hbase的compact和split hbase中compact的用途

Compact作用

       当MemStore超过阀值的时候，就要flush到HDFS上生成一个HFile。因此随着不断写入，HFile的数量将会越来越多，根据前面所述，HFile数量过多会降低读性能。为了避免对读性能的影响，可以对这些HFile进行compact操作，把多个HFile合并成一个HFile。compact操作需要对HBase的数据进行多次的重新读写，因此这个过程会产生大量的IO。可以看到compact操作的本质就是以IO操作换取后续的读性能的提高。

Compact两种方式区别

       1）Minor操作只用来做部分文件的合并操作以及包括minVersion=0并且设置ttl的过期版本清理，不做任何删除数据、多版本数据的清理工作。

       2）Major操作是对Region下的HStore下的所有StoreFile执行合并操作，最终的结果是整理合并出一个文件。

       一般情况下都是做Minor合并，Major不少集群都是禁止，然后再集群负载较小时，进行手动Major合并，在我们数据立方这边，也是配置了一个<name>datacube.hregion.majorcompaction</name><value>0</value>，这是配置major的合并周期（默认为7天），很多集群配置成一天，如果配置成0即关闭Major合并。本文重点讨论的是minor合并，因此就不在此多说Major合并，只需要注意，既然Major合并是把所有HFile都合并成一个文件，可想对集群负载不可小觑。

       minor则只会选择数个HFile文件compact为一个HFile，minor的过程一般较快，而且IO相对较低。在日常任务时间，都会禁止mjaor操作，只在空闲的时段定时执行。

Compact触发条件

       可以请求compact的地方有很多，包括在openregion、MemStore flush等都会判断是否需要进行compact操作（单个HStore的MemStore flush之后，如果触发compact操作，则会对所属HRegion下的所有HStore分别进行compact）。除此之外，HRegionServer.CompactionChecker负责定期10 * 1000s针对所有HRegion的HStore检测是否需要进行compact操作。

       查看源码也可看到，有个函数：

publicboolean needsCompaction(final Collection<StoreFile> storeFiles,
     final List<StoreFile> filesCompacting) {
   int numCandidates = storeFiles.size() - filesCompacting.size();
   return numCandidates >= comConf.getMinFilesToCompact();
  }

 

minFilesToCompact由hbase.hstore.compaction.min(老版本是：hbase.hstore.compactionThreshold)控制，默认值为3，即store下面的storeFiles数量 减去 正在compaction的数量 >=3是，需要做compaction。

       如果这个值为true，则进行minor合并。如果为false，则再进一步判断是否需要执行major compact。主要是查看一下是否太久没有执行compact操作。

具体判断过程：

    1）获得compact时间间隔。hbase.hregion.majorcompaction（默认7天）为base基准时间，hbase.hregion.majorcompaction.jitter（默认5.0）为jitter，公式base +jitter - Math.round(2 * jitter * randomNum) 计算出一个会每次自动抖动的数值作为majorcompact的时间间隔。之所以要一个自动抖动，就是避免在HRegionServer重启的时候大量的major compact出现造成大量的IO。

    2）所有HFile最老（时间戳最小）的那个HFile的时间间隔大于这个majorcompact的时间间隔，则执行major compact。另外如果HRegion只有一个HFile，并且这个HFile的所有KeyValue的时间戳都没有超过TTL，则表示无须进行major compact，会跳过这次major compact。

当1或2成立都会分别对CompactSplitThread发送compact请求，不同的是，1会异步选择需要进行compact的HFile，2则会进行同步选择。

MinorCompact过程

当确定为需要MinorCompact时，便开始Region合并过程。

（1）选出待执行Compact的storefiles。由于在Store中的文件可能已经在进行Compacting，因此，这里取出未执行Compacting的文件，将其加入到Candidates中。

（2）执行compactSelection算法，在Candidates中选出需要进行compact的文件，并封装成CompactSelection对象当中（这里面还是很复杂的）。

       这一步主要是过滤掉过期的hfiles。过滤minVersion=0，并且storefile.maxTimeStamp+ store.ttl < now_timestamp。这意味着整个文件最大的时间戳的kv，都已经过期了，从而证明整个storefile都已经过期了。CompactSelection如果发现这样的storefile，会优先选择出来，作为Min然后提交给Store进行处理。

（3）判断fileToCompact队列中的文件是否超过了maxCompactSize，如果超过，则过滤掉该文件，避免对于大文件进行compaction。（这一步可以忽略，因为默认maxCompactSize为Long.MaxValue，很少有文件大于这个值。

（4）如果确定Minor Compaction方式执行，会检查经过过滤过的fileToCompact的大小是否满足minFilesToCompact最低标准（默认为3，即超过3个hfile文件则启动合并），如果不满足，忽略本次操作。确定执行的Minor Compaction的操作时，会使用一个smart算法，从filesToCompact当中选出匹配的storefiles。

下面就是重点介绍下smart算法了：

       其实很简单，就是几个参数的问题。（具体参考：）

      

       hbase会将队列中的storefile 按照文件年龄排序（older to younger），minor compaction总是从older store file开始选择。

（1）如果该文件小于hbase.hstore.compaction.min.size（为memestoreFlushSize）则一定会被添加到合并队列中。

（2）如果该文件大于hbase.hstore.compaction.max.size（Long.MAX_VALUE）则一定会被排除，这个值很大，一般不会有。

（3）如果该文件的size 小于它后面hbase.hstore.compaction.max（默认为10） 个store file size 之和乘以一个ratio（配置项是hbase.hstore.compaction.ratio，默认为1.2），则该storefile 也将加入到minor compaction 中。当然，如果他后面不足10个文件，那么也就是取他后面几个文件总和*ratio了。

       如此，最终选择下来的文件就将进入Minor合并。

MinorCompact实例

       首先介绍下我们数据立方的以上相关配置，对于MemstoreFlushSize，在项目中是配得640M，意思即HStore的MemStore达到640M便刷写到磁盘。每个Region的MaxSize为100G，意思即Region达到100G之后才分裂。禁止了Major合并，参数值设为了0。相关配置就这几个，其它基本采取默认。

       看第一张图：

       这是我们数据立方在入数据时，查看当前正在入的region底下的Hfile文件，列族名字是0，在hdfs上一个列族是一个文件夹的，其中已经刷写合并了很多文件了，所以才有好多个文件。按照道理，文件超过3个就启动Minor合并了，所以基本每次刷写一下都会触发Minor合并，而每隔一段时间就会刷入一个54M左右大小的文件，一会又会合并。   

       按照时间先后排列可以看到，其实最大的文件也是时间最久的文件，因为是经过重重合并得到的。那个54.3M的文件是从memStore刷写到磁盘上经过压缩的文件，640M压缩到54M左右，本来觉得不信，后来查了一下，纯文本这样的压缩比是很正常的。刚刷入一个54.4M的文件，在此触发一次Minor合并。从最早的文件，66.5G的开始，它显然比它后面几个文件（按配置是10个文件*Ratio的大小），但他后面本不足10个文件，因此直接计入所有文件大小总和*1.2。显然，它的大小超过了这个值，因此不纳入Minor合并，同理一直到666.4M文件，它也不小于54.3M*1.2所以不纳入合并，因此这波参与合并的只有54.3M文件，暂且等待下一个刷写文件。

       转眼间，又刷入一个54M的文件，这时进入合并流程。再看下面这图：

这时我们可以看到，其中一下子冒出一个150M的文件，其实这是3个54M一起合并的文件，只是因为太快，所以没注意他们就合并了。接下来还可以看到，继续刷入54M的文件，Minor合并继续，那个666.4M的文件仍然不能纳入合并队列，因为（154+54）M*1.2仍然小于它。但是可以发现，54M*1.2也是小于154M，为什么154M的文件会纳入合并队列呢？其实，这是上文所提的，当文件大小小于hbase.hstore.compaction.min.size（为memestoreFlushSize）则会立即被添加到合并队列。下面再继续看图：

这时又刷进来一个文件，基本都在54M左右，又进入Minor合并流程。继续看下图：

：

还没来得及合并，又出来一个文件，看来接下来是3个文件进行合并了。

基本可以看到，刚才那3个文件一起合并，组成了现在的256.1M的文件了，下面的情况可想而知了，无非是继续刷54M得文件，然后和256.1M合并。直到什么时候才会触及到666.4M的文件，这个还是可以计算的。666.4/1.2=553M，因此，当666.4M后面几个文件的总大小到553M的时候，666.4M就参与合并了。那么，我跳过一段，直接看下图：

几番合并后，现在到358.6M了，又刷进来一个54M文件，再接下来看图：

再次经合并，变成了461.3M的文件了，就快靠近553M的文件了，再看图：

又合并了一次，到461.3M的文件了，快了，此时，我间隔了一会，再看图：

看到什么了，最小的文件已经到1.2G了，可以猜想，这是666.4M文件和它后面的文件一起合并而成的。在这之后，可想而知，1.2G远远大于它后面的文件大小之后乘以1.2,因此不会加入minor合并队列了，得重新等待新刷写文件合并。而它上面的2.2G的文件，也是要等到后面的文件总大小达到：2.2/1.2=1.8G时才会参与合并，合成一个更大的。下面，再附一张图吧，验证下：

可以看到，那个1.2G文件仍然在那里，新的文件又在逐步刷写合并了，直到它后面文件总大小达到1.2/1.2=1G的时候，它才会与后面的文件进行合并，但是不会的，因为当它后面的文件达到0.6G时，那个2.2G的文件就达到合并要求，会一起合并成一个更大的文件。估计得有2.2G+1.8G=4G左右吧，后面上图：

哈哈，下次再合并就到0.6G啦，搞不好已经在Minor合并了呢，这个过程需要点时间的，毕竟合并的文件增多了。等下再看图：

又进行了一次合并，下次就该算上2.2G，1.2G的文件来个总体合并了，这里就不上图啦。

不知不觉，一会没看，真的来了个大合并，见下图：

一下子多出一个25.6G的文件了，通过整个流程可以看出，Hfile就是这样通过不断刷写合并，从而越滚越大，数据立方配置的Region大小是100G，即某个Store大于100G之后，Region即会拆分，今后将详细讨论下拆分过程，也欢迎各位同仁指出不足，多多交流。