HBase高性能随机查询之道 – HFile原理解析

在各色数据库系统百花齐放的今天，能让大家铭记的，往往是一个数据库所能带给大家的差异化能力。正如梁宁老师的产品思维课程中所讲到的，这是一个数据库系统所能带给产品使用者的”确定性”。

差异化能力通常需要从数据库底层开始构筑，而数据存储方式显得至关重要，因为它直接关乎数据写入与读取的效率。在一个系统中，这两方面的能力需要进行很好的权衡：如果设计有利于数据的快速写入，可能意味着查询时需要需要花费较大的精力去组织数据，反之，如果写入时花费精力去更好的组织数据，查询就会变的非常轻松。

探讨数据库的数据存储方式，其实就是探讨数据如何在磁盘上进行有效的组织。因为我们通常以如何高效读取和消费数据为目的，而不是数据存储本身。在RDBMS领域，因为键与数据的组织方式的区别，有两种表组织结构最为常见，一种是键与数据联合存储的索引组织表结构，在这种表结构下，查到键值意味着查找到数据；另外一种是键与数据分离存储的堆表结构。在这种表结构下，查找到键以后，只是拿到了数据记录的物理地址，还需要基于该物理地址去查找具体的数据记录。

在大数据分析领域，有几种通用的文件格式，如Parquet, RCFile, ORCFile，CarbonData等等，这些文件大多基于列式的设计结构，来加速通用的分析型查询。但在实时数据库领域，却以各种私有的文件格式最为常见，如Bigtable的SSTable，HBase的HFile，Kudu的DiskRowSets，Cassandra的变种SSTable，MongoDB支持的每一种Storage Engine都是私有的文件格式设计，等等。

本系列文章

开篇内容介绍HBase的数据模型、适用场景、集群关键角色、建表流程以及所涉及的HBase基础概念。Writer全流程介绍了写数据的接口，RowKey定义，数据在客户端的组装，数据路由，打包分发，以及RegionServer侧将数据写入到Region中的全部流程。Flush与Compaction阐述了Flush与Compaction流程，讲述了Compaction所面临的本质问题，介绍了HBase现有的几种Compaction策略以及各自的适用场景。Read全流程首先介绍了HBase的两种读取模式（Get与Scan），而后详细介绍了Scan的详细实现流程。

HFile原理概述

最初的HFile格式(HFile V1)，参考了Bigtable的SSTable以及Hadoop的TFile(HADOOP-3315)。如下图所示：

HFile在生成之前，数据在内存中已经是按序组织的。存放用户数据的KeyValue，被存储在一个个默认为64kb大小的Data Block中，在Data Index部分存储了每一个Data Block的索引信息{Offset，Size，FirstKey}，而Data Index的索引信息{Data Index Offset, Data Block Count}被存储在HFile的Trailer部分。除此以外，在Meta Block部分还存储了Bloom Filter的数据。下图更直观的表达出了HFile V1中的数据组织结构：

这种设计简单、直观。但用过0.90或更老版本的同学，对于这个HFile版本所存在的问题应该深有痛楚：Region Open的时候，需要加载所有的Data Block Index数据，另外，第一次读取时需要加载所有的Bloom Filter数据到内存中。一个HFile中的Bloom Filter的数据大小可达百MB级别，一个RegionServer启动时可能需要加载数GB的Data Block Index数据。这在一个大数据量的集群中，几乎无法忍受。

Data Block Index究竟有多大？

一个Data Block在Data Block Index中的索引信息包含{Offset, Size, FirstKey}，BlockOffset使用Long型数字表示，Size使用Int表示即可。假设用户数据RowKey的长度为50bytes，那么，一个64KB的Data Block在Data Block Index中的一条索引数据大小约为62字节。

假设一个RegionServer中有500个Region，每一个Region的数量为10GB（假设这是Data Blocks的总大小），在这个RegionServer上，约有81920000个Data Blocks，此时，Data Block Index所占用的大小为81920000*62bytes，约为4.7GB。

这是HFile V2设计的初衷，HFile V2期望显著降低RegionServer启动时加载HFile的时延，更希望解决一次全量加载数百MB级别的BloomFilter数据带来的时延过大的问题。下图是HFile V2的数据组织结构：

较之HFile V1，我们来看看HFile V2的几点显著变化：

1.分层索引

无论是Data Block Index还是Bloom Filter，都采用了分层索引的设计。

Data Block的索引，在HFile V2中做多可支持三层索引：最底层的Data Block Index称之为Leaf Index Block，可直接索引到Data Block；中间层称之为Intermediate Index Block，最上层称之为Root Data Index，Root Data index存放在一个称之为"Load-on-open Section"区域，Region Open时会被加载到内存中。基本的索引逻辑为：由Root Data Index索引到Intermediate Block Index，再由Intermediate Block Index索引到Leaf Index Block，最后由Leaf Index Block查找到对应的Data Block。在实际场景中，Intermediate Block Index基本上不会存在，文末部分会通过详细的计算阐述它基本不存在的原因，因此，索引逻辑被简化为：由Root Data Index直接索引到Leaf Index Block，再由Leaf Index Block查找到的对应的Data Block。

Bloom Filter也被拆成了多个Bloom Block，在"Load-on-open Section"区域中，同样存放了所有Bloom Block的索引数据。

2.交叉存放

在"Scanned Block Section"区域，Data Block(存放用户数据KeyValue)、存放Data Block索引的Leaf Index Block(存放Data Block的索引)与Bloom Block(Bloom Filter数据)交叉存在。

3.按需读取

无论是Data Block的索引数据，还是Bloom Filter数据，都被拆成了多个Block，基于这样的设计，无论是索引数据，还是Bloom Filter，都可以按需读取，避免在Region Open阶段或读取阶段一次读入大量的数据，有效降低时延。

从0.98版本开始，社区引入了HFile V3版本，主要是为了支持Tag特性，在HFile V2基础上只做了微量改动。在下文内容中，主要围绕HFile V2的设计展开。

HFile如何生成

在本章节，我们以Flush流程为例，介绍如何一步步生成HFile的流程，来加深大家对于HFile原理的理解。

起初，HFile中并没有任何Block，数据还存在于MemStore中。

Flush发生时，创建HFile Writer，第一个空的Data Block出现，初始化后的Data Block中为Header部分预留了空间，Header部分用来存放一个Data Block的元数据信息。

而后，位于MemStore中的KeyValues被一个个append到位于内存中的第一个Data Block中：

注：如果配置了Data Block Encoding，则会在Append KeyValue的时候进行同步编码，编码后的数据不再是单纯的KeyValue模式。Data Block Encoding是HBase为了降低KeyValue结构性膨胀而提供的内部编码机制。上图中所体现出来的KeyValue，只是为了方便大家理解。

当Data Block增长到预设大小(默认64KB)后，一个Data Block被停止写入，该Data Block将经历如下一系列处理流程：

1.如果有配置启用压缩或加密特性，对Data Block的数据按相应的算法进行压缩和加密。

2.在预留的Header区，写入该Data Block的元数据信息，包含{压缩前的大小，压缩后的大小，上一个Block的偏移信息，Checksum元数据信息}等信息，下图是一个Header的完整结构：

3.生成Checksum信息。

4.Data Block以及Checksum信息通过HFile Writer中的输出流写入到HDFS中。

5.为输出的Data Block生成一条索引记录，包含这个Data Block的{起始Key，偏移，大小}信息，这条索引记录被暂时记录到内存的Block Index Chunk中：

注：上图中的firstKey并不一定是这个Data Block的第一个Key，有可能是上一个Data Block的最后一个Key与这一个Data Block的第一个Key之间的一个中间值。具体可参考附录部分的信息。

至此，已经写入了第一个Data Block，并且在Block Index Chunk中记录了关于这个Data Block的一条索引记录。

随着Data Blocks数量的不断增多，Block Index Chunk中的记录数量也在不断变多。当Block Index Chunk达到一定大小以后(默认为128KB)，Block Index Chunk也经与Data Block的类似处理流程后输出到HDFS中，形成第一个Leaf Index Block：

此时，已输出的Scanned Block Section部分的构成如下：

正是因为Leaf Index Block与Data Block在Scanned Block Section交叉存在，Leaf Index Block被称之为Inline Block（Bloom Block也属于Inline Block）。在内存中还有一个Root Block Index Chunk用来记录每一个Leaf Index Block的索引信息：

从Root Index到Leaf Data Block再到Data Block的索引关系如下：

我们先假设没有Bloom Filter数据。当MemStore中所有的KeyValues全部写完以后，HFile Writer开始在close方法中处理最后的”收尾”工作：

1.写入最后一个Data Block。

2.写入最后一个Leaf Index Block。

如上属于Scanned Block Section部分的”收尾”工作。

3.如果有MetaData则写入位于Non-Scanned Block Section区域的Meta Blocks，事实上这部分为空。

4.写Root Block Index Chunk部分数据：

如果Root Block Index Chunk超出了预设大小，则输出位于Non-Scanned Block Section区域的Intermediate Index Block数据，以及生成并输出Root Index Block(记录Intermediate Index Block索引)到Load-On-Open Section部分。

如果未超出大小，则直接输出为Load-On-Open Section部分的Root Index Block。

5.写入用来索引Meta Blocks的Meta Index数据（事实上这部分只是写入一个空的Block）。

6.写入FileInfo信息，FileInfo中包含：

Max SequenceID, MajorCompaction标记，TimeRanage信息，最早的Timestamp, Data BlockEncoding类型，BloomFilter配置，最大的Timestamp，KeyValue版本，最后一个RowKey，平均的Key长度，平均Value长度，Key比较器等。

7.写入Bloom Filter元数据与索引数据。

注：前面每一部分信息的写入，都以Block形式写入，都包含Header与Data两部分，Header中的结构也是相同的，只是都有不同的Block Type，在Data部分，每一种类型的Block可以有自己的定义。

8.写入Trailer部分信息， Trailer中包含：

Root Index Block的Offset，FileInfo部分Offset，Data Block Index的层级，Data Block Index数据总大小，第一个Data Block的Offset，最后一个Data Block的Offset，Comparator信息，Root Index Block的Entries数量，加密算法类型，Meta Index Block的Entries数量，整个HFile文件未压缩大小，整个HFile中所包含的KeyValue总个数，压缩算法类型等。

至此，一个完整的HFile已生成。我们可以通过下图再简单回顾一下Root Index Block、Leaf Index Block、Data Block所处的位置以及索引关系：

简单起见，上文中刻意忽略了Bloom Filter部分。Bloom Filter被用来快速判断一条记录是否在一个大的集合中存在，采用了多个Hash函数+位图的设计。写入数据时，一个记录经X个Hash函数运算后，被映射到位图中的X个位置，将位图中的这X个位置写为1。判断一条记录是否存在时，也是通过这个X个Hash函数计算后，获得X个位置，如果位图中的这X个位置都为1，则表明该记录"可能存在"，但如果至少有一个为0，则该记录"一定不存在"。详细信息，大家可以直接参考Wiki，这里不做过多展开。

Bloom Filter包含Bloom元数据(Hash函数类型，Hash函数个数等)与位图数据(BloomData)，为了避免每一次读取时加载所有的Bloom Data，HFile V2中将BloomData部分分成了多个小的Bloom Block。BloomData数据也被当成一类Inline Block，与Data Block、Leaf Index Block交叉存在，而关于Bloom Filter的元数据与多个Bloom Block的索引信息，被存放在Load-On-Open Section部分。但需要注意的是，在FileInfo部分，保存了关于BloomFilter配置类型信息，共包含三种类型：不启用，基于Row构建BloomFilter，基于Row+Column构建Bloom Filter。混合了BloomFilter Block以后的HFile构成如下图所示：

附录1 多大的HFile文件才存在Intermiate Index Block

每一个Leaf Index Block大小的计算方法如下(HFileBlockIndex$BlockIndexChunk#getNonRootSize)：

curTotalNonRootEntrySize是在每次写入一个新的Entry的时候累加的：

这样可以看出来，每一次新增一个Entry，则累计的值为：

12 + firstKey.length

假设一个Leaf Index Block可以容纳的Data Block的数量为x：

4 + 4 * (x + 1) + x * (12 + firstKey.length)

进一步假设，firstKey.length为50bytes。而一个Leaf Index Block的默认最大大小为128KB：

4 + 4 * (x + 1) + x * (12 + 50) = 128 * 1024

x ≈1986

也就是说，在假设firstKey.length为50Bytes时，一个128KB的Leaf Index Block所能容纳的Data Block数量约为1986个。

我们再来看看Root Index Chunk大小的计算方法：

基于firstKey为50 Bytes的假设，每往Root Index Chunk中新增一个Entry(关联一个Leaf Index Block)，那么，curTotalRootSize的累加值为：

12 + 1 + 50 = 63

因此，一个128KB的Root Index Chunk可以至少存储2080个Entries，即可存储2080个Leaf Index Block。

这样， 一个Root Index Chunk所关联的Data Blocks的总量应该为：

1986 * 2080 = 4,130,880

而每一个Data Block默认大小为64KB，那么，这个HFile的总大小至少为：

4,130,880 * 64 * 1024 ≈ 252 GB

即，基于每一个Block中的FirstKey为50bytes的假设，一个128KB的Root Index Block可容纳的HFile文件总大小约为252GB。

如果实际的RowKey小于50 Bytes，或者将Data Block的Size调大，一个128KB的Root Index Chunk所关联的HFile文件将会更大。因此，在大多数场景中，Intermediate Index Block并不会存在。

附录2 关于HFile数据查看工具

HBase中提供了一个名为HFilePrettyPrinter的工具，可以以一种直观的方式查看HFile中的数据，关于该工具的帮助信息，可通过如下命令查看：

hbase org.apache.hadoop.hbase.io.hfile.HFile

HBase Architecture 101 – Storage

HBASE-3857: Change the HFile Format

HBase Document: Appendix H: HFile format

HADOOP-3315: New Binary file format

SSTable and Log Structured Storage: LevelDB

本文转载自微信公众号【Nosql漫谈】。

HBase NoSQL数据库

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