HBase 的功能原理、设计思路、架构设计及源码的解析

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

1.1 HBase 是什么？
HBase 是 Apache 基金会下开源的 NoSQL 数据存储系统。它可以运行于 Hadoop 的环境中，并提供高可靠性、高性能的数据读写服务。HBase 具备列族灵活的结构，支持海量数据的随机查询，适用于各种非关系型数据分析场景。
从 2007 年 Apache 顶级项目之一的 Hadoop 发展起，到近年来衰落，再到如今的进入 Apache 孵化器，无论从商业利益还是用户需求上来说，HBase 都成为了一个独特的开源产品。
1.2 为什么要学习 HBase 源码？
在学习了 HBase 的基础知识后，我们还需要进一步深入了解它的设计思想、架构设计及源代码。学习 HBase 源码能够帮助我们更好地理解 HBase 的工作机制，也能加深我们的开发理解。例如，对于熟悉 Java 语言但对 Hadoop、Zookeeper 或 HDFS 不太熟悉的初学者，阅读 HBase 源码可以帮助他们快速理解 HBase 的基本架构及原理。另外，阅读 HBase 源码对某些开发者可能很有帮助，因为 HBase 使用 Java 开发，掌握 Java 语言的知识对理解 HBase 代码至关重要。
1.3 本系列教程的学习目标
本系列教程主要围绕 HBase 的源码进行学习，通过对 HBase 的功能原理、设计思路、架构设计及源码的解析，可以帮助读者更好的理解 HBase，并且能够运用所学知识解决实际的问题。具体学习目标如下：

• 了解 HBase 的功能概述及特性。
• 掌握 HBase 的工作原理，包括集群架构、数据模型、表格设计及分片策略等。
• 学习 HBase 的 Java API 及其实现原理。
• 深入理解 HBase 的内部机制，包括负载均衡、RegionServer 分裂与合并、数据一致性协议、事务处理等。
• 通过源码阅读和实践，扩展自己的编程技能。

2.核心概念和术语

2.1 基本概念

2.1.1 NoSQL

NoSQL（Not Only SQL）即“不仅仅是 SQL”，指的是非关系型数据库。与传统的关系型数据库不同，NoSQL 把数据存储与计算分离开来，让数据更加灵活、易于扩展。NoSQL 以键值对的方式存储数据，通过简单的键可以获取对应的值。由于键值的形式，NoSQL 可以存储大量不同的类型的数据，而这些数据不需要预先定义模式。一般情况下，NoSQL 通常被用来构建分布式的键-值型数据库，比如 Apache Cassandra、MongoDB、Redis。

2.1.2 Hadoop

Hadoop 是一个框架，可以整合底层硬件资源，并提供一套简单而统一的操作方式。通过 Hadoop 可以实现对大规模数据集的分布式计算和存储。Hadoop 有三大支柱：HDFS、MapReduce 和 YARN。HDFS（Hadoop Distributed File System）是一个分布式文件系统，用来存储海量的文件。MapReduce（Hadoop Map Reduce）是一个分布式计算框架，它允许用户编写并发或顺序的、基于 Map 和 Reduce 的作业。YARN（Yet Another Resource Negotiator）是一个资源管理框架，用来调配集群资源。

2.1.3 HBase

HBase 是 Apache 基金会下的开源 NoSQL 数据存储系统，由 Hadoop 开发。HBase 提供分布式、可伸缩、低延迟、高吞吐率的存储和访问能力，适合于分布式环境中的海量数据存储和查询。HBase 支持列族存储、批量写入、实时查询等特性，而且它采用了 Hadoop 的 HDFS 文件系统作为底层存储，可以直接利用 Hadoop 上已有的服务器集群。

2.1.4 Bigtable

Google 的 Bigtable 是一种 NoSQL 数据库，它是一个分布式的结构化数据存储，用来存储结构化、半结构化和非结构化的数据。Bigtable 的设计理念是将数据按照行、列、时间戳进行划分，并且保证高可用、高性能。它的存储架构类似于 Hadoop 中的 HDFS。虽然 Bigtable 有一些限制，比如不能像关系数据库那样对特定列进行搜索，但是它的优点是高效、可扩展、可靠。

2.1.5 Cassandra

Apache Cassandra 是开源分布式 NoSQL 数据库，由 Facebook 提出，属于领先的 NoSQL 数据库之一。Cassandra 支持高可用性、分布式、弹性伸缩、强一致性。它是一个基于复制的多主模式（即每个节点都可以接收读写请求），提供了高吞吐量和低延迟。Cassandra 用 Java 语言开发，具有极高的灵活性和易用性。目前已经成为 Apache 基金会顶级项目。

2.1.6 Hypertable

Hypertable 是一款分布式、内存计算的 NoSQL 数据库，由 Pinterest 开发。Hypertable 将数据存储在内存中，并通过 SSD 提供高速的读写速度。它支持高可用、数据安全、ACID 事务处理、水平拆分和复制。它的存储架构类似于 Hadoop 中的 HDFS。Hypertable 借鉴了 Google F1 论文中的设计理念，在架构上采用了一种独有的 B+Tree 索引方式。

2.1.7 Memcached

Memcached 是一款高性能的分布式内存对象缓存系统。Memcached 最早由 Danga Interactive 开发，是一款高性能的内存key-value存储系统，用作caching或者session存储。其高性能源自于memcached 存储在内存中，因此速度快，适用于多线程应用。它支持基于libevent的事件驱动模型。Memcached 借鉴了BSD协议，使用简单、轻量级的消息传递机制。目前已经成为 Linux 操作系统的一项服务。

2.1.8 Redis

Redis 是一款开源的高性能 key-value 数据库。它支持数据持久化、主从同步、HA 等特性。它是一个基于内存的高性能的 key-value 数据库，支持字符串、哈希、列表、集合、有序集合等数据类型，可以用于缓存、消息队列、计数器、排行榜等场景。它使用 C 语言开发，性能非常高。Redis 天生就是面向海量数据，每秒可以处理超过 10w 个请求。当前，Redis 正在成为最热门的 NoSQL 数据库。

2.2 数据模型与表格设计

HBase 数据模型类似于传统的关系型数据库，其中有一个表格的概念。每个表格由多个列组成，每一列对应于一个列族（Column Family）。每一行则对应于一个行键（Row Key），它唯一确定这一行的数据。HBase 中有两种类型的列族：

• 主键列族（Primary Column Family）：主键列族只能有一个，一般名为 “cf”。每个表格都应该有一个主键列族，因为该列族的目的是用于排序和范围扫描。
• 其他列族（Non-primary Column Family）：其他列族可以有多个，它们用于存储除了主键以外的其他数据。
  每个列族可以存储任意数量的数据，包括 NULL 值。每一行的所有列族的数据都会一起保存到一起。通过行键、列族、列限定符（Qualifier）来定位数据。

2.3 HDFS 架构

HDFS (Hadoop Distributed File System) 是一个分布式文件系统，提供高容错性、高吞吐量的文件存储服务。HDFS 是 Hadoop 项目的一个子项目。HDFS 由 NameNode 和 DataNode 两个主要组件构成。NameNode 负责管理文件系统名称空间，它是单点故障的。DataNode 存储文件数据块。HDFS 支持文件的随机读写。HDFS 被设计用来存储大量的文件，但却不支持文件的随机修改。所有数据都是以块（block）的形式存储的，文件系统以流的形式访问数据。HDFS 具有高容错性、高可靠性、自动机架感知。
HDFS 具有以下几个重要特性：

• 高容错性：HDFS 使用主从架构，提供高容错性，一旦某个 DataNode 发生故障，其它 DataNode 会接管它的工作，继续提供服务。
• 高吞吐量：HDFS 可以处理大量的读取和写入请求，并具有较高的吞吐量。
• 可靠的数据传输：HDFS 采用独立部署的 TCP/IP 连接，数据传输时经过 CRC 校验。
• 适合批处理：HDFS 被设计用来存储大量的小文件，这些文件不会被修改，适合批处理。

2.4 ZooKeeper

Apache Zookeeper 是 Apache Hadoop 项目的一个子项目，是一个分布式协同服务。它为分布式应用程序提供了一致性服务。Zookeeper 用于确保分布式过程的正确性。它是一个开源的分布式协调工具，它为分布式应用程序提供各种功能，包括配置维护、域名服务、软路由、故障转移和通知等。Zookeeper 的角色是在分布式系统中用于维护配置文件、检测结点是否存活、通知其它服务器来保持集群信息的一致性。Zookeeper 的运行模式依赖于一组称为 Zookeeper 服务的服务器，一般由一个主服务器和多个从服务器组成。当主服务器出现故障时，zookeeper 会选举出新的主服务器。整个系统保证最终一致性，这意味着所有的服务器的状态最终都会达到一致。

3.设计原理

3.1 分布式设计

HBase 是一个分布式数据库。它不是一个单机的数据库，而是一个由多个服务器组成的分布式系统。它提供了高度可用的分布式服务。HBase 可以水平扩展，这意味着可以通过增加节点来提升服务的性能。HBase 中有一个 Master 节点，负责监控 RegionServer 的状态，并分配 Region。它还有一组 Server 节点，运行于 RegionServer，它们负责存储数据。

3.1.1 Master

HBase 的 Master 节点主要有以下几个作用：

• 元数据存储：Master 节点存储关于数据分布的元数据。它存储着数据所在哪些 RegionServer，以及哪些 Region 分布在哪些服务器上。
• 命名空间管理：Master 节点会跟踪 HBase 中所有表格的最新状态。它可以创建新表格、删除已有表格，以及更新表格属性。
• 查询路由：Master 节点根据用户的查询请求，路由到相应的 RegionServer。
• 负载均衡：当集群资源紧张时，Master 节点会将请求分布到不同的 RegionServer。

3.1.2 RegionServer

HBase 的 RegionServer 节点存储着 HBase 中的数据。它主要负责以下几个方面的任务：

• 数据存储：RegionServer 存储着 HBase 中的数据。RegionServer 根据 Region 拆分数据，以便更有效的利用存储空间。RegionServer 可以在本地磁盘上存储数据，也可以使用远程的数据存储系统，如 Amazon S3。
• 数据切割和分裂：RegionServer 可以动态的拆分数据，以便充分利用集群的存储资源。当 RegionServer 上的某个 Region 过于拥挤时，它会将这个 Region 分裂成两个新的 Region，并将数据切割并平均分布到两个新的 Region 上。
• 副本管理：HBase 中的数据存储在各个 RegionServer 上，为了保证数据的冗余和可靠性，它会将数据复制到多个服务器上。
• 请求路由：当 RegionServer 收到客户端请求时，它会根据查询请求找到对应的 Region 来响应。
• 故障转移：当某个 RegionServer 发生故障时，HBase 会将请求重新路由到另一个 RegionServer。

3.1.3 通信协议

当客户端发送请求到 HBase 时，请求首先会被路由到 Master 节点，Master 节点会选择一个 RegionServer 节点，然后再将请求路由到指定的 RegionServer。RegionServer 节点则负责处理请求并返回结果给客户端。RegionServer 之间彼此通信使用 Thrift 协议，它是一种高性能的跨语言的网络通讯协议。Thrift 能够将复杂的结构体映射到二进制编码，减少网络带宽消耗。

3.2 分片机制

HBase 中的数据被分布到不同的 RegionServer 上，以便更有效的利用集群资源。数据在 RegionServer 上被切割成多个 Region，Region 分布在不同的 RegionServer 上。Region 被切割成固定大小的块，称为 StoreFile。StoreFile 是 HBase 中最小的物理单位，也是数据在磁盘上的存储单元。一个 Region 通常由多个 StoreFile 组成。StoreFile 可以放在本地磁盘上或远程数据存储系统（如 Amazon S3）上。
一条记录被插入到 HBase 时，它首先会被路由到对应的 Region。Region 会将记录划分成多个 StoreFile，并将 StoreFile 写入对应的磁盘或远程数据存储系统。如果一条记录需要更新，HBase 就需要查找对应的 Region 并找到对应的 StoreFile，然后将修改的数据写入 StoreFile。如果记录需要删除，那么只需要从对应的 StoreFile 删除即可。这样就可以确保数据完整且高可用。

3.3 一致性协议

在一个分布式系统中，各个节点的状态可能会不一致。为了使数据在各个节点上保持一致，HBase 采用了两阶段提交（Two Phase Commits）协议来保证数据的一致性。HBase 中使用的一致性协议是 Paxos 协议。Paxos 协议保证了多个节点之间的数据一致性。
在执行 Paxos 协议之前，HBase 需要确定一个超级 Master，它是 HBase 集群中唯一的主节点。超级 Master 负责对 HBase 的操作请求进行协调，管理 RegionServer 的加入和退出，以及对表格的相关配置变更。每当一个 RegionServer 节点启动时，它会向超级 Master 注册。当一个 RegionServer 节点失效时，它会从超级 Master 注销。
每次一个客户端的请求被发往 HBase 时，都会产生一个 Transaction ID，它是客户端发起请求时的时间戳。当客户端结束请求时，它就会向 RegionServer 发送一个 Prepare 消息，它包含客户端的请求、Transaction ID 和客户端期望的最大的提交时间。Prepare 消息会被 RegionServer 收集起来，然后向 Primary RegionServer 发送 Commit 消息。Commit 消息只有在所有参与者（包括 Primary RegionServer 和 Secondary RegionServer）的 Prepare 消息都确认后，才会被发送。如果参与者中的任何一个没有成功响应，那么客户端将会重试请求。
如果所有参与者都成功响应，那么 RegionServer 会向所有参与者发送 Accept 消息，Accept 消息包含客户端的请求、Transaction ID、提交时间等信息。当参与者中的任何一个接受了 Accept 消息，那么 RegionServer 就会把数据持久化到磁盘。如果参与者中的任何一个拒绝了 Accept 消息，那么客户端将会重试请求。

3.4 Scan 命令

Scan 命令是 HBase 中用于检索多个表格中的数据。Scan 命令指定了表名、扫描条件、结果过滤条件、返回结果的列、排序条件等。当客户端发起 Scan 命令时，它会向指定的 RegionServers 发送 RPC 请求，RegionServers 处理请求并返回查询结果。客户端接收到返回结果后，根据结果过滤条件、列和排序条件进行数据过滤、聚合、排序。最后，客户端将结果返回给用户。

4.源码分析

本节将详细分析 HBase 的源码。首先，将介绍 HBase 中几个重要的模块：HMaster、HRegionServer、HLog、WAL 和 Client。然后，详细描述 HBase 的存储架构，介绍 HBase 的存储流程，以及 HBase 的写入流程。最后，讲解 HBase 的 Read / Write 流程，以及涉及到的锁机制。

4.1 模块介绍

4.1.1 HMaster

HMaster 是 HBase 的 Master 进程，它是整个 HBase 集群的中心控制器。它主要职责如下：

• 维护 HBase 集群的元数据信息，包括表格位置、表格状态、RegionServer 的状态等。
• 处理客户端的读写请求，将请求路由到对应的 RegionServer。
• 对 Region 分裂和合并做出决策。
• 执行 HBase 相关的配置修改。
• 管理 HBase 的服务。

4.1.2 HRegionServer

HRegionServer 是 HBase 的一个 RegionServer 进程。它主要职责如下：

• 存储 HBase 表格中的数据。
• 响应客户端的读写请求。
• 管理 Region。
• 执行故障切换。

4.1.3 HLog

HLog 是 HBase 用于 WAL（Write Ahead Log） 的日志文件。它是 HBase 数据更新时的先行日志。HLog 的主要作用有两个：

• 数据持久化：当 RegionServer 宕机时，它可以通过 WAL 日志恢复数据。
• 故障恢复：当 RegionServer 发生故障时，它可以通过 WAL 日志恢复元数据。

4.1.4 WAL

WAL（Write Ahead Log）是 HBase 数据更新时的先行日志。WAL 是一种通过先写日志再刷盘的方式来保证数据持久化的机制。当 RegionServer 接收到一个数据更新请求时，它会将更新写入 WAL 文件中，之后再刷新磁盘。如果 RegionServer 宕机了，它可以通过 WAL 文件中的数据恢复数据。

4.1.5 Client

Client 是 HBase 的客户端库。Client 提供了 Java 和 Python 版本的接口。它主要职责如下：

• 封装 HBase 客户端接口。
• 执行数据操作。

4.2 HBase 存储架构

HBase 中的数据以 RowKey 和 ColumnFamily:Qualifier 的方式存储。其中，RowKey 用于定位行，ColumnFamily 是组织数据的逻辑单位，而 Qualifier 是 ColumnFamily 中的一个元素。HBase 的数据以表格（Table）的形式存储在 RegionServer 上。一个表格由多个 Region 组成。Region 是一个连续的字节数组，它存储了一组行，每行由多个 Cell（单元格）组成。Cell 由两个部分组成：Value 和 Timestamp。Value 是 Cell 的值，Timestamp 是 Cell 更新的时间戳。每个 Cell 都有对应的版本号。HBase 使用 BlockCache 来缓存最近访问的 Block（数据块）的内容。BlockCache 会降低 HDFS 的访问次数，提升性能。
HBase 存储架构图示：

• 一个表格（Table）可以包含多个 Region。
• 一个 Region 由若干个 StoreFiles 组成，每个 StoreFile 是一个 HBase 物理存储单元。
• 每个 StoreFile 可以在本地磁盘或远程数据存储系统上。
• StoreFile 包含一个或多个列簇（ColumnFamily）。
• 每个列簇由多个列（Column）组成。
• 每个 Cell 都有对应的版本号。

4.3 存储流程

当一个客户端发起数据读写请求时，首先会检查 Master 是否健康。Master 会将请求转发给对应的 RegionServer。RegionServer 会根据请求的读写类型（读、写、scan）找到对应的 TableRegion，并判断该 Region 是否存在或是否关闭。如果 Region 不存在或关闭，RegionServer 会返回错误信息。否则，RegionServer 进行数据的读写操作。如果是写操作，RegionServer 会将数据写入 WAL，并对 WAL 进行持久化。
写操作的处理流程如下：

1.客户端将数据写入 WAL。
2.RegionServer 检查 WAL 文件是否写满。
3.如果 WAL 文件写满，RegionServer 将 WAL 文件滚动并生成一个新的 HLog 文件。
4.RegionServer 将数据写入 HDFS 的一个 StoreFile 中。
5.如果数据没有损坏，RegionServer 会更新内存中的数据，同时向 MemStore 写入一个 MemStoreSize。
6.如果 MemStoreSize 达到了阀值，RegionServer 会将 MemStore 中的数据写入 HDFS 的一个 MemStore 文件中。
7.RegionServer 会将 MemStore 文件滚动并生成一个新的 HFile 文件。
8.如果 MemStore 文件满了，RegionServer 会将 MemStore 文件滚动并生成一个新的 MemStore 文件。
9.RegionServer 返回客户端操作成功。

读操作的处理流程如下：

1.客户端发送请求到 RegionServer。
2.RegionServer 查找 MemStore 和 HFile 文件中是否有符合条件的数据。
3.如果 MemStore 和 HFile 文件中都没有数据，RegionServer 会向邻居节点请求数据。
4.如果邻居节点有数据，RegionServer 会将数据合并后返回给客户端。
5.客户端获取数据并返回。

Scan 操作的处理流程如下：

1.客户端发送 Scan 请求到 RegionServer。
2.RegionServer 获取 MemStore 和 HFile 文件中的数据。
3.RegionServer 对数据进行过滤、排序等操作。
4.RegionServer 返回过滤、排序后的结果给客户端。

4.4 写入流程

写入流程图：
写入操作的详细步骤：

• 客户端向 Master 发送 Put 请求。
• Master 向对应的 RegionServer 发送请求。
• RegionServer 检查 MemStore 文件是否写满。
• 如果 MemStore 文件写满，RegionServer 将 MemStore 文件滚动并生成一个新的 MemStore 文件。
• RegionServer 将数据写入 MemStore 中。
• RegionServer 判断当前 MemStore 文件是否满了。
• 如果 MemStore 文件满了，RegionServer 将 MemStore 文件滚动并生成一个新的 MemStore 文件。
• RegionServer 生成一个新的 Hlog 文件，并将数据写入 Hlog 文件。
• RegionServer 将 Hlog 文件持久化到磁盘。
• 如果写操作成功，RegionServer 将数据写入 HDFS。

4.5 读写流程

读写流程图：
读写操作的详细步骤：

• 客户端向 Master 发送 Get/Put 请求。
• Master 向对应的 RegionServer 发送请求。
• RegionServer 检查 MemStore 文件是否有数据，如果有，直接返回数据。
• 如果 MemStore 文件没有数据，RegionServer 会查看 HDFS 中的 StoreFile 文件，并将数据合并后返回给客户端。
• 如果没有任何匹配数据，RegionServer 会返回 Not Found 异常给客户端。
• 客户端返回响应结果。

4.6 Lock 机制

为了防止多个客户端同时更新相同的数据导致冲突，HBase 使用乐观锁和悲观锁。

• 悲观锁：悲观锁认为一次只有一个客户端能够更新数据，每次获取锁的时候都会检查当前数据是否被其他客户端修改。
• 乐观锁：乐观锁认为客户端不会发生冲突，每次尝试更新数据时都会比较数据的版本号。
  HBase 中使用的锁机制有以下几种：
• 全局锁：全局锁是一种特殊的悲观锁，它的作用是控制整个 HBase 集群的并发访问。当一个客户端获得全局锁后，其他客户端无法获得锁，直到当前客户端释放锁。
• 行级别锁：行级别锁是一个悲观锁，它的作用是控制指定行的并发访问。
• 列族级别锁：列族级别锁是一个悲观锁，它的作用是控制指定列族的并发访问。
• 自定义锁：自定义锁是一个悲观锁，它允许客户端自己指定锁的粒度，允许多个客户端同时持有不同粒度的锁。

总结

本文介绍了 HBase 的功能概述、关键术语和存储架构。通过分析 HBase 的源码，对 HBase 的功能原理、设计思路、架构设计、存储流程、写入流程、读写流程和锁机制有了一个深刻的理解。希望大家能够从学习过程中得到启发，并在日常工作中能够运用所学知识解决实际的问题。