摘 要： 主要介绍了HBaseRegionServer与Zookeeper间的交互过程，阐述RegionServer崩溃后的恢复机制，并在此基础上提出了几点优化的恢复措施。优化后的恢复措施大大缩短了RegionServer崩溃后的故障恢复时间和业务中断时间，从而提高了HBase集群的稳定性和可靠性。

关键词： HBase；RegionServer；崩溃；恢复

0 引言

　　随着互联网和通信行业的迅猛发展，积聚的各种数据呈急剧增长态势。这些海量数据既蕴含着丰富的信息和资源，又面临着信息有效管理和提取的难题。云计算是分布式处理、并行处理和网格计算的发展，可以提供近乎无限的廉价存储和计算能力，特别适合于日益暴增的海量数据的存储和处理。在云计算领域中，Hadoop体系独树一帜，其丰富的子系统可以满足多种领域和行业的应用需求，而其中的HBase作为一种非结构化数据库，特别适合于各种非结构化和半结构化的松散数据的存储和管理。

　　HBase是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩、实时读写的分布式存储数据库系统[1-3]。HBase建立在HDFS分布式文件系统基础之上，其中的数据最终以HFile的格式存储在HDFS之上；HBase可以通过内嵌的MapReduce组件实现复杂任务的并行和分布处理，具有很高的性能。

　　1 HBase体系结构

　　HBase主要由HMaster和RegionServer两部分组成，辅以Zookeeper协调集群中各网元之间的数据共享和访问，其组成框图如图1所示[4]。

　　（1）Client：访问HBase的接口，维护着一些加快HBase访问的缓存，比如Region的位置信息等。

　　（2）Master：负责Region到RegionServer的分配以及映射关系维护；管理集群中的RegionServer及其负载均衡；维护数据表和其所在Region的元数据信息；处理表级的操作请求等。

　　（3）RegionServer：维护Master分配给它的Region，处理对这些Region的读写请求；负责运行过程中过大的Region的Split和Compact操作。

　　（4）Zookeeper：保证任何时候集群中只有一个激活的Master；存储RootRegion和Master的位置；存储所有RegionServer的位置并实时监控其状态；存储HBase的其他运行所需的信息[5]。

　　HBase中的数据单元通过主键、列簇、列名和版本号唯一确定，所有行按字典顺序排列。HBase中的表在行的方向上分割为多个Region，每个Region只存储表中某一范围的数据，并且每个Region只能被一个RegionServer管理。Region由一个或者多个Store组成，每个Store保存一个列簇；Store又由一个MemStore和0至多个storefile组成，storefile以HFile的格式存储于HDFS上。

　　由此可见，HBase中的表通常被划分为多个Region，而各个Region可能被不同的RegionServer所管理。客户端通过Master和相关操作获取目标Region的位置后，最终通过RegionServer完成对用户表的读写请求。因此，如果某个RegionServer异常，客户端对其所管理的Region的访问就会失败，造成了业务中断，这在在线系统中是不可接受的。虽然HBase中实现了RegionServer异常后的自动恢复机制，但是这种机制的时延很大，不能满足实际应用需求。因此，本文针对这部分进行了研究，并提出了一种可以快速、高效恢复业务的方法。

2 HBase集群与Zookeeper交互机制分析

　　在HBase的使用过程中，Zookeeper起着至关重要的作用。正是Zookeeper的存在，使得HBase的运行更加稳定和高效。

　　在配置环境中，Zookeeper集群中的HBase的目录如图2所示。

　　HBase集群的相关信息存储在Zookeeper集群中的hbase目录（这个目录是可以配置的）下，其中master目录存储HMaster的位置等相关信息，rs目录存储所有的RegionServer的位置等相关信息。

　　在HMaster启动时，会在Zookeeper集群中创建自己的ZNode临时节点并获得该节点的独占锁，该节点位于Zookeeper集群中的/hbase/master目录下。同时会在所有的其他目录上创建监听，这样当其他节点的状态发生变化时，HMaster就可以立即感知从而进行相应的处理。

　　在RegionServer启动时，会在Zookeeper集群中创建自己的ZNode临时节点并获得该节点的独占锁，这个节点位于Zookeeper集群中的/hbase/rs目录下。

　　RegionServer会通过Socket连接向Zookeeper集群发起Session会话，会话建立后在Zookeeper集群中创建属于自己的临时节点ZNode。这个节点的状态是由Zookeeper集群依据Session的状态来维护的。

　　RegionServer作为客户端，向Zookeeper集群的Server端发起Session会话请求。Session建立后，会以唯一的SessionID作为标示。Client会定期向Server端发送Ping消息来表达该Session的存活状态；而Server端收到Ping消息时会更新当前Session的超时时间。如此，对于Client而言，只要Ping信息可达则表明该Session激活；对于Server而言，只要Session未超时则表明该Session激活。

　　在Server端，Zookeeper会启动专门的SessionTrackerImpl线程来处理Session的相关状态迁移问题，该线程每隔tickTime（Zookeeper配置文件中指定，默认为2 s）时间遍历一次Session列表，如果超时则立即关闭此Session，同时删除与该Session关联的临时节点，并将该事件通知给注册了该节点事件的组件。在HBase集群中，这就意味着如果RegionServer崩溃，则Zookeeper需要在Session超时后才能通知Master，后者才能启动故障恢复。

　　而Session的超时时间是这样确定的：HBase默认的Timeout为180 s，在创建Session时会将该参数传递给Server端。最终协商确定的Session的超时时间由Zookeeper的配置参数决定，处于Zookeeper集群minSessionTimeout和maxSessionTimeout之间。默认的minSessionTimeout=2×tickTime（默认2 s）=4 s，maxSessionTimeout=20×tickTime=40 s。不管Client传递的Timeout多大，最终协商确定的Session的Timeout时间都在4~40 s之间，实现代码如下。如果一切按照默认配置，则Session的Timeout为40 s。

　　int sessionTimeout=connReq.getTimeOut（）；

　　int minSessionTimeout=getMinSessionTimeout（）；

　　if（sessionTimeout

　　sessionTimeout=minSessionTimeout；

　　}

　　int maxSessionTimeout=getMaxSessionTimeout（）；

　　if（sessionTimeout>maxSessionTimeout）{

　　sessionTimeout=maxSessionTimeout；

　　}

　　cnxn.setSessionTimeout（sessionTimeout）；

　　经以上分析，可以得出以下结论：Session存活意味着RegionServer存活；Session超时意味着RegionServer启动时创建的ZNode节点被删除，也就表明该RegionServer异常。

3 HBase中RegionServer异常后的恢复机制分析

　　通过以上的分析可以看出，当HBase集群中的一个RegionServer崩溃（如RegionServer进程挂掉）后，此时该RegionServer和Zookeeper集群的Server间的Socket连接会断开，但是二者之间的Session由于有超时时间的存在而不会立即被删除，需要等到Session超时之后才会被Zookeeper集群删除，只有Session超时了Zookeeper集群才会删除该RegionServer启动时创建的临时节点。只有Zookeeper集群中代表此RegionServer的节点删除后，HMaster才可以得知该RegionServer发生故障，才能启动故障恢复流程。HMaster恢复故障时，将故障RegionServer所管理的Region一个一个重新分配到集群中。

　　由此可得出以下结论：Session Timeout的存在使得HMaster无法立即发现故障RegionServer，从而延迟了故障的恢复时间，间接增加了业务中断的时间。同时，HMaster重新分配Region的处理过程效率太低，尤其是Region数目很大时。

4 改进的RegionServer异常后的恢复措施

　　针对以上场景，本文进行了如下改进：

　　（1）在RegionServer的启动脚本中加入特殊处理的代码，在该RegionServer的进程结束前自动删除其在Zookeeper集群中创建的ZNode节点，这样HMaster就能立即感知到RegionServer的状态异常事件，尽早地启动异常恢复，代码如下。

　　cleanZNode（）

　　{

　　if[-f $HBASE_ZNODE_FILE]；then

　　#call ZK to delete the node

　　ZNODE=`cat $HBASE_ZNODE_FILE`

　　$bin/hbase zkcli delete $ZNODE>/dev/null 2>&1

　　rm $HBASE_ZNODE_FILE

　　fi

　　}

　　（2）在HMaster的恢复过程中加入特殊处理的代码，通过批量处理，将故障RegionServer所管理的Region一次性地分配到集群中，如同HBase集群启动时批量分配Region的过程，提高Region分配的速度。所谓批量分配，就是先获取故障RegionServer所管理的Region数目rn和存活的RegionServer的数目rs，按照平均负载的原则，在每个存活的RegionServer上分配rn/rs个Region。这样就可以将多个Region一次分配给一个RegionServer；而原来的分配过程则是一次分配一个Region到一个RegionServer上，显然改进后的处理效率更高，尤其是Region数目较多时尤为明显。

　　采用以上的处理方式后，HBase集群中当一个或几个RegionServer发生故障后，业务的恢复速度提升了几十倍，从最初的故障恢复时间40 s左右到现在的几秒，实测数据如表1所示。

5 结论

　　本文在论述HBase集群与Zookeeper集群的交互机制以及RegionServer发生故障后的异常处理恢复机制的基础上，提出了提高恢复效率、降低业务中断时间的改进方案。该方案对于RegionServer进程的异常终止和崩溃有很好的处理效果，但是对于RegionServer断电等物理事件导致的异常则无效，这种情况只能依靠Session Timeout后的处理流程。批量恢复的处理对所有的恢复过程都是有效的，虽然其提供的改进空间较小。总体说来，本文提出的RegionServer崩溃后的改进措施在通常情况下能够较好地改进现有HBase集群的性能，缩短故障恢复时间，提高故障恢复效率，从而能有效缩短业务中断时间。

参考文献

　　[1] Apache. HBase-0.96.2 release notes[EB/OL]. [2013-07-21].http：//qnalist.com/q/hbase-user.

　　[2] Cloudera. HBase-0.94.2-cdh4.2.0 reference guidep[EB/OL].[2013-07-28].http：//newitfarmer.com/category/big_data/cloudera-big_data.

　　[3] 陆嘉恒. Hadoop实战（第二版）[M]. 北京：机械工业出版社，2012.

　　[4] GEORGE L. HBase： the definitive guide[M]. Sebastopol： O′Reilly Media， 2011.

　　[5] Apache. ZooKeeper-3.4.5 release notes[EB/OL]. [2012-11-19].http：//zookeeper.apache.org/doc/r.3.4.5.