贝壳Kylin性能优化：HBase挑战与解决方案

"Kylin在贝壳的性能挑战和HBase优化实践" 在贝壳公司，Kylin作为公司的在线分析处理（OLAP）引擎，自2017年起就开始提供服务。目前，贝壳拥有超过100个Kylin实例，运行800多个Cube，存储着300多TB的单副本数据，并且其HBase集群由30多个节点组成，每天处理的查询量高达2000多万次。自2018年以来，查询请求量增长了19倍，而99.7%以上的查询响应时间在3秒内，最高可达99.8%。 随着查询量的激增，Kylin面临着一系列性能挑战。其中，主要的问题之一是表或Region的不可访问性。在Cube构建过程中，有时会出现关键表的特定Region无法访问，导致构建失败。此外，查询期间，部分用户请求也会因数据表Region的不可访问而超时。旧Kylin集群中的Region数量过多，每台机器平均承载1万个Region，这严重影响了HBase集群的建表和删表速度，以及清理程序的效率。 针对这些问题，贝壳采取了以下优化措施： 1. 删除无用表以减少Region数量。由于过多的Region对HBase性能造成负担，他们通过清理无用表，成功减少了10万个Region，将总数降低至6万个以下，显著提升了HBase的操作效率。 2. 缩短HBase表的清理周期。从每周清理一次变为每天清理，同时定期合并Cube，进一步减少HBase表的数量和Region数量，有效缓解了构建时的问题。 3. 升级HBase版本至1.4.9，利用RSGroup功能实现重点表和数据表的计算隔离，提高系统资源的利用率。 4. 关闭HBase的自动Balance功能，改为仅在夜间进行手动平衡操作，以避免在业务高峰期间影响服务质量。 这些优化策略不仅解决了当前的性能瓶颈，也为应对未来更大的查询负载提供了稳定的基础。通过持续监控、调整和优化，贝壳能够确保Kylin在满足高并发查询需求的同时，保持高效稳定的运行状态。这一实践对于其他大型企业面临类似挑战时，提供了宝贵的参考经验。