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HBase中数据的多版本特性潜在的意外

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发表于 2016-6-4 23:33:10 | 显示全部楼层 |阅读模式
HBase做为KeyValue结构存储,在存储上是依照RowKey的字典序进行排序,对于很多应用而言这可能远远不够,好在HBase的数据可以存储多个版本,并且版本可以排序,其理论上最大的版本数目Integer.MAX_VALUE,这在一定程度上简化应用端的设计

举个例子,假设现在有一个应用,对用户的每次登录信息(如:时间+IP)进行,并要求可以快速获取指定用户的最近登录信息,如果选用HBase存储则可以设计为:RowKey为用户ID,value为IP地址,并指定timestamp为登录时间,依照版本的保留特性,可以很容易地保存用户近一月、近一年的登录信息。

看起来上面的设计很不错,毕竟用户啥都不需要操作,HBASE可以很容易为你保留近一段时间内的数据

但是,如果一知半解,很可能会发生一些你意料之外的现象

1.先后插入两条数据,他们拥有相同的RowKey,列,以及timestamp,不同的value
实际结果:只能获取到第2次插入的数据,而不是两个版本

2.先插入一条数据,版本为t1,然后删除版本t1,再插入一条数据,版本仍为t1
实际结果:读取版本为t1的数据时为空

3.先删除版本小于t1的数据,再插入一条数据,版本为t2,并且t2<t1
实际结果:读取版本为t2的数据时为空

出现这样现象的原因可由KeyValue的大小计较 和 HBase的插入删除逻辑解释

a.KeyValue的大小比较规则,优先级从大到小依次为RowKey cf+cq timestamp type,
具体点比如说,在比较2个KeyValue时,先比较RowKey的大小('a' < 'b'),相同的情况下比较cf+cq的大小('cf1:q1'<'cf2:q1'<'cf2:q2'),如果还是相同的话就比较时间戳(3042211081<3042211080,注意 我没写错,你没看错,时间戳的long值越大,表示数据越新,在从小到大的队列中越靠前),如果上述仍然还相同则比较TYPE('DeleteFamily' < 'DeleteColumn' < 'Delete' < Put)


b.HBase的插入和删除都是是向HBase提交一条KeyValue,而真正的物理删除发生在compact时,所以,在客户端,虽然相同的版本插入和删除有先后顺序,但是在服务端上,这是不可见的,相同的版本号,delete类型的KV永远都排在put前,而读到delete的kv后,就直接返回了

如果要避免23现象出现,则需要在插入前做compact操作,这样才能得到想要的结果

4.HBase设计为版本数最多为Integer.MAX_VALUE,但是如果你真插入了接近该数的版本后,那可能有很大的风险在等着你
首先,compact时很有可能就out of memory
其次,单个rowkey的region再大也是不会split的
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