自定义HBase负载均衡器MyCustomBalancer实现步骤与代码解析

1.HBase默认负载均衡策略

1.1 负载均衡总体流程

1.2 不能触发负载均衡的情况

1.3 负载均衡算法

2.自定义的 HBase 负载均衡器的步骤

3.MyCustomBalancer的代码细节

3.1 balanceCluster 方法的作用

3.2balanceCluster 对数据的影响

3.3监控HBase的性能指标

3.3.1 指标介绍

3.3.2 新建 run_canary.sh 的脚本

3.3.3 cron 作业定期执行脚本

3.3.4 解析 Canary 输出

4.注意事项

5.相关资料

1.HBase默认负载均衡策略

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。下面将为大家剖析HBase负载均衡的相关内容以及性能指标。

1.1 负载均衡总体流程

1.2 不能触发负载均衡的情况

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：

负载均衡自动操作balance_switch关闭，即：balance_switch false；
HBase Master节点正在初始化操作；
HBase集群中正在执行RIT，即Region正在迁移中；
HBase集群正在处理离线的RegionServer；

1.3 负载均衡算法

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

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；
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；
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；
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

2.自定义的 HBase 负载均衡器`的步骤`

集群规模大了以后需要更多细粒度的监控和负载均衡，这个时候需要考虑自定义的 HBase 负载均衡器。要使自定义的 HBase 负载均衡器 MyCustomBalancer 生效，需要进行几个步骤：

编译和打包：首先，您需要将 MyCustomBalancer 类编译并打包成一个 JAR 文件。这个 JAR 文件应该包含您自定义的负载均衡器类以及可能的任何依赖。
部署 JAR 文件：将编译好的 JAR 文件放置在 HBase 集群中的所有节点上。通常，这意味着需要将 JAR 文件放置在每个节点的 HBase lib 目录下（例如 /path/to/hbase/lib/）。
更新 HBase 配置：在 HBase 的配置文件 hbase-site.xml 中指定您的自定义负载均衡器类。这告诉 HBase 使用您的负载均衡器而不是默认的。在每个 HBase 节点的配置文件中添加以下配置：
```
<property>
  <name>hbase.master.loadbalancer.class</name>
  <value>your.package.MyCustomBalancer</value>
</property>
```
请确保 <value> 中的值匹配您的自定义负载均衡器类的完全限定名。
重启 HBase 集群：更改配置文件后，您需要重启 HBase 集群，以便更改生效。这通常涉及重启 HBase Master 和所有的 RegionServer。
验证：重启 HBase 服务后，验证自定义负载均衡器是否正在使用。您可以通过查看 HBase Master 的日志来确认是否已成功加载自定义负载均衡器。

3.MyCustomBalancer的代码细节

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration;
import org.apache.hadoop.hbase.ServerName;
import org.apache.hadoop.hbase.client.RegionInfo;
import org.apache.hadoop.hbase.master.LoadBalancer;
import org.apache.hadoop.hbase.master.balancer.BaseLoadBalancer;

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Map;

public class MyCustomBalancer extends BaseLoadBalancer {
    

    private CanaryDataCollector dataCollector = new CanaryDataCollector();


    @Override
    public void setConf(Configuration conf) {
        super.setConf(conf != null ? conf : HBaseConfiguration.create());
    }

    @Override
    public void initialize() throws HBaseIOException {
        // 初始化，可以在这里实现一些监控逻辑
    }

    @Override
    public List<RegionPlan> balanceCluster(Map<ServerName, List<RegionInfo>> clusterState) {

        // 1. 从 Canary 数据收集器获取延时数据
        Map<RegionInfo, Long> regionDelays = dataCollector.getRegionDelays();


        // 2. 分析和决策
        List<RegionPlan> plans = new ArrayList<>();
        if (需要负载均衡) {
            // 3. 计算出最优的Region迁移方案
            for (Map.Entry<ServerName, List<RegionInfo>> entry : clusterState.entrySet()) {
                ServerName server = entry.getKey();
                List<RegionInfo> regions = entry.getValue();

                for (RegionInfo region : regions) {
                    // 假设逻辑：如果一个 RegionServer 上的 Region 数量超过某个阈值，则迁移一部分 Regions
                     Long delay = regionDelays.get(region);
                     // 如果延时超过阈值，生成迁移计划
                     if (delay != null && delay > THRESHOLD) {
                      
                         // 选择一个目标 ServerName 并创建 RegionPlan
                         ServerName targetServer = ...; // 选择一个目标服务器
                         RegionPlan plan = new RegionPlan(region, server, targetServer);
                         plans.add(plan);
                       }

                    }
                }
            }
        }
        return plans;
    }

    private boolean 需要负载均衡() {
        // 实现监控和分析逻辑
        // 比如基于 Regions 的大小、读写负载等因素进行判断
        return true; // 示例代码
    }
}

3.1 `balanceCluster` 方法的作用

分析集群状态：balanceCluster 方法分析当前集群的状态，包括每个 RegionServer 上托管的 Region 数量、Region 的大小、读写负载等。
决定 Region 迁移：基于分析的结果，balanceCluster 决定是否有必要进行 Region 迁移，以及如何迁移。例如，如果一个 RegionServer 承载的负载过重，方法可能决定将一些 Region 迁移到负载较轻的 RegionServer 上。
生成迁移计划：balanceCluster 生成一个 Region 迁移计划，该计划由一系列的 RegionPlan 对象组成。每个 RegionPlan 指定了一个 Region 从一个 RegionServer 迁移到另一个 RegionServer。

`3.2balanceCluster` 对数据的影响

不影响数据完整性：负载均衡过程中，Region 中存储的数据不会受到影响。HBase 保证了在迁移过程中数据的完整性和一致性。
可能暂时影响可用性：在 Region 迁移过程中，被迁移的 Region 可能会暂时不可用。这意味着对这些 Region 的读写操作可能会在迁移期间受到影响。
不直接修改数据：balanceCluster 方法本身不会修改 Region 中的数据。它只是决定 Region 应该在哪些 RegionServer 之间移动。

3.3 监控HBase的性能指标

3.3.1 指标介绍

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

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

3.3.2 新建 `run_canary.sh` 的脚本

#!/bin/bash
# run_canary.sh

# 运行 Canary 工具并将输出重定向到日志文件
hbase org.apache.hadoop.hbase.tool.Canary > /path/to/canary_output.log 2>&1

3.3.3 cron 作业定期执行脚本

# 编辑 crontab
crontab -e

# 添加一行来每小时运行一次脚本
0 * * * * /path/to/run_canary.sh

3.3.4 解析 Canary 输出

import java.io.BufferedReader;
import java.io.FileReader;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

public class CanaryDataCollector {

    public Map<RegionInfo, Long> getRegionDelays() {
        Map<RegionInfo, Long> regionDelays = new HashMap<>();
        String line;

        try (BufferedReader br = new BufferedReader(new FileReader("/path/to/canary_output.log"))) {
            while ((line = br.readLine()) != null) {
                // 解析每一行来提取 Region 信息和延时
                // 假设你有一种方法来从一行文本中解析出 RegionInfo 和延时
                RegionInfo regionInfo = ...; // 解析 Region 信息
                Long delay = ...; // 解析延时
                regionDelays.put(regionInfo, delay);
            }
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
        return regionDelays;
    }
}