HBase 高性能获取数据(多线程批量式解决办法) + MySQL和HBase性能测试比较

摘要:   在前篇博客里已经讲述了通过一个自定义 HBase Filter来获取数据的办法,在末尾指出此办法的性能是不能满足应用要求的,很显然对于如此成熟的HBase来说,高性能获取数据应该不是问题。下面首先简单介绍了搜索引擎的性能,然后详细说明了HBase与MySQL的性能对比,这里的数据都是经过实际的测试获得的。最后,给出了采用多线程批量从HBase中取数据的方案,此方案经过测试要比通过自定义Filter的方式性能高出很多。

关键词: HBase, 高性能, 获取数据, 性能对比, 多线程

需求:    HBase高性能获取数据 

Solr和HBase专辑

1、“关于Solr的使用总结的心得体会”(http://www.cnblogs.com/wgp13x/p/3742653.html)

2、“中文分词器性能比较​”(http://www.cnblogs.com/wgp13x/p/3748764.html)

3、“Solr与HBase架构设计”(http://www.cnblogs.com/wgp13x/p/a8bb8ccd469c96917652201007ad3c50.html)

4、 “大数据架构: 使用HBase和Solr将存储与索引放在不同的机器上”(http://www.cnblogs.com/wgp13x/p/3927979.html)

5、“一个自定义 HBase Filter -通过RowKeys来高性能获取数据”(http://www.cnblogs.com/wgp13x/p/4196466.html)

6、“HBase 高性能获取数据 - 多线程批量式解决办法”(http://www.cnblogs.com/wgp13x/p/4245182.html


1、  如何存储十亿、百亿数据?    答:使用数据存储集群,增加水平拓展能力,以容纳上百亿数据量

2、  如何保证在十亿、百亿数据上面的查询效率?    答:使用分布式搜索引擎

数据量过亿,无论是存储在关系型数据库还是非关系型数据库,使用非索引字段进行条件查询、模糊查询等复杂查询都是一件极其缓慢甚至是不可能完成的任务,数据库索引建立的是二级索引,大数据查询主要依靠搜索引擎。

根据Solr中国资料显示,在2400亿每条数据大概200字节的数据建立索引,搭建分布式搜索引擎,在50台机器进行搜索测试,其中有条件查询、模糊查询等,其中80%的搜索能够在毫秒内返回结果,剩下一部分能够在20秒内返回,还有5%左右的查询需要在50秒左右的时间完成查询请求,客户端查询请求的并发量为100个客户端。

以下结论均是在同一台服务器上的测试结果。

MySQL单机随机读写能力测试

MySQL(InnoDB)

运行环境

Window Server 2008 x64

存储引擎

InnoDB

最大存储容量

64T

列数

39列

每条数据的大小

Avg=507Byte

总数据量

302,418,176条

占用的磁盘空间

210G

插入效率

总共耗时13个小时,每秒约6500条,随着数据量的增大,插入的效率影响不大

单条数据全表随机读取时间

30ms

百条数据全表随机读取时间

1,783ms;1,672ms

千条数据全表随机读取时间

18,579ms;15,473ms

其他

条件查询、Order By、模糊查询基本上是无法响应的

HBase基本说明与性能测试

HBase

数据库类型

NoSql—列式数据库

运行所需要的环境

Linux

是否可以搭建集群

天然的分布式数据库,具有自动分片功能

可扩展性

强,无缝支持水平拓展

插入

与设置的参数关系很大,批量插入和单条插入差别大,单台机器能够实现1w~3w之间的插入速度

更新

删除

查询

只支持按照rowkey来查询或者全表扫描

范围查询

不支持

模糊匹配

不支持

时间范围查询

不支持

分页查询

可以做到

数据库安全性

大数据量下的查询响应时间

各个数据级别下的响应时间: (均为随机读取,不命中缓存)

1、3亿-------------------5ms(单行)

2、3亿-------------------124ms(30行)

大数据量下占用的磁盘空间

各个数据级别下的磁盘占用空间(以出租车表为例,17个字段,一行200个字节):

1、1亿-------------------18G(使用GZ压缩)

是否有良好的技术支持

社区活跃,但是配置复杂,参数繁多,学习代价比较大

数据导入和导出

有从RDBMS导入数据的工具Sqoop

热备份

异步复制

是否需要商业付费

是否开源

优点

1、  支持高效稳定的大数据存储,上亿行、上百万列、上万个版本,对数据自动分片

2、  列式存储保证了高效的随机读写能力

3、  列数可以动态增长

4、  水平拓展十分容易

5、  拥有良好的生态系统,Sqoop用户数据的导入、Pig可以作为ETL工具,Hadoop作为分布式计算平台

缺点

1、  学习复杂

2、  不支持范围查询、条件查询等查询操作

从上面的测试结果表中可以看出,MySQL单表插入速度为每秒6500条,HBase单台机器能够实现1w~3w之间的插入速度,这充分说明HBase插入数据的速度比MySQL高很多。在MySQL单机随机读写能力测试中,单条数据全表随机读取时间是指依据主键去MySQL单表取数据花费的时间;在HBase基本说明与性能测试中,大数据量下查询响应时间是指依照Rowkey到HBase取数据所花费的时间。30ms对5ms,这说明HBase取数据的速度之快也是MySQL望尘莫及的。


在进行上面的性能测试中,无论是从MySQL通过主键读取,还是从HBase通过Rowkey读取,读取的数据量都不大,不超过1000条。当需要一次性读取万级数据时,需要通过设计优化的代码来保证读取速度。

在实现过程中,发现当批量Get的数据量达到一定程度时(如10W),向HBase请求数据会从innerGet发生EOFExeption异常。这里附加上一段从HBase依照多Rowkey获取数据的代码,它采用了性能高的批量Get。在这里,我将这种大批量请求化为每1000个Get的请求,并且采用多线程方式,经过验证,这种方法的效率还是蛮高的。

private ExecutorService pool = Executors.newFixedThreadPool(10);    // 这里创建了10个 Active RPC Calls
public Datas getDatasFromHbase(final List<String> rowKeys,
final List<String> filterColumn, boolean isContiansRowkeys,
boolean isContainsList)
{
if (rowKeys == null || rowKeys.size() <= 0)
{
return Datas.getEmptyDatas();
}
final int maxRowKeySize = 1000;
int loopSize = rowKeys.size() % maxRowKeySize == 0 ? rowKeys.size()
/ maxRowKeySize : rowKeys.size() / maxRowKeySize + 1;
ArrayList<Future<List<Data>>> results = new ArrayList<Future<List<Data>>>();
for (int loop = 0; loop < loopSize; loop++)
{
int end = (loop + 1) * maxRowKeySize > rowKeys.size() ? rowKeys
.size() : (loop + 1) * maxRowKeySize;
List<String> partRowKeys = rowKeys.subList(loop * maxRowKeySize,
end);
HbaseDataGetter hbaseDataGetter = new HbaseDataGetter(partRowKeys,
filterColumn, isContiansRowkeys, isContainsList);
synchronized (pool)
{
Future<List<Data>> result = pool.submit(hbaseDataGetter);
results.add(result);
}
}
Datas datas = new Datas();
List<Data> dataQueue = new ArrayList<Data>();
try
{
for (Future<List<Data>> result : results)
{
List<Data> rd = result.get();
dataQueue.addAll(rd);
}
datas.setDatas(dataQueue);
}
catch (InterruptedException | ExecutionException e)
{
e.printStackTrace();
}
return datas;
}
class HbaseDataGetter implements Callable<List<Data>>
    {
        private List<String> rowKeys;
        private List<String> filterColumn;
        private boolean isContiansRowkeys;
        private boolean isContainsList;
 
        public HbaseDataGetter(List<String> rowKeys, List<String> filterColumn,
            boolean isContiansRowkeys, boolean isContainsList)
        {
            this.rowKeys = rowKeys;
            this.filterColumn = filterColumn;
            this.isContiansRowkeys = isContiansRowkeys;
            this.isContainsList = isContainsList;
        }
 
        @Override
        public List<Data> call() throws Exception
        {
            Object[] objects = getDatasFromHbase(rowKeys, filterColumn);
            List<Data> listData = new ArrayList<Data>();
            for (Object object : objects)
            {
                Result r = (Result) object;
                Data data = assembleData(r, filterColumn, isContiansRowkeys,
                    isContainsList);
                listData.add(data);
            }
            return listData;
        }

}

private Object[] getDatasFromHbase(List<String> rowKeys,
        List<String> filterColumn)
    {
        createTable(tableName);
        Object[] objects = null;
        HTableInterface hTableInterface = createTable(tableName);
        List<Get> listGets = new ArrayList<Get>();
        for (String rk : rowKeys)
        {
            Get get = new Get(Bytes.toBytes(rk));
            if (filterColumn != null)
            {
                for (String column : filterColumn)
                {
                    get.addColumn(columnFamilyName.getBytes(),
                        column.getBytes());
                }
            }
            listGets.add(get);
        }
        try
        {
            objects = hTableInterface.get(listGets);
        }
        catch (IOException e1)
        {
            e1.printStackTrace();
        }
        finally
        {
            try
            {
                listGets.clear();
                hTableInterface.close();
            }
            catch (IOException e)
            {
                e.printStackTrace();
            }
        }
        return objects;

}

private HTableInterface createTable(String tableName)
{
HTable table = null;
try
{
table = new HTable(initHbaseConfiguration(), tableName);
}
catch (IOException e)
{
e.printStackTrace();
}
return table;
}

可以肯定的是,此种批量取数据的方法达成的速度,与取一次性数据的数量基本成线性关系,与总数据量相关不大,需要取出的数据越多耗时也就越多,经过测试一次性取1000条数据花费大约在2至3s以内,总数据量为400W。而通过自定义Filter方式取数据的方法的速度,与取一次性数据的数量相关不大,与总数据量成线性关系,总数据量越大取出越慢,即使只需取一条 ,因为此方式对HBase每条数据都过滤一遍。这样,如果在总数不大,需要取数据量较大的情况下,通过自定义Filter取数据的方式可能还占有些优势,但在正常情况下,此种批量取数据的方法还是优势更大。

不得不提的是:在实现过程中,我曾将这种大批量请求化为每4000个Get的多线程请求方式,我们的HBase版本为0.94,这样在一次性请求200000条数据时,HBase直接挂机,client抛出EOFException异常,【processBatchCallback(HConnectionManager.java:1708),processBatch(HConnectionManager.java:1560),(HTable.java:779)】,查看并发连接数与每1000个Get请求一样保持为10个左右,没有异常。查阅相关资料后,我们怀疑,这是由于HTable的非线程安全特性导致的,但经过多时纠缠,最终也没得到可靠结论。后来确定这是由于HBase0.94版自身的问题,在使用0.96版后,此问题便不再出现了。而且我们发现0.94版HBase并不稳定,经常有挂掉情况出现。0.96版HBase要好得多。

这里补充非常重要的一点,在上面的代码中,我通过 private ExecutorService pool = Executors.newFixedThreadPool(10);  创建了一个最多容纳10个线程的线程池,从而创建了10个 Active RPC Calls,有效提高了获取速度。然而,我将此线程池容量扩大至20个后,的确创建了20个 Active RPC Calls,如下图所示,但是会直接引起事故:HBase挂掉。不得不吐cao,HBase实在不稳定,维护极其花费成本。在种种实践验证后,才得到了这个稳定高效的方式,每1000个Get一次批量请求,至多10个线程同时取。

HBase 高性能获取数据(多线程批量式解决办法) + MySQL和HBase性能测试比较

HBase 高性能获取数据(多线程批量式解决办法) + MySQL和HBase性能测试比较

平均效率如下图所示:

HBase 高性能获取数据(多线程批量式解决办法) + MySQL和HBase性能测试比较

更多的HBase及其它的数据存储方案测试情况,HBase高性能插入数据解决方案,正在整理中,敬请批评指正。

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