hello,大家好,我是小樓,
今天給大家分享一個關于HBase資料傾斜的排查案例,不懂呼叫鏈?不懂HBase?沒關系,看完包懂~
背景
最近HBase負責人反饋HBase存盤的呼叫鏈資料偶爾出現極其嚴重的傾斜情況,并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,有三臺HBase機器存盤呼叫鏈資料,其中大部分資料讀寫都在一臺機器上,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程序,以及踩的幾個坑,
知識鋪墊
為什么會出現HBase傾斜的情況呢?既然是呼叫鏈資料HBase傾斜,那么首先簡單介紹下幾個呼叫鏈和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,平常最多的叫法叫呼叫鏈,也可能有其他的叫法,不過說的都是同一個東西,本文全都用呼叫鏈來指代,
呼叫鏈是分布式服務化場景下,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代碼邏輯在哪個地方呼叫了什么東西,比如在serviceA的methodA的邏輯里,依次呼叫了redis、mysql、serviceB等,可以看到每個呼叫的耗時、報錯、出入參、ip地址等資訊,這就是呼叫鏈,
目前呼叫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,不過呼叫鏈的標準基本沒變,
呼叫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:呼叫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,乃至一次執行緒池異步呼叫都可以作為一個 Span,
- SpanID:一個Span的唯一標識,需要保證全域唯一
- TraceID:一條呼叫鏈的唯一標識,會在整個呼叫鏈路中傳遞
- ParentID:父 Span 的 SpanID,當存在 A -> B 這樣的呼叫關系時,B Span 的 ParentID 是 A Span 的 SpanID,ParentID 用來構造整個呼叫鏈路的樹形結構,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 的一次訊息處理等,
- Trace:一條呼叫鏈就是一條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呼叫來展示呼叫鏈的資料是如何、何時產生的,以及各Span之間是通過什么關聯起來的,用于深入理解上面的核心概念,

文字描述:外部請求呼叫了ServiceA.MethodA, SA.MA依次呼叫了SB.MB、Redis、MySQL, SB.MB呼叫了SC.MC, SC.MC內部只有計算邏輯,
注意:
- 圖里Span內容只包含了一部分,不代表全部內容,
- 可能不同的呼叫鏈系統上報存盤的方式不一樣,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
網上關于HBase介紹的文章很多,這里不做詳細的介紹,只是列出來一些基本的概念用于理解,
HBase是一個可以存盤海量資料的資料庫,既然是資料庫,那么最基本的操作就是添加和查詢
- RowKey
HBase基本的資料操作都是通過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里的作用是什么?一個是資料的操作要通過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的資料格式是位元組流,也就是byte陣列,這個概念很重要,
什么是byte?就是一個8位字符,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,十進制表示分別是-56、-110、-27,發送到HBase也是可以存盤的,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資料分片的基本單位,可以把Region理解為HBase的資料分片,
HBase是按什么來做分片的?如果你有搭建過HBase的話,并且看過HBase的web界面,可以看到Region部分有兩個屬性,Start Key和End Key,
這兩個屬性代表什么意思?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,你要存兩條資料,RowKey分別是0000ABC和0100DEF,第一條資料就會落到RegionA里,第二條資料就會落到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,那么會新建一個Region存盤資料,
當Region的資料量到達某個閾值后,Region會自動分裂為兩個Region,避免性能降低,HBase還有一個功能是預磁區,比如在新建Table后,可以在Table里預先指定256個磁區,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),預磁區的好處是避免HBase最開始過多的自動分裂,因為分裂時資料是不可用的,過多的分裂會導致性能降低,

問題分析
介紹完了呼叫鏈和HBase的基本概念,這里介紹下我們呼叫鏈系統的存盤架構,以及為什么會產生傾斜問題,
首先是呼叫鏈TraceID的設計,格式是 service_name-xx-yy-zz,也就是應用名+時間戳+IP+亂數,
呼叫鏈資料存盤有兩部分,一部分在ES,一部分在HBase,為什么不直接把原始資料存到ES里?因為ES機器比較貴,用的固態盤,為了節省成本,
ES里存盤的是索引資料,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呼叫鏈,這些可以用來篩選呼叫鏈的屬性是存盤在ES里的,并且為了節省空間,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,沒有存資料,因為要篩選出來TraceID和SpanID,然后根據這兩個ID去HBase里取原始資料,
HBase里存盤的是HBase的原始資料,除了TraceID和SpanID,因為這兩個屬性的資料在ES里已經有了,HBase里的每條資料是一個Span,每條資料的RowKey是xx-TraceID-SpanID,最開始的兩個字符是TraceID做hash取前兩位,為什么要做個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存盤資料的策略,前綴一樣的會存盤到一起,也就是同一個應用的Trace會存盤到一起,那么流量大的應用Trace會很多,這樣就會導致傾斜問題,加兩位hash值可以讓資料分散開,并且同一個TraceID的資料會存盤到一起,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分散資料,那為什么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消費者消費訊息后又向好幾個Topic里發送了訊息,后續的消費者重復這樣的操作,導致一條訊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么騷操作,也會導致一個Trace包含的Span數量非常多,那么根據現在的存盤架構,同一個Trace的資料會存盤到一起,這就導致了傾斜問題,
方案設計
在定位到問題后,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是全域唯一的,所以MD5必然是徹底打散的,不過這樣做有一個壞處,就是資料徹底打散后,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驗,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,然后再根據SpanID去HBase里批量gets,表格里的后5列就是兩步查詢的耗時,加號前面是查詢ES的耗時,加號后面是HBase批量gets的耗時,第四串列示串行gets,后四串列示并行gets,并對不同batch的大小做了測驗,
根據測驗結果,串行gets的性能要比并行gets的性能低3-4倍,所以不考慮串行gets,并行batch的大小對性能影響不大,并且最終耗時相比只scan的耗時也就增大一倍,例如查詢8000個Span,前后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徹底打散資料,
踩的坑
在開發完成后,在測驗環境測驗無誤后就直接發了線上,由于最開始不太了解HBase的Region相關的概念,所以誤以為RowKey改成MD5后傾斜情況會直接消失,就直接發布了HBase資料寫入的服務,發布后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資料寫入到了一臺機器上,
為什么會出現這種情況?測驗環境為什么沒有出現這個問題?
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,所以資料寫入到了新建的Region上,也就是一臺機器上,
但是代碼里寫的明明就是MD5,并且在測驗環境測驗無誤,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,為什么還會寫到新的Region里?直接上代碼
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,底層還是呼叫JDK本身的MD5加密
return DigestUtils.md5(spanId);
}
DigestUtils是org.apache.commons.codec.digest.DigestUtils包里帶的,實際還是呼叫的JDK自帶的MD5庫,等同于如下的寫法
import java.security.MessageDigest;
// MessageDigest是JDK自帶的加密包,里面有MD5加密演算法
MessageDigest.getInstance("md5").digest(spanId.getBytes(StandardCharsets.UTF_8));
除錯一波,發現了問題,這里用一個簡單的demo演示下,邏輯就是用md5加密"abc"這個字串

一般我們看到的加密后的MD5是16個或者32個0-F之間的字符,0-F的ASCII碼是48-57和97-102,但是加密后的byte陣列有的byte是負的,那加密出來的這16個byte是什么玩意?雖然繼續看了MD5加密的原始碼,但是水平不足,看不懂加密原理,,,
看到加密后的byte陣列應該就可以知道了為什么一發布就嚴重熱點了,因為byte陣列里面的東西根本不是正常的0-F之間的字符,雖然hbase的rowkey是只要是byte(-127~128)就行,但是現在MD5加密出的byte陣列匹配不到原有的Region的StartKey和EndKey,全都寫到新建的Region里了,那么我只需要把RowKey搞成MD5的16進制字符不就可以匹配到原有的Region了么?
那么Java怎么MD5加密出一般我們看到的那種16進制字符的呢?比較方便的寫法是
import org.apache.commons.codec.binary.Hex;
Hex.encodeHex(DigestUtils.md5(str));
那么看下encodeHex里是怎么把md5byte陣列轉成十六進制字串的

每個byte是8位,但是每個16進制字符,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進制字符,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的前四位和后四位分開,分別表示一個16進制字符,那么16個byte就可以拆成32個16進制字符,這就對上了,接下來看下encodeHex的輸出

abc經過MD5加密后的16進制字串是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,用二進制表示就是10010000,注意,這是個補碼,簡單解釋下原碼和補碼,計算機中的數值都是用二進制補碼來存盤的,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,詳細的可以去看看計算機基礎的書籍,
那么-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進制字串的前兩位,也就是90,對上了,
再拆下bs[1],也就是1,用二進制表示就是00000001,拆成兩部分也就是0000和0001,也就是0和1,跟16進制字串的三四位,也就是01,對上了
再拆下bs[2],也就是80,用二進制表示就是01010000,拆成兩部分也就是0101和0000,也就是5和0,跟16進制字串的五六位,也就是50,對上了
后面的同理,就不寫了,看到這里我們就知道了那個16長度的byte陣列到底是什么玩意,就是把每兩個16進制字符合并成了一個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的字串是經過了encodeHex處理,但RowKey實際上用的是處理之前的byte[],它并不在0-F這個范圍
改進
知道原因后,把RowKey的MD5改成十六進制字符,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陣列當作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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標籤:Java
