HDFS3+Hbase2的异构存储

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记录一下1SSD + 2HDD (One_SSD) 策略在HDFS3 + Hbase2 的环境中如何使用, 暂不涉及异构实现的原理和细节

此文作为后面的选DN/选盘分析的铺垫, 先放出来, 后续会补上源码分析, 以及相关改动考虑

0x00. 简介

1. 基本模式

异构存储(Heterogeneous Storage)简单说是很好理解的, 因为分布式系统里一般都有多个副本存储数据, 实际就造成了大量的数据冗余, 如果所有数据都用某种高速存储介质成本太高, 都用低速存储性能太差, 大家希望有一种组合模式, 把使用的数据放高速, 副本的数据放低速存储.

其实感觉也是某种意义上的冷热分离 , 把热数据用更快的介质存储(内存/Flash卡/SSD), 冷数据用HDD存储, 分为几种存储介质:

异构存储(Heterogeneous Storage), 其实我觉得也是某种意义上的冷热分离 (在读多写少的场景下), 把热数据用更快的介质存储(内存/Flash卡/SSD), 冷数据用HDD存储, 分为几种存储介质:

  1. RAM_Disk: 内存类极高速存储.
  2. SSD : 一般指固态硬盘存储 (注意仍然是抽象. 比如Flash卡, 傲腾这种新硬件也算)
  3. Disk : 磁盘, 一般指HDD这类低速存储
  4. Archive : 归档存储(比如历史数据), 代表抽象的冷存储.

对应可以理解为以下的图:

hdfsHS00

目前HDFS3.x版本支持以下组合模式:

  • Hot(默认策略) :热数据模式, 当出现热块, 所有的副本都存储在磁盘 (Disk, 默认代表HDD这类)
  • Cold : 冷数据模式, 所有冷数据块副本存储在Archive中.
  • Warm : 中和模式, 冷热比较均匀的块部分存Disk, 部分存Archive.
  • All_SSD : 所有数据都存SSD
  • One_SSD : 1副本存SSD(通常是优先访问). 其他副本存Disk.
  • Lazy_Persist : 1副本写内存, 然后延时写入Disk (比较危险?)

2. 关注点

我们重点关注的是One_SSD 模式, 并检验是否符合我们的预期:

  1. 设置完成后, Hbase是否读都走了SSD (或者绝大部分走的SSD)
  2. SSD的IOPS不是瓶颈的时候, Hbase的随机读瓶颈在哪. (并发? 读延时?)
  3. 如果某块SSD坏了, 此时访问数据会自动降级到HDD么? 后台会修补这块SSD缺失的数据么 (不会, 需要手动用mover)
  4. HDFS的balance策略, 会影响到ONE_SSD么 (会, 这里后续需要改HDFS代码, 并研究磁盘间的balance策略)

0x02. 具体使用

1. 降级策略

这里是官方给出的几个异构策略的解释表:

策略ID 策略名 块存储 (n副本) 数据降级存储^1^ 副本降级存储^2^
10 One_SSD 1SSD + (n-1) DISK SSD, DISK SSD, DISK
12 All_SSD n * SSD DISK DISK
15 Lazy_Persist 1RAM + (n-1)DISK DISK DISK
  • ^1^理解的是如果SSD上写入数据失败, 则降级为写HDD (这里降级为SSD应该是说一台节点SSD1失败, 优先尝试写SSD2么, 下同)
  • ^2^理解的是如果SSD上写入副本失败, 则降级为写HDD, 不过还是没搞清楚数据降级和副本降级的区别? (待源码确定)

2. 相关配置

首先配置一下磁盘的异构存储. 修改hdfs-site.xml 中dfs.datanode.data.dir 项的值. (通常在/path/to/hadoop3/etc/hadoop/ 下)

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<!-- 假设我们有2SSD盘,4HDD盘,配置为1:2 -->
<property>
  <name>dfs.data.dir</name>
  <value>[SSD]/ssd1/block,[SSD]/ssd2/block,[DISK]/hdd1/block,
         [DISK]/hdd2/block,[DISK]/hdd3/block,[DISK]/hdd4/block
  </value>
</property>

然后, 再使用storagepolicies -setStoragePolicy命令来指定具体的存储策略, 并且指定A目录的策略后, 它的子孙目录也会默认继承A目录的策略, 常用方式:

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# 1.1显示某目录当前策略
hdfs storagepolicies -getStoragePolicy -path path
# 1.2 help显示所有策略信息. (并非显示所有目录策略)
hdfs storagepolicies -listPolicies

# 2.设置策略
hdfs storagepolicies -setStoragePolicy -path path -policy policy  # 实际写法比如
# 2.1具体调整WALs + hbase元信息表 + 点+边/表即可
hdfs storagepolicies -setStoragePolicy -path /home/hbase/WALs -policy ONE_SSD  # 以及data目录
# 2.2 如果现有策略想调整, 无需使用unset, 直接set新策略就行

# 3.重置/清空策略
hdfs storagepolicies -unsetStoragePolicy -path path

# 4.新命令mover,用于扫描不符合策略的文件,并迁移到其他节点 (优先在本机迁移. 比如从本地的SSD --> DISK)
# 比如之前是默认策略, 你希望ONE_SSD马上生效
hdfs mover -p /path/to/move > update.log &
# 命令会启动一个单独的mover经常执行, 输出日志, 目录几T总耗时可能1天+ (建议nohup)
Mover Successful: all blocks satisfy the specified storage policy. Exiting...
Mar 22, 2020 9:54:00 PM  Mover took 19hrs, 15mins, 7sec

# 4.1 move完成后, 使用fsck 查看块的位置和类型是否符合要求
hdfs fsck /path/to/dir -files -locations -blocks

# 4.2 比如你将ONE_SSD改为NONE, 那期望所有的块中应该都不存在SSD, 输出0
hdfs fsck /path/to/dir -files -locations -blocks | grep SSD | wc -l

3. 副本策略

先引用一下之前HDFS默认的副本存放策略, 以常见的1份数据, 3份副本为例. 参考ibm文章

一般情况下replic为 3. HDFS 的副本放置策略是：优先将第一个副本写本地节点，将第二个副本放到本地机架上的另外一个节点，而将第三个副本放到不同机架上的节点。这种方式减少了机架间的写流量，从而提高了写的性能。机架故障的几率远小于节点故障。这种方式并不影响数据可靠性和可用性的限制，并且它确实减少了读操作的网络聚合带宽，因为文件块仅存在两个不同的机架，而不是三个。

文件的副本不是均匀地分布在机架当中，1副本在同一个节点上，1副本在同一个机架上，另外1副本均匀地分布在其他机架上。这种方式提高了写的性能，并且不影响数据的可靠性和读性能

注意: 高版本(HDFS3)的默认放置策略有所不同, 当然没啥本质变化倒是, 之后在Namenode选DN的篇章会单独说, 这里了解即可.

确认当前的文件写到了本机SSD, 副本放在其他的HDD上了

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#fsck命令确定block
hadoop fsck /home/hbase/data -files -locations

4. 记线上的一次升级问题 (可略)

问题描述:

在线上HDFS3+Hbase2升级版本的一次意外操作之后, Hbase存储hfile的目录的存储策略都被修改为了HOT (期望是ONE_SSD), 但是其他的文件夹和它们的父目录都是ONE_SSD的.

问题背景:

那次升级的时候因为配置SSD的path 有误, 导致了一些情况, 虽然不一定和这个问题相关, 也一并记录一下:

  1. 升级时每台机器的4块SSD盘被摘了3个
  2. HDFS的版本从3.0升级到了3.1.2
  3. 升级时Hbase出现过启动失败的情况, 具体原因不确定(日志过期)
  4. 升级完成后, SSD空间不足, 所以我unset了 /home/hbase/data的策略. 只指定单独的几张表 (之前是所有)
  5. 修改策略之后, 使用了mover工具, 对/home/hbase/data进行了实际数据搬运
  6. 搬运完发现所有设置ONE_SSD的hbase表, 它们的hfile 存储的文件夹策略都莫名变成了HOT (导致数据都被从SSD中搬走)
问题尝试:

在给父目录设置策略的时候, 为什么有些子目录没有继承, 按照期望应该是, 普通的目录是没有设置的状态(unset), 那么默认是HOT, 但是实际测试中发现给/path/parent 设置了ONE_SSD 策略, 它的子目录会比如/path/parent/child/xx会出现HOT的策略, 导致实际文件被错误搬运. 这是什么情况呢

这里先从HDFS本身的情况开始分析, 做了以下测试, 都符合预期:

  1. 创建一个多级目录的文件夹, 写入文件A, 只对父目录设置存储策略ONE_SSD, 文件应该自动继承 (√)
  2. 创建另一个文件夹, 设置为HOT策略, 写入文件B, 然后通过cp 或mv命令移动到A所在目录, 期望新移入的文件也是ONE_SSD (√)
  3. 执行mover命令前, fsck查看A/B文件的磁盘, 期望全DISK, 使用mover后, 期望有一个SSD (√)
  4. unsetStoragePolicy命令如果设置给父目录, 那么子目录应该也变为unset状态 (而不是HOT) (√)

验证如下:

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# 1.1 新建一个目录. 创建一个空文件
bin/hadoop fs -mkdir -p /parent/child
bin/hadoop fs -touchz /parent/child/zeroFile

# 1.2 查询当前文件策略 (应为unset)
bin/hdfs  storagepolicies -getStoragePolicy  -path /parent/child/zeroFile
==> The storage policy of /parent/child/zeroFile is unspecified

# 2. 设置/parent为ONE_SSD, 然后确认zeroFile策略为ONE_SSD
bin/hdfs  storagepolicies -setStoragePolicy  -path  /parent -policy ONE_SSD
Set storage policy ONE_SSD on /parent

# 3.1 使用`unsetStoragePolicy`取消ONE_SSD, 查看zeroFile策略
bin/hdfs  storagepolicies -unsetStoragePolicy -path  /parent/
# 3.2 验证发现zeroFile仍然是unset..

# 那为什么线上会出现变成HOT的情况呢? 是mover的bug么?
# 还是HDFS升级时SSD的bug

结论是目前除了发现问题结果比较特殊, 只有hfile的目录被设置为了HOT, 其他因日志缺失, 升级操作偏多导致不好分析, 搜了下也没有相关issue, 先记录一下, 方便以后参考

0x03. 实际测试

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# 1.清除OS的page缓存
echo 1 > /proc/sys/vm/drop_caches

# 2.关闭DB缓存 (BlockCache)
Hbase层面的block缓存(64K)

# 3.关闭Graph缓存
vi hugegraph.properties 

# 设置data & .tmp & WALs的policy (data可根据SSD是否充裕改为具体的表)
bin/hdfs storagepolicies -setStoragePolicy -path /home/hbase/data  -policy ONE_SSD
bin/hdfs storagepolicies -setStoragePolicy -path /home/hbase/.tmp  -policy ONE_SSD
bin/hdfs storagepolicies -setStoragePolicy -path /home/hbase/WALs  -policy ALL_SSD

# 调整hbase compaction的限速,万兆网卡给到300M+ (通过hshell 的命令刷新)
hbase shell>> update_all_config
 
# 给所有数据表做一次major_compaction, 使异构策略生效(可选)

0x04. 其他

下面是图相关的性能监测, 和HDFS异构没有直接关系, 只是测试下换SSD后的实际提升, 后续这部分会移动到单独图的性能分析文章.

当loader线程过大时(比如100) , 会出现不少Broken-pipe, 并且从server来看, 发送请求就少了很多. 说明server或loader本身没有成功处理这么多请求, 并发送给Hbase, 我们采取的思路用Arthas 在Loader & Client这里做一次监听, 在Server的入口处做一次监听, 看看到底是以下哪种情况:

  • Loader就没有成功把请求发送给Server, 中途就中断了
  • Server接收到了过多的请求, 或者是HTTP框架的有界队列满了. 以至于来不及相应处理.
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# 1.loader端
# 1.1 发送请求总入口
monitor *TaskManager submit* -c 10
# 1.2 执行异步的Future监控
monitor *FutureCallback * -c 10
# 1.3 发送给client的入口(尾)
monitor *InsertionTask * -c 10
trace *InsertionTask * -j -n 7


# 2.server端
# 2.1 client调server接口处
monitor com.baidu.hugegraph.api.graph.*API update -c 10
# 2.2 server调hbase接口处
monitor com.baidu.hugegraph.backend.store.hbase.HbaseSessions$Session get -c 10

# 3. Hbase端
monitor org.apache.hadoop.hbase.regionserver.RSRpcServices get -c 10

参考资料:

  1. HDFS官方文档(recommend)
  2. 深入解析HDFS作者blog