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1.HBase默认负载均衡策略
1.1 负载均衡总体流程
1.2 不能触发负载均衡的情况
1.3 负载均衡算法
2.自定义的 HBase 负载均衡器的步骤
3.MyCustomBalancer的代码细节
3.1 balanceCluster 方法的作用
3.2balanceCluster 对数据的影响
3.3监控HBase的性能指标
3.3.…目录
1.HBase默认负载均衡策略
1.1 负载均衡总体流程
1.2 不能触发负载均衡的情况
1.3 负载均衡算法
2.自定义的 HBase 负载均衡器的步骤
3.MyCustomBalancer的代码细节
3.1 balanceCluster 方法的作用
3.2balanceCluster 对数据的影响
3.3监控HBase的性能指标
3.3.1 指标介绍
3.3.2 新建 run_canary.sh 的脚本
3.3.3 cron 作业定期执行脚本
3.3.4 解析 Canary 输出
4.注意事项
5.相关资料 1.HBase默认负载均衡策略
HBase通过Region的数量实现负载均衡即通过hbase.master.loadbalancer.class实现自定义负载均衡算法。下面将为大家剖析HBase负载均衡的相关内容以及性能指标。
1.1 负载均衡总体流程 1.2 不能触发负载均衡的情况
HBase系统负载均衡是一个周期性的操作通过负载均衡来均匀分配Region到各个RegionServer上通过hbase.balancer.period属性来控制负载均衡的时间间隔默认是5分钟。触发负载均衡操作是有条件的但是如果发生以下情况则不会触发负载均衡操作 负载均衡自动操作balance_switch关闭即balance_switch falseHBase Master节点正在初始化操作HBase集群中正在执行RIT即Region正在迁移中HBase集群正在处理离线的RegionServer 1.3 负载均衡算法
HBase执行负载均衡操作的时候如何判断各个RegionServer节点上的Region个数是否均衡这里通过以下步骤来判断 计算均衡值的区间范围通过总Region个数以及RegionServer节点个数算出平均Region个数然后在此基础上计算最小值和最大值遍历超过Region最大值的RegionServer节点将该节点上的Region值迁移出去直到该节点的Region个数小于等于最大值的Region遍历低于Region最小值的RegionServer节点分配集群中的Region到这些RegionServer上直到大于等于最小值的Region负责上述操作直到集群中所有的RegionServer上的Region个数在最小值与最大值之间集群才算到达负载均衡之后即使再次手动执行均衡命令HBase底层逻辑判断会执行忽略操作 2.自定义的 HBase 负载均衡器的步骤
集群规模大了以后需要更多细粒度的监控和负载均衡这个时候需要考虑自定义的 HBase 负载均衡器。要使自定义的 HBase 负载均衡器 MyCustomBalancer 生效需要进行几个步骤 编译和打包首先您需要将 MyCustomBalancer 类编译并打包成一个 JAR 文件。这个 JAR 文件应该包含您自定义的负载均衡器类以及可能的任何依赖。 部署 JAR 文件将编译好的 JAR 文件放置在 HBase 集群中的所有节点上。通常这意味着需要将 JAR 文件放置在每个节点的 HBase lib 目录下例如 /path/to/hbase/lib/。 更新 HBase 配置在 HBase 的配置文件 hbase-site.xml 中指定您的自定义负载均衡器类。这告诉 HBase 使用您的负载均衡器而不是默认的。在每个 HBase 节点的配置文件中添加以下配置 propertynamehbase.master.loadbalancer.class/namevalueyour.package.MyCustomBalancer/value
/property请确保 value 中的值匹配您的自定义负载均衡器类的完全限定名。 重启 HBase 集群更改配置文件后您需要重启 HBase 集群以便更改生效。这通常涉及重启 HBase Master 和所有的 RegionServer。 验证重启 HBase 服务后验证自定义负载均衡器是否正在使用。您可以通过查看 HBase Master 的日志来确认是否已成功加载自定义负载均衡器。
3.MyCustomBalancer的代码细节
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration;
import org.apache.hadoop.hbase.ServerName;
import org.apache.hadoop.hbase.client.RegionInfo;
import org.apache.hadoop.hbase.master.LoadBalancer;
import org.apache.hadoop.hbase.master.balancer.BaseLoadBalancer;import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Map;public class MyCustomBalancer extends BaseLoadBalancer {private CanaryDataCollector dataCollector new CanaryDataCollector();Overridepublic void setConf(Configuration conf) {super.setConf(conf ! null ? conf : HBaseConfiguration.create());}Overridepublic void initialize() throws HBaseIOException {// 初始化可以在这里实现一些监控逻辑}Overridepublic ListRegionPlan balanceCluster(MapServerName, ListRegionInfo clusterState) {// 1. 从 Canary 数据收集器获取延时数据MapRegionInfo, Long regionDelays dataCollector.getRegionDelays();// 2. 分析和决策ListRegionPlan plans new ArrayList();if (需要负载均衡) {// 3. 计算出最优的Region迁移方案for (Map.EntryServerName, ListRegionInfo entry : clusterState.entrySet()) {ServerName server entry.getKey();ListRegionInfo regions entry.getValue();for (RegionInfo region : regions) {// 假设逻辑如果一个 RegionServer 上的 Region 数量超过某个阈值则迁移一部分 RegionsLong delay regionDelays.get(region);// 如果延时超过阈值生成迁移计划if (delay ! null delay THRESHOLD) {// 选择一个目标 ServerName 并创建 RegionPlanServerName targetServer ...; // 选择一个目标服务器RegionPlan plan new RegionPlan(region, server, targetServer);plans.add(plan);}}}}}return plans;}private boolean 需要负载均衡() {// 实现监控和分析逻辑// 比如基于 Regions 的大小、读写负载等因素进行判断return true; // 示例代码}
}
3.1 balanceCluster 方法的作用 分析集群状态balanceCluster 方法分析当前集群的状态包括每个 RegionServer 上托管的 Region 数量、Region 的大小、读写负载等。 决定 Region 迁移基于分析的结果balanceCluster 决定是否有必要进行 Region 迁移以及如何迁移。例如如果一个 RegionServer 承载的负载过重方法可能决定将一些 Region 迁移到负载较轻的 RegionServer 上。 生成迁移计划balanceCluster 生成一个 Region 迁移计划该计划由一系列的 RegionPlan 对象组成。每个 RegionPlan 指定了一个 Region 从一个 RegionServer 迁移到另一个 RegionServer。
3.2balanceCluster 对数据的影响 不影响数据完整性负载均衡过程中Region 中存储的数据不会受到影响。HBase 保证了在迁移过程中数据的完整性和一致性。 可能暂时影响可用性在 Region 迁移过程中被迁移的 Region 可能会暂时不可用。这意味着对这些 Region 的读写操作可能会在迁移期间受到影响。 不直接修改数据balanceCluster 方法本身不会修改 Region 中的数据。它只是决定 Region 应该在哪些 RegionServer 之间移动。
3.3 监控HBase的性能指标
3.3.1 指标介绍
HBase系统为了反应集群内部处理请求所耗费的时间提供一个工具类即
org.apache.hadoop.hbase.tool.Canary
如果不知道使用方法通过help命令来查看具体的用法操作命令
hbase org.apache.hadoop.hbase.tool.Canary -help
3.3.2 新建 run_canary.sh 的脚本
#!/bin/bash
# run_canary.sh# 运行 Canary 工具并将输出重定向到日志文件
hbase org.apache.hadoop.hbase.tool.Canary /path/to/canary_output.log 213.3.3 cron 作业定期执行脚本
# 编辑 crontab
crontab -e# 添加一行来每小时运行一次脚本
0 * * * * /path/to/run_canary.sh
3.3.4 解析 Canary 输出
import java.io.BufferedReader;
import java.io.FileReader;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;public class CanaryDataCollector {public MapRegionInfo, Long getRegionDelays() {MapRegionInfo, Long regionDelays new HashMap();String line;try (BufferedReader br new BufferedReader(new FileReader(/path/to/canary_output.log))) {while ((line br.readLine()) ! null) {// 解析每一行来提取 Region 信息和延时// 假设你有一种方法来从一行文本中解析出 RegionInfo 和延时RegionInfo regionInfo ...; // 解析 Region 信息Long delay ...; // 解析延时regionDelays.put(regionInfo, delay);}} catch (Exception e) {e.printStackTrace();}return regionDelays;}
}4.注意事项
请注意自定义负载均衡器的开发和部署是一个高级操作需要对 HBase 有深入的理解。在进行这些更改之前请确保在一个测试环境中进行充分的测试以避免在生产环境中意外影响集群的稳定性和性能。自定义负载均衡器的行为可能会根据负载、数据分布和集群配置的不同而大不相同。 5.相关资料
Apache HBase 负载均衡机制-云社区-华为云
深度剖析HBase负载均衡和性能指标 - 墨天轮
