对应数据,直接返回,否则继续往下执行,以定位Region位置;

        3、使用synchronized关键字在metaRegionLock上加互斥锁,确保某一时刻只有一个线程在执行:

               3.1、再次检查缓存,因为可能在当前线程等待对象metaRegionLock上互斥锁的时候,一些其它线程做相同的查询  ,已经将对应数据加载入缓存;

               3.2、从zookeeper中寻找Meta数据;

               3.3、定位到Region后,调用cacheLocation()方法放入缓存中,以备后续访问者可以直接从缓存中读取。

        这个两次从缓存中查找充分考虑了多线程等高并发环境下的数据访问情况,能够很好的考虑到性能方便的问题,确实不错!

        那么Meta数据是如何从ZooKeeper中获取的呢?它是通过成员变量registry的getMetaRegionLocation()方法获取的,这个registry的初始化在HConnectionImplementation构造方法中如下:

      this.registry = setupRegistry();
        我们再看下这个setupRegistry()方法,代码如下:

    /**
     * @return The cluster registry implementation to use.
     * @throws IOException
     */
    private Registry setupRegistry() throws IOException {
      return RegistryFactory.getRegistry(this);
    }
        它调用的是RegistryFactory工厂类的静态方法getRegistry()来获得Registry实例的,我们继续往下看:

  /**
   * @return The cluster registry implementation to use.
   * @throws IOException
   */
  static Registry getRegistry(final Connection connection)
  throws IOException {
	  
	// 获取类名registryClass,取参数hbase.client.registry.impl,参数未配置的话默认为ZooKeeperRegistry
    String registryClass = connection.getConfiguration().get("hbase.client.registry.impl",
      ZooKeeperRegistry.class.getName());
    Registry registry = null;
    try {
    	
      // 通过反射获得registryClass的实例registry
      registry = (Registry)Class.forName(registryClass).newInstance();
    } catch (Throwable t) {
      throw new IOException(t);
    }
    
    // 调用init()方法初始化registry
    registry.init(connection);
    
    // 返回registry
    return registry;
  }
        比较简单,首先获取类名registryClass,取参数hbase.client.registry.impl,参数未配置的话默认为ZooKeeperRegistry,接着通过反射获得registryClass的实例registry,然后调用init()方法初始化registry,最后返回registry。而返回前的初始化操作也比较简单,如下:

  @Override
  public void init(Connection connection) {
    if (!(connection instanceof ConnectionManager.HConnectionImplementation)) {
      throw new RuntimeException("This registry depends on HConnectionImplementation");
    }
    this.hci = (ConnectionManager.HConnectionImplementation)connection;
  }
        先做connection的判断,看它是否是ConnectionManager.HConnectionImplementation实例,然后将其转化为ConnectionManager.HConnectionImplementation,并赋值给ZooKeeperRegistry的成员变量hci。

        好了,知道了registry是ZooKeeperRegistry的实例了,我们就看下ZooKeeperRegistry的getMetaRegionLocation()方法吧!代码如下:

  @Override
  public RegionLocations getMetaRegionLocation() throws IOException {
    
	// 从hci中获取ZooKeeper连接ZooKeeperKeepAliveConnection,即zkw
	ZooKeeperKeepAliveConnection zkw = hci.getKeepAliveZooKeeperWatcher();

    try {
      if (LOG.isTraceEnabled()) {
        LOG.trace("Looking up meta region location in ZK," + " connection=" + this);
      }
      
      // 获取ServerName:servername,通过MetaTableLocator实例的blockUntilAvailable()方法获取的
      ServerName servername = new MetaTableLocator().blockUntilAvailable(zkw, hci.rpcTimeout);
      if (LOG.isTraceEnabled()) {
        LOG.trace("Looked up meta region location, connection=" + this +
          "; serverName=" + ((servername == null) ? "null" : servername));
      }
      
      // servername为空的话,直接返回null
      if (servername == null) return null;
      
      // 构造HRegionLocation实例loc,
      // 需要的参数包括:HRegionInfo.FIRST_META_REGIONINFO、上面获得的servername和默认为0的seqNum,
      // HRegionInfo的FIRST_META_REGIONINFO实际上就是HRegionInfo的一个实例,其regionId为1L,TableName为TableName.META_TABLE_NAME
      HRegionLocation loc = new HRegionLocation(HRegionInfo.FIRST_META_REGIONINFO, servername, 0);
      
      // 利用loc构造RegionLocations,实际上RegionLocations中只包含这一个HRegionLocation
      return new RegionLocations(new HRegionLocation[] {loc});
    } catch (InterruptedException e) {
      Thread.currentThread().interrupt();
      return null;
    } finally {
    	
      // 关闭zkw
      zkw.close();
    }
  }
        getMetaRegionLocation()方法处理流程如下:

        1、先从hci中获取ZooKeeper连接ZooKeeperKeepAliveConnection,即zkw;

        2、获取ServerName:servername,通过MetaTableLocator实例的blockUntilAvailable()方法获取的;

        3、servername为空的话,直接返回null;

        4、构造HRegionLocation实例loc,需要的参数包括:HRegionInfo.FIRST_META_REGIONINFO、上面获得的servername和默认为0的seqNum,HRegionInfo的FIRST_META_REGIONINFO实际上就是HRegionInfo的一个实例,其regionId为1L,TableName为TableName.META_TABLE_NAME;

        5、利用loc构造RegionLocations,实际上RegionLocations中只包含这一个HRegionLocation,并返回。

        有了ServerName、HRegionInfo,那么HRegionLocation就很容易获得了。那么ServerName是如何获取的呢?我们跟踪下MetaTableLocator的blockUntilAvailable()方法,其中的关键代码为:

sn = getMetaRegionLocation(zkw);
        if (sn != null || sw.elapsedMillis()
            > timeout - HConstants.SOCKET_RETRY_WAIT_MS) {
          break;
        }
        而getMetaRegionLocation()方法如下:

  /**
   * Gets the meta region location, if available.  Does not block.
   * 
   * 如果可用的话,获取元表Region的位置。不会阻塞
   * 
   * @param zkw zookeeper connection to use
   * @return server name or null if we failed to get the data.
   */
  @Nullable
  public ServerName getMetaRegionLocation(final ZooKeeperWatcher zkw) {
    try {
      RegionState state = getMetaRegionState(zkw);
      return state.isOpened() ? state.getServerName() : null;
    } catch (KeeperException ke) {
      return null;
    }
  }
        而getMetaRegionState()方法关键代码如下:

      byte[] data = ZKUtil.getData(zkw, zkw.metaServerZNode);
        它利用ZKUtil获取ZooKeeper上的metaServerZNode,而metaServerZNode的初始化如下:

    metaServerZNode = ZKUtil.joinZNode(baseZNode,
        conf.get("zookeeper.znode.metaserver", "meta-region-server"));
        baseZNode取参数zookeeper.znode.parent,参数未配置则默认为/hbase,然后再取参数zookeeper.znode.metaserver,参数未配置则默认为meta-region-server。也就是说,默认情况下,metaserver在ZooKeeper上的位置为/hbase/meta-region-server。

        好了,到此为止,Region定位就分析完毕了。

        下面,我们做个简单的总结,HBase是一个分布式数据库,对于数据的读写访问最终都是通过RowKey进行的,而要想获取数据,就必须通过指定TableName、Row来定位Region,而Region的定位,分为两种情况,一个是非Meta即用户表的定位,一个是Meta表的定位,而非Meta实际上是创建了一个ClientSmallReversedScanner从Meta表中查询的,Meta表在HBase中表名为hbase:meta,对应的family为info,qualifier为regioninfo,而问题最终归结到Meta表Region位置的定位,它是通过在ZooKeeper寻找/hbase/meta-region-server/路径下的信息来定位Meta的Server,然后通过构造一个regionId为1L,TableName为TableName.META_TABLE_NAME的HRegionInfo实例来确定Region位置信息RegionLocations的。
        如有错误,或者遗漏之处,后续再做调整或补充吧!




































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分布式数据库HBase的基本概念和架构之基本架构的Region Server
分布式数据库HBase是一个开源的分布式数据库系统,是Apache Hadoop生态系统的重要组成部分。
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Hbase1.3 生产优化,源码分析
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深入解读HBase2.0新功能之高可用读Region Replica
基于时间线一致的高可用读(Timeline-consistent High Available Reads),又称Region replica,为HBase带来了高可用读的能力。本文主要介绍region replica这个功能设计的背景,技术细节和使用方法,同时会仔细分析这个功能的优缺点并给出使用建议。
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Web App开发 监控 前端开发
HBase工具之监控Region的可用和读写延时状况
1、介绍HBase集群上region数目由于业务驱动而越来越多,由于服务器本身,网络以及hbase内部的一些不确定性bug等因素使得这些region可能面临着不可用或响应延时情况。
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分布式数据库 Hbase
技术篇-深入解读 HBase2.0 新功能之高可用读 Region Replica
1.前言 基于时间线一致的高可用读(Timeline-consistent High Available Reads),又称 Region replica。其实早在 HBase-1.2 版本的时候,这个功能就已经开发完毕了, 但是还是不太稳定,离生产可用级别还有一段距离,后来社区又陆陆续续修复了 一些 bug,比如说 HBASE-18223。
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存储 Shell 分布式数据库