内存 &基础优化 | 学习笔记

简介: 快速学习内存 &基础优化。

开发者学堂课程【分布式数据库 HBase 快速入门:内存 &基础优化】学习笔记,与课程紧密联系,让用户快速学习知识。

课程地址:https://developer.aliyun.com/learning/course/101/detail/1767


内存 &基础优化


内容介绍

一、内存优化

二、基础优化


一、内存优化

HBase 操作过程中需要大量的内存开销,毕竟 Table 是可以缓存在内存中的,一般会分配整个可用内存的70%给 HBase 的 Java 堆。但是不建议分配非常大的堆内存,因为 GC 过程持续太久会导致 RegionServer 处于长期不可用状态,一般16~48G内存就可以了,如果因为框架占用内存过高导致系统内存不足,框架一样会被系统服务拖死。

基础优化

1、允许在 HDFS 的文件中追加内容

vhdfs-site.xml、hbase-site.xmlv

属性:dfs.support.append

解释:开启 HDFs 追加同步,可以优秀的配合 HBase 的数据同步和持久化。默认值为true。

2.优化 DataNode 允许的最大文件打开数

hdfs-site.xmlv

属性: dfs.datanode.max.transfer.threads

解释: HBase 一般都会同一时间操作大量的文件,根据集群的数量和规模以及数据动作,设置为4096或者更高。默认值:40964

3.优化延迟高的数据操作的等待时间

hdfs-site.xml

属性:dfs.image.transfer.timeout

解释:如果对于某一次数据操作来讲,延迟非常高,socket 需要等待更长的时间,建议把该值设置为更大的值(默认 6000o毫秒),以确保 socket 不会被 timeout  掉。

4.优化数据的写入效率

mapred-site.xml

属性:

mapreduce.map.outpdt.compress

mapreduce.map. output.compress.codec

解释:开启这两个数据可以大大提高文件的写入效率,减少写入时间。第一个属性值修改为 true,第二个属性值修改为:org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec 或者其他压缩方式。

5.设置 RPC 监听数量

hbase-site.xml

属性:hbase.regionserver.handler.count

解释,默认值为30,用于指定 RPc 监听的数量,可以根据客户端的请求数进行调整,读写请求较多时,增加此值。

6.优化 HStore文件大小

hbase-site.xml

属性:hbase.hregion.max.filesize

解程,默认值10737418240 (10GB),如果需要运行 HBase 的 MR 任务,可以减小此值,因为一个 region 对应一个 map 任务,如果单个 region 过大,会导致 map 任务执行时间过长。该值的意思就是,如果HFile的大小达到这个数值,则这个 region 会被切分为两个 Hfile。

7.优化 hbase 客户端缓存

hbase-site.xml

属性:hbase.client.write.buffer

解释:用于指定 HBase 客户端缓存,增大该值可以减少 RPC 调用次数,但是会消耗更多内存,反之则反之。一般我们需要设定一定的缓存大小,以达到减少 RPc 次数的目的。

8.指定 scan.next 扫描 HBase 所获取的行数

hbase-site.xml

属性:hbase.client.scanner.caching

解释:用于指定 scan.next 方法获取的默认行数,值越大,消耗内存越大。

9. flush、compact、split 机制

当 MemStore 达到阈值,将 Memstore 中的数据 Flush 进 Storefile; compact 机制则是把 flush 出来的小文件合并成大的 storefile 文件。split 则是当 Region 达到阈值,会把过大的 Region 一分为二。

涉及属性:

即:128M就是 Memstore 的默认阈值

hbase.hregion.memstore.flush.size: 134217728

即:这个参数的作用是当单个 HRegion 内所有的 Memstore 大小总和超过指定值时,flush 该 HRegion 的所有 memstore。

RegionServer 的 flush 通过将请求添加一个队列,模拟生产消费模型来异步处理的。

那这里就有一个问题,当队列来不及消费,产生大量积压请求时,可能会导致内存陡增,最坏的情况是触发 OOM。

hbase.regionserver.global.memstore.upperLimit:0.4

hbase.regionserver.global.memstore.lowerLimit: 0.38

即:当 MemStore 使用内存总量达到 hbase.regionserver.global.memstore.upperLimit 指定值时,将会有多个Memstores flush 到文件中,MemStore flush 顺序是按照大小降序执行的,直到刷新到 MemStore 使用内存略小于 lowerLimit

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