眼見不一定為實:調用鏈HBase傾斜修復
hello,大家好,我是小樓。
今天給大家分享一個關於HBase數據傾斜的排查案例,不懂調用鏈?不懂HBase?沒關係,看完包懂~
背景
最近HBase負責人回饋HBase存儲的調用鏈數據偶爾出現極其嚴重的傾斜情況,並且日常的傾斜情況也比較大,講的通俗點就是出現了熱點機器。
舉個例子,有三台HBase機器存儲調用鏈數據,其中大部分數據讀寫都在一台機器上,導致機器負載特別大,經常告警,這就是HBase傾斜,也叫熱點現象。本文主要講述了治理傾斜情況的過程,以及踩的幾個坑。
知識鋪墊
為什麼會出現HBase傾斜的情況呢?既然是調用鏈數據HBase傾斜,那麼首先簡單介紹下幾個調用鏈和HBase的背景知識。
全鏈路追蹤
全鏈路追蹤
可能是一個比較統一的叫法,平常最多的叫法叫調用鏈
,也可能有其他的叫法,不過說的都是同一個東西,本文全都用調用鏈
來指代。
調用鏈是分散式服務化場景下,跨應用的問題排查和性能分析的工具。
說的直白點,就是可以讓你看到你的程式碼邏輯在哪個地方調用了什麼東西,比如在serviceA的methodA的邏輯里,依次調用了redis、mysql、serviceB等,可以看到每個調用的耗時、報錯、出入參、ip地址等資訊,這就是調用鏈。
目前調用鏈有一個統一的標準,以前叫OpenTracing
,現在與其他的一些標準整合進了OpenTelemetry
,不過調用鏈的標準基本沒變。
調用鏈標準的最核心的概念如下,只列出了一些最核心的元素,不代表全部:
- Span:調用鏈最基本的元素就是Span,一次 Dubbo Server 請求處理,一次 HTTP 客戶端請求,乃至一次執行緒池非同步調用都可以作為一個 Span。
- SpanID:一個Span的唯一標識,需要保證全局唯一
- TraceID:一條調用鏈的唯一標識,會在整個調用鏈路中傳遞
- ParentID:父 Span 的 SpanID。當存在 A -> B 這樣的調用關係時,B Span 的 ParentID 是 A Span 的 SpanID。ParentID 用來構造整個調用鏈路的樹形結構。每次發起新的請求時,都要把當前的 SpanID 作為 ParentID 傳遞給下一個 Span。
- Segment:Segment是特殊的Span,一般表示這是一個應用的邊界 Span。如作為 Dubbo Server 的一次請求處理;作為 HTTP Server 的一次請求處理;作為 NSQ Consumer 的一次消息處理等。
- Trace:一條調用鏈就是一條Trace,Trace是一堆Span的集合,每一個Trace理論上來說是一顆樹
下面用一張圖來演示一次簡單的三個服務間的Dubbo調用來展示調用鏈的數據是如何、何時產生的,以及各Span之間是通過什麼關聯起來的,用於深入理解上面的核心概念。
文字描述:外部請求調用了ServiceA.MethodA, SA.MA依次調用了SB.MB、Redis、MySQL, SB.MB調用了SC.MC, SC.MC內部只有計算邏輯。
注意:
- 圖裡Span內容只包含了一部分,不代表全部內容。
- 可能不同的調用鏈系統上報存儲的方式不一樣,有的是每個Segment上報一次,有的是每個Span上報一次,圖中表示的是每個Span上報一次
HBase
網上關於HBase介紹的文章很多,這裡不做詳細的介紹,只是列出來一些基本的概念用於理解。
HBase是一個可以存儲海量數據的資料庫,既然是資料庫,那麼最基本的操作就是添加和查詢
- RowKey
HBase基本的數據操作都是通過RowKey這個東西,RowKey是HBase的一個核心概念,如何設計Rowkey是使用HBase最關鍵的部分。
RowKey在HBase里的作用是什麼?一個是數據的操作要通過rowkey,可以把rowkey理解為mysql的主鍵,有索引的作用,另一個是用來做負載均衡。Rowkey的數據格式是位元組流,也就是byte數組,這個概念很重要。
什麼是byte?就是一個8位字元,值在-128到127之間,所以即使你的rowkey不是那128個ascii碼,也是可以存的,例如你的rowkey有三個位元組,十進位表示分別是-56、-110、-27,發送到HBase也是可以存儲的,不過你要展示出來給人看,可能就不太好展示這個RowKey了。
- Region
Region是HBase數據分片的基本單位,可以把Region理解為HBase的數據分片。
HBase是按什麼來做分片的?如果你有搭建過HBase的話,並且看過HBase的web介面,可以看到Region部分有兩個屬性,Start Key和End Key。
這兩個屬性代表什麼意思?舉個例子,現在有兩個Region,RegionA的StartKey和EndKey是00和01,RegionB的StartKey和EndKey是01和02,你要存兩條數據,RowKey分別是0000ABC和0100DEF,第一條數據就會落到RegionA里,第二條數據就會落到RegionB里,簡單來講就是根據RowKey的前綴來決定這條RowKey落到哪個Region里,如果Rowkey匹配不到任何一個Region,那麼會新建一個Region存儲數據。
當Region的數據量到達某個閾值後,Region會自動分裂為兩個Region,避免性能降低,HBase還有一個功能是預分區,比如在新建Table後,可以在Table里預先指定256個分區,StartKey和EndKey依次是00-01、01-02一直到FE-FF(前提是你的所有的RowKey的前綴都在00-FF區間內),預分區的好處是避免HBase最開始過多的自動分裂,因為分裂時數據是不可用的,過多的分裂會導致性能降低。
問題分析
介紹完了調用鏈和HBase的基本概念,這裡介紹下我們調用鏈系統的存儲架構,以及為什麼會產生傾斜問題。
首先是調用鏈TraceID的設計,格式是 service_name-xx-yy-zz,也就是應用名+時間戳+IP+隨機數。
調用鏈數據存儲有兩部分,一部分在ES,一部分在HBase,為什麼不直接把原始數據存到ES里?因為ES機器比較貴,用的固態盤,為了節省成本。
ES里存儲的是索引數據,也就是一些篩選條件,例如根據appName、startTime、耗時、是否有報錯這些屬性篩選調用鏈,這些可以用來篩選調用鏈的屬性是存儲在ES里的,並且為了節省空間,除了TraceID和SpanID這兩個屬性,其他屬性的doc_value是關掉的,也就是只存了索引,沒有存數據,因為要篩選出來TraceID和SpanID,然後根據這兩個ID去HBase里取原始數據。
HBase里存儲的是HBase的原始數據,除了TraceID和SpanID,因為這兩個屬性的數據在ES里已經有了。HBase里的每條數據是一個Span,每條數據的RowKey是xx-TraceID-SpanID,最開始的兩個字元是TraceID做hash取前兩位,為什麼要做個hash?因為我們TraceID的開頭是應用名,如果不加前面兩位hash值的話,根據HBase存儲數據的策略,前綴一樣的會存儲到一起,也就是同一個應用的Trace會存儲到一起,那麼流量大的應用Trace會很多,這樣就會導致傾斜問題,加兩位hash值可以讓數據分散開,並且同一個TraceID的數據會存儲到一起,可以一次性Scan出來。
既然RowKey的設計已經考慮到了傾斜問題,已經做了hash分散數據,那為什麼日常會存在傾斜問題?而且偶爾會出現很嚴重的傾斜問題?原因是每個Trace的Span數量是不一樣的,有的Trace可能就幾個Span,有的Trace有幾萬個Span,還會出現一種極端情況,一個MQ消費者消費消息後又向好幾個Topic里發送了消息,後續的消費者重複這樣的操作,導致一條消息最終放大了幾萬甚至幾十萬倍,導致一個Trace里有幾十萬甚至幾千萬個Span,這只是其中一種場景,也可能業務開發做了什麼騷操作,也會導致一個Trace包含的Span數量非常多,那麼根據現在的存儲架構,同一個Trace的數據會存儲到一起,這就導致了傾斜問題。
方案設計
在定位到問題後,最直接的想法就是徹底打散RowKey,也就是把SpanID的MD5當作RowKey,因為SpanID是全局唯一的,所以MD5必然是徹底打散的,不過這樣做有一個壞處,就是數據徹底打散後,要查出一整個Trace的話,就得一個Span一個Span去查,不像之前的RowKey設計可以一次性Scan出來。
為了知道這樣查詢性能有多慢,特意做了一次性能測試,結果如下:
span數量(個) | scan(ms) | search_es(ms) | gets(ms) | gets_parallel_batch100(ms) | gets_parallel_batch200(ms) | gets_parallel_batch300(ms) | gets_parallel_batch500(ms) |
---|---|---|---|---|---|---|---|
100 | 5 | 12 | 12+10 | ||||
265 | 10 | 20 | 20+25 | 20+10 | 20+15 | ||
336 | 10 | 20 | 20+28 | 20+10 | 20+15 | ||
562 | 10 | 25 | 25+45 | 25+15 | 25+15 | 25+23 | |
1759 | 30 | 57 | 57+130 | 57+38 | 57+40 | 57+45 | 57+45 |
2812 | 70 | 85 | 85+210 | 85+70 | 85+70 | 85+70 | 85+70 |
8000 | 170 | 210 | 210+700 | 210+180 | 210+180 | 210+180 | 210+200 |
之前的設計查詢一整個Trace的步驟就是直接用TraceID去HBase里scan,不用查詢ES,也就是第二列的耗時。
如果改成一個Span一個Span去查的話,查詢步驟變成了兩步,第一步先用TraceID從ES里查詢出這個Trace所有的SpanID,然後再根據SpanID去HBase里批量gets,表格里的後5列就是兩步查詢的耗時,加號前面是查詢ES的耗時,加號後面是HBase批量gets的耗時。第四列表示串列gets,後四列表示並行gets,並對不同batch的大小做了測試。
根據測試結果,串列gets的性能要比並行gets的性能低3-4倍,所以不考慮串列gets。並行batch的大小對性能影響不大,並且最終耗時相比只scan的耗時也就增大一倍,例如查詢8000個Span,前後方案查詢耗時對比為170ms:390ms,實際上用戶感知不到,所以方案就定為用MD5徹底打散數據。
踩的坑
在開發完成後,在測試環境測試無誤後就直接發了線上,由於最開始不太了解HBase的Region相關的概念,所以誤以為RowKey改成MD5後傾斜情況會直接消失,就直接發布了HBase數據寫入的服務,發布後HBase那邊立刻出現了非常嚴重的傾斜情況,導致HBase寫入超時,kafka堆積,趕緊回滾了,HBase負責人查看監控發現大部分數據寫入到了一台機器上。
為什麼會出現這種情況?測試環境為什麼沒有出現這個問題?
根據上面介紹的HBase的Region相關的概念,出現這種情況的原因可能是RowKey沒有匹配到任何一個Region,所以數據寫入到了新建的Region上,也就是一台機器上。
但是程式碼里寫的明明就是MD5,並且在測試環境測試無誤,之前的RowKey方案的前兩位hash在00-FF之間,MD5的前綴肯定也在00-FF之間啊,按理說肯定可以匹配到一個Region的,為什麼還會寫到新的Region里?直接上程式碼
import org.apache.commons.codec.digest.DigestUtils;
// 用spanId的MD5值當作RowKey,寫入到HBase里
public static byte[] rowKeyMD5(String spanId) {
// DigestUtils只是JDK加密包的封裝,底層還是調用JDK本身的MD5加密
return DigestUtils.md5(spanId);
}
DigestUtils是org.apache.commons.codec.digest.DigestUtils包裡帶的,實際還是調用的JDK自帶的MD5庫,等同於如下的寫法
import java.security.MessageDigest;
// MessageDigest是JDK自帶的加密包,裡面有MD5加密演算法
MessageDigest.getInstance("md5").digest(spanId.getBytes(StandardCharsets.UTF_8));
調試一波,發現了問題,這裡用一個簡單的demo演示下,邏輯就是用md5加密”abc”這個字元串
一般我們看到的
加密後的MD5是16個或者32個0-F之間的字元,0-F的ASCII碼是48-57和97-102,但是加密後的byte數組有的byte是負的,那加密出來的這16個byte是什麼玩意?雖然繼續看了MD5加密的源碼,但是水平不足,看不懂加密原理。。。
看到加密後的byte數組應該就可以知道了為什麼一發布就嚴重熱點了,因為byte數組裡面的東西根本不是正常的0-F之間的字元,雖然hbase的rowkey是只要是byte(-127~128)就行,但是現在MD5加密出的byte數組匹配不到原有的Region的StartKey和EndKey,全都寫到新建的Region里了,那麼我只需要把RowKey搞成MD5的16進位字元不就可以匹配到原有的Region了么?
那麼Java怎麼MD5加密出一般我們看到的那種16進位字元的呢?比較方便的寫法是
import org.apache.commons.codec.binary.Hex;
Hex.encodeHex(DigestUtils.md5(str));
那麼看下encodeHex里是怎麼把md5byte數組轉成十六進位字元串的
每個byte是8位,但是每個16進位字元,也就是0-F只需要四位bit就可以表示,所以一個byte可以表示兩個16進位字元,也就是我們日常寫的0xFF表示一個byte,上面的邏輯就是把一個byte的前四位和後四位分開,分別表示一個16進位字元,那麼16個byte就可以拆成32個16進位字元,這就對上了,接下來看下encodeHex的輸出
abc經過MD5加密後的16進位字元串是900150983cd24fb0d6963f7d28e17f72,我們按照encodeHex的邏輯來手動拆下byte看看對不對的上
首先看bs[0],也就是-112,用二進位表示就是10010000,注意,這是個補碼,簡單解釋下原碼和補碼,電腦中的數值都是用二進位補碼來存儲的,正數的補碼是它本身,也就是它的原碼,負數的補碼是它的原碼除了符號位取反加1,詳細的可以去看看電腦基礎的書籍。
那麼-112的原碼就是11110000,補碼就是10010000,拆成兩部分也就是1001和0000,也就是9和0,跟16進位字元串的前兩位,也就是90,對上了。
再拆下bs[1],也就是1,用二進位表示就是00000001,拆成兩部分也就是0000和0001,也就是0和1,跟16進位字元串的三四位,也就是01,對上了
再拆下bs[2],也就是80,用二進位表示就是01010000,拆成兩部分也就是0101和0000,也就是5和0,跟16進位字元串的五六位,也就是50,對上了
後面的同理,就不寫了,看到這裡我們就知道了那個16長度的byte數組到底是什麼玩意,就是把每兩個16進位字元合併成了一個byte
所以,我們經常以為或經常看到Java中的MD5每一位都是0-F的字元串是經過了encodeHex處理,但RowKey實際上用的是處理之前的byte[],它並不在0-F這個範圍
改進
知道原因後,把RowKey的MD5改成十六進位字元,重新發布,果然沒有出現嚴重熱點問題,監控曲線跟之前一樣,說明復用了已有的Region,日常傾斜情況需要跑一段時間才可以解決。
總結
- HBase的RowKey設計是使用HBase最最重要的地方
- 注意Java的MD5加密出來的東西不一定是你想要的
- 其實直接使用那個16長度的byte數組當作RowKey也可以,雖然基本不會復用已有的Region,不過要一點一點的灰度發布才可以
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