Hbase--Hadoop关于Hbase副本解疑当前的sync()的实现是管道写

HBase——强一致性详解

Hbase是一个强一致性数据库，不是“最终一致性”数据库，官网给出的介绍：

“Strongly consistent reads/writes: HBase is not an "eventually consistent" DataStore. This makes it very suitable for tasks such as high-speed counter aggregation.”

这里要先提一下分布式系统的CAP原理:

Consistency(一致性), 数据一致更新，所有数据变动都是同步的

Availability(可用性), 好的响应性能

Partition tolerance(分区容错性) 可靠性

定理：任何分布式系统只可同时满足二点，没法三者兼顾。

忠告：架构师不要将精力浪费在如何设计能满足三者的完美分布式系统，而是应该进行取舍。

1.首先来理解下一致性

对于一致性，可以分为从客户端和服务端两个不同的视角。

从客户端来看，一致性主要指的是多并发访问时更新过的数据如何获取的问题。从服务端来看，则是更新如何复制分布到整个系统，以保证数据最终一致。一致性是因为有并发读写才有的问题，因此在理解一致性的问题时，一定要注意结合考虑并发读写的场景。

从客户端角度，多进程并发访问时，更新过的数据在不同进程如何获取的不同策略，决定了不同的一致性。对于关系型数据库，要求更新过的数据能被后续的访问都能看到，这是强一致性。如果能容忍后续的部分或者全部访问不到，则是弱一致性。如果经过一段时间后要求能访问到更新后的数据，则是最终一致性。

从服务端角度，如何尽快将更新后的数据分布到整个系统，降低达到最终一致性的时间窗口，是提高系统的可用度和用户体验非常重要的方面。对于分布式数据系统：

N — 数据复制的份数

W — 更新数据时需要保证写完成的节点数

R — 读取数据的时候需要读取的节点数

如果W+R>N，写的节点和读的节点重叠，则是强一致性。例如对于典型的一主一备同步复制的关系型数据库，N=2,W=2,R=1，则不管读的是主库还是备库的数据，都是一致的。

如果W+R<=N，则是弱一致性。例如对于一主一备异步复制的关系型数据库，N=2,W=1,R=1，则如果读的是备库，就可能无法读取主库已经更新过的数据，所以是弱一致性。

对于分布式系统，为了保证高可用性，一般设置N>=3。不同的N,W,R组合，是在可用性和一致性之间取一个平衡，以适应不同的应用场景。

如果N=W,R=1，任何一个写节点失效，都会导致写失败，因此可用性会降低，但是由于数据分布的N个节点是同步写入的，因此可以保证强一致性。

如果N=R,W=1，只需要一个节点写入成功即可，写性能和可用性都比较高。但是读取其他节点的进程可能不能获取更新后的数据，因此是弱一致性。这种情况下，如果W<(N+1)/2，并且写入的节点不重叠的话，则会存在写冲突。

2.HBase是强一致性系统

Hbase具有以下特点

每个值只出现在一个REGION

同一时间一个Region只分配给一个Region服务器

行内的mutation操作都是原子的(原子性操作是指：如果把一个事务可看作是一个程序,它要么完整的被执行,要么完全不执行)。

put操作要么成功，要么完全失败。

联系上文提到的一致性特点，可以得出HBase是强一致性系统的结论。

当某台region server fail的时候，它管理的region failover到其他region server时，需要根据WAL log(Write-Ahead Logging)来redo(redolog，有一种日志文件叫做重做日志文件)，这时候进行redo的region应该是unavailable的，所以hbase降低了可用性，提高了一致性。设想一下，如果redo的region能够响应请求，那么可用性提高了，则必然返回不一致的数据(因为redo可能还没完成)，那么hbase就降低一致性来提高可用性了。

3.HBase的强一致性和HDFS的多副本

一开始非常迷惑于HBase的强一致性和HDFS的多副本是怎么协同的。

这一块儿就需要对HBase和HDFS的读写数据流有个比较透彻的理解。

先假设HDFS的副本存储策略，也就是dfs.replication的值为3(默认值就是3)

这样所有存储在HDFS上的文件都有3个副本。那么，HBase的存储实例，也就是HFile也有3个副本。那么当某一个RegionServer崩溃时，并不用担心数据的丢失，因为数据是存储在HDFS上，哪怕崩溃的RegionServer所在的DataNode上有一个副本，在其他DataNode上也还有2个副本。

那么也许你要问，既然有3个副本，如何保证HBase的强一致性呢?

HFile是已经持久化在磁盘上了，而HFile是不能改变的(这个时候暂时把删除数据这个操作放到一边，相关内容请看下面的Note)，一旦在某一个DataNode上生成一个HFile后就会异步更新到其他两个DataNode上，这3个HFile是一模一样的。

那也许你又要问，那我的数据是不断更新当中啊!

更新的数据是放在Memstore，只有当Memstore里的数据达到阈值，或者时间达到阈值，就会flush到磁盘上，生成HFile，而一旦生成HFile就是不可改变的(compaction，split就是后话啦)。

这里再提一下WAL的一致性

WAL是Write-Ahead logging，这个是Memstore里的数据在RegionServer崩溃时得以恢复的保证。WAL的实现是HLog，HLog也是存储在HDFS上的，所以HRegionServer崩溃了也不会导致HLog的丢失，它也有备份。

每一次更新都会调用写日志的sync()方法，这个调用强迫写入日志的更新都会被文件系统确认。

当前的sync()的实现是管道写，也就是HDFS写数据、生成副本的默认方式，这意味着当修改被写入时，它会被发送到第一个DataNode进行存储。一旦成功，第一个DataNode就会把修改发送到另一个DataNode来进行相同的工作。只有3个DataNode都已经确认了写操作，客户端才被允许继续进行;

另一种存储修改的方法是多路写，也就是写入被同时送到3台机器上。当所有主机确认了写操作后，客户端才可以继续。

两种方法的优缺点：

管道写需要时间去完成，所以它有很高的延迟，但是它能更好地利用网络带宽;多路写有着比较低的延迟，因为客户端只需要等待最慢的DataNode确认(假设其余都已成功确认)。但是写入需要共享发送服务器的网络带宽，这对于有着很高负载的系统来说是一个瓶颈。

目前有正在进行的工作能让HDFS支持上面两种方式。

Note：当客户端提交删除操作的时候，数据不是真正的删除，只是做了一个删除标记(delete marker，又称母被标记)，表明给定航已经被伤处了，在检索过程中，这些删除标记掩盖了实际值，客户端读不到实际值。直到发生compaction的时候数据才会真正被删除。

来源：CSDN

感谢观看！

end

网络大数据

（ID:raincent_com）

网络大数据 www.raincent.com

致力于打造中国最专业的网络大数据科学门户网站。

识别二维码，关注网络大数据