HBase一次慢查询请求的问题排查与解决过程

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以下是我们对HBase集群一次慢查询请求问题的排查解决过程。

1. 发现问题

项目中有一张HBase表,每天凌晨以后会集中批量导入一批数据,导入数据量很大,在千万到亿的量级,然后白天为用户提供查询服务。某天突然发现, 该表按照各个region(共计256个)分别仅顺序scan少数几条数据时,部分region的查询请求的响应时间很慢,长达10秒甚至几十秒不等。

2. 排查问题

首先,通过查看HBase的region server监控界面,看到这张表的每个region下面只有1~3个StoreFile,排除了由于StoreFile过多导致查询响应慢的情况。

接着排查,发现这张表的TTL只有5天,因此到一定程度后会有大量过期数据存在。同时,由于这张表每天早上会导入一批数据(其中,发现问题的5天前那天曾集中导入了7亿多条记录),而集群的major compact周期配置是7天,虽然到当天时这部分数据已经过期了,但是由于还没有经过major compact触发清除所有过期的数据,因此,这个时间窗口内存在大量过期但尚未被清除的数据,导致即使按照各个region分别仅scan少数几条数据,仍需要过滤掉一大批过期的数据(从监控看到当时的Block Cache访问量比平时要高了一倍左右,如下图所示),才能扫到实际有用的数据,所以查询响应时间很慢。

3. 解决问题

针对这一问题,有以下两种解决方法:

1)每天早上导入数据后,强制触发一次major compact操作(见HBaseAdmin的majorCompct方法,异步执行),使得表中每个region中的过期数据可以被及时清除掉。

2)由于集群的major compact周期为7天,而表的TTL为5天,因此可以将major compact周期调小(配置参数为hbase.hregion.majorcompaction,单位为毫秒;同 时,hbase.offpeak.start.hour可以设置major compact启动的小时,例如,设置为1,可保证在1点后触发),从集群级别保证major compact尽早触发执行。

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