阿里云HBase2.0版本正式上线

阿里云HBase2.0版本是基于社区2018年发布的HBase2.0.0版本开发的全新版本。在社区HBase2.0.0版本基础上，做了大量的改进和优化，吸收了众多阿里内部成功经验，比社区HBase版本具有更好的稳定性和性能，同时具备了HBase2.0提供的全新能力。HBase2.0提供的新功能介绍可以参照这篇文章。如果想要申请使用全新的HBase2.0版本，可以在此链接申请试用。在HBase2.0提供的众多功能中，最引人注目的就是全链路的offheap能力了。根据HBase社区官方文档的说法，全链路的offheap功能能够显著减少JVM heap里的数据生成和拷贝，减少垃圾的产生，减少GC的停顿时间。

在线业务在使用hbase读写数据时，我们可能会发现，HBase的平均延迟会很低，可能会低于1ms，但P999延迟（99.9%请求返回的最大时间）可能会高达数百ms。这就是所谓的"毛刺"，这些毛刺可能会造成我们的在线业务出现部分请求超时，造成服务质量的下降。而对于HBase来说，GC的停顿，很多时候是造成这样的毛刺的“罪非祸首”。那HBase2.0中的全链路offheap对减少GC停顿，降低P999延迟，真的有那么神奇的功效吗？

全链路offheap原理

在HBase的读和写链路中，均会产生大量的内存垃圾和碎片。比如说写请求时需要从Connection的ByteBuffer中拷贝数据到KeyValue结构中，在把这些KeyValue结构写入memstore时，又需要将其拷贝到MSLAB中，WAL Edit的构建，Memstore的flush等等，都会产生大量的临时对象，和生命周期结束的对象。随着写压力的上升，GC的压力也会越大。读链路也同样存在这样的问题，cache的置换，block数据的decoding，写网络中的拷贝等等过程，都会无形中加重GC的负担。而HBase2.0中引入的全链路offheap功能，正是为了解决这些GC问题。大家知道Java的内存分为onheap和offheap，而GC只会整理onheap的堆。全链路Offheap，就意味着HBase在读写过程中，KeyValue的整个生命周期都会在offheap中进行，HBase自行管理offheap的内存，减少GC压力和GC停顿。

写链路的offheap包括以下几个优化：

1. 在RPC层直接把网络流上的KeyValue读入offheap的bytebuffer中
2. 使用offheap的MSLAB pool
3. 使用支持offheap的Protobuf版本（3.0+）
   

读链路的offheap主要包括以下几个优化：

1. 对BucketCache引用计数，避免读取时的拷贝
2. 使用ByteBuffer做为服务端KeyValue的实现，从而使KeyValue可以存储在offheap的内存中
3. 对BucketCache进行了一系列性能优化

对比测试

全链路offheap效果怎么样，是骡子是马，都要拿出来试试了。测试的准备工作和相关参数如下：

HBase版本

本次测试选用的1.x版本是云HBase1.1版本截止目前为止最新的AliHB-1.4.9版本，2.x版本是云HBase2.0版本截止目前为止最新的AliHB-2.0.1。这里所有的版本号均为阿里内部HBase分支——AliHB的版本号，与社区的版本号无任何关联。

机型

所有的测试都是针对一台8核16G的ECS机器上部署的RegionServer。底层的HDFS共有两个datanode（副本数为2），其中一个与该RegionServer部署在同一台。每个datanode节点挂载了4块150GB的SSD云盘

测试工具

本次测试所用的是hbase自带的pe工具，由于原生的PE工具不支持不支持单行put和指定batch put数量，因此我对PE工具做了一定的改造，并回馈给了社区，具体内容和使用方法参见这篇文章。

表属性

测试表的分区为64个，compression算法为SNAPPY，Encoding设置为NONE。所有的region都只在一台RegionServer上。

相关的HBase参数

共同参数

• HBase的heap大小为9828MB,其中新生代区大小为1719MB
• 使用的GC算法为CMS GC,当老年代占用大小超过75%时开始CMS GC。
• hfile.block.cache.size 为0.4， 也就是说默认的lru cache的大小为3931.2MB
• hbase.regionserver.global.memstore.size 为0.35， 即默认的memstore的大小为3439.8MB
• 开启了读写分离，在做写相关的测试时，写线程为90个，读线程为10个。在做读相关测试时（包括读写混合），写线程为20个，读线程为80个

HBase2.xoffheap相关参数

在测写场景时，使用了HBase2.x的默认参数，即只开启了RPC链路上的offheap，并没有开始memstore的offheap。因为根据测试，我们发现开启memstore的offheap并没有带来多大改善，究其原因，还是因为Memstore的offheap只是把KeyValue数据offheap，而Memstore本身使用的Java原生的ConcurrentSkipListMap，其索引结构会在JVM的heap中产生大量的内存碎片，因此只把KeyValue offheap的效果并不是很明显。毕竟，在HBase-1.x开始，就有了MSLAB来管理Memstore中的KeyValue对象，内存结构已经比较紧凑。

在测读场景时:

• hbase-env.sh中设置HBASE_OFFHEAPSIZE=5G (RPC和HDFS 客户端需要部分DirectMemory)
• hbase.bucketcache.ioengine 调成offheap
• hbase.bucketcache.size 调成 3911，即使用3911MB的DirectMemory来做L2 的cache来 cache data block（之前的测试发现L1中meta block index block的大小大约为20MB，所以在原来onheap的cache基础上减去了20MB）
• 由于cahce的一部分放入offheap，heapsize减至6290MB
• block cache的比例不变,用来做L1 cache来cache META block（可能远远大约meta block的需求，但测试中只需保证meta block 100%命中即可，大了不会影响测试）
  

注意，本次测试旨在测试HBase2.x与HBase1.x版本在相同压力下延迟和GC的表现情况，并非测试HBase的最大吞吐能力,因此测试所用的客户端线程数也只限制在了60~64个，远没有达到云HBase的最大吞吐能力

单行写场景

单行写测试时使用PE工具开启64个写线程，每个写线程随机往HBase表中写入150000行，共960w行。每行的value size为200bytes。所用的PE命令为

hbase pe --nomapred --oneCon=true --valueSize=200 --compress=SNAPPY --rows=150000 --autoFlush=true --presplit=64 randomWrite 64

可以看到，使用了HBase-2.x的写链路offheap后，单行写的P999延迟从45ms降低到了5ms，效果非常明显。同时吞吐有5%的提升，带来这种效果的原因就是写链路的offheap使HBase在heap的young区减少了临时对象的产生，younggc发生的频率从0.6次每秒降低到了0.28次每秒。这样受到younggc影响的请求量也会大大减少。因此P999延迟急剧下降.

批量写

在批量写测试中，一次batch的个数是100。使用的命令为：

hbase pe --nomapred --oneCon=true --valueSize=200 --compress=SNAPPY --rows=200000 --autoFlush=true --presplit=64 --multiPut=100 randomWrite 64

测试的场景和参数配置与单行写保持一致

可以看到，使用了HBase-2.x的写链路offheap后，从平均延迟到最大延迟，都有不同程度的下降，GC的频率也降到1.x版本的一半以下。因此吞吐也上涨了20%。

100%Cache命中单行Get

在此场景中，先使用以下命令先往表中灌了120w行数据

hbase pe --nomapred --oneCon=true --valueSize=200 --compress=SNAPPY --rows=200000 --autoFlush=true --presplit=64 --multiPut=100 sequentialWrite  60

再保证所有数据刷盘，major compact成一个文件后，先做cache的预热，然后使用如下命令进行单行读取：

 hbase pe --nomapred --oneCon=true --rows=200000 randomRead   60

测试结果如下：

注：百分比的延迟统计最低分辨率是1ms，所以低于1ms时会显示为0

可以看到，在100%内存命中场景下，HBase2.x的吞吐性能有了8%的下滑。这是预料之中的，这在HBase的官方文档中也有解释：读取offheap的内存会比读onheap的内存性能会稍稍下滑。另外，由于在100%内存命中的场景下，onheap的cache也不会发生置换，所以产生的gc开销会比较小，所以在这个场景中，HBase1.x版本的P999延迟也已经比较低。但是，在这个GC不会很严重的场景里（没有写，没有开Block-encoding，cache里内容不用decode可以直接使用），HBase2.x版本仍然可以把最大延迟降到1.x版本的一半，非常难能可贵。

部分cache命中单行读

在这个场景中，先使用以下命令往表中灌了3600w行数据，这些数据会超过设置的cache大小，从而会产生一定的cache miss。
灌数据：

hbase pe --nomapred --oneCon=true --valueSize=200 --compress=SNAPPY --rows=600000 --autoFlush=true --presplit=64 --multiPut=100 sequentialWrite  60

再保证所有数据刷盘，major compact成一个文件后，先做cache的预热，然后使用如下命令进行单行读取：

hbase pe --nomapred --oneCon=true --rows=600000 randomRead   60

在部分cache命中的场景中，由于会有一定的cahce miss，在读的过程中，会产生cache内容的置换。如果这些内存的置换发生在heap里，会显著加重GC的负担。因此，在这个GC压力比较大的场景中，HBase2.x的全链路读offheap产生了非常优秀的效果，无论是吞吐，平均延迟还是P999和最大延迟，都全面超越HBase1.x版本。由于cache不会在heap中产生垃圾，因此GC的频率和耗时都显著降低，基本消灭了CMSGC。更加难能可贵的是，使用了offheap的bucketcache由于每个bucket都是固定大小，因此在放入不定大小的data block时不可能完全放满，从而会造成一些空间的浪费。因此虽然我把两者的cache大小调到一样的大小，HBase1.x的测试中，data block的命中率有58%，HBase2.x的测试中命中率只有40%。也就是说，HBase2.x在命中率更低的情况下，取得的吞吐和延迟都更加优秀！但这从另外一个方面说明，同样的内存大小，在使用offheap功能后，cache的命中率会降低，因此使用offheap时最好使用速度更高的介质做存储，比如本次测试中选用的SSD云盘。保证读取速度不会被落盘而拖慢太多。

读写混合测试

读写混合测试是大部分生产环境中面对的真实场景。大批量的写和部分命中的读都会产生GC压力，两者一起发生，GC压力可想而知。
在这个测试中，灌数据和读取和部分cache命中场景中使用的命令一致。只不过在读取的同时，在另外一台客户端上起了一个20个线程的批量写测试，去写另外一个Table

hbase pe --nomapred --oneCon=true --valueSize=200 --table=WriteTable  --compress=SNAPPY --blockEncoding=DIFF  --rows=600000000 --autoFlush=true --presplit=64 --multiPut=100 randomWrite 20

注：表中的QPS指的是读的吞吐

在读写混合测试中，在此压力下，CMS GC的速度已经跟不上heap中产生的垃圾的速度。因此在发生CMS时，由于CMS还没完成时old区已经满（concurrent mode failure），因此CMS GC都退化成了Full GC，从而产生了7到9s的‘stop the world’停顿。因此，1.x中P999被这样的Full GC影响，P999已经上升到了8700ms。而由于HBase2.x使用了读链路offheap。在此场景中仍然稳如泰山，CMS GC发生的频率几乎为0。所以在读写混合场景中，HBase2.x的吞吐是HBase1.x的4倍，P999延迟仍然保持在了100ms之内！

总结

通过上面的测试，我们发现HBase2.x的全链路offheap功能确实能够降低GC停顿时间，在各个场景中，都显示出了非常显著的效果。特别是在部分cache命中和读写混合这两个通常在生产环境中遇到的场景，可谓是效果拔群。所以说HBase2.x中的全链路offheap是我们在生产环境中去降低毛刺，增加吞吐的利器。

云端使用

HBase2.0版本目前已经在阿里云提供商业化服务，任何有需求的用户都可以在阿里云端使用深入改进的、一站式的HBase服务。云HBase版本与自建HBase相比在运维、可靠性、性能、稳定性、安全、成本等方面均有很多的改进，欢迎大家通过下面的连接申请使用阿里云HBase2.0版本，使用全链路offheap这个利器去给生产服务带来更好的稳定性和服务质量。
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