hbase应用场景和不适用的场景

我们从2011年3月开始研究hbase如何用于在线服务。尽管之前在一淘搜索中己经有了几十节点的离线服务。这是因为hbase早期版本的目标就是一个海量数据中的离线服务。2009年9月发布的0.20.0版本是一个里程碑，online应用正式成为了hbase的目标，为此hbase引入了zookeeper来做为backupmaster以及regionserver的管理。2011年1月0.90.0版本是另一个里程碑，基本上我们今天看到的各大网站，如facebook/ebay/yahoo内所使用于生产的hbase都是基于这一个版本(fb所采用的0.89版本结构与0.90.x相近)。bloomfilter等诸多属性加入了进来，性能也有极大提升。基于此，淘宝也选用了0.90.x分支作为线上版本的基础。

第一个上线的应用是数据魔方中的prom。prom原先是基于redis构建的，因为数据量持续增大以及需求的变化，因此我们用hbase重构了它的存储层。准确的说prom更适合0.92版本的hbase，因为它不仅需要高速的在线读写，更需要count/group by等复杂应用。但由于当时0.92版本尚未成熟，因此我们自己单独实现了coprocessor。prom的数据导入是来源于云梯，因此我们每天晚上花半个小时将数据从云梯上写入hbase所在的hdfs，然后在web层做了一个client转发。经过一个月的数据比对，确认了速度比之redis并未有明显下降，以及数据的准确性，因此得以顺利上线。

第二个上线的应用是TimeTunnel，TimeTunnel是一个高效的、可靠的、可扩展的实时数据传输平台，广泛应用于实时日志收集、数据实时监控、广告效果实时反馈、数据库实时同步等领域。它与prom相比的特点是增加了在线写。动态的数据增加使hbase上compact/balance/split/recovery等诸多特性受到了极大的挑战。TT的写入量大约一天20TB，读的量约为此的1.5倍，我们为此准备了20台regionserver的集群，当然底层的hdfs是公用的，数量更为庞大（下文会提到）。每天TT会为不同的业务在hbase上建不同的表，然后往该表上写入数据，即使我们将region的大小上限设为1GB，最大的几个业务也会达到数千个region这样的规模，可以说每一分钟都会有数次split。在TT的上线过程中，我们修复了hbase很多关于split方面的bug，有好几个commit到了hbase社区，同时也将社区一些最新的patch打在了我们的版本上。split相关的bug应该说是hbase中会导致数据丢失最大的风险之一，这一点对于每个想使用hbase的开发者来说必须牢记。hbase由于采用了LSM-Tree模型，从架构原理上来说数据几乎没有丢失的可能，但是在实际使用中不小心谨慎就有丢失风险。原因后面会单独强调。TT在预发过程中我们分别因为Meta表损坏以及split方面的bug曾经丢失过数据，因此也单独写了meta表恢复工具，确保今后不发生类似问题(hbase-0.90.5以后的版本都增加了类似工具)。另外，由于我们存放TT的机房并不稳定，发生过很多次宕机事故，甚至发生过假死现象。因此我们也着手修改了一些patch，以提高宕机恢复时间，以及增强了监控的强度。

CTU以及会员中心项目是两个对在线要求比较高的项目，在这两个项目中我们特别对hbase的慢响应问题进行了研究。hbase的慢响应现在一般归纳为四类原因：网络原因、gc问题、命中率以及client的反序列化问题。我们现在对它们做了一些解决方案(后面会有介绍)，以更好地对慢响应有控制力。

和Facebook类似，我们也使用了hbase做为实时计算类项目的存储层。目前对内部己经上线了部分实时项目，比如实时页面点击系统，galaxy实时交易推荐以及直播间等内部项目，用户则是散布到公司内各部门的运营小二们。与facebook的puma不同的是淘宝使用了多种方式做实时计算层，比如galaxy是使用类似affa的actor模式处理交易数据，同时关联商品表等维度表计算排行(TopN)，而实时页面点击系统则是基于twitter开源的storm进行开发，后台通过TT获取实时的日志数据，计算流将中间结果以及动态维表持久化到hbase上，比如我们将rowkey设计为url+userid，并读出实时的数据，从而实现实时计算各个维度上的uv。

最后要特别提一下历史交易订单项目。这个项目实际上也是一个重构项目，目的是从以前的solr+bdb的方案上迁移到hbase上来。由于它关系到己买到页面，用户使用频率非常高，重要程度接近核心应用，对数据丢失以及服务中断是零容忍。它对compact做了优化，避免大数据量的compact在服务时间内发生。新增了定制的filter来实现分页查询应用场景，rowkey上对应用进行了巧妙的设计以避免了冗余数据的传输以及90%以上的读转化成了顺序读。目前该集群存储了超过百亿的订单数据以及数千亿的索引数据，线上故障率为0。

随着业务的发展，目前我们定制的hbase集群己经应用到了线上超过二十个应用，数百台服务器上。包括淘宝首页的商品实时推荐、广泛用于卖家的实时量子统计等应用，并且还有继续增多以及向核心应用靠近的趋势。

（编辑：威海站长网）

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