阿里巴巴HBase应用与优化实践

"HBase在阿里的应用与优化讨论了HBase在阿里巴巴集团的应用场景、发展历程、面临的问题以及相应的优化策略。这份资料详细介绍了HBase的基本特性和阿里巴巴内部的使用情况，同时也揭示了随着数据量和业务需求的增长，HBase需要不断进行调整和改进以保证服务的稳定性和性能。" HBase是一种基于Hadoop的分布式数据库，它设计用于处理大规模数据存储，具有分布式、可扩展、高性能读写、快速分析和强一致性等特点。在阿里巴巴，HBase自2011年3月开始研究，并在同年5月上线首个应用。到2012年1月，已部署在两个机房的150台服务器上，服务于大约12个应用，其中核心应用2个，总吞吐量达到约100k/s，总数据量约为60TB。 随着时间推移，阿里巴巴的HBase部署面临着更多挑战，如应用数量、数据量和交易处理速度的成倍增长，以及更复杂的应用需求、更高的服务稳定性和响应时间要求。这些问题促使团队对HBase进行了一系列优化。 在数据量增大的情况下，写操作不受影响，但对compaction（数据压缩）和垃圾回收（GC）产生了压力，影响了读取性能和网络带宽。为解决这个问题，团队可能采用了HFileV2来应对region数量的上升。此外，他们还关注了系统的稳定性，例如通过避免随意宕机、优化multiassign流程、处理慢响应和hang问题。 随着内存的增加，GC问题变得突出，特别是YGC时间过长。团队采取的措施包括限制Eden空间不超过2GB，使用Concurrent Mark Sweep (CMS) 垃圾收集器，谨慎使用Minor GC（mslab），并调整CMSInitiatingOccupancyFraction和SurvivorRatio以减少Full GC导致的节点崩溃。 在性能方面，团队针对compact算法进行了优化，采用多线程处理以提升效率，同时实施读写分离策略以提高系统性能。对于HDFS实时性问题，他们解决了blockreport延迟问题，调整了datanode的相关参数，如dfs.socket.timeout和dfs.datanode.socket.write.timeout，以增强数据传输的稳定性。 "HBase在阿里的应用与优化"展示了HBase在大规模分布式环境中的实际应用，以及面对挑战时如何进行深度优化以满足业务需求，这些经验和策略对于其他大型企业处理大数据问题具有重要的参考价值。