前言：研究的HBase版本是0.94.12，贴出的源代码可能是经过我删减或者加工过的（简化篇幅，更易读）
以Scan查询为例介绍数据查询时HBase client端的实现
| public static void main(String[] args) { scan("product", "f", "", 2); //从product表查询2条记录 } public static void scan(String tableName, String fml, String startRow, int limit) { HConnection conn = null; HTableInterface table = null; ResultScanner rs = null; try { Configuration conf = HBaseConfiguration.create(); //步骤1、加载配置文件 conn = HConnectionManager.createConnection(conf);//步骤2、创建连接对象 table = conn.getTable(tableName);//步骤3、获取表对象 PageFilter filter = new PageFilter(limit);//步骤4、创建过滤器（如果需要） Scan scan = new Scan(startRow.getBytes(), filter);//步骤5、创建scan rs = table.getScanner(scan);//步骤6、获取scanner for (Result r : rs) { //步骤7、迭代结果集 NavigableMap<byte[], byte[]> map = r.getFamilyMap(fml.getBytes()); StringBuffer sb = new StringBuffer("id:"+new String(r.getRow())+" "); for(byte[] key : map.keySet()) { sb.append(new String(key)+":"+new String(map.get(key))+" "); } System.out.println(sb); } } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } finally { try { if ( rs != null ) rs.close(); //步骤8、关闭scanner if ( table != null ) table.close(); //步骤9、关闭table if ( conn != null ) conn.close(); //步骤10、关闭连接 } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } } |
以下将详细解析以上9步的执行过程：
步骤1、加载hbase配置文件
代码：Configuration conf = HBaseConfiguration.create();
说明：该过程的核心方法是HBaseConfiguration类的addHbaseResources()方法
| public static Configuration addHbaseResources(Configuration conf) { // hbase-default.xml是hbase的默认配置文件，如果有自定义的配置项则需要配置到hbase-site.xml文件，hbase-site.xml的配置会覆盖hbase-default.xml的配置 conf.addResource("hbase-default.xml"); conf.addResource("hbase-site.xml");
checkDefaultsVersion(conf); checkForClusterFreeMemoryLimit(conf); return conf; } //检查集群的memstore和blockcache的内存总大小，限制在hbase总内存的80%以内 // hbase.regionserver.global.memstore.upperLimit：控制memstore的内存比例，默认值0.4，影响写性能 // hfile.block.cache.size：控制blockcache的内存比例，默认值0.25，影响读性能 //在性能测试中发现HBase的以上两项默认配置基本上兼顾了读写，如果对某一方面没有太多的要求可以采用默认值 //该段源码里涉及的常量等被我替换成具体的数字并做了代码微调，以便更易读 private static void checkForClusterFreeMemoryLimit(Configuration conf) { float globalMemstoreLimit = conf.getFloat("hbase.regionserver.global.memstore.upperLimit", 0.4f); int gml = (int)(globalMemstoreLimit * 100); float blockCacheUpperLimit = conf.getFloat(HConstants.HFILE_BLOCK_CACHE_SIZE_KEY, 0.25f); int bcul = (int)(blockCacheUpperLimit * 100); if (100 - (gml + bcul) < 20) { throw new RuntimeException(…+"The combined value cannot exceed 0.8 " +…); } } |
步骤2、创建连接对象
代码：HConnection conn = HConnectionManager.createConnection(conf);
说明：该步骤只是创建HConnectionImplementation的实例，并不会产生与Master、HRegionServer、zookeeper的连接，在调用getTable、getScanner等需要与hbase交互的方法时才会真正建立连接，这些连接以及region信息均会被共享，通常一个HBase集群的一个client端实例只需创建一个HConnection对象。
| public static HConnection createConnection(Configuration conf) throws ZooKeeperConnectionException { return new HConnectionImplementation(conf, false, null); } //只是对一些类属性赋值，不连接HRegionServer public HConnectionImplementation(Configuration conf, boolean managed, ExecutorService pool) throws ZooKeeperConnectionException { this.conf = conf; this.batchPool = pool; … } |
可以通过HConnectionManager.getConnection(conf)方法获取一个受管理的连接，如果缓存中没有连接，则会自动创建一个连接，源码如下：
| public static HConnection getConnection(Configuration conf) throws ZooKeeperConnectionException { HConnectionKey connectionKey = new HConnectionKey(conf); synchronized (HBASE_INSTANCES) { // connectionKey的hash值由hbase.zookeeper.quorum、zookeeper.znode.parent、 hbase.zookeeper.property.clientPort等配置属性决定，因此虽然HConnectionKey每次均是new一个新的对象，但是实际上如果Configuration对象中涉及hash计算的配置项的值相同则会定位到同一个connection对象，由此可见如果每次调用该方法时均是传入具有相同配置项的Configuration对象则还不如直接使用createConnection方法创建一个连接，然后一直使用。 HConnectionImplementation connection = HBASE_INSTANCES.get(connectionKey); if (connection == null) { connection = new HConnectionImplementation(conf, true, null); HBASE_INSTANCES.put(connectionKey, connection); } else if (connection.isClosed()) { HConnectionManager.deleteConnection(connectionKey, true); connection = new HConnectionImplementation(conf, true, null); HBASE_INSTANCES.put(connectionKey, connection); } connection.incCount(); return connection; } } |
步骤3、获取表对象
代码：table = conn.getTable(tableName);
说明：每次getTable均会创建一个HTable实例，HTable实例会共享HConnection连接对象，创建HTable并不消耗资源（第一次会比较耗时，如果没有没有建立zookeeper链接则需要建立，并会缓存所有的表涉及的region信息，这些信息是所有htable实例共享的）。
| //该方法实现了创建HTable对象的核心逻辑 private void finishSetup() throws IOException { //定位表涉及的region，会一次性缓存表相关的所有region信息，在下次创建HTable时就直接从缓存中获取 this.connection.locateRegion(tableName, HConstants.EMPTY_START_ROW); //默认的client端写缓存是2M大小，通常超过2M发起一次批量提交，可适当调大该值，改进写性能，通过性能测试看，改为6M最佳（没有严格意义上的最佳，姑且根据性能测试的场景得出该最佳值），后续会有HBase性能测试报告放出 this.writeBufferSize = this.configuration.getLong("hbase.client.write.buffer", 2097152); //scanner的cache大小，控制scanner一次从服务端获取的数据条数，可适当调大，减少与服务端交互的次数，提高批量读性能 this.scannerCaching = this.configuration.getInt("hbase.client.scanner.caching", 1); //限制keyvalue的大小，默认不限制 this.maxKeyValueSize = this.configuration.getInt("hbase.client.keyvalue.maxsize", -1); … }
//定位region private HRegionLocation locateRegion(final byte [] tableName, final byte [] row, boolean useCache, boolean retry){ //建立zookeeper连接（如果没有连接），从zookeeper中获取master和-ROOT- 表的region信息，并且实例化HBaseClient对象 ensureZookeeperTrackers(); if (Bytes.equals(tableName, HConstants.ROOT_TABLE_NAME)) { //从zookeeper中获取-ROOT-表信息 ServerName servername = this.rootRegionTracker.waitRootRegionLocation(this.rpcTimeout); return new HRegionLocation(HRegionInfo.ROOT_REGIONINFO, servername.getHostname(), servername.getPort()); } else if (Bytes.equals(tableName, HConstants.META_TABLE_NAME)) { //根据-ROOT-表定位.META.表，定位后缓存到本地 return locateRegionInMeta(HConstants.ROOT_TABLE_NAME, tableName, row, useCache, metaRegionLock, retry); } else { //根据.META.表定位业务表，在定位过程中会缓存该表涉及的所有region信息 return locateRegionInMeta(HConstants.META_TABLE_NAME, tableName, row, useCache, userRegionLock, retry); } }
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步骤4、创建过滤器（如果需要）
代码：PageFilter filter = new PageFilter(limit);
说明：Hbase默认提供了很多过滤器，通过这些过滤器可以实现分页、条件查询等功能，在后续的博客中会对该章节的内容进行详细的讲解。
步骤5、创建scan对象
代码：Scan scan = new Scan(startRow.getBytes(), filter);
| //查询所有数据 public Scan() {} //查询startRow及之后的数据 public Scan(byte [] startRow) //查询startRow及之后的数据，并采用filter进行过滤 public Scan(byte [] startRow, Filter filter) //查询startRow和stopRow之间的数据 public Scan(byte [] startRow, byte [] stopRow) |
步骤6、获取scanner和步骤7、迭代结果集
代码：rs = table.getScanner(scan)；for (Result r : rs){}
说明：该过程会创建一个ClientScanner类（ResultScanner的实现类）的实例，体现该类核心属性和方法的类图如下：
caching：执行next()方法时缓存服务端数据的大小，先填满cache（如果数据足够多），再从cache中一条一条的取出，如果一次scan的数据只涉及一个region，则该值决定了一次从服务端批量读取数据的条数。可由hbase.client.scanner.caching配置项配置，默认值为1，可以通过Scan的setCaching(int)方法制定每次查询的批量数，可适当调大该值，减少与服务端交互的次数，具体多大合适，或许没有一个明确的值，但是在设置该值时有两个关键点需要明确：
- 调大后会消耗更多的client和server端的内存；
- 调大后可能会导致从server端读取时一次操作占用过大的网络带宽，出现波峰现象，影响到网络中的其它应用。
cache：缓存从服务端批量加载的数据，在调用next方法迭代结果集时从cache中获取。
以下重点讲解ClientScanner的核心方法nextScanner()和next()，这些方法中涉及的RPC调用内容，在后续的博客中会系统介绍。
| //获取下一个region的scanner，从server端读取数据前均需先执行该方法，在该方法中会通过ScannerCallable进行RPC调用打开server端的scanner，打开成功后会获取到一个scannerId，client端在scan过程中每次均需把该id传给server端，client端通过该id判断是否需要open scanner以及close scanner，server端通过该id找到对应的RegionScanner查询数据以及close。一次scan，一个region只打开一个RegionScanner。 private boolean nextScanner(int nbRows, final boolean done) throws IOException { if (this.callable != null) { // nextScanner被非首次调用时（即从不同的region获取数据时） this.callable.setClose(); callable.withRetries();//RPC调用，关闭server端的RegionScanner this.callable = null; } byte [] localStartKey; if (this.currentRegion != null) { //nextScanner被非首次调用时 byte [] endKey = this.currentRegion.getEndKey(); //上次scan的region是最后一个region或者已经到了end rowKey等时终止查询 if (endKey == null || Bytes.equals(endKey, HConstants.EMPTY_BYTE_ARRAY) || checkScanStopRow(endKey) || done) { close(); return false; } //把上次查询region的endKey作为下一个region的startKey，因为scan的数据是一个连续的区间，因此可如此实现 localStartKey = endKey; } else { localStartKey = this.scan.getStartRow(); //从第一个region查询数据时 }
try { callable = getScannerCallable(localStartKey, nbRows); callable.withRetries(); //RPC调用，执行HRegionServer的openScanner方法 this.currentRegion = callable.getHRegionInfo(); } catch (IOException e) { } return true; }
//返回下一条记录 public Result next() throws IOException { if (cache.size() == 0) { Result [] values = null; int countdown = this.caching; do { values = callable.withRetries();//RPC调用，执行HRegionServer的next()方法 if (values != null && values.length > 0) { for (Result rs : values) { cache.add(rs); //cache可存储多region的数据 countdown--; //如果该region的数据没有达到caching值则会大于0，在while条件中使用 } } //如果没有查询到数据则values为null，这时nextScanner(int nbRows, final boolean done)将返回false，停止查询 } while (remainingResultSize > 0 && countdown > 0 && nextScanner(countdown, values == null)); }
if (cache.size() > 0) { return cache.poll(); } } |
步骤8、关闭RegionScanner
该步骤会释放RegionServer端的scanner资源。
步骤9、关闭table
代码：if ( table != null ) table.close();
| //HTable的close实现 public void close() throws IOException { if (this.closed) { return; } flushCommits(); //如果writeBuffer没有数据则不会真正提交 if (cleanupPoolOnClose) {//通过不同的HTable构造函数创建的htable实例该值可能不同，参考后面的源码 this.pool.shutdown(); } if (cleanupConnectionOnClose) {//同cleanupPoolOnClose if (this.connection != null) { this.connection.close(); } } this.closed = true; } //通过本博客获取HTable的方式采用的是该构造函数：conn.getTable(tableName) public HTable(final byte[] tableName, final HConnection connection, final ExecutorService pool) { this.cleanupPoolOnClose = this.cleanupConnectionOnClose = false; }
public HTable(Configuration conf, final byte[] tableName, final ExecutorService pool){ this.cleanupPoolOnClose = false; this.cleanupConnectionOnClose = true; }
public HTable(Configuration conf, final byte [] tableName) { this.cleanupPoolOnClose = this.cleanupConnectionOnClose = true; } |
步骤9、关闭连接
代码：if ( conn != null ) conn.close();
说明：如果一个HBase client程序只访问一个hbase集群，则通常只需要一个HConnection实例，因此无需close。