看源码很久了，终于开始动手写博客了，为什么是先写负载均衡呢，因为一个室友入职新公司了，然后他们遇到这方面的问题，某些机器的硬盘使用明显比别的机器要多，每次用hadoop做完负载均衡，很快又变回来了。
首先我们先看HMaster当中怎么初始化Balancer的，把集群的状态穿进去，设置master，然后执行初始化。
//initialize load balancer
this.balancer.setClusterStatus(getClusterStatus());
this.balancer.setMasterServices(this);
this.balancer.initialize();然后调用是在HMaster的balance()方法当中调用
Map<TableName, Map<ServerName, List<HRegionInfo>>> assignmentsByTable =
this.assignmentManager.getRegionStates().getAssignmentsByTable();
List<RegionPlan> plans = new ArrayList<RegionPlan>();
//Give the balancer the current cluster state.
this.balancer.setClusterStatus(getClusterStatus());
//针对表来做平衡，返回平衡方案，针对全局，可能不是最优解
for (Map<ServerName, List<HRegionInfo>> assignments : assignmentsByTable.values()) {
List<RegionPlan> partialPlans = this.balancer.balanceCluster(assignments);
if (partialPlans != null) plans.addAll(partialPlans);
}我们就可以切换到StochasticLoadBalancer当中了，这个是默认Balancer具体的实现了，也是最好的实现，下面就说说这玩意儿咋实现的。
看一下注释，这个玩意儿吹得神乎其神的，它说它考虑到了这么多因素：
* <ul>
* <li>Region Load</li> Region的负载
* <li>Table Load</li> 表的负载
* <li>Data Locality</li> 数据本地性
* <li>Memstore Sizes</li> 内存Memstore的大小
* <li>Storefile Sizes</li> 硬盘存储文件的大小
* </ul>好，我们从balanceCluster开始看吧，一进来第一件事就是判断是否需要平衡。
//不需要平衡就退出
if (!needsBalance(new ClusterLoadState(clusterState))) {
return null;
}平衡的条件是：负载最大值和最小值要在平均值（region数/server数）的+-slop值之间, 但是这个平均值是基于表的，因为我们传进去的参数clusterState就是基于表的。
// Check if we even need to do any load balancing
// HBASE-3681 check sloppiness first
float average = cs.getLoadAverage(); // for logging
//集群的负载最大值和最小值要在平均值的+-slop值之间
int floor = (int) Math.floor(average * (1 - slop));
int ceiling = (int) Math.ceil(average * (1 + slop));
if (!(cs.getMinLoad() > ceiling || cs.getMaxLoad() < floor)) {
.....return false;
}
return true;// Keep track of servers to iterate through them.
Cluster cluster = new Cluster(clusterState, loads, regionFinder);
//计算出来当前的开销
double currentCost = computeCost(cluster, Double.MAX_VALUE);
double initCost = currentCost;
double newCost = currentCost;
for (step = 0; step < computedMaxSteps; step++) {
//随机挑选一个"选号器"
int pickerIdx = RANDOM.nextInt(pickers.length);
RegionPicker p = pickers[pickerIdx];
//用选号器从集群当中随机跳出一对来，待处理的<server,region>对
Pair<Pair<Integer, Integer>, Pair<Integer, Integer>> picks = p.pick(cluster);
int leftServer = picks.getFirst().getFirst();
int leftRegion = picks.getFirst().getSecond();
int rightServer = picks.getSecond().getFirst();
int rightRegion = picks.getSecond().getSecond();
cluster.moveOrSwapRegion(leftServer,
rightServer,
leftRegion,
rightRegion);
//移动或者交换完之后，看看新的开销是否要继续
newCost = computeCost(cluster, currentCost);
// Should this be kept? 挺好，保存新状态
if (newCost < currentCost) {
currentCost = newCost;
} else {
// 操作不划算，就回退
cluster.moveOrSwapRegion(leftServer,
rightServer,
rightRegion,
leftRegion);
}
if (initCost > currentCost) {
//找到了满意的平衡方案
List<RegionPlan> plans = createRegionPlans(cluster);
return plans;
}1. 生成一个虚拟的集群cluster，方便计算计算当前状态的开销，其中clusterState是表的状态，loads是整个集群的状态。
// Keep track of servers to iterate through them.
Cluster cluster = new Cluster(clusterState, loads, regionFinder);
//计算出来当前的开销
double currentCost = computeCost(cluster, Double.MAX_VALUE);
double initCost = currentCost;
double newCost = currentCost;2. 然后循环computedMaxSteps次，随机从选出一个picker来计算平衡方案。
int pickerIdx = RANDOM.nextInt(pickers.length);
RegionPicker p = pickers[pickerIdx];
//用选号器从集群当中随机跳出一对来，待处理的<server,region>对
Pair<Pair<Integer, Integer>, Pair<Integer, Integer>> picks = p.pick(cluster);picker是啥？这里面有三个，第一个是RandomRegionPicker是随机挑选region，这里就不详细介绍了，主要讨论后面两个；第二个LoadPicker是计算负载的，第三个主要是考虑本地性的。给我感觉就很像ZF的摇号器一样，用哪种算法还要摇个号。
pickers = new RegionPicker[] {
new RandomRegionPicker(),
new LoadPicker(),
localityPicker
};下面我们先看localityPicker的pick方法，这个方法是随机抽选出来一个server、region，找出region的其他本地机器，然后他们返回。
@Override
Pair<Pair<Integer, Integer>, Pair<Integer, Integer>> pick(Cluster cluster) {
if (this.masterServices == null) {
return new Pair<Pair<Integer, Integer>, Pair<Integer, Integer>>(
new Pair<Integer, Integer>(-1,-1),
new Pair<Integer, Integer>(-1,-1)
);
}
// Pick a random region server 随机选出一个server来
int thisServer = pickRandomServer(cluster);
// Pick a random region on this server 随机选出region
int thisRegion = pickRandomRegion(cluster, thisServer, 0.0f);
if (thisRegion == -1) {
return new Pair<Pair<Integer, Integer>, Pair<Integer, Integer>>(
new Pair<Integer, Integer>(-1,-1),
new Pair<Integer, Integer>(-1,-1)
);
}
// Pick the server with the highest locality 找出本地性最高的目标server
int otherServer = pickHighestLocalityServer(cluster, thisServer, thisRegion);
// pick an region on the other server to potentially swap
int otherRegion = this.pickRandomRegion(cluster, otherServer, 0.5f);
return new Pair<Pair<Integer, Integer>, Pair<Integer, Integer>>(
new Pair<Integer, Integer>(thisServer,thisRegion),
new Pair<Integer, Integer>(otherServer,otherRegion)
);
} okay，这个结束了，下面我们看看LoadPicker吧。
@Override
Pair<Pair<Integer, Integer>, Pair<Integer, Integer>> pick(Cluster cluster) {
cluster.sortServersByRegionCount();
//先挑选出负载最高的server
int thisServer = pickMostLoadedServer(cluster, -1);
//再选出除了负载最高的server之外负载最低的server
int otherServer = pickLeastLoadedServer(cluster, thisServer);
Pair<Integer, Integer> regions = pickRandomRegions(cluster, thisServer, otherServer);
return new Pair<Pair<Integer, Integer>, Pair<Integer, Integer>>(
new Pair<Integer, Integer>(thisServer, regions.getFirst()),
new Pair<Integer, Integer>(otherServer, regions.getSecond())
);
}pick挑选的过程介绍完了，那么很明显，计算才是重头戏了，什么样的region会导致计算出来的分数高低呢？
3. 重点在计算函数上 computeCost(cluster, Double.MAX_VALUE) 结果这个函数也超级简单，哈哈~
protected double computeCost(Cluster cluster, double previousCost) {
double total = 0;
for (CostFunction c:costFunctions) {
if (c.getMultiplier() <= 0) {
continue;
}
total += c.getMultiplier() * c.cost(cluster);
if (total > previousCost) {
return total;
}
}
return total;
}那costFunction里面都有啥呢？localityCost又出现了，看来本地性是一个很大的考虑的情况。
costFunctions = new CostFunction[]{
new RegionCountSkewCostFunction(conf),
new MoveCostFunction(conf),
localityCost,
new TableSkewCostFunction(conf),
regionLoadFunctions[0],
regionLoadFunctions[1],
regionLoadFunctions[2],
regionLoadFunctions[3],
};
regionLoadFunctions = new CostFromRegionLoadFunction[] {
new ReadRequestCostFunction(conf),
new WriteRequestCostFunction(conf),
new MemstoreSizeCostFunction(conf),
new StoreFileCostFunction(conf)
};可以看出来，里面真正看中硬盘内容大小的，只有一个StoreFileCostFunction，cost的计算方式有些区别，但都是一个0-1之间的数字，下面给出里面5个函数都用过的cost的函数。
//cost函数
double max = ((count - 1) * mean) + (total - mean);
for (double n : stats) {
double diff = Math.abs(mean - n);
totalCost += diff;
}
double scaled = scale(0, max, totalCost);
return scaled;
//scale函数
protected double scale(double min, double max, double value) {
if (max == 0 || value == 0) {
return 0;
}
return Math.max(0d, Math.min(1d, (value - min) / max));
}经过分析吧，我觉得影响里面最后cost最大的是它的权重，下面给一下，这些function的默认权重。
RegionCountSkewCostFunction hbase.master.balancer.stochastic.regionCountCost ，默认值500 MoveCostFunction hbase.master.balancer.stochastic.moveCost，默认值是100 localityCost hbase.master.balancer.stochastic.localityCost，默认值是25 TableSkewCostFunction hbase.master.balancer.stochastic.tableSkewCost，默认值是35 ReadRequestCostFunction hbase.master.balancer.stochastic.readRequestCost，默认值是5 WriteRequestCostFunction hbase.master.balancer.stochastic.writeRequestCost，默认值是5 MemstoreSizeCostFunction hbase.master.balancer.stochastic.memstoreSizeCost，默认值是5 StoreFileCostFunction hbase.master.balancer.stochastic.storefileSizeCost，默认值是5
Storefile的默认值是5，那么低。。。可以试着提高一下这个参数，使它在计算cost消耗的时候，产生更加正向的意义，效果不好说。
4. 根据虚拟的集群状态生成RegionPlan，这里就不说了
List<RegionPlan> plans = createRegionPlans(cluster);源码的分析完毕，要想减少存储内容分布不均匀，可以试着考虑增加一个picker，这样又不会缺少对其他条件的考虑，具体可以参考LoadPicker，复制它的实现再写一个，在pickMostLoadedServer和pickLeastLoadedServer这两个方法里面把考虑的条件改一下，以前的条件是Integer[] servers = cluster.serverIndicesSortedByRegionCount; 通过这个来查找一下负载最高和最低的server，那么现在我们要在Cluster里面增加一个Server ---> StoreFile大小的关系映射集合，但是这里面没有,只有regionLoads，RegionLoad这个类有一个方法getStorefileSizeMB可以获得StoreFile的大小，我们通过里面的region和server的映射regionIndexToServerIndex来最后计算出来这个映射关系即可，这个计算映射关系个过程放在Cluster的构造函数里面。
