# HBase中组件及启动流程记录
## 1.服务组件
- Client
-包含访问HBase的接口，并维护cache来加快对HBase的访问，比如region的位置信息
- Master
- 为Region server分配region
- 负责Region server的负载均衡
- 发现失效的Region server并重新分配其上的region
- 管理用户对table的增删改查操作 (这个和client是怎么关联的)
- Region Server
- Regionserver维护region，处理对这些region的IO请求
- Regionserver负责切分在运行过程中变得过大的region
- HStore
- HBase存储的核心。由MemStore和StoreFile组成
- HLog
-防止HRegionServer意外退出，MemStore中的内存数据就会丢失
- ZooKeeper
-通过选举，保证任何时候，集群中只有一个master，Master与RegionServers 启动时会向ZooKeeper注册
- 存贮所有Region的寻址入口
- 实时监控Region server的上线和下线信息。并实时通知给Master
- 存储HBase的schema和table元数据
- 默认情况下，HBase 管理ZooKeeper 实例，比如，启动或者停止ZooKeeper
- Zookeeper的引入使得Master不再是单点故障
- Zookeeper Quorum存储-ROOT-表地址、HMaster地址
## 2.调用图
- HBase服务架构图
> 
-HRegionServer下结构解析图
> 
- HBase服务间调度流程图
> 
## 3.Client组件
## 4.Master组件
### HMaster的main方法调用
1.HMaster的入口是main方法，main方法需要传递一个参数，start或者stop。
```java
public classHMasterStarter {
public static void main(String[] args)throws Exception {
File f = TestBase.getTestDir();
//删除临时测试目录
deleteRecursive(f.listFiles());
//zookeeper类启动
new ZookeeperThread().start();
Thread.sleep(1000);
//运行HMaster服务,这里是开始服务
HMaster.main(new String[] {"start" });
}
public static void deleteRecursive(File[]files) {
if (files == null)
return;
for (File f : files) {
if (f.isDirectory()) {
deleteRecursive(f.listFiles());
}
f.delete();
}
}
public static class ZookeeperThread extendsThread {
public void run() {
MiniZooKeeperClusterzooKeeperCluster = new MiniZooKeeperCluster();
File zkDataPath = newFile(TestBase.sharedConf.get(HConstants.ZOOKEEPER_DATA_DIR));
int zkClientPort =TestBase.sharedConf.getInt(HConstants.ZOOKEEPER_CLIENT_PORT, 2181);
zooKeeperCluster.setDefaultClientPort(zkClientPort);
try {
zooKeeperCluster.startup(zkDataPath);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
}
```
2.main方法内首先打印hbase版本信息，然后在调用HMasterCommandLine的doMain方法。
```java
packageorg.apache.hadoop.hbase.master;
@InterfaceAudience.LimitedPrivate(HBaseInterfaceAudience.TOOLS)
@SuppressWarnings("deprecation")
public class HMasterextends HRegionServer implements MasterServices, Server {
/**
* @seeorg.apache.hadoop.hbase.master.HMasterCommandLine
*/
public static void main(String [] args) {
VersionInfo.logVersion();
newHMasterCommandLine(HMaster.class).doMain(args);
}
}
```
3.doMain方法内会调用ToolRunner的run方法，ToolRunner为Hadoop的类。HMasterCommandLine继承自ServerCommandLine类，ServerCommandLine类实现了Tool接口。所以最后会调用HMasterCommandLine的run方法。
```java
packageorg.apache.hadoop.hbase.util;
/**
* Base class for command lines that start upvarious HBase daemons.
*/
@InterfaceAudience.Private
public abstractclass ServerCommandLine extends Configured implements Tool {
public void doMain(String args[]) {
try {
//this将实例HMasterCommandLine实现的run方法传递进去，达到调用的效果
int ret =ToolRunner.run(HBaseConfiguration.create(), this, args);
if (ret != 0) {
System.exit(ret);
}
} catch (Exception e) {
LOG.error("Failed torun", e);
System.exit(-1);
}
}
}
```
```java
packageorg.apache.hadoop.util;
public classToolRunner {
public static int run(Configuration conf,Tool tool, String[] args) throws Exception {
if(conf == null) {
conf = new Configuration();
}
GenericOptionsParser parser = newGenericOptionsParser(conf, args);
tool.setConf(conf);
String[] toolArgs =parser.getRemainingArgs();
//运行外部传入的实现方法
return tool.run(toolArgs);
}
}
```
4.解析参数，根据参数值判断是执行startMaster方法还是stopMaster方法。
```java
packageorg.apache.hadoop.hbase.master;
@InterfaceAudience.Private
public classHMasterCommandLine extends ServerCommandLine {
public int run(String args[]) throwsException {
Options opt = new Options();
opt.addOption("localRegionServers", true,
"RegionServers to start inmaster process when running standalone");
opt.addOption("masters",true, "Masters to start in this process");
opt.addOption("minRegionServers", true, "MinimumRegionServers needed to host user tables");
opt.addOption("backup",false, "Do not try to become HMaster until the primary fails");
CommandLine cmd;
try {
cmd = new GnuParser().parse(opt,args);
} catch (ParseException e) {
LOG.error("Could not parse:", e);
usage(null);
return 1;
}
if(cmd.hasOption("minRegionServers")) {
String val =cmd.getOptionValue("minRegionServers");
getConf().setInt("hbase.regions.server.count.min",Integer.parseInt(val));
LOG.debug("minRegionServers setto " + val);
}
// minRegionServers used to beminServers. Support it too.
if(cmd.hasOption("minServers")) {
String val =cmd.getOptionValue("minServers");
getConf().setInt("hbase.regions.server.count.min",Integer.parseInt(val));
LOG.debug("minServers set to" + val);
}
// check if we are the backup master -override the conf if so
if (cmd.hasOption("backup")){
getConf().setBoolean(HConstants.MASTER_TYPE_BACKUP, true);
}
// How many regionservers to startup inthis process (we run regionservers in same process as
// master when we are inlocal/standalone mode. Useful testing)
if(cmd.hasOption("localRegionServers")) {
String val =cmd.getOptionValue("localRegionServers");
getConf().setInt("hbase.regionservers",Integer.parseInt(val));
LOG.debug("localRegionServersset to " + val);
}
// How many masters to startup insidethis process; useful testing
if (cmd.hasOption("masters")){
String val =cmd.getOptionValue("masters");
getConf().setInt("hbase.masters", Integer.parseInt(val));
LOG.debug("masters set to "+ val);
}
@SuppressWarnings("unchecked")
List<String> remainingArgs =cmd.getArgList();
if (remainingArgs.size() != 1) {
usage(null);
return 1;
}
String command = remainingArgs.get(0);
if ("start".equals(command)){
return startMaster();
} else if("stop".equals(command)) {
return stopMaster();
} else if("clear".equals(command)) {
return (ZNodeClearer.clear(getConf())? 0 : 1);
} else {
usage("Invalid command: " +command);
return 1;
}
}
}
```
5.假如是startMaster，分两种情况：本地模式和分布式模式。如果是分布式模式，通过反射调用HMaster的构造方法，并调用其start和join方法。如果是本地模式，将会运行一个LocalHBaseCluster，包括：LocalHMaster、HRegionServer、MiniZooKeeperCluster
```java
packageorg.apache.hadoop.hbase.master;
@InterfaceAudience.Private
public classHMasterCommandLine extends ServerCommandLine {
private int startMaster() {
Configuration conf = getConf();
try {
// If 'local', defer toLocalHBaseCluster instance. Startsmaster
// and regionserver both in the oneJVM.
//判断是本地模式还是分布式模式
if(LocalHBaseCluster.isLocal(conf)) {
DefaultMetricsSystem.setMiniClusterMode(true);
final MiniZooKeeperClusterzooKeeperCluster = new MiniZooKeeperCluster(conf);
File zkDataPath = newFile(conf.get(HConstants.ZOOKEEPER_DATA_DIR));
// find out the default clientport
int zkClientPort = 0;
// If the zookeeper client portis specified in server quorum, use it.
String zkserver =conf.get(HConstants.ZOOKEEPER_QUORUM);
if (zkserver != null) {
String[] zkservers =zkserver.split(",");
if (zkservers.length >1) {
// In local modedeployment, we have the master + a region server and zookeeper server
// started in the sameprocess. Therefore, we only support one zookeeper server.
String errorMsg ="Could not start ZK with " + zkservers.length +
" ZKservers in local mode deployment. Aborting as clients (e.g. shell) will not"
+ "be ableto find this ZK quorum.";
System.err.println(errorMsg);
throw newIOException(errorMsg);
}
String[] parts =zkservers[0].split(":");
if (parts.length == 2) {
// the second part isthe client port
zkClientPort =Integer.parseInt(parts[1]);
}
}
// If the client port could notbe find in server quorum conf, try another conf
if (zkClientPort == 0) {
zkClientPort =conf.getInt(HConstants.ZOOKEEPER_CLIENT_PORT, 0);
// The client port has tobe set by now; if not, throw exception.
if (zkClientPort == 0) {
throw newIOException("No config value for " +HConstants.ZOOKEEPER_CLIENT_PORT);
}
}
zooKeeperCluster.setDefaultClientPort(zkClientPort);
// set the ZK tick time ifspecified
int zkTickTime =conf.getInt(HConstants.ZOOKEEPER_TICK_TIME, 0);
if (zkTickTime > 0) {
zooKeeperCluster.setTickTime(zkTickTime);
}
// login the zookeeper serverprincipal (if using security)
ZKUtil.loginServer(conf,HConstants.ZK_SERVER_KEYTAB_FILE,
HConstants.ZK_SERVER_KERBEROS_PRINCIPAL, null);
intlocalZKClusterSessionTimeout =
conf.getInt(HConstants.ZK_SESSION_TIMEOUT +".localHBaseCluster", 10 * 1000);
conf.setInt(HConstants.ZK_SESSION_TIMEOUT,localZKClusterSessionTimeout);
LOG.info("Starting azookeeper cluster");
int clientPort =zooKeeperCluster.startup(zkDataPath);
if (clientPort != zkClientPort){
String errorMsg ="Could not start ZK at requested port of " +
zkClientPort +". ZK was started at port: " +clientPort +
". Aborting as clients (e.g. shell) will not beable to find " +
"this ZKquorum.";
System.err.println(errorMsg);
throw newIOException(errorMsg);
}
conf.set(HConstants.ZOOKEEPER_CLIENT_PORT,Integer.toString(clientPort));
// Need to have the zk clustershutdown when master is shutdown.
// Run a subclass that does thezk cluster shutdown on its way out.
int mastersCount =conf.getInt("hbase.masters", 1);
int regionServersCount =conf.getInt("hbase.regionservers", 1);
LOG.info("Starting upinstance of localHBaseCluster; master=" + mastersCount +
",regionserversCount=" + regionServersCount);
//在这里启动一个本地集群，看到里面带有一个LocalHMaster和一个HRegionServer
LocalHBaseCluster cluster = newLocalHBaseCluster(conf, mastersCount, regionServersCount,
LocalHMaster.class,HRegionServer.class);
//在里面再加入一个MiniZooKeeperCluster
((LocalHMaster)cluster.getMaster(0)).setZKCluster(zooKeeperCluster);
cluster.startup();
waitOnMasterThreads(cluster);
} else {
logProcessInfo(getConf());
CoordinatedStateManager csm =
CoordinatedStateManagerFactory.getCoordinatedStateManager(conf);
//构造HMaster
HMaster master =HMaster.constructMaster(masterClass, conf, csm);
if (master.isStopped()) {
LOG.info("Won't bringthe Master up as a shutdown is requested");
return 1;
}
master.start();
master.join();
if (master.isAborted())
throw newRuntimeException("HMaster Aborted");
}
} catch (Throwable t) {
LOG.error("Masterexiting", t);
return 1;
}
return 0;
}
}
```
6.如果是stopMaster,将会尝试调用HBaseAdmin的shutdown方法,最后使用close方法。
```java
packageorg.apache.hadoop.hbase.master;
public classHMasterCommandLine extends ServerCommandLine {
private int stopMaster() {
Admin adm = null;
try {
Configuration conf = getConf();
// Don't try more than once
conf.setInt(HConstants.HBASE_CLIENT_RETRIES_NUMBER, 1);
adm = new HBaseAdmin(getConf());
adm.shutdown();
} catch (MasterNotRunningException e) {
LOG.error("Master notrunning");
return 1;
} catch (ZooKeeperConnectionExceptione) {
LOG.error("ZooKeeper notavailable");
return 1;
} catch (IOException e) {
LOG.error("Got IOException:" + e.getMessage(), e);
return 1;
} catch (Throwable t) {
LOG.error("Failed to stopmaster", t);
return 1;
} finally {
if (adm != null) {
try {
adm.close();
} catch (Throwable t) {
LOG.error("Failed toclose Admin", t);
return 1;
}
}
}
return 0;
}
}
```
7.HMaster继承自HasThread类，而HasThread类实现了Runnable接口，故HMaster也是一个线程。
```java
public class HMasterextends HRegionServer implements MasterServices, Server{};
public classHRegionServer extends HasThread implements RegionServerServices,LastSequenceId, ConfigurationObserver {};
public abstractclass HasThread implements Runnable {};
```
8. HMaster类继承关系
> 
### HMaster的构造方法调用
1.创建Configuration并设置和获取一些参数，默认参数在HConstants中。（发现新版HBase1.3.0代码已和老版0.9.6有较大差异，配置的运行和实现在startActiveMasterManager()方法下；而且HMaster继承HRegionServer，大部分操作实际都在HRegionServer中进行）
- 在master上禁止block cache
- 设置服务端重试次数
- 获取主机名称和master绑定的ip和端口号，端口号默认为60000
- 设置regionserver的coprocessorhandler线程数为0
- 创建rpcServer（见下文分析）
-初始化serverName，其值为：192.168.1.129,60000,1404117936154
- zk授权登录和hbase授权
- 设置当前线程名称：master + "-" +this.serverName.toString()
-判断是否开启复制：Replication.decorateMasterConfiguration(this.conf);
-设置mapred.task.id，如果其为空，则其值为："hb_m_" + this.serverName.toString()
-创建ZooKeeperWatcher监听器（见下文分析），并在zookeeper上创建一些节点
- 启动rpcServer中的线程
- 创建一个MasterMetrics
- 判断是否进行健康检测：HealthCheckChore
-另外还初始化两个参数：shouldSplitMetaSeparately、waitingOnLogSplitting
```java
package org.apache.hadoop.hbase.master;
public class HMaster extends HRegionServerimplements MasterServices, Server {
/**
* Utility for constructing an instanceof the passed HMaster class.
* @param masterClass
* @param conf
* @return HMaster instance.
*/
public static HMasterconstructMaster(Class<? extends HMaster> masterClass,
final Configuration conf, final CoordinatedStateManager cp) {
try {
Constructor<? extendsHMaster> c =
masterClass.getConstructor(Configuration.class,CoordinatedStateManager.class);
//这里的conf就是配置文件
return c.newInstance(conf, cp);
} catch (Exception e) {
Throwable error = e;
if (e instanceofInvocationTargetException &&
((InvocationTargetException) e).getTargetException() != null) {
error =((InvocationTargetException) e).getTargetException();
}
throw newRuntimeException("Failed construction of Master: " +masterClass.toString() + ". "
, error);
}
}
}
```
以下为涉及参数(网上复制,没有验证准确性，和代码核对后，发现后很多都已经改动或者移除)
>
hfile.block.cache.size
hbase.master.dns.interface
hbase.master.dns.nameserver
hbase.master.port
hbase.master.ipc.address
hbase.master.handler.count
hbase.regionserver.handler.count
hbase.master.buffer.for.rs.fatals
hbase.zookeeper.client.keytab.file
hbase.zookeeper.client.kerberos.principal
hbase.master.keytab.file
hbase.master.kerberos.principal
hbase.master.logcleaner.plugins
mapred.task.id
hbase.node.health.script.frequency
hbase.regionserver.separate.hlog.for.meta
hbase.master.wait.for.log.splitting
2.创建rpcServer并启动其中的线程
2.1通过反射创建RpcEngine的实现类，实现类可以在配置文件中配置（hbase.rpc.engine现在已变为hbase.security.authentication），默认实现为WritableRpcEngine。调用getServer方法，其实也就是new一个HBaseServer类。
2.2 运行构造方法
>
启动一个Listener线程，功能是监听client的请求，将请求放入nio请求队列，逻辑如下：
–>创建n个selector，和一个n个线程的readpool，n由ipc.server.read.threadpool.size决定，默认为10
–>读取每个请求的头和内容，将内容放入priorityQueue中
启动一个Responder线程，功能是将响应队列里的数据写给各个client的connection通道，逻辑如下：
–>创建nio selector
–>默认超时时间为15 mins
–>依次将responseQueue中的内容写回各通道，并关闭连接，buffer=8k
–>如果该请求的返回没有写完，则放回队列头，推迟再发送
–>对于超时未完成的响应，丢弃并关闭相应连接
启动N（n默认为10）个Handler线程，功能是处理请求队列，并将结果写到响应队列
–>读取priorityQueue中的call，调用对应的call方法获得value，写回out并调用doRespond方法，处理该请求，并唤醒writable selector
–>启动M(m默认为0)个Handler线程以处理priority
启动一个Scheduler线程，是一个调度器（自己添加的，网上都没说，在代码中发现）
2.3 创建ZooKeeperWatcher
构造函数中生成如下持久节点：
>
/hbase
/hbase/root-region-server
/hbase/rs
/table/draining
/hbase/master
/hbase/backup-masters
/hbase/shutdown
/hbase/unassigned
/hbase/table94
/hbase/table
/hbase/hbaseid
/hbase/splitlog
### run方法调用
-我这里已经修改不下去了，1.3.0版本的HMaster根本就没有run方法，下面的步骤基本还在，但是都转移到HRegionServer的run方法下、构造方法、构造方法的startActiveMasterManager()里去了。
1. 总体过程
- 创建MonitoredTask，并把HMaster的状态设置为Masterstartup(新版本1.3.0放入HBase自封装的线程类中运行)
- 启动infoserver，即Jetty服务器，端口默认为60010，其对外提供两个接口：/master-status和/dump(新版本1.3.0在HMaster的构造方法中运行)
-调用becomeActiveMaster方法（见下文分析），阻塞等待直至当前master成为activemaster(新版本1.3.0修改为startActiveMasterManager方法)
-当成为了master之后并且当前master进程正在运行，则调用finishInitialization方法（见下文分析），并且调用loop方法循环等待，一直到stop发生
- 当HMaster停止运行时候，会做以下事情：
- 清理startupStatus
- 停止balancerChore和catalogJanitorChore
- 让RegionServers shutdown
-停止服务线程：rpcServer、logCleaner、hfileCleaner、infoServer、executorService、healthCheckChore
-停止以下线程：activeMasterManager、catalogTracker、serverManager、assignmentManager、fileSystemManager、snapshotManager、zooKeeper
2.becomeActiveMaster方法
- 创建ActiveMasterManager
- ZooKeeperWatcher注册activeMasterManager监听器
- 调用stallIfBackupMaster：–>先检查配置项 “hbase.master.backup”，自己是否backup机器，如果是则直接block直至检查到系统中的active master挂掉（zookeeper.session.timeout，默认每3分钟检查一次）
- 创建clusterStatusTracker并启动
-调用activeMasterManager的blockUntilBecomingActiveMaster方法。
-创建短暂的”/hbase/master”，此节点值为version+ServerName，如果创建成功，则删除备份节点；否则，创建备份节点
-获得”/hbase/master”节点上的数据，如果不为null，则获得ServerName，并判断是否是在当前节点上创建了”/hbase/master”，如果是则删除该节点，这是因为该节点已经是备份节点了。
```java
public class HMaster{
private booleanbecomeActiveMaster(MonitoredTask startupStatus)throws InterruptedException {
// TODO: This is wrong!!!!Should have new servername if we restart ourselves,
// if we come back to life.
//创建activeMasterManager对象
this.activeMasterManager = newActiveMasterManager(zooKeeper, this.serverName,
this);
//注册activeMasterManager到zookeeper
this.zooKeeper.registerListener(activeMasterManager);
stallIfBackupMaster(this.conf,this.activeMasterManager);
// The ClusterStatusTracker issetup before the other
// ZKBasedSystemTrackersbecause it's needed by the activeMasterManager
// to check if the clustershould be shutdown.
this.clusterStatusTracker = newClusterStatusTracker(getZooKeeper(), this);
this.clusterStatusTracker.start();
returnthis.activeMasterManager.blockUntilBecomingActiveMaster(startupStatus);
}
}
```3.finishInitialization方法
-创建MasterFileSystem对象，封装了master常用的一些文件系统操作，包括splitlogfile、删除region目录、删除table目录、删除cf目录、检查文件系统状态等.
-创建FSTableDescriptors对象(新版本1.3.0在HRegionServer的构造函数上创建)
- 设置集群id(publish cluster ID)
```
ZKClusterId.setClusterId(this.zooKeeper,fileSystemManager.getClusterId());
```
- 如果不是备份master：
-创建ExecutorService，维护一个ExecutorMap,一种Event对应一个Executor(线程池)。可以提交EventHandler来执行异步事件；(新版本1.3.0在HRegionServer的构造函数中创建)
- 创建serverManager，管理regionserver信息，维护着onlineregion server和deadregionserver列表，处理regionserver的startups、shutdowns、 deaths，同时也维护着每个regionserver rpcstub。
-调用initializeZKBasedSystemTrackers，初始化zk文件系统：
- 创建CatalogTracker,它包含RootRegionTracker和MetaNodeTracker，对应”/hbase/root-region-server”和/”hbase/unassigned/1028785192”这两个结点(1028785192是.META.的分区名)。如果之前从未启动过hbase，那么在startCatalogTracker时这两个结点不存在。”/hbase/root-region-server”是一个持久结点，在RootLocationEditor中建立
- 创建LoadBalancer，负责region在regionserver之间的移动，关于balancer的策略，可以通过hbase.regions.slop来设置load区间
- 创建AssignmentManager，负责管理和分配region，同时它也会接受zk上关于region的event，根据event来完成region的上下线、关闭打开等工作。
- 创建 RegionServerTracker:监控”/hbase/rs”结点，通过ZK的Event来跟踪onlineregion servers，如果有rs下线，删除ServerManager中对应的onlineregions.
- 创建 DrainingServerTracker:监控”/hbase/draining”结点.在大型集群中, 用户有时需要把一部分regionserver服务器一起停止服务迁出HBase集群，这些将要被迁出的region server称为draining region server。
- 创建ClusterStatusTracker，监控”/hbase/shutdown”结点维护集群状态
- 创建SnapshotManager:负责管理HBase快照功能，包括创建快照，恢复快照。快照是HBase从0.94.6开始提供的功能，创建快照时并不复制数据，因此速度很快，对regionserver性能基本没有影响。
-如果不是备份master，初始化MasterCoprocessorHost并执行startServiceThreads()。说明：infoserver的启动移到构造函数了去了，这样可以早点通过Jetty服务器查看HMaster启动状态。
- 创建一些executorService
- 创建logCleaner并启动
- 创建hfileCleaner并启动
- 启动healthCheckChore
- 打开rpcServer
- 等待RegionServer注册。满足以下这些条件后返回当前所有regionserver上的region数后继续：
- a至少等待4.5s，"hbase.master.wait.on.regionservers.timeout"
- b成功启动regionserver节点数>=1，"hbase.master.wait.on.regionservers.mintostart"
- c1.5s内没有regionsever死掉或重新启动，"hbase.master.wait.on.regionservers.interval"
- serverManager注册新的在线region server
- 如果不是备份master，启动assignmentManager
- 获取下线的Region server，然后拆分HLog
```
// get a list for previously failed RSwhich need log splitting work
// we recover hbase:meta region serversinside master initialization and
// handle other failed servers in SSHin order to start up master node ASAP
Set<ServerName>previouslyFailedServers =
this.fileSystemManager.getFailedServersFromLogFolders();
// log splitting for hbase:metaserver
ServerName oldMetaServerLocation =metaTableLocator.getMetaRegionLocation(this.getZooKeeper());
if (oldMetaServerLocation != null&& previouslyFailedServers.contains(oldMetaServerLocation)) {
splitMetaLogBeforeAssignment(oldMetaServerLocation);
// Note: we can't removeoldMetaServerLocation from previousFailedServers list because it
// may also host user regions
}
```- –>依次检查每一个hlog目录，查看它所属的region server是否online，如果是则不需要做任何动作，region server自己会恢复数据，如果不是，则需要将它分配给其它的region server
- –>split是加锁操作:
- –> 创建一个新的hlogsplitter,遍历每一个server目录下的所有hlog文件，依次做如下操作。（如果遇到文件损坏等无法跳过的错误，配 置hbase.hlog.split.skip.errors=true 以忽略之）
- –>启动hbase.regionserver.hlog.splitlog.writer.threads（默认为3）个线程，共使用128MB内存，启动这些写线程
- –>先通过lease机制检查文件是否能够append，如果不能则死循环等待
- –>把hlog中的内容全部加载到内存中（内存同时被几个写线程消费)）
- –>把有损坏并且跳过的文件移到/hbase/.corrupt/目录中
- –> 把其余己经处理过的文件移到/hbase/.oldlogs中，然后删除原有的server目录
- –> 等待写线程结束，返回新写的所有路径
- –>解锁
- 写线程逻辑：
- –>从内存中读出每一行数据的key和value，然后查询相应的region路径。如果该region路径不存在，说明该region很可能己经被split了，则不处理这部分数据,因为此时忽略它们是安全的。
- –>如果上一步能查到相应的路径，则到对应路径下创建”recovered.edits”文件夹(如果该文件夹存在则删除后覆盖之)，然后将数据写入该文件夹
-调用assignRoot方法，检查是否分配了-ROOT-表，如果没有，则通过assignmentManager.assignRoot()来分配root表，并激活该表
- 运行this.serverManager.enableSSHForRoot()方法
- 拆分.META. server上的HLog
- 分配.META.表
- enableServerShutdownHandler
- 处理dead的server
- assignmentManager.joinCluster();
- 设置balancer
- fixupDaughters(status)
- 如果不是备份master
- 启动balancerChore线程，运行LoadBalancer
-启动startCatalogJanitorChore，周期性扫描.META.表上未使用的region并回收
- registerMBean
-serverManager.clearDeadServersWithSameHostNameAndPortOfOnlineServer()，清理dead的server
- 如果不是备份master，cpHost.postStartMaster()
###MasterFileSystem构造方法调用
1.在HMaster.finishInitialization方法中触发了MasterFileSystem的构造方法，该类在HMaster类中会被以下类使用：
- LogCleaner
- HFileCleaner
另外该类可以完成拆分log的工作(新版本1.3.0中由SplitLogManager完成该工作)：
```
/**
* Override to change master'ssplitLogAfterStartup. Used testing
* @param mfs
*/
protected void splitLogAfterStartup(finalMasterFileSystem mfs){
mfs.splitLogAfterStartup();
}
```
2. 构造方法运行过程
- 获取rootdir：由参数hbase.rootdir配置
- 获取tempdir：${hbase.rootdir}/.tmp
-获取文件系统的uri，并设置到fs.default.name和fs.defaultFS
-判断是否进行分布式文件拆分，参数：hbase.master.distributed.log.splitting，如果需要，则创建SplitLogManager
-创建oldLogDir，调用createInitialFileSystemLayout方法
- checkRootDir
-等待fs退出安全模式(默认10秒钟轮循一次，可通过参数hbase.server.thread.wakefrequency调整
-如果hbase.rootdir目录不存在则创建它，然后在此目录中创建名为”hbase.version”的文件，内容是文件系统版本号，当前为7；如果hbase.rootdir目录已存在，则读出”hbase.version”文件的内容与当前的版本号相比，如果不相等，则打印错误信息(提示版本不对)，抛出异常FileSystemVersionException
-检查${hbase.rootdir}目录下是否有名为”hbase.id”的文件，如果没有则创建它，内容是随机生成的UUID(总长度36位，由5部份组成，用”-“分隔)，如：6c43f934-37a2-4cae-9d49-3f5abfdc113d
- 读出”hbase.id”的文件的内容存到clusterId字段
-判断hbase.rootdir目录中是否有”-ROOT-/70236052”目录，没有的话说明是第一次启动hbase，进入bootstrap方法
- createRootTableInfo建立”-ROOT-“表的描述文件，判断hbase.rootdir/-ROOT-目录中是否存在tableinfo开头的文件，另外还创建了.tmp目录
- checkTempDir
-如果oldLogDir（${hbase.rootdir}/.oldlogs）不存在，则创建
3. bootstrap方法运行过程：
-调用HRegion.createHRegion建立”-ROOT-“分区和”.META.”分区
- 把”.META.”分区信息加到”-ROOT-“表，并关闭分区和hlog
### 总结
1.zookeeper创建目录分布式与监控类之间关系
|目录 |监控类 |作用 |
|------------------------ | ------------------- | ------------------------ |
|/hbase | | |
|/hbase/root-region-server|RootRegionTracker |监控root所在的regionserver |
|/hbase/rs |RegionServerTracker |监控regionserver的上线和下线|
|/table/draining |DrainingServerTracker|监听regionserver列表的变化 |
|/hbase/master | |在HMaster中建立，并且是一个短暂结点，结点的值是HMaster的ServerName：hostname,port,当前毫秒|
|/hbase/backup-masters | | |
|/hbase/shutdown |ClusterStatusTracker|当HMaster启动之后，会将当前时间（Bytes.toBytes(new java.util.Date().toString())）存到该节点|
|/hbase/unassigned |MetaNodeTracker | |
|/hbase/table94 | | |
|/hbase/table | | |
|/hbase/hbaseid | |在HMaster.finishInitialization方法中调用ClusterId.setClusterId建立，结点值是UUID|
|/hbase/splitlog | | |
2.HMaster启动之后，${hbase.rootdir}目录
>
.
├── -ROOT- //"-ROOT-"表名
│ ├── ..tableinfo.0000000001.crc //crc校验文件
│ ├── .tableinfo.0000000001
│ ├── .tmp
│ └── 70236052 //"-ROOT-"分区名
│ ├── ..regioninfo.crc
│ ├── .oldlogs //存放hlog文件
│ │ ├── .hlog.1402551641526.crc
│ │ └── hlog.1402551641526
│ ├── .regioninfo //"-ROOT-"分区描述表件
│ ├── .tmp
│ └── info //列族名
│ ├── .5037e69a0c244bd78945aaa333d0230a.crc
│ └── 5037e69a0c244bd78945aaa333d0230a //存放".META."分区信息的StoreFile
├── .META.
│ └── 1028785192
│ ├── ..regioninfo.crc
│ ├── .oldlogs
│ │ ├── .hlog.1402551641701.crc
│ │ └── hlog.1402551641701
│ ├── .regioninfo
│ └── info
├── .hbase.id.crc
├── .hbase.version.crc
├── .oldlogs
├── .tmp
├── hbase.id //集群uuid
└── hbase.version //hbase版本
3. HMaster启动主要运行过程
- 创建rpcServer，及HBaseServer
- 创建ZooKeeperWatcher监听器
- 阻塞等待成为activeMaster
- 创建master的一些文件目录
- 初始化一些基于zk的跟踪器
- 创建LoadBalancer
- 创建SnapshotManager
- 如果不是备份master
- 创建logCleaner并启动
- 创建hfileCleaner并启动
- 创建jetty的infoServer并启动
- 启动健康检查
- 打开rpcServer
- 等待RegionServer注册
- 从hlog中恢复数据
- 分配root和meta表
- 分配region
- 运行负载均衡线程
- 周期性扫描.META.表上未使用的region并回收
## 5.Region Server组件
启动了HMaster之后，再启动HRegionServer。
###HRegionServer的mian方法调用
1.HRegionServer的入口是main方法，main方法需要传递一个参数，start或者stop。
```java
importorg.apache.hadoop.hbase.regionserver.HRegionServer;
public classHRegionServerStarter {
public static void main(String[] args)throws Exception {
//newHMasterStarter.ZookeeperThread().start();
HRegionServer.main(new String[] {"start" });
}
}
```
2.通过反射创建一个HRegionServer实例，然后调用其run方法。(其实步骤都和HMaster一样，难怪新版本1.3.0中HMaster已经继承HRegionServer)
3.HRegionServer类继承关系
> 
###HRegionServer构造方法调用
-设置服务端HConnection重试次数
-检查压缩编码，通过hbase.regionserver.codecs可以配置编码类，一一检测，判断是否支持其压缩算法。
-获取useHBaseChecksum值，是否开启hbase checksum校验
-获取hbase.regionserver.separate.hlog.for.meta参数值
- 获取客户端重复次数
-获取threadWakeFrequency值
-获取hbase.regionserver.msginterval值
-创建Sleeper对象，用于周期性休眠线程
-获取最大扫描结果集大小，hbase.client.scanner.max.result.size，默认无穷大
-获取hbase.regionserver.numregionstoreport值
-获取rpctimeout值，hbase.rpc.timeout，默认60000
-获取主机名和绑定的ip和端口，端口默认为60020
- 创建rpcServer
- zk授权登录和hbase授权
-创建RegionServerAccounting
- 创建CacheConfig
### run方法
-preRegistrationInitialization
- initializeZooKeeper，此方法不会创建任何节点
-创建ZooKeeperWatcher(新版本1.3.0修改为在构造函数中运行)
- 创建MasterAddressTracker并等到”/hbase/master”节点有数据为止
- 创建ClusterStatusTracker并等到”/hbase/shutdown”节点有数据为止
- 创建CatalogTracker 不做任何等待
- 创建RegionServerSnapshotManager
- 设置集群id
- 初始化线程：initializeThreads
- 创建 cacheFlusher
- 创建 compactSplitThread
- 创建 compactionChecker
- 创建 periodicFlusher
- 创建 healthCheckChore
- 创建 Leases
- 判断是否启动 HRegionThriftServer
-参数hbase.regionserver.nbreservationblocks默认为4，默认会预留20M(每个5M,20M = 4*5M)的内存防止OOM
- 初始化rpcEngine =HBaseRPC.getProtocolEngine(conf)
-reportForDuty，轮询，向汇报master自己已经启动
-getMaster()，取出”/hbase/master”节点中的数据，构造一个master的ServerName，然后基于此生成一个HMasterRegionInterface接口的代理，此代理用于调用master的方法
- regionServerStartup
-当轮询结果不为空时，调用handleReportForDutyResponse
-regionServerStartup会返回来一个MapWritable，这个MapWritable有三个值，这三个key的值会覆盖rs原有的conf:
-“hbase.regionserver.hostname.seen.by.master” =master为rs重新定义的hostname(通常跟rs的InetSocketAddress.getHostName一样)rs会用它重新得到serverNameFromMasterPOV
file:///”
file:///E:/hbase/tmp”
- 查看conf中是否有”mapred.task.id”，没有就自动设一个(格式:“hb_rs_“+serverNameFromMasterPOV)，例如: hb_rs_localhost,60050,1323525314060
- createMyEphemeralNode：在zk中建立短暂节点”/hbase/rs/localhost,60050,1323525314060”，也就是把当前rs的serverNameFromMasterPOV(为null的话用rs的InetSocketAddress、port、startcode构建新的ServerName)放到/hbase/rs节点下，”/hbase/rs/localhost,60050,1323525314060”节点没有数据
- 设置fs.defaultFS值为hbase.rootdir的值
-生成一个只读的FSTableDescriptors(新版本1.3.0修改为构造函数中运行)
- 调用setupWALAndReplication
- 初始化 hlog、metrics、dynamicMetrics、rsHost
- 调用startServiceThreads启动服务线程
- 启动一些ExecutorService
- 启动hlogRoller
- 启动cacheFlusher
- 启动compactionChecker
- 启动healthCheckChore
- 启动periodicFlusher
- leases.start()
- 启动jetty的infoServer，默认端口为60030(新版本1.3.0修改至构造函数的putUpWebUI)
-启动复制相关打的一些handler：replicationSourceHandler、replicationSourceHandler、replicationSinkHandler
- rpcServer启动
- 创建并启动SplitLogWorker
- registerMBean
-snapshotManager启动快照服务
-在master上注册之后，进入运行模式，周期性(msgInterval默认3妙)调用doMetrics，tryRegionServerReport
-isHealthy健康检查，只要Leases、MemStoreFlusher、LogRoller、periodicFlusher、CompactionChecker有一个线程退出，regionServer就停止
- doMetrics
-tryRegionServerReport向master汇报rs的负载HServerLoad
- shutdown之后的一些操作
- unregisterMBean
-停掉thriftServer、leases、rpcServer、splitLogWorker、infoServer、cacheConfig
-中断一些线程：cacheFlusher、compactSplitThread、hlogRoller、metaHLogRoller、compactionChecker、healthCheckChore
- 停掉napshotManager
- 停掉 catalogTracker、compactSplitThread
- 等待所有region关闭
- 关闭wal
- 删除zk上的一些临时节点，zooKeeper关闭
### 总结
1. 功能总结
- 在zk上注册自己，表明自己上线了
- 跟master汇报
- 设置wal和复制
- 注册协作器RegionServerCoprocessorHost
- 启动hlogRoller
- 定期刷新memstore
- 定期检测是否需要压缩合并
- 启动租约
- 启动jetty的infoserver
- 创建SplitLogWorker，用于拆分HLog
- 快照管理
2. 对象总结
- HBaseServer：处理客户端请求
- Leases：租约
- InfoServer：Jetty服务器
- RegionServerMetrics：
- RegionServerDynamicMetrics：
- CompactSplitThread：合并文件线程
- MemStoreFlusher：刷新memstore线程
- 两个Chore：compactionChecker、periodicFlusher
- 两个LogRoller：hlogRoller、metaHLogRoller
- MasterAddressTracker：跟踪master地址
- CatalogTracker：跟踪-ROOT-和.META.表
- ClusterStatusTracker：跟踪集群状态
- SplitLogWorker：拆分log
- Sleeper：
- ExecutorService：
-ReplicationSourceService和ReplicationSinkService：复制服务
- RegionServerAccounting：
- CacheConfig：缓存配置和block
-RegionServerCoprocessorHost：RegionServer协作器
- HealthCheckChore：健康检查
## 6.ZooKeeper组件
