网易视频云技术分享：HBase高可用原理与实践

网易视频云 是网易倾力打造的一款基于云计算的分布式多媒体处理集群和专业音视频技术，提供稳定流畅、低时延、高并发的视频直播、录制、存储、转码及点播等音视频的PAAS服务，在线教育、远程医疗、娱乐秀

网易视频云是网易倾力打造的一款基于云计算的分布式多媒体处理集群和专业音视频技术，提供稳定流畅、低时延、高并发的视频直播、录制、存储、转码及点播等音视频的PAAS服务，在线教育、远程医疗、娱乐秀场、在线金融等各行业及企业用户只需经过简单的开发即可打造在线音视频平台。现在，网易视频云的技术专家给大家分享一则技术文：HBase高可用原理与实践。

前言

前段时间有套线上HBase出了点小问题，导致该套HBase集群服务停止了2个小时，从而造成使用该套HBase作为数据存储的应用也出现了服务异常。在排查问题之余，我们不禁也在思考，以后再出现类似的问题怎么办？这种问题该如何避免？用惯了MySQL，于是乎想到了HBase是否跟MySQL一样，也有其高可用方案？

答案当然是肯定的，几乎所有的数据库(无论是关系型还是分布式的)，都采用WAL的方式来保障服务异常时候的数据恢复，HBase同样也是通过WAL来保障数据不丢失。HBase在写数据前会先写HLog，HLog中记录的是所有数据的变动， HBase的高可用也正是通过HLog来实现的。

进阶

HBase是一个没有单点故障的分布式系统，上层(HBase层)和底层(HDFS层)都通过一定的技术手段，保障了服务的可用性。上层HMaster一般都是高可用部署，而RegionServer如果出现宕机，region迁移的代价并不大，一般都在毫秒级别完成，所以对应用造成的影响也很有限；底层存储依赖于HDFS，数据本身默认也有3副本，数据存储上做到了多副本冗余，而且Hadoop 2.0以后NameNode的单点故障也被消除。所以，对于这样一个本身没有单点故障，数据又有多副本冗余的系统，再进行高可用的配置是否有这个必要？会不会造成资源的极大浪费？

高可用部署是否有必要，这个需要根据服务的重要性来定，这里先简单介绍下没有高可用的HBase服务会出现哪些问题：

数据库管理人员失误，进行了不可逆的DDL操作

不管是什么数据库，DDL操作在执行的时候都需要慎之又慎，很可能一条简单的drop操作，会导致所有数据的丢失，并且无法恢复，对于HBase来说也是这样，如果管理员不小心drop了一个表，该表的数据将会被丢失。

离线MR消耗过多的资源，造成线上服务受到影响

HBase经过这么多年的发展，已经不再是只适合离线业务的数据存储分析平台，许多公司的线上业务也相继迁移到了HBase上，比较典型的如：facebook的Messages系统、360的搜索业务、小米米聊的历史数据等等。但不可避免在这些数据上做些统计分析类操作，大型MR跑起来，会有很大的资源消耗，可能会影响线上业务。

不可预计的另外一些情况

比如核心交换机故障，机房停电等等情况都会造成HBase服务中断

对于上述的那些问题，可以通过配置HBase的高可用来解决：

不可逆DDL问题

HBase的高可用不支持DDL操作，换句话说，在master上的DDL操作，不会影响到slave上的数据，所以即使在master上进行了DDL操作，slave上的数据依然没有变化。这个跟MySQL有很大不同，MySQL的DDL可以通过statement格式的Binlog进行复制。

离线MR影响线上业务问题

高可用的最大好处就是可以进行读写分离，离线MR可以直接跑在slave上，master继续对外提供写服务，这样也就不会影响到线上的业务，当然HBase的高可用复制是异步进行的，在slave上进行MR分析，数据可能会有稍微延迟。

意外情况

对于像核心交换机故障、断电等意外情况，slave跨机架或者跨机房部署都能解决该种情况。

基于以上原因，如果是核心服务，对于可用性要求非常高，可以搭建HBase的高可用来保障服务较高的可用性，在HBase的Master出现异常时，只需简单把流量切换到Slave上，即可完成故障转移，保证服务正常运行。

原理

HBase高可用保证在出现异常时，快速进行故障转移。下面让我们先来看看HBase高可用的实现，首先看下官方的一张图：

HBase Replication

需要声明，HBase的replication是以Column Family为单位的，每个Column Family都可以设置是否进行replication。

上图中，一个Master对应了3个Slave，Master上每个RegionServer都有一份HLog，在开启Replication的情况下，每个RegionServer都会开启一个线程用于读取该RegionServer上的HLog，并且发送到各个Slave，Zookeeper用于保存当前已经发送的HLog的位置。Master与Slave之间采用异步通信的方式，保障Master上的性能不会受到Slave的影响。用Zookeeper保存已经发送HLog的位置，主要考虑在Slave复制过程中如果出现问题后重新建立复制，可以找到上次复制的位置。

HBase Replication步骤

HBase Client向Master写入数据

对应RegionServer写完HLog后返回Client请求

同时replication线程轮询HLog发现有新的数据，发送给Slave

Slave处理完数据后返回给Master

Master收到Slave的返回信息，在Zookeeper中标记已经发送到Slave的HLog位置

注：在进行replication时，Master与Slave的配置并不一定相同，比如Master上可以有3台RegionServer，Slave上并不一定是3台，Slave上的RegionServer数量可以不一样，数据如何分布这个HBase内部会处理。

种类

HBase通过HLog进行数据复制，那么HBase支持哪些不同种类的复制关系？

从复制模式上来讲，HBase支持主从、主主两种复制模式，也就是经常说的Master-Slave、Master-Master复制。

Master-Slave

Master-Slave复制比较简单，所有在Master集群上写入的数据都会被同步到Slave上。

Master-Master

Master-Master复制与Master-Slave类似，主要的不同在于，在Master-Master复制中，两个Master地位相同，都可以进行读取和写入。

既然Master-Master两个Master都可以进行写入，万一出现一种情况：两个Master上都进行了对同一表的相同Column Family的同一个rowkey进行写入，会出现什么情况？

create  ‘t’,  {NAME=>’cf’, REPLICATION_SCOPE=>’1’}

Master1                                                                      Master2

put ‘t’, ‘r1’, ‘cf’, ‘aaaaaaaaaaaaaaa’                       put ‘t’, ‘r1’, ‘cf’, ‘bbbbbbbbbbbbbbb’

如上操作，Master1上对t的cf列簇写入rowkey为r1，value为aaaaaaaaaaaaaaa的数据，Master2上同时对t的cf列簇写入rowkey为r1, value为bbbbbbbbbbbbbbb的数据，由于是Master-Master复制，Master1和Master2上在写入数据的同时都会把更新发送给对方，这样最终的数据就变成了：

Master1    Master2    

rowkey    value    rowkey    value    

r1    bbbbbbbbbbbbbbb    r1    aaaaaaaaaaaaaaa    

从上述表格中可以看到，最终Master1和Master2上cf列簇rowkey为r1的数据两边不一致。

所以，在做Master-Master高可用时，确保两边写入的表都是不同的，这样能防止上述数据不一致问题。

异常

HBase复制时，都是通过RegionServer开启复制线程进行HLog的发送，那么当其中某个RegionServer出现异常时，HBase是如何处理的？这里需要区别两种不同的情况，即Master上RegionServer异常和Slave上RegionServer异常。

Slave上RegionServer异常

对于该种异常HBase处理比较简单，Slave上出现某个RegionServer异常，该RegionServer直接会被标记为异常状态，后续所有的更新都不会被发送到该台RegionServer，Slave会重新选取一台RegionServer来接收这部分数据。

Master上RegionServer异常

Master上RegionServer出现异常，由于HLog都是通过RegionServer开启复制线程进行发送，如果RegionServer出现异常，这个时候，属于该台RegionServer的HLog就没有相关处理线程，这个时候，这部分数据又该如何处理？

Master上某台RegionServer异常，其他RegionServer会对该台RegionServer在zookeeper中的信息尝试加锁操作，当然这个操作是互斥的，同一时间只有一台RegionServer能获取到锁，然后，会把HLog信息拷贝到自己的目录下，这样就完成了异常RegionServer的HLog信息的转移，通过新的RegionServer把HLog的信息发送到Slave。

Master regionserver crash

操作

上面介绍的都是HBase高可用的理论实现和异常处理等问题，下面就动手实践下，如何配置一个HBase的Replication(假设已经部署好了两套HBase系统，并且在配置文件中已经开启了replication配置)，首先尝试配置下Master-Slave模式的高可用：

选取一套系统作为Master，另外一套作为Slave

在Master上通过add_peer 命令添加复制关系，如下

add_peer ‘1’, “db-xxx.photo.163.org:2181:/hbase”

在Master上新建表t，该表拥有一个列簇名为cf，并且该列簇开启replication，如下：

create ‘t’, {NAME=>’cf’, REPLICATION_SCOPE=>’1’}

上面REPLICATION_SCOPE的值需要跟步骤2中的对应

在slave建立相同的表(HBase不支持DDL的复制)，在master-slave模式中，slave不需要开启复制，如下：

create ‘t’, {NAME=>’cf’ }

这样，我们就完成了整个master-slave模式高可用的搭建，后续可以在master上通过put操作插入一条记录，查看slave上是否会复制该记录，最终结果如下：

Master上操作

Slave上结果

上述结果显示，在添加完复制关系后，Master上插入rowkey=r1, value=’aaaaaaaaa’的记录，slave上可以获取该记录，Master-Slave模式数据复制成功。

接下来我们再看下Master-Master模式的复制，配置的时候与Master-Slave模式不同的是，在Master上添加完复制关系后，需要在另外一台Master也添加复制关系，而且两边的cluster_id必须相同，并且在另外一台Master上建表的时候，需要加上列簇的REPLICATION_SCOPE=>’1’配置，最终结果如下：

Master1上操作

Master2上操作

上述结果显示，添加完了Master-Master复制关系，在Master1上插入一条记录rowkey=r1, value=“aaaaaaaaaa”，Master2上通过scan操作发现该记录已经被复制到Master2上，接着我们在Master2上添加一条记录rowkey=r2, value=’bbbbbbbbbbbb’，查看Master1上的数据，该条记录也已经被复制到Master2上，Master-Master模式的replication验证成功。