HBase高可用原理与实践

前言

前段时间有套线上HBase出了点小问题，导致该套HBase集群服务停止了2个小时，从而造成使用该套HBase作为数据存储的应用也出现了服务异常。在排查问题之余，我们不禁也在思考，以后再出现类似的问题怎么办？这种问题该如何避免？用惯了MySQL，于是乎想到了HBase是否跟MySQL一样，也有其高可用方案？

答案当然是肯定的，几乎所有的数据库(无论是关系型还是分布式的)，都采用WAL的方式来保障服务异常时候的数据恢复，HBase同样也是通过WAL来保障数据不丢失。HBase在写数据前会先写HLog，HLog中记录的是所有数据的变动， HBase的高可用也正是通过HLog来实现的。

进阶

HBase是一个没有单点故障的分布式系统，上层(HBase层)和底层(HDFS层)都通过一定的技术手段，保障了服务的可用性。上层HMaster一般都是高可用部署，而RegionServer如果出现宕机，region迁移的代价并不大，一般都在毫秒级别完成，所以对应用造成的影响也很有限；底层存储依赖于HDFS，数据本身默认也有3副本，数据存储上做到了多副本冗余，而且Hadoop 2.0以后NameNode的单点故障也被消除。所以，对于这样一个本身没有单点故障，数据又有多副本冗余的系统，再进行高可用的配置是否有这个必要？会不会造成资源的极大浪费？

高可用部署是否有必要，这个需要根据服务的重要性来定，这里先简单介绍下没有高可用的HBase服务会出现哪些问题：

1.      数据库管理人员失误，进行了不可逆的DDL操作

不管是什么数据库，DDL操作在执行的时候都需要慎之又慎，很可能一条简单的drop操作，会导致所有数据的丢失，并且无法恢复，对于HBase来说也是这样，如果管理员不小心drop了一个表，该表的数据将会被丢失。

2.      离线MR消耗过多的资源，造成线上服务受到影响

HBase经过这么多年的发展，已经不再是只适合离线业务的数据存储分析平台，许多公司的线上业务也相继迁移到了HBase上，比较典型的如：facebook的iMessage系统、360的搜索业务、小米米聊的历史数据等等。但不可避免在这些数据上做些统计分析类操作，大型MR跑起来，会有很大的资源消耗，可能会影响线上业务。

3.      不可预计的另外一些情况

比如核心交换机故障，机房停电等等情况都会造成HBase服务中断

对于上述的那些问题，可以通过配置HBase的高可用来解决：

1.     不可逆DDL问题

HBase的高可用不支持DDL操作，换句话说，在master上的DDL操作，不会影响到slave上的数据，所以即使在master上进行了DDL操作，slave上的数据依然没有变化。这个跟MySQL有很大不同，MySQL的DDL可以通过statement格式的Binlog进行复制。

2.     离线MR影响线上业务问题

高可用的最大好处就是可以进行读写分离，离线MR可以直接跑在slave上，master继续对外提供写服务，这样也就不会影响到线上的业务，当然HBase的高可用复制是异步进行的，在slave上进行MR分析，数据可能会有稍微延迟。

3.     意外情况

对于像核心交换机故障、断电等意外情况，slave跨机架或者跨机房部署都能解决该种情况。

基于以上原因，如果是核心服务，对于可用性要求非常高，可以搭建HBase的高可用来保障服务较高的可用性，在HBase的Master出现异常时，只需简单把流量切换到Slave上，即可完成故障转移，保证服务正常运行。

原理

HBase高可用保证在出现异常时，快速进行故障转移。下面让我们先来看看HBase高可用的实现，首先看下官方的一张图：

HBase Replication

需要声明的是，HBase的replication是以Column Family为单位的，每个Column Family都可以设置是否进行replication。

上图中，一个Master对应了3个Slave，Master上每个RegionServer都有一份HLog，在开启Replication的情况下，每个RegionServer都会开启一个线程用于读取该RegionServer上的HLog，并且发送到各个Slave，Zookeeper用于保存当前已经发送的HLog的位置。Master与Slave之间采用异步通信的方式，保障Master上的性能不会受到Slave的影响。用Zookeeper保存已经发送HLog的位置，主要考虑在Slave复制过程中如果出现问题后重新建立复制，可以找到上次复制的位置。

HBase Replication步骤

1.         HBase Client向Master写入数据

2.         对应RegionServer写完HLog后返回Client请求

3.         同时replication线程轮询HLog发现有新的数据，发送给Slave

4.         Slave处理完数据后返回给Master

5.         Master收到Slave的返回信息，在Zookeeper中标记已经发送到Slave的HLog位置

注：在进行replication时，Master与Slave的配置并不一定相同，比如Master上可以有3台RegionServer，Slave上并不一定是3台，Slave上的RegionServer数量可以不一样，数据如何分布这个HBase内部会处理。

种类

HBase通过HLog进行数据复制，那么HBase支持哪些不同种类的复制关系？

从复制模式上来讲，HBase支持主从、主主两种复制模式，也就是经常说的Master-Slave、Master-Master复制。

1.         Master-Slave

Master-Slave复制比较简单，所有在Master集群上写入的数据都会被同步到Slave上。

2.         Master-Master

Master-Master复制与Master-Slave类似，主要的不同在于，在Master-Master复制中，两个Master地位相同，都可以进行读取和写入。

既然Master-Master两个Master都可以进行写入，万一出现一种情况：两个Master上都进行了对同一表的相同Column Family的同一个rowkey进行写入，会出现什么情况？

create  ‘t’,  {NAME=>’cf’, REPLICATION_SCOPE=>’1’}

Master1                                                        Master2

put ‘t’, ‘r1’, ‘cf’, ‘aaaaaaaaaaaaaaa’                       put ‘t’, ‘r1’, ‘cf’, ‘bbbbbbbbbbbbbbb’

如上操作，Master1上对t的cf列簇写入rowkey为r1，value为aaaaaaaaaaaaaaa的数据，Master2上同时对t的cf列簇写入rowkey为r1, value为bbbbbbbbbbbbbbb的数据，由于是Master-Master复制，Master1和Master2上在写入数据的同时都会把更新发送给对方，这样最终的数据就变成了：

Master1	Master2
rowkey	value	rowkey	value
r1	bbbbbbbbbbbbbbb	r1	aaaaaaaaaaaaaaa

从上述表格中可以看到，最终Master1和Master2上cf列簇rowkey为r1的数据两边不一致。

所以，在做Master-Master高可用时，确保两边写入的表都是不同的，这样能防止上述数据不一致问题。

异常

HBase复制时，都是通过RegionServer开启复制线程进行HLog的发送，那么当其中某个RegionServer出现异常时，HBase是如何处理的？这里需要区别两种不同的情况，即Master上RegionServer异常和Slave上RegionServer异常。

1.     Slave上RegionServer异常

对于该种异常HBase处理比较简单，Slave上出现某个RegionServer异常，该RegionServer直接会被标记为异常状态，后续所有的更新都不会被发送到该台RegionServer，Slave会重新选取一台RegionServer来接收这部分数据。

2.   Master上RegionServer异常

Master上RegionServer出现异常，由于HLog都是通过RegionServer开启复制线程进行发送，如果RegionServer出现异常，这个时候，属于该台RegionServer的HLog就没有相关处理线程，这个时候，这部分数据又该如何处理？

Master上某台RegionServer异常，其他RegionServer会对该台RegionServer在zookeeper中的信息尝试加锁操作，当然这个操作是互斥的，同一时间只有一台RegionServer能获取到锁，然后，会把HLog信息拷贝到自己的目录下，这样就完成了异常RegionServer的HLog信息的转移，通过新的RegionServer把HLog的信息发送到Slave。

Master regionserver crash

操作

上面介绍的都是HBase高可用的理论实现和异常处理等问题，下面就动手实践下，如何配置一个HBase的Replication(假设已经部署好了两套HBase系统，并且在配置文件中已经开启了replication配置)，首先尝试配置下Master-Slave模式的高可用：

1.         选取一套系统作为Master，另外一套作为Slave

2.         在Master上通过add_peer 命令添加复制关系，如下

add_peer ‘1’, “db-xxx.photo.163.org:2181:/hbase”

3.         在Master上新建表t，该表拥有一个列簇名为cf，并且该列簇开启replication，如下：

create ‘t’, {NAME=>’cf’, REPLICATION_SCOPE=>’1’}

上面REPLICATION_SCOPE的值需要跟步骤2中的对应

4.         在slave建立相同的表(HBase不支持DDL的复制)，在master-slave模式中，slave不需要开启复制，如下：

create ‘t’, {NAME=>’cf’ }

这样，我们就完成了整个master-slave模式高可用的搭建，后续可以在master上通过put操作插入一条记录，查看slave上是否会复制该记录，最终结果如下：

Master上操作

Slave上结果

上述结果显示，在添加完复制关系后，Master上插入rowkey=r1, value=’aaaaaaaaa’的记录，slave上可以获取该记录，Master-Slave模式数据复制成功。

接下来我们再看下Master-Master模式的复制，配置的时候与Master-Slave模式不同的是，在Master上添加完复制关系后，需要在另外一台Master也添加复制关系，而且两边的cluster_id必须相同，并且在另外一台Master上建表的时候，需要加上列簇的REPLICATION_SCOPE=>’1’配置，最终结果如下：

Master1上操作

Master2上操作

上述结果显示，添加完了Master-Master复制关系，在Master1上插入一条记录rowkey=r1, value=“aaaaaaaaaa”，Master2上通过scan操作发现该记录已经被复制到Master2上，接着我们在Master2上添加一条记录rowkey=r2, value=’bbbbbbbbbbbb’，查看Master1上的数据，该条记录也已经被复制到Master2上，Master-Master模式的replication验证成功。

本文来自网易实践者社区，经作者蒋鸿翔授权发布。