hbase源码系列(十)HLog与日志恢复

作者:岑玉海

出处:https://www.cnblogs.com/cenyuhai/tag/hbase%E6%BA%90%E7%A0%81%E7%B3%BB%E5%88%97/


Hbase 版本:0.96

HLog概述

hbase在写入数据之前会先写入MemStore,成功了再写入HLog,当MemStore的数据丢失的时候,还可以用HLog的数据来进行恢复,下面先看看HLog的图。

旧版的HLog是实际上是一个SequceneFile,0.96的已经使用Protobuf来进行序列化了。从Writer和Reader上来看HLog的都是Entry的,换句话说就是,它的每一条记录就是一个Entry。

 class Entry implements Writable {
    private WALEdit edit;
    private HLogKey key;
}

所以上面那个图已经不准确了,HLogKey没变,但是Value缺不是KeyValue,而是WALEdit。

下面我们看看HLogKey的五要素,region、tableName、log的顺序、写入时间戳、集群id。


public HLogKey(final byte [] encodedRegionName, final TableName tablename, long logSeqNum, final long now, List<UUID> clusterIds){ init(encodedRegionName, tablename, logSeqNum, now, clusterIds); } protected void init(final byte [] encodedRegionName, final TableName tablename, long logSeqNum, final long now, List<UUID> clusterIds) { this.logSeqNum = logSeqNum; this.writeTime = now; this.clusterIds = clusterIds; this.encodedRegionName = encodedRegionName; this.tablename = tablename; }

下面看看WALEdit的属性, 这里只列出来一个重要的,它是内部持有的一群KeyValue。。

public class WALEdit implements Writable, HeapSize {
……private final ArrayList kvs = new ArrayList();

HLog的具体实现类是FSHLog,一个Region Server有两个FSHLog,一个负责RS上面所有的用户region的日志,一个负责RS上面的META表的region的日志。

对于日志来说,我们关心的是它如何保证一致性和准确性,在需要它的时候可以发挥救命作用。

HLog同步

对于meta region的HLog写入之后,它会立即同步到硬盘,非meta表的region,它会先把Entry添加到一个队列里面等待同步。


while(!this.isInterrupted() && !closeLogSyncer.get()) { try { if (unflushedEntries.get() <= syncedTillHere) { synchronized (closeLogSyncer) { closeLogSyncer.wait(this.optionalFlushInterval); } }// 同步已经添加的entry sync(); } catch (IOException e) { LOG.error("Error while syncing, requesting close of hlog ", e); requestLogRoll(); Threads.sleep(this.optionalFlushInterval); } }

它这里是有一个判断条件的,如果判断条件不成立就立即同步,等待this.optionalFlushInterval时间,默认的同步间隔是1000,它是通过参数hbase.regionserver.optionallogflushinterval设置。unflushedEntries是一个AtomicLong在写入entry的时候递增,syncedTillHere是一个volatile long,同步完成之后也是变大,因为可能被多个线程调用同步操作,所以它是volatile的,从条件上来看,如果没有日志需要同步就等待一秒再进行判断,如果有日志需要同步,也是立马就写入硬盘的,如果发生错误,就是调用requestLogRoll方法,进行回滚,这个回滚比较有意思,它是跑过去flush掉MemStore中的数据,把他们写入硬盘。

下面是回滚的方法。中间我忽略了几步,然后找到LogRoller中的这段代码。

 byte [][] regionsToFlush = getWAL().rollWriter(rollLog.get());
        if (regionsToFlush != null) {
          for (byte [] r: regionsToFlush) scheduleFlush(r);
}

找出来需要flush的region,然后计划flush。

regions = findMemstoresWithEditsEqualOrOlderThan(this.outputfiles.firstKey(),
          this.oldestUnflushedSeqNums);

static byte[][] findMemstoresWithEditsEqualOrOlderThan(
      final long walSeqNum, final Map<byte[], Long> regionsToSeqNums) {
    List<byte[]> regions = null;
    for (Map.Entry<byte[], Long> e : regionsToSeqNums.entrySet()) {
      //逐个对比,找出小于已输出为文件的最小的seq id的region
      if (e.getValue().longValue() <= walSeqNum) {
        if (regions == null) regions = new ArrayList<byte[]>();
        regions.add(e.getKey());
      }
    }
    return regions == null ? null : regions
        .toArray(new byte[][] { HConstants.EMPTY_BYTE_ARRAY });
}

逐个对比,找出来未flush MemStore的比输出的文件的HLog流水号还小的region,当它准备flush MemStore之前会调用startCacheFlush方法来把region从oldestUnflushedSeqNums这个map当中去除,添加到已经flush的map当中。

从日志恢复

看过《HMaster启动过程》的童鞋都知道,如果之前有region失败的话,在启动之前会把之前的HLog进行split,把属于该region的为flush过的日志提取出来,然后生成一个新的HLog到recovered.edits目录下,中间的过程控制那块有点儿类似于snapshot的那种,在zk里面建立一个splitWAL节点,在这个节点下面建立任务,不一样的是,snapshot那块是自己处理自己的,这里是别人的闲事它也管,处理完了之后就更新这个任务的状态了,没有snapshot那么复杂的交互过程。

那啥时候会用到这个呢,在region打开的时候,我们从HRegionServer的openRegion方法一路跟踪,中间历经OpenMetaHandler,再到HRegion.openHRegion方法,终于在initializeRegionStores方法里面找到了那么一句话。

     // 如果recovered.edits有日志的话,就恢复日志
    maxSeqId = Math.max(maxSeqId, replayRecoveredEditsIfAny(
        this.fs.getRegionDir(), maxSeqIdInStores, reporter, status));

高潮来了!!!


HLog.Reader reader = null; try { //创建reader读取hlog reader = HLogFactory.createReader(fs, edits, conf); long currentEditSeqId = -1; long firstSeqIdInLog = -1; long skippedEdits = 0; long editsCount = 0; long intervalEdits = 0; HLog.Entry entry; Store store = null; boolean reported_once = false; try {//逐个读取 while ((entry = reader.next()) != null) { HLogKey key = entry.getKey(); WALEdit val = entry.getEdit(); //实例化firstSeqIdInLog if (firstSeqIdInLog == -1) { firstSeqIdInLog = key.getLogSeqNum(); } boolean flush = false; for (KeyValue kv: val.getKeyValues()) { // 从WALEdits里面取出kvs if (kv.matchingFamily(WALEdit.METAFAMILY) || !Bytes.equals(key.getEncodedRegionName(), this.getRegionInfo().getEncodedNameAsBytes())) {//是meta表的kv就有compaction CompactionDescriptor compaction = WALEdit.getCompaction(kv); if (compaction != null) { //完成compaction未完成的事情,校验输入输出文件,完成文件替换等操作 completeCompactionMarker(compaction); } skippedEdits++; continue; } // 获得kv对应的store if (store == null || !kv.matchingFamily(store.getFamily().getName())) { store = this.stores.get(kv.getFamily()); } if (store == null) { // 应该不会发生,缺少它对应的列族 skippedEdits++; continue; } // seq id小,呵呵,说明已经被处理过了这个日志 if (key.getLogSeqNum() <= maxSeqIdInStores.get(store.getFamily().getName())) { skippedEdits++; continue; } currentEditSeqId = key.getLogSeqNum(); // 这个就是我们要处理的日志,添加到MemStore里面就ok了 flush = restoreEdit(store, kv); editsCount++; } //MemStore太大了,需要flush掉 if (flush) internalFlushcache(null, currentEditSeqId, status); } } catch (IOException ioe) { // 就是把名字改了,然后在后面加上".时间戳",这个有毛意思? if (ioe.getCause() instanceof ParseException) { Path p = HLogUtil.moveAsideBadEditsFile(fs, edits); msg = "File corruption encountered! " + "Continuing, but renaming " + edits + " as " + p; } else {// 不知道是啥错误,抛错误吧,处理不了 throw ioe; } } status.markComplete(msg); return currentEditSeqId; } finally { status.cleanup(); if (reader != null) { reader.close(); } }

呵呵,读取recovered.edits下面的日志,符合条件的就加到MemStore里面去,完成之后,就把这些文件删掉。大家也看到了,这里通篇讲到一个logSeqNum,哪里都有它的身影,它实际上是FSHLog当中的一个递增的AtomicLong,每当往FSLog里面写入一条日志的时候,它都会加一,然后MemStore请求flush的时候,会调用FSLog的startCacheFlush方法,获取(logSeqNum+1)回来,然后写入到StoreFile的sequenceid字段,再次拿出来的时候,就遍历这个HStore下面的StoreFile的logSeqNum,取出来最大的跟它比较,小于它的都已经写过了,没必要再写了。

好了,HLog结束了,累死我了,要睡了。

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