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【稿件】李鈺，花名絕頂，WOTA全球架構(gòu)與運維技術(shù)峰會分享嘉賓，現(xiàn)任阿里巴巴搜索事業(yè)部高級技術(shù)專家，HBase開源社區(qū)PMC & committer。開源技術(shù)愛好者，主要關(guān)注分布式系統(tǒng)設(shè)計、大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)平臺建設(shè)等領(lǐng)域。連續(xù)3年基于HBase/HDFS設(shè)計和開發(fā)存儲系統(tǒng)應對雙十一訪問壓力，具備豐富的大規(guī)模集群生產(chǎn)實戰(zhàn)經(jīng)驗。
HBase作為淘寶全網(wǎng)索引構(gòu)建以及在線機器學習平臺的核心存儲系統(tǒng)，是阿里搜索基礎(chǔ)架構(gòu)的重要組成部分。本文我們將介紹HBase在阿里搜索的歷史、規(guī)模，應用的場景以及在實際應用當中遇到的問題和優(yōu)化。
HBase在阿里搜索的歷史、規(guī)模和服務(wù)能力
歷史：阿里搜索于2010年開始使用HBase，從最早到目前已經(jīng)有十余個版本。目前使用的版本是在社區(qū)版本的基礎(chǔ)上經(jīng)過大量優(yōu)化而成。社區(qū)版本建議不要使用1.1.2版本，有較嚴重的性能問題， 1.1.3以后的版本體驗會好很多。
集群規(guī)模：目前，僅在阿里搜索節(jié)點數(shù)就超過3000個，***集群超過1500個。阿里集團節(jié)點數(shù)遠遠超過這個數(shù)量。
服務(wù)能力：去年雙十一，阿里搜索離線集群的吞吐峰值一秒鐘訪問超過4000萬次，單機一秒鐘吞吐峰值達到10萬次。還有在CPU使用量超過70%的情況下，單cpu core還可支撐 8000+ QPS。
HBase在阿里搜索的角色和主要應用場景
角色：HBase是阿里搜索的核心存儲系統(tǒng)，它和計算引擎緊密結(jié)合，主要服務(wù)搜索和推薦的業(yè)務(wù)。
HBase在搜索和推薦的應用流程
如上圖，是HBase在搜索和推薦的應用流程。在索引構(gòu)建流程中會從線上MySQL等數(shù)據(jù)庫中存儲的商品和用戶產(chǎn)生的所有線上數(shù)據(jù)通過流式的方式導入到HBaes中，并提供給搜索引擎構(gòu)建索引。在推薦流程中，機器學習平臺Porshe會將模型和特征數(shù)據(jù)存儲在HBase里，并將用戶點擊數(shù)據(jù)實時的存入HBase，通過在線training更新模型，提高線上推薦的準確度和效果。
應用場景一：索引構(gòu)建。淘寶和天貓有各種各樣的的線上數(shù)據(jù)源，這取決于淘寶有非常多不同的線上店鋪和各種用戶訪問。
索引構(gòu)建應用場景
如上圖，在夜間我們會將數(shù)據(jù)從HBase批量導出，供給搜索引擎來構(gòu)建全量索引。而在白天，線上商品、用戶信息等都在不停的變化，這些動態(tài)的變化數(shù)據(jù)也會從線上存儲實時的更新到HBase并觸發(fā)增量索引構(gòu)建，進而保證搜索結(jié)果的實時性。
目前，可以做到端到端的延時控制在秒級，即庫存變化，產(chǎn)品上架等信息在服務(wù)端更新后，迅速的可在用戶終端搜索到。
索引構(gòu)建應用場景抽象圖
如上圖，整個索引構(gòu)建過程可以抽象成一個持續(xù)更新的流程。如把全量和增量看做是一個Join，線上有不同的數(shù)據(jù)源且實時處于更新狀態(tài)，整個過程是長期持續(xù)的過程。這里，就凸顯出HBase和流式計算引擎相結(jié)合的特點。
應用場景二：機器學習。這里舉一個簡單的機器學習示例：用戶想買一款三千元的手機，于是在淘寶按照三千元的條件篩選下來，但是沒有中意的。之后 ，用戶會從頭搜索，這時就會利用機器學習模型把三千塊錢左右的手機排在搜索結(jié)果的靠前位置，也就是用前一個搜索結(jié)果來影響后一個搜索結(jié)果的排序。
分析線上日志
如上圖，分析線上日志，歸結(jié)為商品和用戶兩個緯度，導入分布式、持久化消息隊列，存放到HBase上。隨線上用戶的點擊行為日志來產(chǎn)生數(shù)據(jù)更新，對應模型隨之更新，進行機器學習訓練，這是一個反復迭代的過程。
HBase在阿里搜索應用中遇到的問題和優(yōu)化
HBase架構(gòu)分層。在說問題和優(yōu)化之前，先來看HBase的架構(gòu)圖，大致分為如下幾個部分：
HBase的架構(gòu)圖
首先是API，一些應用程序編程接口。RPC，這里把遠程過程調(diào)用協(xié)議分為客戶端會發(fā)起訪問與服務(wù)端來處理訪問兩部分。MTTR故障恢復、Replication數(shù)據(jù)復制、表處理等，這些都是分布式管理的范疇。中間Core是核心的數(shù)據(jù)處理流程部分，像寫入、查詢等，***層是HDFS（分布式文件系統(tǒng)）。HBase在阿里搜索應用中遇到的問題和優(yōu)化有很多，下面挑選近期比較重點的RPC的瓶頸和優(yōu)化、異步與吞吐、GC與毛刺、IO隔離與優(yōu)化、IO利用這五方面進行展開。
問題與優(yōu)化一：RPC的瓶頸和優(yōu)化
RPC Server線程模型
PPC服務(wù)端的實際問題是原有RpcServer線程模型效率較低，如上圖，可以看到整個過程通常很快，但會由不同的線程來處理，效率非常低。基于Netty重寫之后，可以更高效的復用線程，實現(xiàn)HBase RpcServer。使得RPC平均響應時間從0.92ms下降到0.25ms，吞吐能力提高接近2倍。
問題與優(yōu)化二：異步與吞吐
RPC的客戶端存在的實際問題是流式計算對于實時性的要求很高、分布式系統(tǒng)無法避免秒級毛刺、同步模式對毛刺敏感，吞吐存在瓶頸。優(yōu)化手段就是基于netty實現(xiàn)non-blocking client，基于protobuf的non-blocking Stub/RpcCallback實現(xiàn)callback回調(diào)，當和flink集成后實測吞吐較同步模式提高2倍。
問題與優(yōu)化三： GC與毛刺
如上圖，這部分的實際問題是PCIe-SSD的高IO吞吐能力下，讀cache的換入換出速率大幅提高、堆上的cache內(nèi)存回收不及時，導致頻繁的CMS gc甚至fullGC。優(yōu)化手段是實現(xiàn)讀路徑E2E的offheap，使得Full和CMS gc頻率降低200%以上、讀吞吐提高20%以上。
如上圖，是線上的一個結(jié)果，QPS之前是17.86M，優(yōu)化之后是25.31M。
問題與優(yōu)化四： IO隔離與優(yōu)化
HBase本身對IO非常敏感，磁盤打滿會造成大量毛刺。在計算存儲混合部署環(huán)境下，MapReduce作業(yè)產(chǎn)生的shuffle數(shù)據(jù)和HBase自身Flush/Compaction這兩方面都是大IO來源。
如何規(guī)避這些影響呢？利用HDFS的Heterogeneous Storage功能，對WAL(write-ahead-log)和重要業(yè)務(wù)表的HFile使用ALL_SSD策略、普通業(yè)務(wù)表的HFile使用ONE_SSD策略，保證Bulkload支持指定storage policy。同時，確保MR臨時數(shù)據(jù)目錄(mapreduce.cluster.local.dir)只使用SATA盤。
HBase集群IO隔離后的毛刺優(yōu)化效果
對于HBase自身的IO帶來的影響，采用Compaction限流、Flush限流和Per-CF flush三大手段。上圖為線上效果，綠線從左到右分別是響應時間、處理時間和等待時間的p999數(shù)據(jù)，以響應時間為例，99.9%的請求不會超過250ms。
問題與優(yōu)化五： IO利用
HDFS寫3份副本、通用機型有12塊HDD盤、SSD的IO能力遠超HDD。如上圖，實際問題是單WAL無法充分使用磁盤IO。
如上圖，為了充分利用IO，我們可以通過合理映射對region進行分組，來實現(xiàn)多WAL?；贜amespace的WAL分組，支持App間IO隔離。從上線效果來看，全HDD盤下寫吞吐提高20%，全SSD盤下寫吞吐提高40%。線上寫入平均響應延時從0.5ms下降到0.3ms。
開源&未來
為什么要擁抱開源？其一，試想如果大家做了優(yōu)化都不拿出來，認為這是自己強于別人的優(yōu)勢，結(jié)果會怎樣？如果大家把自己的優(yōu)勢都拿出來分享，得到的會是正向的反饋。其二， HBase的團隊一般都比較小，人員流失會產(chǎn)生很大的損失。如把內(nèi)容貢獻給社區(qū)，代碼的維護成本可以大大降低。開源一起做，比一個公司一個人做要好很多，所以我們要有貢獻精神。
未來，一方面，阿里搜索會進一步把PPC服務(wù)端也做異步，把HBase內(nèi)核用在流式計算、為HBase提供嵌入式的模式。另一方面，嘗試更換HBase內(nèi)核，用新的DB來替代，達到更高的性能。
讓我們共同期待， 2017年8月4號于深圳舉行的HBaseCon Asia，現(xiàn)場見！??！
以上內(nèi)容根據(jù)絕頂老師在WOTA2017 “大數(shù)據(jù)系統(tǒng)架構(gòu)”專場的演講內(nèi)容整理。
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新聞標題：HBase在阿里搜索中的應用實踐
文章路徑：http://www.dlmjj.cn/article/djehope.html
