从HBase中移除WAL?3D XPoint技术带来的变革

举报
Jaison 发表于 2018/02/24 13:05:30 2018/02/24
【摘要】 本文首发于“NoSQL漫谈”(nosqlnotes.com)。最近,Intel在HBase社区提交了一个标题为”WALLess HBase on Persistent Memory”的问题单,将3D XPoint技术引入到HBase中,并且移除了WAL。虽然方案还没有公布详细的设计细节,本文借机讨论HBase现有架构的一些痛点,以及利用3D XPoint技术可能为HBase带来的一些变革。

最近,Intel在HBase社区提交了一个标题为”WALLess HBase on Persistent Memory”的问题单,将3D XPoint技术引入到HBase中,并且移除了WAL。虽然方案还没有公布详细的设计细节,本文借机讨论HBase现有架构的一些痛点,以及利用3D XPoint技术可能为HBase带来的一些变革。

hbase_logo.png


回顾LSM-Tree

LSM-Tree设计源自Patrick O‘Neil的论文”The Log-Structured Merge-Tree”,自从Bigtable论文发布以后,该设计又被广泛应用于更多的NoSQL系统中。LSM-Tree利用了传统机械硬盘的“顺序读写速度远高于随机读写速度”的特点,思路如下:

  • 硬盘上存储的数据根据业务需求按顺序组织,实时写入的数据如果要即时修改存放于硬盘上的文件,会导致性能低下,因为会带来大量的随机IO。因此,实时写入的数据暂时缓存在内存中的一个排序集合中,而不是直接去修改底层存储的文件。

  • 数据缓存在内存中是不可靠的,因此,新写入的数据也会被写入到一个称之为WAL(Write-Ahead-Log)的日志文件中,WAL的日志按时间顺序组织。顾名思义,数据应该先写WAL再写内存,早期版本的HBase的确也是这么设计的,但后来出于性能的考虑,HBase将这两者的写入顺序给颠倒了。

  • 缓存在内存中的数据达到一定的阈值之后,被Flush到硬盘中成为一个新的文件。

  • 随着Flush次数的不断增多,文件数量越来越多,而读取时,每一个文件都可能需要被查找(例如,基于Key查询时,每一个文件中都可能包含该Key,因此,每一个文件都需要查看一下),这导致读取性能底下。为了改进读取的性能,当文件数量达到一定大小以后,多个文件会被合并成一个大文件,这里的合并带来了一些IO资源的浪费。当然,每一次合并时并不需要合并所有的文件,这里讲究一定的策略,主要是筛选文件的策略,而一个NoSQL系统通常支持多种可配置的策略。


WAL源自LSM-Tree,但因为WAL的数据基于“时间顺序”组织,它还可以被用于其它用途:

  • 用于跨集群的容灾备份

  • 增量备份

  • 跨系统数据同步


但LSM Tree存储模型存在如下一些缺点:

  • 基于传统机械硬盘的IO模型设计,对于新型的存储介质,性能优势无法很好的发挥出来

  • Compaction阶段的层层合并带来大量的IO资源浪费

  • 对读取并不太友好,尤其是存在大量的待合并文件时

  • 故障恢复时,Replay-WAL通常需要耗费数十秒甚至数分钟的时间

  • LSM Tree的架构仅适合存储单行记录较小的数据(最好小于KB级别),对于偏大的数据,IO冗余太大


除了LSM-Tree,bitcask也是一种常见的存储模型,两者最明显的区别为:LSM-Tree是一种有序的数据组织,而bitcask却是无序的,对于两种模型更详细的对比,本文暂不展开。

HBase现有架构的痛点

HBase的现有运行架构,从上到下可以理解为三层:

  • 数据库逻辑实现层: HBase的核心数据存储逻辑实现

  • 数据复制层:通过HDFS实现数据的多副本复制

  • 本地存储层:硬盘,本地文件系统以及DataNode所在层


分层的架构,有利于一个系统的快速构建,但往往带来了一些性能上的劣势。HBase的现有架构,存在如下几个痛点问题:

1. 无法发挥新型存储介质的IO优势

基于Sata/Sas盘存储时,容易发现部分磁盘的 IOPS会是瓶颈,一个简单的思路是将Sata/Sas盘直接替换为SSD/PCIe SSD的,但实际对比测试后会发现性能提升并不是特别明显,尤其是PCIe-SSD的IO优势很难被发挥出来,这里有Java GC的原因(因此从HBase 2.0开始,尽可能多的使用Offheap区的内存来降低Heap区的GC压力),也有架构设计上的原因(如现有的RPC/WAL/MVCC等模块以及Lock机制均存在改进空间)。值得借鉴的是,与新型硬件的结合上,ScyllaDB提供了更先进的思路:分区与CPU Core绑定,用户空间的IO调度使得底层的IO能够得到更充分的利用,对NUMA架构友好,利用DPDK提升包处理效率等,正是基于这些优秀的设计,使得ScyllaDB的性能能够达到Cassandra的10倍以上。但可惜,这些思路对于HBase而言,都是要动摇架构根基的。

Facebook在Fast14上提交的论文《Analysis of HDFS Under HBase: A Facebook Messages Case Study》中,针对Facebook Messages(缩写为FM)系统的业务模型,通过模拟的方法做了系统的测试,最终给出了一些有价值的结论:

  • FM的业务读写比为99:1,而最终反映到磁盘中,读写比却变为了36:64。WAL,HDFS Replication,Compaction以及Caching,共同导致了磁盘写IO的显著放大

  • 建议使用Flash作为Caching,对于读多写少的应用而言通常能带来明显的性能改善。

  • Local Compaction可以降低至少一半的网络IO:将Compaction下移到本地存储层,这样,Compaction执行时读取数据不再通过网络IO而是直接从本地磁盘读取。

  • Combined Logging能使得写WAL的时延有6倍的提升: 现在的方案中,一个RegionServer一个实时写入的WAL(暂不考虑Multi-WAL特性的前提下),多个RegionServer则有多个WAL,对应于HDFS中的多个不同的文件,这会导致一些多余的磁盘seeks操作,因此,Combined Logging考虑将多个RegionServer的WAL合并成一个WAL,测试表明,写WAL的时延能有6倍的提升,但该能力对于读取时延的提升却几乎无帮助。当然,这会带来额外的系统复杂度。


2. 低CPU使用率

该问题对于HBase而言,可以说是诟病已久,现有的架构是导致该问题的关键原因。基于虚拟机或容器的公有云HBase服务倒是一个不错的解决方案,可以根据用户实际需求分配合理的计算资源,避免计算资源浪费。

3. 读写可用性偏弱

HBase依赖于HDFS的多副本机制来保障数据的可靠性,Region层其实是单副本的,而每当RegionServer故障时,平均故障恢复时间(MTTR)通常在几十秒甚至几分钟之间,社区花费了大量的精力来优化MTTR过程的每一步骤,但难有质的提升,这与HBase的LSM-Tree架构有关,也与HBase的“强一致性”语义承诺有关。

Region Replica特性使得Region层能够支持多副本机制,但主副本与从副本之间的数据却不是实时同步的,在允许弱一致性读取时,对于读的可用性是可以提升的,但应用场景受限。HBase现有的跨集群容灾能力是异步的(同步容灾特性目前正在开发中,由小米主导),但集群切换对应用端是感知的,在实际应用中常被用来提升数据的可靠性而不是提升服务的可用性。Facebook曾经提过HydraBase的方案,在HBase层实现Raft协议,从而可以支持多HBase集群间的数据同步,在读写可用性上均可带来提升,但因该方案在运维上的巨大复杂度,导致方案最终被放弃。

4. 读取性能与数据本地化率强相关

既然数据本地化率是影响读取性能的关键要素,这就要求HBase与HDFS采用计算与存储”逻辑分离,物理融合”的部署,而这的确也是常见的思路,但在公有云服务中,计算与存储常常物理分离来降低成本,这使得数据本地化率不再有任何意义。在物理融合的部署思路中,RegionServer与DataNode被部署在同一个物理机/虚拟机中,但偶尔的服务故障,或者是Region迁移,都可能导致本地化率下降。

什么是3D XPoint

如下信息摘自《从Intel Optane系列Coldstream和AEP谈全闪存性能优化》一文:

3D XPoint作为一种SCM(存储级内存),相比做内存DRAM,具备数据掉电也不丢失特性;相比传统SSDNAND Flash,不但读写速度更快,而且还支持字节级访问(因为NAND Flash要求必须按照Page读写,按照几百个PageBlock擦除)。

Intel称Optane Memory(Optane为Intel 3D XPoint技术对应的产品名称)为Apache Pass(AEP),为高性能和灵活性而设计的革命性的SCM,称Optane NVMe SSDColdstream,为世界上最快、可用性和可服务性最好的SSD。

3D XPoint(包括Apache Pass DIMM和Coldstream SSD)位于DRAM和NAND之间,填补DRAM和NAND之间的性能和时延GAP。理论上,3D XPoint可以比NAND快100-1000倍,Apache Pass DIMM比DRAM高出8-10倍,其成本优势明显;与DRAM相比,其具有非易失性的另一大优势。与Flash相比,由于写入方式不同,Apache Pass DIMM也比Flash NAND更耐用。

从HBase中移除WAL?

既然3D XPoint的随机IOPS性能足够彪悍,那么,设计干脆来的“任性”一些,直接将WAL移除好了,这就是由Intel Anoop提交的HBASE-20003中的思路。虽然该方案的设计细节还没有被公布出来,但从现有的信息可以推断:

  • 数据写入到Memstore,而Memstore中的数据也被同步持久化到本地AEP中,写入过程中不再有WAL。也就是说,写入过程中降低了对HDFS的依赖。

  • Memstore是否直接被Flush成HDFS中的HFile?还是先在AEP中缓存一定数量的HFile经Compaction过程写入到HDFS中?如果是后者,则完全可以借用In-memory Flush/Compaction特性,来降低HDFS层的IOPS。

  • 数据既然被持久化到本地AEP中,那么,如何保障数据的可靠性?这里可以在现有Region Replica(HBASE-10070)特性基础上,实现不同的Region Replica的MemStore之间的同步复制。假设有3个副本,这3个副本构成一个Pipeline,这Pipeline中有严格预定义的顺序,第一个副本称之为Leader,随后的两个副本暂且称之为Follower 1, Follower 2。当Commit的时候,按照从后往前的顺序Commit,即,Commit的顺序为Follower 2, Follower 1, Leader。关于这里的数据共识机制,以及Leader Replica所在的RegionServer异常之后如何让原来的Follower Replica升为Leader,是整个方案中的难点之一。

  • 既然数据可以在Region的多个副本中进行同步复制,读写可用性均会带来至少1个9的提升。

  • Java如何直接访问AEP? Github中有一个关于Java访问pmem/AEP的项目“pcj”,该项目似乎还在开发中。

如上是关于该方案的一些推断信息。前文提到了WAL的一些其它用途,如Replication,增量备份,跨系统数据同步,如果没有了WAL,这些能力如何实现?另外,写入尽可能的降低对HDFS的依赖以后,CPU是否成为了新的瓶颈?从问题单的描述信息来看,该方案原型开发以及测试正在进行中,期待能在即将公布的设计文档中获取更多有价值的信息。虽然该特性难以在短期内落地,但的确称得上是一个足以动摇HBase现有架构的大特性。

Reference

  1. WALLess HBase on Persistent Memory

  2. Analysis of HDFS Under HBase: A Facebook Messages Case Study

  3. Patrick O‘Neil: The Log-Structured Merge-Tree

  4. HBase read high-availability using timeline-consistent region replicas

  5. 从Intel Optane系列Coldstream和AEP谈全闪存性能优化

  6. Intel Optane Memory产品规范说明文档

本文永久链接:http://www.nosqlnotes.com/technotes/hbase-on-aep/

【版权声明】本文为华为云社区用户原创内容,转载时必须标注文章的来源(华为云社区)、文章链接、文章作者等基本信息, 否则作者和本社区有权追究责任。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容,欢迎发送邮件进行举报,并提供相关证据,一经查实,本社区将立刻删除涉嫌侵权内容,举报邮箱: cloudbbs@huaweicloud.com
  • 点赞
  • 收藏
  • 关注作者

评论(0

0/1000
抱歉,系统识别当前为高风险访问,暂不支持该操作

全部回复

上滑加载中

设置昵称

在此一键设置昵称,即可参与社区互动!

*长度不超过10个汉字或20个英文字符,设置后3个月内不可修改。

*长度不超过10个汉字或20个英文字符,设置后3个月内不可修改。

举报
请填写举报理由
0/200