[Binospace] HBase在Facebook Message存储的使用经验总结

HBase数据存储状况

1、2PB+ of online data in HBase (6PB+ with replication; excludes backups),存储了message data, metadata, search index 等信息。

2、每天大概有8B+Messages，增长到每月大概产生250TB的数据。

3、Traffic to HBase ▪ 75+ Billion R+W ops/day  ▪ At peak: 1.5M ops/sec   ▪ ~ 55% Read vs. 45% Write ops 。

Facebook选择HBase的原因

▪ High write throughput

▪ Good random read performance

▪ Horizontal scalability

▪ Automatic Failover

▪ Strong consistency

▪ Benefits of HDFS

Fault tolerant, scalable, checksums, MapReduce

internal dev & ops expertise

Facebook的HBase架构

Multiple clusters/cells for messaging

▪ 20 servers/rack; 5 or more racks per cluster Controllers (master/Zookeeper) spread across racks

 

Facebook将消息的存储分成多个HBase集群，每个HBase集群由多个Rack上的节点组成，这样可以减小故障对服务影响的范围。

Facebook消息的schema

1、RowKey：md5sum(userid)+userid。结合preSplit，可以避免HotSpot。

2、借助HBase单行操作的原子性。一个用户的所有信息存储成一行,这包括消息本身、Message Index、Search Index、以及相关Meta Data(Actions:addMessage、markAsRead,etc)。

Example：Facebook如何存储Message Index的结构。

 

HBase Enhancement

1、HFile V2的架构

 

• Open HFile操作
  1) 提供对于V1、V2两种格式的HFile的兼容。这分别对应于org.apache.hadoop.hbase.io.hfile.HFileReaderV1和org.apache.hadoop.hbase.io.hfile.HFileReaderV2
  2) 加载Opening-time Data Section区域的数据。这些操作位于HFileReaderV2或者HFileReaderV1的构造函数中。
• Write操作
  1）写数据到Data Block。 HFileBlock //本操作暂时忽略MemStore的过程，只是对于HFile文件的操作。
  2）写bloom block和Leaf index block
• Read操作
  1) 从Root Data Index和Bloom Index检索。
  2）进入Leaf level index ，然后查找Block Cache，如果dismiss,就从hfile把对应DataBlock加载到Cache中。

2、Compaction 优化

• Major Compaction与Minor Compaction采用不同的队列。
• 在off-peak负载下预先进行Compactions
• Compaction多线程执行
• 算法优化，如下图。
  
  ps(将满足要求的小文件合并，过去was,修改之后的算法，现在Now)

3、监控与Metrics

• Metrics收集HBase状态信息。▪ block cache usage & hit ratio
  ▪ memstore usage
  ▪ on-disk file sizes
  ▪ file counts
  ▪ bytes returned, bytes flushed, compaction statistics
  ▪ stats by block type (data block vs. index blocks vs. bloom blocks, etc.)
  ▪ bloom filter stats
• 增加了对于Region、CF statistics的收集和应用。
• 所有收集的stats数据会单独存储在Data Store中。

 

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