小编给大家分享一下HBase负载均衡和性能指标的示例分析，相信大部分人都还不怎么了解，因此分享这篇文章给大家参考一下，希望大家阅读完这篇文章后大有收获，下面让我们一起去了解一下吧！
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HBase负载均衡和性能指标
在分布式系统中，负载均衡是一个非常重要的功能，HBase通过Region的数量实现负载均衡，即通过hbase.master.loadbalancer.class实现自定义负载均衡算法。
HBase系统负载均衡是一个周期性的操作，通过负载均衡来均匀分配Region到各个RegionServer上，通过hbase.balancer.period属性来控制负载均衡的时间间隔，默认是5分钟。触发负载均衡操作是有条件的，但是如果发生以下情况则不会触发负载均衡操作：
l 负载均衡自动操作balance_switch关闭，即：balance_switch false；
l HBase Master节点正在初始化操作；
l HBase集群中正在执行RIT，即Region正在迁移中；
l HBase集群正在处理离线的RegionServer；
HBase执行负载均衡操作的时候，如何判断各个RegionServer节点上的Region个数是否均衡，这里通过以下步骤来判断：
l 计算均衡值的区间范围，通过总Region个数以及RegionServer节点个数，算出平均Region个数，然后在此基础上计算最小值和最大值；
l 遍历超过Region最大值的RegionServer节点，将该节点上的Region值迁移出去，直到该节点的Region个数小于等于最大值的Region；
l 遍历低于Region最小值的RegionServer节点，分配集群中的Region到这些RegionServer上，直到大于等于最小值的Region；
l 负责上述操作，直到集群中所有的RegionServer上的Region个数在最小值与最大值之间，集群才算到达负载均衡，之后，即使再次手动执行均衡命令，HBase底层逻辑判断会执行忽略操作。
下面笔者通过实际的应用场景来给大家剖析HBase负载均衡算法的实现流程。举个例子，假如我们当前有一个5台节点规模的HBase集群(包含Master和RegionServer)，其中2台Master和3台RegionServer组成，每台RegionServer上的Region个数，如图所示：
图1
执行负载均衡操作之前，首先计算集群中总的Region个数，当前实例中集群中的Region总个数为175+56+99=330，然后计算每个RegionServer需要容纳的Region平均值，计算结果：
平均值(110) = 总Region个数(330) / RegionServers总数(3)
计算最小值和最大值来判断HBase集群是否需要进行负载均衡操作，计算公式：
# hbase.regions.slop 权重值，默认为0.2
最小值 = Math.floor(平均值 * (1-0.2))
最大值 = Math.ceil(平均值 * (1+0.2))
HBase集群如果判断各个RegionServer中的最小Region个数大于计算后的最小值，并且最大Region个数小于最大值，这是直接返回不会触发负载均衡操作。根据实例中给出的Region数，计算得出最小值Region为88，最大值Region为120。
由于实例中RegionServer2的Region个数为56，小于最小值Region数88，而RegionServer1的Region个数为175，大于了最大值Region数120，所以需要负载均衡操作。
HBase系统提供管理员命令来操作负载均衡，具体操作命令：
# 使用hbase shell命令进入到HBase控制台，然后开启自动执行负载均衡
hbase(main):001:0> balance_switch true
balance_switch命令底层实现balance_switch.rb和admin.rb文件源码：
图2
此命令输出的是之前负载均衡器balancer的开关设置，再看balance_switch命令处理实现源码：
图3
此时HBase负载均衡自动操作就开启完毕，但是如果我们需要立即均衡集群的Region个数怎么办？这里HBase也提供管理命令，通过balancer命令来实现，操作命令：
hbase(main):001:0> balancer
balancer命令实现查看balancer.rb和admin.rb文件源码：
图4
图5
该命令通过调用负载均衡器balancer的balanceCluster()方法生成负载均衡计划执行集群的负载均衡操作，Master实现负载均衡底层源码：
图6-1
图6-2
但是这样每次手动执行，每次均衡的个数不一定能满足要求，那么我们可以通过封装该命令，用脚本来调度执行，具体实现代码：
图7
此脚本默认执行20次，可以通过输入整型参数来自定义执行次数。
当HBase集群检查完所有的RegionServer上的Region个数已打要求，那么此时集群的负载均衡操作就已经完成了。如果没有达到要求，可以再次执行上述脚本，直到所有的Region个数在最小值和最大值之间为止。当HBase集群中所有的RegionServer完成负载均衡后，实例中的各个RegionServer上的Region个数分布，如图所示：
图8
此时各个RegionServer节点上的Region个数均在最小值和最大值范围内，HBase集群各个RegionServer节点上的Region处理均衡状态。
HBase系统有一个非常重要的性能指标，那就是集群处理请求的延时。HBase系统为了反应集群内部处理请求所耗费的时间提供一个工具类即：
org.apache.hadoop.hbase.tool.Canary
此类主要用户检查HBase系统的耗时状态。如果不知道使用方法，通过help命令来查看具体的用法，操作命令：
hbase org.apache.hadoop.hbase.tool.Canary -help
(1)查看集群中每个表中每个Region的耗时情况
hbase org.apache.hadoop.hbase.tool.Canary
(2) 查看money表中每个Region的耗时情况，多个表之间使用空格分割
# 查看money表和person表
hbase org.apache.hadoop.hbase.tool.Canary money person
(3) 查看每个RegionServer的耗时情况
hbase org.apache.hadoop.hbase.tool.Canary -regionserver dn1
通常情况下我们比较关注每个RegionServer节点的耗时情况，将该命令封装一下，然后打印集群中每个RegionServer的耗时情况，脚本实现：
以上是“HBase负载均衡和性能指标的示例分析”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！相信大家都有了一定的了解，希望分享的内容对大家有所帮助，如果还想学习更多知识，欢迎关注创新互联行业资讯频道！
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